Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement. Bien qu'ils aient obtenu des résultats impressionnants dans des tâches nécessitant un traitement de la parole, d’image, et du langage, les réseaux de neurones ont encore de la difficulté à résoudre des tâches de compréhension de scènes dynamiques. De plus, l’entraînement de réseaux de neurones nécessite généralement de nombreuses données annotées manuellement, ce qui peut être un processus long et coûteux. Cette thèse est composée de quatre articles proposant des modèles génératifs pour des scènes dynamiques. La modélisation générative est un domaine du ML qui étudie comment apprendre les mécanismes par lesquels les données sont produites. La principale motivation derrière les modèles génératifs est de pouvoir, sans utiliser d’étiquettes, apprendre des représentations de données utiles; c’est un sous-produit de l'approximation du processus de génération de données. De plus, les modèles génératifs sont utiles pour un large éventail d'applications telles que la super-résolution d'images, la synthèse vocale ou le résumé de texte. Le premier article se concentre sur l'amélioration de la performance des précédents auto-encodeurs variationnels (VAE) pour la prédiction vidéo. Il s’agit d’une tâche qui consiste à générer les images futures d'une scène dynamique, compte tenu de certaines observations antérieures. Les VAE sont une famille de modèles à variables latentes qui peuvent être utilisés pour échantillonner des points de données. Comparés à d'autres modèles génératifs, les VAE sont faciles à entraîner et ont tendance à couvrir tous les modes des données, mais produisent souvent des résultats de moindre qualité. En prédiction vidéo, les VAE ont été les premiers modèles capables de produire des images futures plausibles à partir d’un contexte donné, un progrès marquant par rapport aux modèles précédents car, pour la plupart des scènes dynamiques, le futur n'est pas une fonction déterministe du passé. Cependant, les premiers VAE pour la prédiction vidéo produisaient des résultats avec des artefacts visuels visibles et ne fonctionnaient pas sur des ensembles de données réalistes complexes. Dans cet article, nous identifions certains des facteurs limitants de ces modèles, et nous proposons pour chacun d’eux une solution pour en atténuer l'impact. Grâce à ces modifications, nous montrons que les VAE pour la prédiction vidéo peuvent obtenir des résultats de qualité nettement supérieurs par rapport aux références précédentes, et qu'ils peuvent être utilisés pour modéliser des scènes de conduite autonome. Dans le deuxième article, nous proposons un nouveau modèle en cascade pour la génération vidéo basé sur les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Après le succès des VAE pour prédiction vidéo, il a été démontré que les GAN produisaient des échantillons vidéo de meilleure qualité pour la génération vidéo conditionnelle à des classes. Cependant, les GAN nécessitent de très grandes tailles de lots ainsi que des modèles de grande capacité, ce qui rend l’entraînement des GAN pour la génération vidéo coûteux computationnellement, à la fois en termes de mémoire et en temps de calcul. Nous proposons de scinder le processus génératif en une cascade de sous-modèles, chacun d'eux résolvant un problème plus simple. Cette division nous permet de réduire considérablement le coût computationnel tout en conservant la qualité de l'échantillon, et nous démontrons que ce modèle peut s'adapter à de très grands ensembles de données ainsi qu’à des vidéos de haute résolution. Dans le troisième article, nous concevons un modèle basé sur le principe qu'une scène est composée de différents objets, mais que les transitions de trame (également appelées règles dynamiques) sont partagées entre les objets. Pour mettre en œuvre cette hypothèse de modélisation, nous concevons un modèle qui extrait d'abord les différentes entités d'une image. Ensuite, le modèle apprend à mettre à jour la représentation de l'objet d'une image à l'autre en choisissant parmi différentes transitions possibles qui sont toutes partagées entre les différents objets. Nous montrons que, lors de l'apprentissage d'un tel modèle, les règles de transition sont fondées sémantiquement, et peuvent être appliquées à des objets non vus lors de l'apprentissage. De plus, nous pouvons utiliser ce modèle pour prédire les observations multimodales futures d'une scène dynamique en choisissant différentes transitions. Dans le dernier article nous proposons un modèle génératif basé sur des techniques de rendu 3D qui permet de générer des scènes avec plusieurs objets. Nous concevons un mécanisme d'inférence pour apprendre les représentations qui peuvent être rendues avec notre modèle et nous optimisons simultanément ce mécanisme d'inférence et le moteur de rendu. Nous montrons que ce modèle