Dans la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels, couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre (par exemple : Victime, Manière, Receveur, Locuteur). Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat. Pour cela, nous entrainons un algorithme d’apprentissage machine sur des arguments dont le rôle est connu, pour généraliser aux arguments dont le rôle est inconnu. On utilisera notamment des propriétés lexicales de proximité sémantique des mots les plus représentatifs des arguments, en particulier en utilisant des représentations vectorielles des mots du lexique. / According to Frame Semantics (Fillmore 1976), word meanings are best understood considering the semantic frame they play a role in, for the frame is what gives them context. FrameNet is a lexical database that defines about 1000 semantic frames, along with the roles to be filled by arguments to the predicate calling the frame in a sentence. Our task is to automatically label argument roles, given their position, the frame, and the predicate (sometimes refered to as semantic role labelling). For this task, I make use of distributed word representations, in order to improve generalisation over the few training exemples available for each frame. A maximum entropy classifier using common features of the arguments is used as a strong baseline to be improved upon.

Dans cette thèse, nous avons examiné chez des apprentis lecteurs le traitement de l'information latérale en lecture de mots isolés et le comportement oculomoteur en lecture de texte. Dans un premier groupe d'expériences, nous montrons que les apprentis lecteurs présentent une sensibilité à l'information latérale. Cette sensibilité dépend des caractéristiques de cette information (linguistique versus non linguistique) mais elle varie également selon le degré de difficulté associée au traitement de l'information centrale (mots fréquents versus mots peu fréquents). Le contrôle des ressources attentionnelles serait moins efficace chez les apprentis lecteurs que chez les lecteurs experts. Un deuxième groupe d'expériences met en évidence une amélioration de la capacité à traiter l'information latérale au cours de l'apprentissage de la lecture. Les résultats montrent également des différences qualitatives entre les lecteurs débutants et les lecteurs experts dans l'initiation des traitements lexicaux à partir de l'information parafovéale. Dans notre troisième groupe d'expériences, les résultats montrent qu'en lecture de texte, les apprentis lecteurs fixent plus longtemps les mots et les refixent également plus souvent que les lecteurs experts. Au fur et à mesure de l'apprentissage de la lecture, la taille des saccades s'accroît. De plus, les effets de la longueur des mots et de la fréquence sont plus importants chez les lecteurs de CE2 que chez les lecteurs de CM2 ou les lecteurs experts. Les différences développementales mises en évidence sont principalement liées à des facteurs cognitifs plutôt qu'à des facteurs oculomoteurs. / This thesis explore in beginning readers processing of lateral information in isolated reading task and eye movement in text reading. In a first serie of experiments, we show that beginning readers are sensitive to the lateral information. This sensitivity depends upon the difficulty of the central word that is under processing, but also upon the nature of the lateral information (linguistic versus non linguistic). Control of the visual attention could be less developped in beginning readers that in expert readers. In a second serie of experiments, our results indicate that increased reading skill goes hand in hand with the ability to extract more information from lateral vision. Differance are also evidenced between beginning readers and expert readers in the way initiation of the lexical processing from lateral information is achieve. In a third serie of experiments, results show that in text reading, beginning readers make shorter saccades, had higher fixation durations and higher refixation probabilities than in older or expert readers. Developmental differences that are evidenced are mainly linked to cognitive processes than oculomotor processes.

Ce mémoire est une étude traductologique du suédois au français, concernant les mots inventés par Astrid Lindgren dans Ronya fille de brigand et spécifiquement les invectives, les jurons et les êtres (personnages inventés). Nous avons étudié les stratégies utilisées par la traductrice (selon Vinay et Darbelnet), la proximité avec la langue source ou la langue cible et le problème spécifique de traduire un livre pour la jeunesse du suédois au français. Notre conclusion est que les stratégies sont parfois difficiles à cerner mais que ce sont surtout des stratégies indirectes, que le texte est proche de la langue cible et qu’il y a un remplacement des mots inventés par des mots courants de la langue cible. Notre conclusion est que s’il n’existe pas une express ion identique dans la langue cible, il est probable que le traducteur remplace l’expression en question par une expression courante. / This essay is a translation study from Swedish to French concerning the invented words by Astrid Lindgren in Ronia, the Robber’s Daughter, in particular the swear words, invectives and spirits (invented figures). Our study examines the strategies used by the translator according to Vinay and Darbelnet, the closeness to the source language or the target language and the specific problems when translating a book for children from Swedish to French. Our conclusion is that the strategies sometimes are difficult to encircle and that the indirect strategies are more frequent. We noticed also that the text, concerning these words, is closer to the target language and that there is a replacement of the invented words of more standard words in the target language. Our conclusion is that if it does not exist an identical expression in the target language, it is likely that the translator replaces this expression with a more common one.

