La direction de recherche que nous abordons dans la thèse est l'application des modèles dynamiques d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes de classification supervisée et non supervisée. Les problèmes particuliers que nous avons décidé d'aborder dans la thèse sont la reconnaissance des piétons (un problème de classification supervisée) et le groupement des données d'expression génétique (un problème de classification non supervisée). Les problèmes abordés sont représentatifs pour les deux principaux types de classification et sont très difficiles, ayant une grande importance dans la vie réelle. La première direction de recherche que nous abordons dans le domaine de la classification non supervisée dynamique est le problème de la classification dynamique des données d'expression génétique. L'expression génétique représente le processus par lequel l'information d'un gène est convertie en produits de gènes fonctionnels : des protéines ou des ARN ayant différents rôles dans la vie d'une cellule. La technologie des micro-réseaux moderne est aujourd'hui utilisée pour détecter expérimentalement les niveaux d'expression de milliers de gènes, dans des conditions différentes et au fil du temps. Une fois que les données d'expression génétique ont été recueillies, l'étape suivante consiste à analyser et à extraire des informations biologiques utiles. L'un des algorithmes les plus populaires traitant de l'analyse des données d'expression génétique est le groupement, qui consiste à diviser un certain ensemble en groupes, où les composants de chaque groupe sont semblables les uns aux autres données. Dans le cas des ensembles de données d'expression génique, chaque gène est représenté par ses valeurs d'expression (caractéristiques), à des points distincts dans le temps, dans les conditions contrôlées. Le processus de regroupement des gènes est à la base des études génomiques qui visent à analyser les fonctions des gènes car il est supposé que les gènes qui sont similaires dans leurs niveaux d'expression sont également relativement similaires en termes de fonction biologique. Le problème que nous abordons dans le sens de la recherche de classification non supervisée dynamique est le regroupement dynamique des données d'expression génique. Dans notre cas, la dynamique à long terme indique que l'ensemble de données ne sont pas statiques, mais elle est sujette à changement. Pourtant, par opposition aux approches progressives de la littérature, où l'ensemble de données est enrichie avec de nouveaux gènes (instances) au cours du processus de regroupement, nos approches abordent les cas lorsque de nouvelles fonctionnalités (niveaux d'expression pour de nouveaux points dans le temps) sont ajoutés à la gènes déjà existants dans l'ensemble de données. À notre connaissance, il n'y a pas d'approches dans la littérature qui traitent le problème de la classification dynamique des données d'expression génétique, définis comme ci-dessus. Dans ce contexte, nous avons introduit trois algorithmes de groupement dynamiques que sont capables de gérer de nouveaux niveaux d'expression génique collectés, en partant d'une partition obtenue précédente, sans la nécessité de ré-exécuter l'algorithme à partir de zéro. L'évaluation expérimentale montre que notre méthode est plus rapide et plus précis que l'application de l'algorithme de classification à partir de zéro sur la fonctionnalité étendue ensemble de données... / The research direction we are focusing on in the thesis is applying dynamic machine learning models to salve supervised and unsupervised classification problems. We are living in a dynamic environment, where data is continuously changing and the need to obtain a fast and accurate solution to our problems has become a real necessity. The particular problems that we have decided te approach in the thesis are pedestrian recognition (a supervised classification problem) and clustering of gene expression data (an unsupervised classification. problem). The approached problems are representative for the two main types of classification and are very challenging, having a great importance in real life.The first research direction that we approach in the field of dynamic unsupervised classification is the problem of dynamic clustering of gene expression data. Gene expression represents the process by which the information from a gene is converted into functional gene products: proteins or RNA having different roles in the life of a cell. Modern microarray technology is nowadays used to experimentally detect the levels of expressions of thousand of genes, across different conditions and over time. Once the gene expression data has been gathered, the next step is to analyze it and extract useful biological information. One of the most popular algorithms dealing with the analysis of gene expression data is clustering, which involves partitioning a certain data set in groups, where the components of each group are similar to each other. In the case of gene expression data sets, each gene is represented by its expression values (features), at distinct points in time, under the monitored conditions. The process of gene clustering is at the foundation of genomic studies that aim to analyze the functions of genes because it is assumed that genes that are similar in their expression levels are also relatively similar in terms of biological function.The problem that we address within the dynamic unsupervised classification research direction is the dynamic clustering of gene expression data. In our case, the term dynamic indicates that the data set is not static, but it is subject to change. Still, as opposed to the incremental approaches from the literature, where the data set is enriched with new genes (instances) during the clustering process, our approaches tackle the cases when new features (expression levels for new points in time) are added to the genes already existing in the data set. To our best knowledge, there are no approaches in the literature that deal with the problem of dynamic clustering of gene expression data, defined as above. In this context we introduced three dynamic clustering algorithms which are able to handle new collected gene expression levels, by starting from a previous obtained partition, without the need to re-run the algorithm from scratch. Experimental evaluation shows that our method is faster and more accurate than applying the clustering algorithm from scratch on the feature extended data set...

