L’inversion géoacoustique permet d’estimer les propriétés du milieu marin à partir de ses effets sur la propagation acoustique. Les politiques de protection de l’environnement, mais également les besoins militaires liés à la discrétion, ont conduit la communauté à se pencher sur des alternatives discrètes et moins invasives que les méthodes actuelles actives. En contexte passif, l’environnement est étudié à partir de son impact sur la propagation de signaux émis par des sources d’opportunité déjà présentes dans le milieu. Les travaux présentés dans ce manuscrit sont consacrés au développement et à l’évaluation d’une méthode d’inversion géoacoustique passive à partir de modulations de fréquences de mammifères marins enregistrées sur un unique hydrophone. Cette méthode monocapteur exploite la propagation multitrajets de ces modulations de fréquences, propagées en environnement petits fonds pour en extraire l’information nécessaire à l’estimation du coefficient de réflexion du fond. Le traitement d’une collection de signaux permet de décrire une courbe du coefficient de réflexion en fonction de l’angle de rasance sur le fond. La méthode est dotée d’outils permettant l’extraction des observables nécessaires à l’inversion. Des outils de séparation haute résolution des trajets ont été développés pour les cas de propagation multitrajets non résolue. Avec un unique capteur, la localisation en 3D est rendue possible grâce à l’apport de la bathymétrie, même lorsque les trajets d’arrivée sont non séparables et non identifiables. La directivité des sources hautes fréquences, ciblées pour l’inversion, a été analysée et sa prise en compte dans le cas d’un diagramme de directivité connu est présentée. / The geoacoustic inversion aims at giving an estimate of the oceanographic properties impacting the acoustic propagation. Most of the current geoacoustic inversion methods are active methods. However, the environment protection policy as well as military necessity of discretion is leading the community into working on less invasive and more discrete inversion schemes. The main idea of passive geoacoustic inversion is to take advantage of opportunity sources by listening to the effect of the environmental properties on their propagation. This PhD work focuses on the development and the validation of a new passive geoacoustic inversion scheme relying on marine mammals frequency modulations recorded on a single hydrophone in shallow waters. This mono-receiver method uses the multipath propagation. The processing of a set of calls provide an estimate of the reflexion coefficient regarding the grazing angle. High resolution separation tools based on bespoke time warping operators have been developed to improve the range of the method in case of not reported multipaths. When the paths remains unresolved (thus unidentified), others tools have been implemented that allows to locate the source with groups of unidentified paths. This localisation can be reached in 3D using only one receiver in varied bathymetry. We analyse the directivity for the high-frequency signals we planed to use and demonstrate how to take into account the directivity as soon as the source directivity pattern is available.

Dans cette thèse nous nous intéressons à des problèmes d’apprentissage automatique dans le cadre de sorties structurées avec une structure séquentielle. D’une part, nous considérons le problème de l’apprentissage de mesure de similarité pour deux tâches : (i) la détection de rupture dans des signaux multivariés et (ii) le problème de déformation temporelle entre paires de signaux. Les méthodes généralement utilisées pour résoudre ces deux problèmes dépendent fortement d’une mesure de similarité. Nous apprenons une mesure de similarité à partir de données totalement étiquetées. Nous présentons des algorithmes usuels de prédiction structuré, efficaces pour effectuer l’apprentissage. Nous validons notre approche sur des données réelles venant de divers domaines. D’autre part, nous nous intéressons au problème de la faible supervision pour la tâche d’alignement d’un enregistrement audio sur la partition jouée. Nous considérons la partition comme une représentation symbolique donnant (i) une information complète sur l’ordre des symboles et (ii) une information approximative sur la forme de l’alignement attendu. Nous apprenons un classifieur pour chaque symbole avec ces informations. Nous développons une méthode d’apprentissage fondée sur l’optimisation d’une fonction convexe. Nous démontrons la validité de l’approche sur des données musicales. / In this manuscript, we consider structured machine learning problems and consider more precisely the ones involving sequential structure. In a first part, we consider the problem of similarity measure learning for two tasks where sequential structure is at stake: (i) the multivariate change-point detection and (ii) the time warping of pairs of time series. The methods generally used to solve these tasks rely on a similarity measure to compare timestamps. We propose to learn a similarity measure from fully labelled data, i.e., signals already segmented or pairs of signals for which the optimal time warping is known. Using standard structured prediction methods, we present algorithmically efficient ways for learning. We propose to use loss functions specifically designed for the tasks. We validate our approach on real-world data. In a second part, we focus on the problem of weak supervision, in which sequential data are not totally labeled. We focus on the problem of aligning an audio recording with its score. We consider the score as a symbolic representation giving: (i) a complete information about the order of events or notes played and (ii) an approximate idea about the expected shape of the alignment. We propose to learn a classifier for each note using this information. Our learning problem is based onthe optimization of a convex function that takes advantage of the weak supervision and of the sequential structure of data. Our approach is validated through experiments on the task of audio-to-score on real musical data.