Il est généralement facile pour les humains de distinguer rapidement différents lieux en se basant uniquement sur leur aspect visuel. . Ces catégories sémantiques peuvent être utilisées comme information contextuelle favorisant la détection et la reconnaissance d'objets. Des travaux récents en reconnaissance des lieux visent à doter les robots de capacités similaires. Contrairement aux travaux classiques, portant sur la localisation et la cartographie, cette tâche est généralement traitée comme un problème d'apprentissage supervisé.La reconnaissance de lieux sémantiques - la capacité à reconnaître la catégorie sémantique à laquelle une scène appartient – peut être considérée comme une condition essentielle en robotique autonome. Un robot autonome doit en effet pouvoir apprendre facilement l'organisation sémantique de son environnement pour pouvoir fonctionner et interagir avec succès. Pour atteindre cet objectif, différentes méthodes ont déjà été proposées. Certaines sont basées sur l'identification des objets comme une condition préalable à la reconnaissance des scènes, et d'autres fondées sur une description directe des caractéristiques de la scène. Si nous faisons l'hypothèse que les objets sont plus faciles à reconnaître quand la scène dans laquelle ils apparaissent est bien identifiée, la deuxième approche semble plus appropriée. Elle est cependant fortement dépendante de la nature des descripteurs d'images utilisées qui sont généralement dérivés empiriquement a partir des observations générales sur le codage d'images.En opposition avec ces propositions, une autre approche de codage des images, basée sur un point de vue plus théorique, a émergé ces dernières années. Les modèles d'extraction de caractéristiques fondés sur le principe de la minimisation d'une fonction d'énergie en relation avec un modèle statistique génératif expliquant au mieux les données, ont abouti à l'apparition des Machines de Boltzmann Restreintes (Rectricted Boltzmann Machines : RBMs) capables de coder une image comme la superposition d'un nombre limité de caractéristiques extraites à partir d'un plus grand alphabet. Il a été montré que ce processus peut être répété dans une architecture plus profonde, conduisant à une représentation parcimonieuse et efficace des données initiales dans l'espace des caractéristiques. Le problème complexe de la classification dans l'espace de début est ainsi remplacé par un problème plus simple dans l'espace des caractéristiques.Dans ce travail, nous montrons que la reconnaissance sémantiques des lieux peut être réalisée en considérant des mini-images au lieu d'approches plus classiques de type ''sacs-de-mots'' et par l'utilisation de réseaux profonds pour le codage des images. Après avoir realisé un codage approprié, une régression softmax dans l'espace de projection est suffisante pour obtenir des résultats de classification prometteurs. A notre connaissance, cette approche n'a pas encore été proposée pour la reconnaissance de scène en robotique autonome.Nous avons comparé nos méthodes avec les algorithmes de l'état-de-l'art en utilisant une base de données standard de localisation de robot. Nous avons étudié l'influence des paramètres du système et comparé les différentes conditions sur la même base de données. Les expériences réalisées montrent que le modèle que nous proposons, tout en étant très simple, conduit à des résultats comparables à l'état-de-l'art sur une tâche de reconnaissance de lieux sémantiques. / Usually, human beings are able to quickly distinguish between different places, solely from their visual appearance. This is due to the fact that they can organize their space as composed of discrete units. These units, called ``semantic places'', are characterized by their spatial extend and their functional unity. Such a semantic category can thus be used as contextual information which fosters object detection and recognition. Recent works in semantic place recognition seek to endow the robot with similar capabilities. Contrary to classical localization and mapping works, this problem is usually addressed as a supervised learning problem. The question of semantic places recognition in robotics - the ability to recognize the semantic category of a place to which scene belongs to - is therefore a major requirement for the future of autonomous robotics. It is indeed required for an autonomous service robot to be able to recognize the environment in which it lives and to easily learn the organization of this environment in order to operate and interact successfully. To achieve that goal, different methods have been already proposed, some based on the identification of objects as a prerequisite to the recognition of the scenes, and some based on a direct description of the scene characteristics. If we make the hypothesis that objects are more easily recognized when the scene in which they appear is identified, the second approach seems more suitable. It is however strongly dependent on the nature of the image descriptors used, usually empirically derived from general considerations on image coding.Compared to these many proposals, another approach of image coding, based on a more theoretical point of view, has emerged the last few years. Energy-based models of