La présente thèse étudie la modélisation conjointe des contenus visuels et textuels extraits à partir des documents multimédias pour résoudre les problèmes intermodaux. Ces tâches exigent la capacité de ``traduire'' l'information d'une modalité vers une autre. Un espace de représentation commun, par exemple obtenu par l'Analyse Canonique des Corrélation ou son extension kernelisée est une solution généralement adoptée. Sur cet espace, images et texte peuvent être représentés par des vecteurs de même type sur lesquels la comparaison intermodale peut se faire directement.Néanmoins, un tel espace commun souffre de plusieurs déficiences qui peuvent diminuer la performance des ces tâches. Le premier défaut concerne des informations qui sont mal représentées sur cet espace pourtant très importantes dans le contexte de la recherche intermodale. Le deuxième défaut porte sur la séparation entre les modalités sur l'espace commun, ce qui conduit à une limite de qualité de traduction entre modalités. Pour faire face au premier défaut concernant les données mal représentées, nous avons proposé un modèle qui identifie tout d'abord ces informations et puis les combine avec des données relativement bien représentées sur l'espace commun. Les évaluations sur la tâche d'illustration de texte montrent que la prise en compte de ces information fortement améliore les résultats de la recherche intermodale. La contribution majeure de la thèse se concentre sur la séparation entre les modalités sur l'espace commun pour améliorer la performance des tâches intermodales. Nous proposons deux méthodes de représentation pour les documents bi-modaux ou uni-modaux qui regroupent à la fois des informations visuelles et textuelles projetées sur l'espace commun. Pour les documents uni-modaux, nous suggérons un processus de complétion basé sur un ensemble de données auxiliaires pour trouver les informations correspondantes dans la modalité absente. Ces informations complémentaires sont ensuite utilisées pour construire une représentation bi-modale finale pour un document uni-modal. Nos approches permettent d'obtenir des résultats de l'état de l'art pour la recherche intermodale ou la classification bi-modale et intermodale. / This thesis investigates the joint modeling of visual and textual content of multimedia documents to address cross-modal problems. Such tasks require the ability to match information across modalities. A common representation space, obtained by eg Kernel Canonical Correlation Analysis, on which images and text can be both represented and directly compared is a generally adopted solution.Nevertheless, such a joint space still suffers from several deficiencies that may hinder the performance of cross-modal tasks. An important contribution of this thesis is therefore to identify two major limitations of such a space. The first limitation concerns information that is poorly represented on the common space yet very significant for a retrieval task. The second limitation consists in a separation between modalities on the common space, which leads to coarse cross-modal matching. To deal with the first limitation concerning poorly-represented data, we put forward a model which first identifies such information and then finds ways to combine it with data that is relatively well-represented on the joint space. Evaluations on emph{text illustration} tasks show that by appropriately identifying and taking such information into account, the results of cross-modal retrieval can be strongly improved. The major work in this thesis aims to cope with the separation between modalities on the joint space to enhance the performance of cross-modal tasks.We propose two representation methods for bi-modal or uni-modal documents that aggregate information from both the visual and textual modalities projected on the joint space. Specifically, for uni-modal documents we suggest a completion process relying on an auxiliary dataset to find the corresponding information in the absent modality and then use such information to build a final bi-modal representation for a uni-modal document. Evaluations show that our approaches achieve state-of-the-art results on several standard and challenging datasets for cross-modal retrieval or bi-modal and cross-modal classification.

Ce travail de thèse vise à proposer une méthodologie d’évaluation de la capacité à innover et à exporter des PME manufacturières et de procédés. Cette méthodologie est basée sur l’identification et la caractérisation d’un espace commun innovation/export représentant les activités, ressources, compétences qu’une PME doit mobiliser en priorité pour améliorer de façon simultanée ses performances concernant l’innovation et l’export, tout en réduisant l’effort associé à cette montée en performance. Ce travail contribue à la recherche scientifique à travers différents aspects. Tout d’abord, la relation innovation/export en PME, traditionnellement pensée de façon causaliste, a été envisagée à travers le prisme du paradigme de la complexité. Cette contribution théorique a permis d’aboutir à l’identification d’un espace commun conceptuel innovation/export. Puis, cet espace commun a été caractérisé à travers l’identification d’activités conjointes. L’identification de ces activités conjointes est un apport à la fois théorique et managérial car en améliorant une de ces activités, les entreprises actionnent un seul levier qui se répercute simultanément en matière d’innovation et d’export. Dans le contexte des PME, pour qui le manque de ressources est une difficulté capitale, cela prend tout son sens. Enfin, une méthodologie d’évaluation de la capacité à innover et à exporter basée sur cet espace commun a été conçue de façon à proposer un outil multicritères d’aide à la décision dédié aux PME. Cet outil a finalement été testé auprès de PME manufacturières et de procédés de la région Lorraine / This research work aims to suggest a methodology for analyzing the innovation and export capabilities of SMEs working in the manufacturing and process sectors. This methodology is based on the identification and the characterization of a conceptual innovation/export common space representing the activities, the resources, the skills that a SME has to mobilize first and foremost in order to improve in a simultaneous way its performances concerning innovation and export. Working on the activities included in the common space allows the reduction of the effort associated with this performance improvement. This work contributes to the scientific research through various aspects. First of all, the innovation / export relationship in SMEs, traditionally thought in a causal way, was envisaged through the prism of the complexity paradigm. This theoretical contribution allowed the identification of an innovation/export common space. Then, this common space was characterized through the identification of joint activities. The identification of these joint activities is both a theoretical and managerial contribution because by improving one of these activities, companies activate a single lever which echoes simultaneously on innovation and export capabilities. In the context of SMEs, for whom the lack of resources is a major difficulty, it makes perfect sense. Finally, an evaluation methodology of the innovation and export capabilities based on this common space was designed so as to propose a multicriteria decision-making tool dedicated to SMEs. This tool was finally tested within manufacturing and process SMEs of the Lorraine region