Dans le but d’améliorer les performances des nageurs professionnels, nous avons développé, en collaboration avec la Fédération Française de Natation, un système automatique de suivi à base des séquences vidéo. Pour ce faire, nous proposons un nouveau système de prise de vue 8K adapté au milieu aquatique et permettant un calibrage du bassin. Celui-ci établit le lien entre les coordonnées pixels et métriques permettant, entre autres, d’extraire le couloir concerné pour effectuer les différents traitements. Afin d’initialiser le suivi, il est nécessaire de localiser le nageur. Pour cela, nous proposons d’utiliser une approche a contrario pour détecter le mouvement, puis l’approche Scaled Composite JTC pour localiser précisément la tête du nageur. Ensuite, nous implémentons et adaptons les techniques de suivi de la littérature, notamment celles basées sur la corrélation NL-JTC, les histogrammes de couleur, les motifs binaires locaux (LBP) et les histogrammes de gradient orienté (HOG). Suite aux différentes limitations de ces techniques, nous proposons de nouvelles approches optimisées basées principalement sur la fusion de données. Tout d’abord, nous développons l’approche multipiste constituée de plusieurs pistes de suivi, où chacune représente l’une des techniques de suivi citées précédemment. Ensuite, un choix basé sur l’histogramme de couleur est effectué afin de choisir la meilleure décision parmi celles offertes par chaque piste. Cette approche a significativement amélioré les résultats mais ceux-ci restent insuffisants pour l’étude des performances. Dans ce sens, nous proposons une nouvelle approche par fusion dynamique qui consiste à fusionner le plan de corrélation NL-JTC et le plan de scores couleurs dans le but d’extraire une description plus riche de la cible (forme + couleur). Cette approche a montré de très bons résultats dans le cas où la cible à suivre est visible mais reste très sensible aux occultations de celle-ci. Afin de résoudre cette difficulté, nous améliorons l’approche proposée en suivant simultanément la tête et le maillot de bain du nageur. Cette approche multizone permet, grâce à un critère de décision complexe, de retrouver la zone occultée à l’aide de la zone visible. Enfin, une étude de performances a été menée et les résultats obtenus ont permis de valider ce système. En particulier, nous nous sommes intéressés aux mesures de vitesse cyclique, intra-cyclique et instantanée, afin d’étudier et améliorer les performances des nageurs. / Swimming Federation), an automatic tracking approach using video sequences. To do this, we propose a new 8K shooting system adapted to the aquatic environment and allowing a pool calibration. This establishes the link between pixel and metric coordinates, which allows among others, to extract the concerned lane to carry out the different treatments. In order to initialize the tracking, it is necessary to localize the swimmer. For this, we propose to use an a contrario approach to detect movement, then the Scaled Composites JTC approach to precisely localize the swimmer’s head. Afterwards, we implement and adapt several tracking techniques well-known in the literature, namely those based on the NL-JTC correlation, color histograms, Local Binary Patterns (LBP) and histograms of oriented gradient (HOG). Given the various limitations of these techniques, we propose new optimized approaches based primarily on data fusion. First, we develop a multitracking approach consists of several tracks, where each track represents one of the tracking techniques mentioned above.Then, a choice based on the color histogram is made to select the best decision among those offered by each track. This approach has significantly improved the results, but it remains insufficient for the performance analysis. Therefore, we propose a new dynamic fusion approach that combines NL-JTC correlation plane and color scores plane in order to generate a richer description of the target (form + color). This approach has shown very good results in the case where the target is visible but it is still sensitive to occlusions. To solve this problem, we improve this proposed approach by tracking simultaneously the head and the swimsuit of the athlete. This multi related targets approach enables, through a complex decision criterion, to find the occluded zone based on the visible one. Finally, a performance study is conducted and the results have validated the system. In particular, we were interested in cyclical, intra-cyclical and instantaneous speed measurements, to study and improve the swimmers’performance.