feature extraction based on the principle of minimizing the energy of some function according to the quality of the reconstruction of the image has lead to the Restricted Boltzmann Machines (RBMs) able to code an image as the superposition of a limited number of features taken from a larger alphabet. It has also been shown that this process can be repeated in a deep architecture, leading to a sparse and efficient representation of the initial data in the feature space. A complex problem of classification in the input space is thus transformed into an easier one in the feature space. This approach has been successfully applied to the identification of tiny images from the 80 millions image database of the MIT. In the present work, we demonstrate that semantic place recognition can be achieved on the basis of tiny images instead of conventional Bag-of-Word (BoW) methods and on the use of Deep Belief Networks (DBNs) for image coding. We show that after appropriate coding a softmax regression in the projection space is sufficient to achieve promising classification results. To our knowledge, this approach has not yet been investigated for scene recognition in autonomous robotics. We compare our methods with the state-of-the-art algorithms using a standard database of robot localization. We study the influence of system parameters and compare different conditions on the same dataset. These experiments show that our proposed model, while being very simple, leads to state-of-the-art results on a semantic place recognition task.

La représentation d'image est au cœur de beaucoup d'algorithmes de vision par ordinateur. Elle intervient notamment dans des tâches de reconnaissance de catégories visuelles comme la classification ou la détection d'objets. Dans ce contexte, la représentation "sac de mot visuel" (Bag of Visual Words ou BoVW en anglais) est l'une des méthodes de référence. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur ce modèle pour proposer des représentations d'images discriminantes. Dans la première partie, nous présentons une nouvelle approche simple et efficace pour prendre en compte des informations spatiales dans le modèle BoVW. Son principe est de considérer l'orientation et la longueur de segments formés par des paires de descripteurs similaires. Une notion de "softsimilarité" est introduite pour définir ces relations intra et inter mots visuels. Nous montrons expérimentalement que notre méthode ajoute une information discriminante importante au modèle BoVW et que cette information est complémentaire aux méthodes de l'état de l'art. Ensuite, nous nous focalisons sur la description de l'information couleur. Contrairement aux approches traditionnelles qui s'appuient sur des descriptions invariantes aux changements d'éclairage, nous proposons un descripteur basé sur le pouvoir discriminant. Nos expérimentations permettent de conclure que ce descripteur apprend automatiquement un certain degré d'invariance photométrique tout en surclassant les descripteurs basés sur cette invariance photométrique. De plus, combiné avec un descripteur de forme, le descripteur proposé donne des résultats excellents sur quatre jeux de données particulièrement difficiles. Enfin, nous nous intéressons à la représentation de la couleur à partir de la réflectance multispectrale des surfaces observées, information difficile à extraire sans instruments sophistiqués. Ainsi, nous proposons d'utiliser l'écran et la caméra d'un appareil portable pour capturer des images éclairées par les couleurs primaires de l'écran. Trois éclairages et trois réponses de caméra produisent neuf valeurs pour estimer la réflectance. Les résultats montrent que la précision de la reconstruction spectrale est meilleure que celle estimée avec un seul éclairage. Nous concluons que ce type d'acquisition est possible avec des appareils grand public tels que les tablettes, téléphones ou ordinateurs portables / Image representation is in the heart of many computer vision algorithms. Different computer vision tasks (e.g. classification, detection) require discriminative image representations to recognize visual categories. In a nutshell, the bag-of-visual-words image representation is the most successful approach for object and scene recognition. In this thesis, we mainly revolve around this model and search for discriminative image representations. In the first part, we present a novel approach to incorporate spatial information in the BoVW method. In this framework, we present a simple and efficient way to infuse spatial information by taking advantage of the orientation and length of the segments formed by pairs of similar descriptors. We introduce the notion of soft-similarity to compute intra and inter visual word spatial relationships. We show experimentally that, our method adds important discriminative information to the BoVW method and complementary to the state-of-the-art method. Next, we focus on color description in general. Differing from traditional approaches of invariant description to account for photometric changes, we propose discriminative color descriptor. We demonstrate that such a color description automatically learns a certain degree of photometric invariance. Experiments show that the proposed descriptor