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Le lambda calcul avec constructeurs (de Arbiser, Miquel et Rios) est une extension du lambda calcul avec un mécanisme de filtrage. Le filtrage à la ML y est décomposé en deux étapes: une analyse de cas sur des constantes (telle l'instruction "case" de Pascal), et une commutation de l'application avec la construction de filtrage. Cette règle de commutation entre deux constructions de natures différentes induit une géométrie de calcul surprenante, a priori incompatible avec les intuitions habituelles de typage. Cependant il a été montré que ce calcul est confluent, et vérifie la propriété de séparation (à la Böhm). Cette thèse propose un système de types du polymorphique pour ce calcul, et décrit ensuite un modèle de réalisabilité, qui adapte les candidats de réductibilité de Girard au lambda calcul avec constructeurs. La normalisation forte du calcul typé et l'absence d'erreur de filtrage lors de l'évaluation en découlent immédiatement. Nous nous intéressons ensuite à la sémantique du lambda calcul avec constructeurs non typé. Une notion générique de modèle catégorique pour ce calcul est définie, puis un modèle particulier (le modèle syntaxique dans la catégorie des PERs) est construit. Nous en déduisons un résultat de complétude. Enfin, nous proposons une traduction CPS du lambda calcul avec constructeurs dans le lambda calcul simplement typé avec paires. Le lambda calcul avec constructeurs peut ainsi être simulé dans un calcul bien connu, et cette traduction nous permet aussi de transformer tout modèle par continuation en modèle du lambda calcul avec constructeurs. Une équation catégorique caractéristique de ces modèles apparait alors, qui permet de construire des modèles non syntaxiques (dans les domaines) de Scott du lambda calcul avec constructeurs.

Dans ce mémoire, nous proposons une méthodologie statistique permettant d’obtenir un estimateur de l’espérance de vie des clients en assurance. Les prédictions effectuées tiennent compte des caractéristiques individuelles des clients, notamment du fait qu’ils peuvent détenir différents types de produits d’assurance (automobile, résidentielle ou les deux). Trois approches sont comparées. La première approche est le modèle de Markov simple, qui suppose à la fois l’homogénéité et la stationnarité des probabilités de transition. L’autre modèle – qui a été implémenté par deux approches, soit une approche directe et une approche par simulations – tient compte de l’hétérogénéité des probabilités de transition, ce qui permet d’effectuer des prédictions qui évoluent avec les caractéristiques des individus dans le temps. Les probabilités de transition de ce modèle sont estimées par des régressions logistiques multinomiales. / In this master’s thesis, we develop a statistical method to estimate the lifetime expectancy of clients in the insurance domain. The forecasts are personnalized according to the clients’ own features, the most notable being the fact that they can have any combination of automobile and residential insurance products. Three approaches are compared. The first approach is the simple Markov model which assume homogeneity and stationnarity of the transition probabilities. The other model suggested – which is implemented both by direct computation and by simulation – allows for heterogeneity of the transition probabilities, thus providing forecasts which evolve in time along with the characteristics of the clients. The transitions probabilities are estimated using multinomial logistic regressions.

Dans ce mémoire, nous proposons une méthodologie statistique permettant d’obtenir un estimateur de l’espérance de vie des clients en assurance. Les prédictions effectuées tiennent compte des caractéristiques individuelles des clients, notamment du fait qu’ils peuvent détenir différents types de produits d’assurance (automobile, résidentielle ou les deux). Trois approches sont comparées. La première approche est le modèle de Markov simple, qui suppose à la fois l’homogénéité et la stationnarité des probabilités de transition. L’autre modèle – qui a été implémenté par deux approches, soit une approche directe et une approche par simulations – tient compte de l’hétérogénéité des probabilités de transition, ce qui permet d’effectuer des prédictions qui évoluent avec les caractéristiques des individus dans le temps. Les probabilités de transition de ce modèle sont estimées par des régressions logistiques multinomiales. / In this master’s thesis, we develop a statistical method to estimate the lifetime expectancy of clients in the insurance domain. The forecasts are personnalized according to the clients’ own features, the most notable being the fact that they can have any combination of automobile and residential insurance products. Three approaches are compared. The first approach is the simple Markov model which assume homogeneity and stationnarity of the transition probabilities. The other model suggested – which is implemented both by direct computation and by simulation – allows for heterogeneity of the transition probabilities, thus providing forecasts which evolve in time along with the characteristics of the clients. The transitions probabilities are estimated using multinomial logistic regressions.