Les contraintes de rapidité et de discrétion imposées à un système moderne de caractérisation du milieu océanique ont conduit au développement de la tomographie passive, définie comme un moyen discret et rapide d'estimation des paramètres d'un canal acoustique. Ce concept fait appel aux signaux existants dans le milieu et transmis par des sources d'opportunité. Les signaux d'opportunité sont inconnus à la réception mais contiennent des informations relatives aux paramètres physiques du canal défini entre la source et le récepteur. Le travail de recherche présenté dans ce mémoire est d´edié à la caractérisation des milieux sous-marins en utilisant des signaux bioacoustiques d'opportunité (sifflements à modulation fréquentielle). La méconnaissance du signal transmis, de la position et de la vitesse de la source acoustique d'opportunité rendent la tomographie passive difficile à mettre en oeuvre. La propagation dans l'environnement océanique et le mouvement inconnu de la source transforment conjointement les signaux d'opportunité enregistrés. Dans un premier temps, nous présentons de nouvelles méthodes d'estimation simultanée des paramètres environnementaux et des déformations engendrées par le mouvement dans le plan d'ambiguïté large-bande, dans un contexte d'émissions actives (le signal transmis est supposé connu). Ces méthodes, permettant de compenser les effets du mouvement dans les scénarios d'´emissions actives, sont appliquées et validées sur différents jeux de données simulées et réelles enregistrées en mer. Puis nous nous intéressons à la tomographie océanique acoustique passive sur un unique hydrophone. Dans ce contexte, le signal transmis, la position et la vitesse de la source sont entièrement inconnus. A partir des estimateurs développés pour les scénarios d'émissions actives, nous présentons une nouvelle méthodologie permettant d'estimer les paramètres environnementaux en utilisant des vocalises de mammifères marins enregistrées sur un unique hydrophone. Les informations extraites sur les signaux naturels d'opportunité sont ensuite utilisées pour estimer la position puis le vecteur vitesse de la source d'opportunité. Ces méthodes sont appliquées et validées sur différents jeux de données simulées et réelles enregistrées en mer.

Dans les maisons et bâtiments intelligents, il devient nécessaire de limiter l'intervention humaine sur le système énergétique, afin de fluctuer automatiquement l'énergie consommée par les appareils consommateurs. Pour cela, un système de mesure de la consommation électrique d'équipements est aussi nécessaire et peut être déployé de deux façons : intrusive ou non-intrusive. La première solution consiste à relever la consommation de chaque appareil, ce qui est inenvisageable à une grande échelle pour des raisons pratiques liées à l'entretien et aux coûts. Donc, la solution non-intrusive (NILM pour Non-Intrusive Load Monitoring), qui est capable d'identifier les différents appareils en se basant sur les signatures extraites d'une consommation globale, est plus prometteuse. Le problème le plus difficile des algorithmes NILM est comment discriminer les appareils qui ont la même caractéristique énergétique. Pour surmonter ce problème, dans cette thèse, nous proposons d'utiliser une information externe pour améliorer la performance des algorithmes existants. Les premières informations additionnelles proposées considèrent l'état précédent de chaque appareil comme la probabilité de transition d'état ou la distance de Hamming entre l'état courant et l'état précédent. Ces informations sont utilisées pour sélectionner l'ensemble le plus approprié des dispositifs actifs parmi toutes les combinaisons possibles. Nous résolvons ce problème de minimisation en norme l1 par un algorithme d'exploration exhaustive. Nous proposons également d'utiliser une autre information externe qui est la probabilité de fonctionnement de chaque appareil fournie par un réseau de capteurs sans fil (WSN pour Wireless Sensor Network) déployé dans le bâtiment. Ce système baptisé SmartSense, est différent de la solution intrusive car seul un sous-ensemble de tous les dispositifs est surveillé par les capteurs, ce qui rend le système moins intrusif. Trois approches sont appliquées dans le système SmartSense. La première approche applique une détection de changements de niveau sur le signal global de puissance consommé et les compare avec ceux existants pour identifier les dispositifs correspondants. La deuxième approche vise à résoudre le problème de minimisation en norme l1 avec les algorithmes heuristiques de composition Paréto-algébrique et de programmation dynamique. Les résultats de simulation montrent que la performance des algorithmes proposés augmente significativement avec la probabilité d'opération des dispositifs surveillés par le WSN. Comme il n'y a qu'un sous-ensemble de tous les appareils qui sont surveillés par les capteurs, ceux qui sont sélectionnés doivent satisfaire quelques critères tels qu'un taux d'utilisation élevé ou des confusions dans les signatures sélectionnées avec celles des autres. / In smart homes, human intervention in the energy system needs to be eliminated as much as possible and an energy management system is required to automatically fluctuate the power consumption of the electrical