outperforms existing photometric invariants. Furthermore, we show that combined with shape descriptor, the proposed color descriptor obtain excellent results on four challenging data sets.Finally, we focus on the most accurate color representation i.e. multispectral reflectance which is an intrinsic property of a surface. Even with the modern era technological advancement, it is difficult to extract reflectance information without sophisticated instruments. To this end, we propose to use the display of the device as an illuminant while the camera captures images illuminated by the red, green and blue primaries of the display. Three illuminants and three response functions of the camera lead to nine response values which are used for reflectance estimation. Results show that the accuracy of the spectral reconstruction improves significantly over the spectral reconstruction based on a single illuminant. We conclude that, multispectral data acquisition is potentially possible with consumer hand-held devices such as tablets, mobiles, and laptops

L’analyse comportementale traditionnelle opère en général au niveau de l’implantation de comportements malveillants. Pourtant, elle s’intéresse surtout à l’identification de fonctionnalités données et elle se situe donc plus naturellement à un niveau fonctionnel. Dans cette thèse, nous définissons une forme d’analyse comportementale de programmes qui opère non pas sur les interactions élémentaires d’un programme avec le système mais sur la fonction que le programme réalise. Cette fonction est extraite des traces d’un pro- gramme, un procédé que nous appelons abstraction. Nous définissons de façon simple, intuitive et formelle les fonctionnalités de base à abstraire et les comportements à détecter, puis nous proposons un mécanisme d’abstraction applicable à un cadre d’analyse statique ou dynamique, avec des algorithmes pratiques à complexité raisonnable, enfin nous décrivons une technique d’analyse comportementale intégrant ce mécanisme d’abstraction. Notre méthode est particulièrement adaptée à l’analyse des programmes dans des langages de haut niveau ou dont le code source est connu, pour lesquels l’analyse statique est facilitée : applications mobiles en .NET ou Java, scripts, extensions de navigateurs, composants off-the-shelf.Le formalisme d’analyse comportementale par abstraction que nous proposons repose sur la théorie de la réécriture de mots et de termes, les langages réguliers de mots et de termes et le model checking. Il permet d’identifier efficacement des fonctionnalités dans des traces et ainsi d’obtenir une représentation des traces à un niveau fonctionnel; il définit les fonctionnalités et les comportements de façon naturelle, à l’aide de formules de logique temporelle, ce qui garantit leur simplicité et leur flexibilité et permet l’utilisation de techniques de model checking pour la détection de ces comportements ; il opère sur un ensemble quelconque de traces d’exécution ; il prend en compte le flux de données dans les traces d’exécution; et il permet, sans perte d’efficacité, de tenir compte de l’incertitude dans l’identification des fonctionnalités. Un cadre d’expérimentation a été mis en place dans un contexte d’analyse dynamique comme statique / Traditional behavior analysis usually operates at the implementation level of malicious behaviors. Yet, it is mostly concerned with the identification of given functionalities and is therefore more naturally defined at a functional level. In this thesis, we define a form of program behavior analysis which operates on the function realized by a program rather than on its elementary interactions with the system. This function is extracted from program traces, a process we call abstraction. We define in a simple, intuitive and formal way the basic functionalities to abstract and the behaviors to detect, then we propose an abstraction mechanism applicable both to a static or to a dynamic analysis setting, with practical algorithms of reasonable complexity, finally we describe a behavior analysis technique integrating this abstraction mechanism. Our method is particularly suited to the analysis of programs written in high level languages or with a known source code, for which static analysis is facilitated: mobile applications for .NET or Java, scripts, browser addons, off-the-shelf components.The formalism we propose for behavior analysis by abstraction relies on the theory of string and terms rewriting, word and tree languages and model checking. It allows an efficient identification of functionalities in traces and thus the construction of a represen- tation of traces at a functional level; it defines functionalities and behaviors in a natural way, using temporal logic formulas, which assure their simplicity and their flexibility and enables the use of model checking techniques for behavior detection; it operates on an unrestricted set of execution traces; it handles the data flow in execution traces; and it allows the consideration of uncertainty in the identification of functionalities, with no complexity overhead. Experiments have been conducted in a dynamic and static analysis setting

