Ce mémoire présente la conception, la réalisation et les tests effectués pour une architecture générique permettant à une machine de reconnaitre le sens d'un message en utilisant le modèle de la cognition linguistique de l'humain et un environnement commun à celui des humains. À ce jour, les machines reconnaissent des mots clés et répondent en suivant un modèle préfabriqué, tous deux préprogrammés par des humains. Donc, chaque agent informatique muni d'une forme d'interaction avec le public se voit attribuer un certain nombre de questions potentielles avec les réponses associées, parfois préconstruite. C'est-à-dire que la machine possède une base de mots avec un ordre prédéfini de ceux-ci qu'elle peut utiliser, parfois une phrase déjà entièrement construite, que la machine utilise telle qu'elle. L'objectif principal de ce projet est de démontrer qu'il est possible pour la machine de s'approcher du modèle proposé par les linguistes, principalement un modèle proposé par Kleiber, adjoint à un modèle de cognition, celui du STI, et d'extraire le sens d'un message dans le but de l'interpréter Ainsi, il est possible d'établir une forme de dialogue entre un être humain et une machine. Cet objectif est atteint en proposant une nouvelle architecture générique pour le traitement du langage naturel. Contrairement à ce qui est fait habituellement dans ce genre de problématique, les réponses obtenues ne doivent pas être des réponses préconçues, mais bien des phrases générées par la machine à partir de la grammaire de la langue. Les résultats obtenus montrent qu'il est possible de donner un sens aux mots composant un message de manière à ce qu'une machine soit en mesure de l'interpréter dans un langage qui lui est propre. Cela est fait de manière à ce que cette même machine puisse répondre à son interlocuteur, voire éventuellement prendre une décision en rapport avec la conversation.

Le manque grandissant de médecins spécialistes à l'extérieur des grands centres influe négativement sur' la qualité des soins reçus par les patients. Une solution possible à ce problème est la supervision des médecins généralistes en région par des spécialistes disponibles dans les grands centres. Cette supervision à distance nécessite le développement de technologies répondant aux besoins précis de celle-ci. Dans le cadre de ce projet de recherche, la transmission de l'image est considérée. En vue de développer un codec vidéo adéquat pour l'application dans le futur, le codec intra-image est étudié. Plus précisément, le but recherché est de simplifier et de rendre parallélisable le codec AGU 1 [PONOMARENKO et coll., 2005] sans en réduire les performances en deça des performances de JPEG2000 [SxoDRAS et coll., 2001]. Ces améliorations facilitent la réalisation matérielle du codec en réduisant la latence si critique aux applications de télésupervision. Pour accomplir ces objectifs, le modelage du contexte du codec AGU doit être modifié. La méthodologie proposée passe par l'implémentation du codec AGU, l'étude de la source de données et la modification du modelage de contexte. La modification en question est le remplacement de l'utilisation d'une méthode adaptative basée sur un arbre de conditions par un réseau de neurones. Au terme de cette recherche, le réseau de neurones utilisé comme modeleur de contexte s'avère être un succès. Une structure à neuf entrées et aucune couche cachée est utilisée et permet de rendre presque triviale l'opération de modelage du contexte en gardant des performances supérieures à JPEG2000 en moyenne. La performance est inférieure à JPEG2000 pour une seule image de test sur cinq. Dans le futur, il est possible d'étudier comment améliorer davantage ce codec intra-image à travers l'utilisation d'un meilleur réseau de neurones ou d'une transformée différente. Il est également souhaitable d'étudier comment faire évoluer le codec en un codec inter-image.

Cette thèse présente un traitement inspiré du fonctionnement du système auditif pour améliorer la reconnaissance vocale. Pour y parvenir, le signal de la parole est filtré par un banc de filtres et compressé pour en produire une représentation auditive. L'innovation de l'approche proposée se situe dans l'extraction des éléments acoustiques (formants, transitions et onsets ) à partir de la représentation obtenue. En effet, une combinaison de détecteurs composés de neurones à décharges permet de révéler la présence de ces éléments et génère ainsi une séquence d'événements pour caractériser le contenu du signal. Dans le but d'évaluer la performance du traitement présenté, la séquence d'événements est adaptée à un système de reconnaissance vocale conventionnel, pour une tâche de reconnaissance de chiffres isolés prononcés en anglais. Pour ces tests, la séquence d'événements agit alors comme une sélection de trames automatique pour la génération des observations (coefficients cepstraux). En comparant les résultats de la reconnaissance du prototype et du système de reconnaissance original, on remarque que les deux systèmes reconnaissent très bien les chiffres prononcés dans des conditions optimales et que le système original est légèrement plus performant. Par contre, la différence observée au niveau des taux de reconnaissance diminue lorsqu'une réverbération vient affecter les données à reconnaître et les performances de l'approche proposée parviennent à dépasser celles du système de référence. De plus, la sélection de trames automatique offre de meilleures performances dans des conditions bruitées. Enfin, l'approche proposée se base sur des caractéristiques dans le temps en fonction de la nature du signal, permet une sélection plus intelligente des données qui se traduit en une parcimonie temporelle, présente un potentiel fort intéressant pour la reconnaissance vocale sous conditions adverses et utilise une détection des caractéristiques qui peut être utilisée comme séquence d'impulsions compatible avec les réseaux de neurones à décharges.