devices. To design such system, a load monitoring system is necessary to be deployed in two ways: intrusive or non-intrusive. The intrusive approach requires a high deployment cost and too much technical intervention in the power supply. Therefore, the Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) approach, in which the operation of a device can be detected based on the features extracted from the aggregate power consumption, is more promising. The difficulty of any NILM algorithm is the ambiguity among the devices with the same power characteristics. To overcome this challenge, in this thesis, we propose to use an external information to improve the performance of the existing NILM algorithms. The first proposed additional features relate to the previous state of each device such as state transition probability or the Hamming distance between the current state and the previous state. They are used to select the most suitable set of operating devices among all possible combinations when solving the l1-norm minimization problem of NILM by a brute force algorithm. Besides, we also propose to use another external feature that is the operating probability of each device provided by an additional Wireless Sensor Network (WSN). Different from the intrusive load monitoring, in this so-called SmartSense system, only a subset of all devices is monitored by the sensors, which makes the system quite less intrusive. Two approaches are applied in the SmartSense system. The first approach applies an edge detector to detect the step-changes on the power signal and then compare with the existing library to identify the corresponding devices. Meanwhile, the second approach tries to solve the l1-norm minimization problem in NILM with a compositional Pareto-algebraic heuristic and dynamic programming algorithms. The simulation results show that the performance of the proposed algorithms is significantly improved with the operating probability of the monitored devices provided by the WSN. Because only part of the devices are monitored, the selected ones must satisfy some criteria including high using rate and more confusions on the selected patterns with the others.

Le rythme impressionnant auquel les technologies de séquençage progressent est alimenté par leur promesse de révolutionner les soins de santé et la recherche biomédicale. Le séquençage par nanopores est devenu une technologie attrayante pour résoudre des lacunes des technologies précédentes, mais aussi pour élargir nos connaissances sur le transcriptome en générant des lectures longues qui simplifient l’assemblage et la détection de grandes variations structurelles. Au cours du processus de séquençage, les nanopores mesurent les signaux de courant électrique représentant les bases (A, C, G, T) qui se déplacent à travers chaque nanopore. Tous les nanopores produisent simultanément des signaux qui peuvent être analysés en temps réel et traduits en bases par le processus d’appel de bases. Malgré la réduction du coût de séquençage et la portabilité des séquenceurs, le taux d’erreur de l’appel de base entrave leur mise en oeuvre dans la recherche biomédicale. Le but de ce mémoire est de classifier des séquences d’ARNm individuelles en différents groupes d’isoformes via l’élucidation de motifs communs dans leur signal brut. Nous proposons d’utiliser l’algorithme de déformation temporelle dynamique (DTW) pour l’alignement de séquences combiné à la technologie nanopore afin de contourner directement le processus d’appel de base. Nous avons exploré de nouvelles stratégies pour démontrer l’impact de différents segments du signal sur la classification des signaux. Nous avons effectué des analyses comparatives pour suggérer des paramètres qui augmentent la performance de classification et orientent les analyses futures sur les données brutes du séquençage par nanopores. / The impressive rate at which sequencing technologies are progressing is fueled by their promise to revolutionize healthcare and biomedical research. Nanopore sequencing has become an attractive technology to address shortcomings of previous technologies, but also to expand our knowledge of the transcriptome by generating long reads that simplify assembly and detection of large structural variations. During the sequencing process, the nanopores measure electrical current signals representing the bases (A, C, G, T) moving through each nanopore. All nanopores simultaneously produce signals that can be analyzed in real time and translated into bases by the base calling process. Despite the reduction in sequencing cost and the portability of sequencers, the base call error rate hampers their implementation in biomedical research. The aim of this project is to classify individual mRNA sequences into different groups of isoforms through the elucidation of common motifs in their raw signal. We propose to use the dynamic time warping (DTW) algorithm for sequence alignment combined with nanopore technology to directly bypass the basic calling process. We explored new strategies to demonstrate the impact of different signal segments on signal classification. We performed comparative analyzes to suggest parameters that increase classification performance and guide future analyzes on raw nanopore sequencing data.