Dans cette thèse, nous nous concentrons sur comment les représentations parcimonieuses peuvent aider à augmenter les performances pour réduire le bruit, extraire des régions de texte, reconnaissance des formes et localiser des symboles dans des documents graphiques. Pour ce faire, tout d'abord, nous donnons une synthèse des représentations parcimonieuses et ses applications en traitement d'images. Ensuite, nous présentons notre motivation pour l'utilisation de dictionnaires d'apprentissage avec des algorithmes efficaces pour les construire. Après avoir décrit l'idée générale des représentations parcimonieuses et du dictionnaire d'apprentissage, nous présentons nos contributions dans le domaine de la reconnaissance de symboles et du traitement des documents en les comparants aux travaux de l'état de l'art. Ces contributions s'emploient à répondre aux questions suivantes: La première question est comment nous pouvons supprimer le bruit des images où il n'existe aucune hypothèse sur le modèle de bruit sous-jacent à ces images ? La deuxième question est comment les représentations parcimonieuses sur le dictionnaire d'apprentissage peuvent être adaptées pour séparer le texte du graphique dans des documents? La troisième question est comment nous pouvons appliquer la représentation parcimonieuse à reconnaissance de symboles? Nous complétons cette thèse en proposant une approche de localisation de symboles dans les documents graphiques qui utilise les représentations parcimonieuses pour coder un vocabulaire visuel / In this thesis, we focus on how sparse representations can help to increase the performance of noise removal, text region extraction, pattern recognition and spotting symbols in graphical documents. To do that, first of all, we give a survey of sparse representations and its applications in image processing. Then, we present the motivation of building learning dictionary and efficient algorithms for constructing a learning dictionary. After describing the general idea of sparse representations and learned dictionary, we bring some contributions in the field of symbol recognition and document processing that achieve better performances compared to the state-of-the-art. These contributions begin by finding the answers to the following questions. The first question is how we can remove the noise of a document when we have no assumptions about the model of noise found in these images? The second question is how sparse representations over learned dictionary can separate the text/graphic parts in the graphical document? The third question is how we can apply the sparse representation for symbol recognition? We complete this thesis by proposing an approach of spotting symbols that use sparse representations for the coding of a visual vocabulary

La recherche d'images basée sur le contenu visuel est un domaine très actif de la vision par ordinateur, car le nombre de bases d'images disponibles ne cesse d'augmenter.L’objectif de ce type d’approche est de retourner les images les plus proches d'une requête donnée en terme de contenu visuel.Notre travail s'inscrit dans un contexte applicatif spécifique qui consiste à indexer des petites bases d'images expertes sur lesquelles nous n'avons aucune connaissance a priori.L’une de nos contributions pour palier ce problème consiste à choisir un ensemble de descripteurs visuels et de les placer en compétition directe. Nous utilisons deux stratégies pour combiner ces caractéristiques : la première, est pyschovisuelle, et la seconde, est statistique.Dans ce contexte, nous proposons une approche adaptative non supervisée, basée sur les sacs de mots et phrases visuels, dont le principe est de sélectionner les caractéristiques pertinentes pour chaque point d'intérêt dans le but de renforcer la représentation de l'image.Les tests effectués montrent l'intérêt d'utiliser ce type de méthodes malgré la domination des méthodes basées réseaux de neurones convolutifs dans la littérature.Nous proposons également une étude, ainsi que les résultats de nos premiers tests concernant le renforcement de la recherche en utilisant des méthodes semi-interactives basées sur l’expertise de l'utilisateur. / Image Retrieval is still a very active field of image processing as the number of available image datasets continuously increases.One of the principal objectives of Content-Based Image Retrieval (CBIR) is to return the most similar images to a given query with respect to their visual content.Our work fits in a very specific application context: indexing small expert image datasets, with no prior knowledge on the images. Because of the image complexity, one of our contributions is the choice of effective descriptors from literature placed in direct competition.Two strategies are used to combine features: a psycho-visual one and a statistical one.In this context, we propose an unsupervised and adaptive framework based on the well-known bags of visual words and phrases models that select relevant visual descriptors for each keypoint to construct a more discriminative image representation.Experiments show the interest of using this this type of methodologies during a time when convolutional neural networks are ubiquitous.We also propose a study about semi interactive retrieval to improve the accuracy of CBIR systems by using the knowledge of the expert users.

