Cette recherche est consacrée à la découverte et à l’appréhension des musiques de l’Indochine au tournant du XXe siècle, dans un contexte où cohabitaient l’orientalisme – représentation de l’Ailleurs – et la colonisation – mis en présence d’une réalité. La recherche s’articule autour du musicologue et compositeur Gaston Knosp. Ce dernier joua le rôle de défricheur dans l’étude de musiques indochinoises en réalisant les premiers travaux in situ durant son séjour au Tonkin (1898 - 1904). L’appréhension des musiques indochinoises sera étudiée à partir d’une analyse synchronique et diachronique des discours francophones qu’elle a générés. Les écrits de Gaston Knosp constituent le noyau de cette recherche; ils seront mis en perspective avec des documents d’archives, des textes publiés en Indochine, dans le cadre de la documentation sur les colonies, et avec des articles musicologiques parus en France. Cela afin d’offrir un panorama plus complet du mode de perception sensible et intellectuel de ces musiques, lors de leur découverte, et d’analyser les mécanismes qui opèrent dans les discours. La découverte des musiques indochinoises représentant un moment de transition entre l’imaginaire et la connaissance, les principaux objectifs de cette recherche seront : d’observer et d’analyser comment se manifeste l’influence du bagage culturel de Knosp sur son appréhension et sa perception des musiques indochinoises; de déterminer ce qu’apportent les travaux d’un musicologue par rapport à ceux d’informateurs coloniaux, non spécialistes – certains ayant développé une connaissance des cultures autochtones qui manquait à Knosp. Cette recherche sera également l’occasion de développer les connaissances sur Gaston Knosp, un musicien peu étudié, et de présenter plusieurs écrits parus en Indochine, souvent restés dans l’ombre, qui contribuent cependant à alimenter les connaissances sur l’appréhension des musiques indochinoises durant la colonisation. / This research is devoted to the discovery and understanding of the music of Indochina at the turn of the 20th century, in a context where orientalism - the representation of Elsewhere - and colonization - were cohabiting in the presence of a reality. The research revolves around the musicologist and composer Gaston Knosp, who played the role of pioneer in the study of Indochinese music by carrying out the first works in situ during his stay in Tonkin (1898 - 1904). The apprehension of Indochinese music will be studied from a synchronic and diachronic analysis of the French-speaking discourses it generated. Gaston Knosp's writings constitute the core of this research; they will be put into perspective with archival documents, texts published in Indochina as part of the documentation on the colonies, and with musicological articles published in France. The aim is to offer a more complete panorama of the sensitive and intellectual perception of this music at the time of its discovery, and to analyze the mechanisms that operate in the discourses. Since the discovery of Indochinese music represents a moment of transition between imagination and knowledge, the main objectives of this research will be: to observe and analyze how Knosp's cultural background manifests itself on his apprehension and perception of Indochinese music; to determine what the work of a musicologist brings to the table in comparison with that of colonial, non-specialist informants - some of whom developed a knowledge of indigenous cultures that Knosp lacked. This research will also be an opportunity to develop knowledge about Gaston Knosp, a musician who was little studied, and to present several writings published in Indochina, which often remained in the shadows, but which nevertheless contribute to knowledge about the apprehension of Indochinese music during colonization.

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Combiner les drones et l’intelligence artificielle afin de cartographier la végétation représente une nouvelle approche prometteuse susceptible d’améliorer la détection des espèces végétales exotiques envahissantes (EVEE). La résolution au sol élevée atteignable avec les drones et les innovations récentes en vision par ordinateur, notamment avec les réseaux neuronaux convolutifs, laissent penser qu'une détection précoce des EVEE serait possible, favorisant ainsi leur gestion. Dans cette étude, nous avons évalué la pertinence de cette approche pour cartographier l’emplacement du roseau commun (Phragmites australis subsp. australis) à l’intérieur d'un parc national situé dans le sud du Québec, Canada. Nous avons collecté des données à six dates distinctes durant la saison de croissance, couvrant des environnements présentant différents niveaux d'envahissement par le roseau. De façon générale, la performance du modèle était élevée pour les différentes dates et zones, surtout au niveau du rappel (moyenne globale de 0.89). Les résultats ont montré une augmentation de la performance pour atteindre un sommet à la suite de l’apparition de l’inflorescence en septembre (F1-score le plus haut à 0.98). De plus, une diminution de la résolution spatiale affectait négativement le rappel (diminution de 18% entre une résolution au sol de 0,15 cm pixel-1 et 1,50 cm pixel-1), mais n’avait pas un impact important sur la précision (diminution de 2%). Malgré des défis associés à la cartographie du roseau commun dans un contexte de gestion post-traitement, l'utilisation de drones et de l'apprentissage profond montre un grand potentiel pour la détection des EVEE lorsque appuyé par un jeu de données adapté. Nos résultats montrent que, d'un point de vue opérationnel, cette approche pourrait être un outil efficace pour accélérer le travail des biologistes sur le terrain et assurer une meilleure gestion des EVEE. / The combination of unoccupied aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence to map vegetation represents a promising new approach to improve the detection of invasive alien plant species (IAPS). The high spatial resolution achievable with UAVs and recent innovations in computer vision, especially with convolutional neural networks, suggest that early detection of IAPS could be possible, thus facilitating their management. In this study, we evaluated the suitability of this approach for mapping the location of common reed (Phragmites australis subsp. australis) within a national park located in southern Quebec, Canada. We collected data on six distinct dates during the growing season, covering environments with different levels of reed invasion. Overall, model performance was high for the different dates and zones, especially for recall (mean of 0.89). The results showed an increase in performance, reaching a peak following the appearance of the inflorescence in September (highest F1-score at 0.98). Furthermore, a decrease in spatial resolution negatively affected recall (18% decrease between a spatial resolution of 0.15 cm pixel-1 and 1.50 cm pixel-1) but did not have a strong impact on precision (2% decrease). Despite challenges associated with common reed mapping in a post-treatment monitoring context, the use of UAVs and deep learning shows great potential for IAPS detection when supported by a suitable dataset. Our results show that, from an operational point of view, this approach could be an effective tool for speeding up the work of biologists in the field and ensuring better management of IAPS.