possède une représentation interprétable dans laquelle des changements sémantiques appliqués à la représentation de la scène sont rendus dans la scène générée. De plus, nous montrons que, suite au processus d’entraînement, notre modèle apprend à segmenter les objets dans une scène sans annotations et que la représentation apprise peut être utilisée pour résoudre des tâches de compréhension de scène dynamique en déduisant la représentation de chaque observation. / Neural networks are a type of Machine Learning (ML) models that solve complex Artificial Intelligence (AI) tasks without requiring handcrafted data representations. Although they have achieved impressive results in tasks requiring speech, image and language processing, neural networks still struggle to solve dynamic scene understanding tasks. Furthermore, training neural networks usually demands lots data that is annotated manually, which can be an expensive and time-consuming process. This thesis is comprised of four articles proposing generative models for dynamic scenes. Generative modelling is an area of ML that investigates how to learn the mechanisms by which data is produced. The main motivation for generative models is to learn useful data representations without labels as a by-product of approximating the data generation process. Furthermore, generative models are useful for a wide range of applications such as image super-resolution, voice synthesis or text summarization. The first article focuses on improving the performance of previous Variational AutoEncoders (VAEs) for video prediction, which is the task of generating future frames of a dynamic scene given some previous occurred observations. VAEs are a family of latent variable models that can be used to sample data points. Compared to other generative models, VAEs are easy to train and tend to cover all data modes, but often produce lower quality results. In video prediction VAEs were the first models that were able to produce multiple plausible future outcomes given a context, marking an advancement over previous models as for most dynamic scenes the future is not a deterministic function of the past. However, the first VAEs for video prediction produced results with visible visual artifacts and could not operate on complex realistic datasets. In this article we identify some of the limiting factors for these models, and for each of them we propose a solution to ease its impact. With our proposed modifications, we show that VAEs for video prediction can obtain significant higher quality results over previous baselines and that they can be used to model autonomous driving scenes. In the second article we propose a new cascaded model for video generation based on Generative Adversarial Networks (GANs). After the success of VAEs in video prediction, GANs were shown to produce higher quality video samples for class-conditional video generation. However, GANs require very large batch sizes and high capacity models, which makes training GANs for video generation computationally expensive, both in terms of memory and training time. We propose to split the generative process into a cascade of submodels, each of them solving a smaller generative problem. This split allows us to significantly reduce the computational requirements while retaining sample quality, and we show that this model can scale to very large datasets and video resolutions. In the third article we design a model based on the premise that a scene is comprised of different objects but that frame transitions (also known as dynamic rules) are shared among objects. To implement this modeling assumption we design a model that first extracts the different entities in a frame, and then learns to update the object representation from one frame to another by choosing among different possible transitions, all shared among objects. We show that, when learning such a model, the transition rules are semantically grounded and can be applied to objects not seen during training. Further, we can use this model for predicting multimodal future observations of a dynamic scene by choosing different transitions. In the last article we propose a generative model based on 3D rendering techniques that can generate scenes with multiple objects. We design an inference mechanism to learn representations that can be rendered with our model and we simultaneously optimize this inference mechanism and the renderer. We show that this model has an interpretable representation in which semantic changes to the scene representation are shown in the output. Furthermore, we show that, as a by product of the training process, our model learns to segment the objects in a scene without annotations and that the learned representation can be used to solve dynamic scene understanding tasks by inferring the representation of each observation.