Le projet HODISS dans le cadre duquel s'effectue nos travaux adresse la problématique de la synchronisation globale des systèmes complexes sur puce (System-on-Chip ou SOCs, par exemple un multiprocesseur monolithique). Les approches classiques de distribution d'horloges étant devenues de plus en plus obsolètes à cause de l'augmentation de la fréquence d'horloge, l'accroissement des temps de propagation, l'accroissement de la complexité des circuits et les incertitudes de fabrication, les concepteurs s’intéressent (pour contourner ces difficultés) à d'autres techniques basées entre autres sur les oscillateurs distribués. La difficulté majeure de cette dernière approche réside dans la capacité d’assurer le synchronisme global du système. Nous proposons un système d'horlogerie distribuée basé sur un réseau d’oscillateurs couplés en phase. Pour synchroniser ces oscillateurs, chacun d'eux est en fait une boucle à verrouillage de phase qui permet ainsi d'assurer un couplage en phase avec les oscillateurs des zones voisines. Nous analysons la stabilité de l'état synchrone dans des réseaux cartésiens identiques de boucles à verrouillage de phase entièrement numériques (ADPLLs). Sous certaines conditions, on montre que l'ensemble du réseau peut synchroniser à la fois en phase et en fréquence. Un aspect majeur de cette étude réside dans le fait que, en l'absence d'une horloge de référence absolue, le filtre de boucle dans chaque ADPLL est piloté par les fronts montants irréguliers de l'oscillateur local et, par conséquent, n'est pas régi par les mêmes équations d'état selon que l'horloge locale est avancée ou retardée par rapport au signal considéré comme référence. Sous des hypothèses simples, ces réseaux d'ADPLLs dits "auto-échantillonnés" peuvent être décrits comme des systèmes linéaires par morceaux dont la stabilité est notoirement difficile à établir. L'une des principales contributions que nous présentons est la définition de règles de conception simples qui doivent être satisfaites sur les coefficients de chaque filtre de boucle afin d'obtenir une synchronisation dans un réseau cartésien de taille quelconque. Les simulations transitoires indiquent que cette condition nécessaire de synchronisation peut également être suffisante pour une classe particulière d'ADPLLs "auto-échantillonnés". / The HODISS project, context in which this work is achieved, addresses the problem of global synchronization of complex systems-on-chip (SOCs, such as a monolithic multiprocessor). Since the traditional approaches of clock distribution are less used due to the increase of the clock frequency, increased delay, increased circuit complexity and uncertainties of manufacture, designers are interested (to circumvent these difficulties) to other techniques based among others on distributed synchronous clocks. The main difficulty of this latter approach is the ability to ensure the overall system synchronization. We propose a clock distribution system based on a network of phase-coupled oscillators. To synchronize these oscillators, each is in fact a phase-locked loop which allows to ensure a phase coupling with the nearest neighboring oscillators. We analyze the stability of the synchronized state in Cartesian networks of identical all-digital phase-locked loops (ADPLLs). Under certain conditions, we show that the entire network may synchronize both in phase and frequency. A key aspect of this study lies in the fact that, in the absence of an absolute reference clock, the loop-filter in each ADPLL is operated on the irregular rising edges of the local oscillator and consequently, does not use the same operands depending on whether the local clock is leading or lagging with respect to the signal considered as reference. Under simple assumptions, these networks of so-called “self-sampled” all-digital phase-locked-loops (SS-ADPLLs) can be described as piecewise-linear systems, the stability of which is notoriously difficult to establish. One of the main contributions presented here is the definition of simple design rules that must be satisfied by the coefficients of each loop-filter in order to achieve synchronization in a Cartesian network of arbitrary size. Transient simulations indicate that this necessary synchronization condition may also be sufficient for a specific class of SS-ADPLLs.