Cette thèse porte sur la caractérisation cardiaque, qui représente un enjeu méthodologique et clinique important, à la fois pour améliorer le diagnostic des pathologies et optimiser les moyens de traitement. Des méthodes de recalage et de fusion de données sont proposées pour amener dans un même référentiel des images IRM, scanner, échographiques et électro-anatomiques et ainsi décrire le cœur suivant des caractéristiques anatomiques, électriques, mécaniques et tissulaires. Les méthodes proposées pour recaler des données multimodales reposent sur deux processus principaux : l'alignement temporel et le recalage spatial. Les dimensions temporelles des images considérées sont mises en synchronisées par une méthode de déformation temporelle dynamique adaptative. Celle-ci permet de compenser les modifications temporelles non-linéaires entre les différentes acquisitions. Pour le recalage spatial, des méthodes iconiques ont été développées pour corriger les artefacts de mouvements dans les séquences ciné-IRM, pour recaler les séquences ciné-IRM avec les séquences d'IRM de rehaussement tardif et pour recaler les ciné-IRM avec les images scanner. D'autre part, une méthode basée contours, développée dans un précédent travail, a été améliorée pour prendre en compte des acquisitions échographiques multi-vues. Ces méthodes ont été évaluées sur données réelles pour sélectionner les métriques les plus adaptées et pour quantifier les performances des approches iconiques et pour estimer la précision du recalage entre échographies et ciné-IRM. Ces méthodes sont appliquées à la caractérisation de cardiomyopathies hypertrophiques (CMH) et d'asynchronismes cardiaques. Pour la CMH, l'objectif était de mieux interpréter les données échographiques par la fusion de l'information de fibrose issue de l'IRM de rehaussement tardif avec l'information mécanique issue de l'échographie de speckle tracking. Cette analyse a permis d'évaluer le strain régional en tant qu'indicateur de la présence locale de fibrose. Concernant l'asynchronisme cardiaque, nous avons établi une description du couplage électromécanique local du ventricule gauche par la fusion de données échographiques, électro-anatomiques, scanner et, dans les cas appropriés, d'IRM de rehaussement tardif. Cette étude de faisabilité ouvre des perspectives pour l'utilisation de nouveaux descripteurs pour la sélection des sites de stimulation optimaux pour la thérapie de resynchronisation cardiaque. / This work concerns cardiac characterization, a major methodological and clinical issue, both to improve disease diagnostic and to optimize its treatment. Multisensor registration and fusion methods are proposed to bring into a common referential data from cardiac magnetic resonance (CMRI), dynamic cardiac X-ray computed tomography (CT), speckle tracking echocardiography (STE) and electro-anatomical mappings of the inner left ventricular chamber (EAM). These data is used to describe the heart by its anatomy, electrical and mechanical function, and the state of the myocardial tissue. The methods proposed to register the multimodal datasets rely on two main processes: temporal registration and spatial registration. The temporal dimensions of input data (images) are warped with an adaptive dynamic time warping (ADTW) method. This method allowed to handle the nonlinear temporal relationship between the different acquisitions. Concerning the spatial registration, iconic methods were developed, on the one hand, to correct for motion artifacts in cine acquisition, to register cine-CMRI and late gadolinium CMRI (LGE-CMRI), and to register cine-CMRI with dynamic CT. On the other hand, a contour-based method developed in a previous work was enhanced to account for multiview STE acquisitions. These methods were evaluated on real data in terms of the best metrics to use and of the accuracy of the iconic methods, and to assess the STE to cine-CMRI registration. The fusion of these multisensor data enabled to get insights about the diseased heart in the context of hypertrophic cardiomyopathy (HCM) and cardiac asynchronism. For HCM, we aimed to improve the understanding of STE by fusing fibrosis from LGE-CMRI with strain from multiview 2D STE. This analysis allowed to assess the significance of regional STE strain as a surrogate of the presence of regional myocardial fibrosis. Concerning cardiac asynchronism, we aimed to describe the intra-segment electro-mechanical coupling of the left ventricle using fused data from STE, EAM, CT and, if relevant, from LGE-CMRI. This feasibility study provided new elements to select the optimal sites for LV stimulation.