<p dir="ltr">Federated Learning (FL), a novel subclass of Artificial Intelligence, decentralizes the learning process by enabling participants to benefit from a comprehensive model trained on a broader dataset without direct sharing of private data. This approach integrates multiple local models into a global model, mitigating the need for large individual datasets. However, the decentralized nature of FL increases its vulnerability to adversarial attacks. These include backdoor attacks, which subtly alter classification in some categories, and byzantine attacks, aimed at degrading the overall model accuracy. Detecting and defending against such attacks is challenging, as adversaries can participate in the system, masquerading as benign contributors. This thesis provides an extensive analysis of the various security attacks, highlighting the distinct elements of each and the inherent vulnerabilities of FL that facilitate these attacks. The focus is primarily on backdoor attacks, which are stealthier and more difficult to detect compared to byzantine attacks. We explore defense strategies effective in identifying malicious participants or mitigating attack impacts on the global model. The primary aim of this research is to evaluate the effectiveness and limitations of existing server-level defenses and to develop innovative defense mechanisms under diverse threat models. This includes scenarios where the server collaborates with clients to thwart attacks, cases where the server remains passive but benign, and situations where no server is present, requiring clients to independently minimize and isolate attacks while enhancing main task performance. Throughout, we ensure that the interventions do not compromise the performance of both global and local models. The research predominantly utilizes 2D and 3D datasets to underscore the practical implications and effectiveness of proposed methodologies.</p>

La modélisation générative est un domaine en pleine expansion dans l'apprentissage automatique, avec des modèles démontrant des capacités impressionnantes pour la synthèse de données en haute dimension à travers diverses modalités, y compris les images, le texte et l'audio. Cependant, des défis significatifs subsistent pour améliorer la qualité des échantillons et la contrôlabilité des modèles, ainsi que pour développer des méthodes plus principiées et efficaces pour apprendre des représentations de caractéristiques structurées avec des modèles génératifs. Cette thèse conduit une enquête complète en deux parties sur les frontières de la modélisation générative, en mettant l'accent sur l'amélioration de la qualité des échantillons et la manœuvrabilité, ainsi que sur l'apprentissage de représentations latentes de haute qualité. La première partie de la thèse propose de nouvelles techniques pour améliorer la qualité des échantillons et permettre un contrôle fin des modèles génératifs. Premièrement, une nouvelle perspective est introduite pour reformuler les réseaux antagonistes génératifs pré-entraînés comme des modèles basés sur l'énergie, permettant un échantillonnage plus efficace en exploitant à la fois le générateur et le discriminateur. Deuxièmement, un cadre théorique basé sur l'information est développé pour incorporer des biais inductifs explicites dans les modèles à variables latentes grâce aux réseaux bayésiens et à la théorie du goulot d'étranglement multivarié. Cela fournit une vision unifiée pour l'apprentissage de représentations structurées adaptées à différentes applications comme la modélisation multi-modale et l'équité algorithmique. La deuxième partie de la thèse se concentre sur l'apprentissage et l'extraction de caractéristiques de haute qualité des modèles génératifs de manière entièrement non supervisée. Premièrement, une approche basée sur l'énergie est présentée pour l'apprentissage non supervisé de représentations de scènes centrées sur l'objet avec une invariance de permutation. La compositionnalité de la fonction d'énergie permet également une manipulation contrôlable de la scène. Deuxièmement, des noyaux de Fisher neuronaux sont proposés pour extraire des représentations compactes et utiles des modèles génératifs pré-entraînés. Il est démontré que les approximations de rang faible du noyau de Fisher fournissent une technique d'extraction de représentation unifiée compétitive par rapport aux références courantes. Ensemble, ces contributions font progresser la modélisation générative et l'apprentissage de représentations sur des fronts complémentaires. Elles améliorent la qualité des échantillons et la manœuvrabilité grâce à de nouveaux objectifs d'entraînement et des techniques d'inférence. Elles permettent également d'extraire des caractéristiques latentes structurées des modèles génératifs en utilisant des perspectives théoriques basées sur l'information et le noyau neuronal. La thèse offre une enquête complète sur les défis interconnectés de la synthèse de données et de l'apprentissage de représentation pour les modèles génératifs modernes. / Generative modeling is a rapidly advancing field in machine learning, with models demonstrating impressive capabilities for high-dimensional data synthesis across modalities including images, text, and audio. However, significant challenges remain in enhancing sample quality and model controllability, as well as developing more principled and effective methods for learning structured feature representations with generative models. This dissertation conducts a comprehensive two-part investigation into pushing the frontiers of generative modeling, with a focus on improving sample quality and steerability, as well as enabling learning high-quality latent representations. The first part of the dissertation proposes novel techniques to boost sample quality and enable fine-grained control for generative models. First, a new perspective is introduced to reformulate pretrained generative adversarial networks as energy-based models, enabling more effective sampling leveraging both the generator and discriminator. Second, an information-theoretic framework is developed to incorporate explicit inductive biases into latent variable models through Bayesian networks and multivariate information bottleneck theory. This provides a unified view for learning structured representations catered to different applications like multi-modal modeling and algorithmic fairness. The second part of the dissertation focuses on learning and extracting high-quality features from generative models in a fully unsupervised manner. First, an energy-based approach is presented for unsupervised learning of object-centric scene representations with permutation invariance. Compositionality of the energy function also enables controllable scene manipulation. Second, neural fisher kernels are proposed to extract compact and useful representations from pretrained generative models. It is shown that low-rank approximations of the Fisher Kernel provide a unified representation extraction technique competitive with common baselines. Together, the contributions advance generative modeling and representation learning along complementary fronts. They improve sample quality and steerability through new training objectives and inference techniques. They also enable extracting structured latent features from generative models using information-theoretic and neural kernel perspectives. The thesis provides a comprehensive investigation into the interconnected challenges of data synthesis and representation learning for modern generative models.