L’objectif de cette thèse est d’étudier l’activation du système affectif médiée par le lexique orthographique au cours de la reconnaissance visuelle des mots. Plus précisément, nous avons étudié l’influence du voisinage orthographique émotionnel négatif et la sensibilité de l’amorçage orthographique à la valence négative de voisins plus fréquents dans une tâche de décision lexicale (TDL) combinée à un paradigme d’amorçage. Le recueil de mesures comportementales et électrophysiologiques (potentiels évoqués) nous a également permis d’évaluer la précocité de l’activation des composantes émotionnelles des voisins. Des mots neutres (e.g., FUSEAU, TOISON) ayant un seul voisin orthographique plus fréquent neutre (e.g., museau) ou négatif (e.g., poison) ont ainsi été présentés dans la TDL. Ils étaient précédés de leur voisin ou d’une amorce contrôle non alphabétique présenté pendant 66 ou 166 ms. Dans un premier temps, l’état émotionnel des participants a été contrôlé (Expériences 1-4). Dans un second temps, il a été manipulé a priori par une induction d’humeur triste (Expériences 5 et 7) ou déterminé a posteriori en considérant le niveau d’épuisement professionnel des participants (Expériences 7-8). Le traitement des mots fréquents neutres ou négatifs a été examiné en complément (Expérience 6). Les résultats montrent un effet inhibiteur du voisinage orthographique émotionnel négatif sur les temps de reconnaissance des mots cibles ainsi qu’un effet inhibiteur d’amorçage orthographique, accru par la durée de présentation des amorces. Trois composantes (P150, N200 et N400) constituent les corrélats électrophysiologiques de l’effet d’amorçage orthographique, sensibles à la valence négative des voisins et à la durée de présentation des amorces. Enfin, l’état émotionnel des individus modifie l’effet d’amorçage orthographique. Les résultats sont interprétés dans un modèle de type Activation Interactive de reconnaissance visuelle des mots adapté aux traitements affectifs. / The aim of this thesis was to study the activation of the affective system mediated by the orthographic lexicon during visual word recognition. More precisely, we have investigated the influence of the negative emotional orthographic neighbourhood and the sensitivity of orthographic priming to the negative valence of higher-frequency neighbours in the lexical decision task (LDT) combined with a priming paradigm. The recording of behavioural and electrophysiological (event-related brain potentials) measures provides also evidences on the early activation of affective components of the neighbours. Neutral words (e.g., FUSEAU [spindle], TOISON [fleece]) with one higher-frequency neighbour, that was either neutral (e.g., museau [muzzle]) or negative (e.g., poison), were presented in the LDT. They were preceded either by their neighbour or by a nonalphabetic control prime, presented 66 or 166 ms. Firstly, the emotional state of participants was controlled (Experiments 1-4). Secondly, it was manipulated a priori by a sad mood induction (Experiments 5 and 7) or determined a posteriori by considering the burnout level of participants (Experiments 7-8). The processing of negative or neutral frequent words have been also examined (Experiment 6). The results showed an inhibitory effect of negative emotional orthographic neighbourhood on target recognition time and an inhibitory effect of orthographic priming, increased by prime duration. Three components (P150, N200, and N400) were the electrophysiological correlates of orthographic priming effect, also depending on the negative valence of higher-frequency neighbours and prime duration. Finally, the emotional state of individuals modified the orthographic priming effect. The results are interpreted in an Interactive Activation model extended to affective processing.