<p align="justify">Aujourd'hui, la gestion des documents est l'un des problèmes les plus importants en informatique. L'objectif de cette thèse est de proposer un système de gestion documentaire basé sur une approche appelée recherche structurée et collaborative. Les caractéristiques essentielles sont :</p> <ul><li><p align="justify">Dès lors que les utilisateurs ont plusieurs centres d'intérêts, ils sont décrits par des profils, un profil correspondant à un centre d'intérêt particulier. C'est la partie structurée du système.</li> </p> <li><p align="justify">Pour construire une description des profils, les utilisateurs jugent des documents en fonction de leur intérêt</li> </p> <li><p align="justify">Le système regroupe les profils similaires pour former un certain nombre de communautés virtuelles</li></p> <li><p align="justify">Une fois les communautés virtuelles définies, des documents jugés comme intéressants par certains utilisateurs d'une communauté peuvent être partagés dans toute la communauté. C'est la partie collaborative du système.</p> </li></ul> <p align="justify">Le système a été validé sur plusieurs corpora de documents en utilisant une méthodologie précise et offre des résultats prometteurs.</p>

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La recherche d'ARN non-codants (ARNnc) a reçu un regain d'intérêt suite à la découverte de nouveaux types d'ARNnc aux fonctions multiples. De nombreuses techniques ont été développées pour localiser ces ARN dans des séquences génomiques. Nous utilisons ici une approche supposant la connaissance d'un ensemble d'éléments de structure discriminant une famille d'ARNnc appelé signature.<br /><br />Dans cette approche, nous combinons plusieurs techniques de \textit{pattern-matching} avec le formalisme des réseaux de contraintes pondérées afin de modéliser simplement le problème, de décrire finement les signatures et d'attribuer un coût à chaque solution. Nos travaux nous ont conduit à élaborer plusieurs techniques de filtrage ainsi que des algorithmes de pattern-matching originaux que nous présentons ici.<br /><br />Nous avons de plus conçu un logiciel, appelé DARN!, qui implante notre approche, ainsi qu'un module de génération de signatures. Ceux-ci permettent de rechercher efficacement de nouveaux ARNnc.

L’intelligence artificielle est un domaine de l’informatique étudiant la conception d’agents intelligents. Un agent est une entité acquérant de l’information sur son environnement par ses capteurs et agissant sur son environnement à travers ses actionneurs. Certains agents existent seulement dans le domaine logiciel, comme par exemple un agent intelligent pour un jeu vidéo, alors que d’autres existent dans le monde physique, tels les robots mobiles. Les domaines des jeux vidéo et de la robotique partagent certaines caractéristiques, dont la nécessité de prendre des décisions en temps réel dans un environnement dynamique ainsi qu’une vue incomplète sur cet environnement. Ce mémoire est divisé en deux chapitres. Le premier chapitre traite d’une approche de planification de trajectoires exploitant la géométrie d’une classe particulière de robots omnidirectionnels non-holonomes afin de calculer des chemins adéquats leur permettant d’atteindre une destination désirée. Les résultats obtenus avec cette approche tendent à démontrer qu’elle est plus efficace que les algorithmes traditionnels de planification de trajectoires grâce à l’information additionnelle prise en compte lors du calcul. Le second chapitre décrit l’architecture décisionnelle de l’agent intelligent SPAR qui est en mesure de jouer de façon autonome des parties de StarCraft : Brood War, un jeu de stratégie en temps réel. L’architecture de SPAR inclut entre autres des algorithmes de planification de trajectoires similaires à ceux du premier chapitre. Elle permet de faire face plus facilement et de façon plus rigoureuse, en comparaison avec les architectures existantes, aux nombreuses difficultés propres à ce type de jeu. Ces difficultés incluent un degré élevé de concurrence dans les actions et une multitude d’unités à contrôler dans un contexte temps réel. L’agent SPAR a participé aux volets 2011 et 2012 de la compétition AIIDE de StarCraft et à l’édition 2012 de la compétition SSCAI où il a obtenu à chaque fois des résultats honorables.

Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.