Le lambda calcul avec constructeurs (de Arbiser, Miquel et Rios) est une extension du lambda calcul avec un mécanisme de filtrage. Le filtrage à la ML y est décomposé en deux étapes: une analyse de cas sur des constantes (telle l'instruction «case» de Pascal), et une commutation de l'application avec la construction de filtrage. Cette règle de commutation entre deux constructions de natures différentes induit une géométrie de calcul surprenante, a priori incompatible avec les intuitions habituelles de typage. Cependant il a été montré que ce calcul est confluent, et vérifie la propriété de séparation (à la Böhm). Cette thèse propose un système de types du polymorphique pour ce calcul, et décrit ensuite un modèle de réalisabilité, qui adapte les candidats de réductibilité de Girard au lambda calcul avec constructeurs. La normalisation forte du calcul typé et l'absence d'erreur de filtrage lors de l'évaluation en découlent immédiatement. Nous nous intéressons ensuite à la sémantique du lambda calcul avec constructeurs non typé. Une notion générique de modèle catégorique pour ce calcul est définie, puis un modèle particulier (le modèle syntaxique dans la catégorie des PERs) est construit. Nous en déduisons un résultat de complétude. Enfin, nous proposons une traduction CPS du lambda calcul avec constructeurs dans le lambda calcul simplement typé avec paires. Le lambda calcul avec constructeurs peut ainsi être simulé dans un calcul bien connu, et cette traduction nous permet aussi de transformer tout modèle par continuation en modèle du lambda calcul avec constructeurs. Une équation catégorique caractéristique de ces modèles apparait alors, qui permet de construire des modèles non syntaxiques (dans les domaines) de Scott du lambda calcul avec constructeurs. / The lambda calculus with constructors was introduced by Arbiser, Miquel and Rios in the early 2000's as an extension of lambda calculus with pattern matching features. It decomposes the pattern matching à la ML into a case-analysis on constant constructors (in the spirit of the case instruction in Pascal), and a commutation rule between case construction and application. This commutation rule between two different kinds of constructions designs a surprising computational behaviour, a priori} not compatible with usual typing intuitions. However the whole calculus was proved confluent, and it enjoys the separation property (a version of Böhm's lemma).In this thesis we propose a polymorphic type system for this calculus, and we develop a realisability model, based on Girard's reducibility candidates. This leads to a strong normalisation result for the typed calculus, and guaranties that the type system prevents match failure. Next we focus on semantics for the untyped calculus. We first define a generic notion of models for the lambda calculus with constructors in Cartesian closed categories. We then establish the syntactic model in the category of PERs, and deduce a completeness result from it.Finally, we consider a translation of the lambda calculus with constructors into the pure lambda lambda calculus relying on continuation passing style techniques. This enables the simulation of the lambda calculus with constructors by a well known calculus, and provides a transformation of every continuation model into a model of the lambda calculus with constructors. Thereby a categorical equation characteristic of these models appears, which enables the construction of non syntactic models in Scott's domains.

La présente thèse s'intéresse à l'utilisation de méta-données textuelles pour l'analyse d'image. Nous cherchons à utiliser ces informations additionelles comme supervision faible pour l'apprentissage de modèles de reconnaissance visuelle. Nous avons observé un récent et grandissant intérêt pour les méthodes capables d'exploiter ce type de données car celles-ci peuvent potentiellement supprimer le besoin d'annotations manuelles, qui sont coûteuses en temps et en ressources. Nous concentrons nos efforts sur deux types de données visuelles associées à des informations textuelles. Tout d'abord, nous utilisons des images de dépêches qui sont accompagnées de légendes descriptives pour s'attaquer à plusieurs problèmes liés à la reconnaissance de visages. Parmi ces problèmes, la vérification de visages est la tâche consistant à décider si deux images représentent la même personne, et le nommage de visages cherche à associer les visages d'une base de données à leur noms corrects. Ensuite, nous explorons des modèles pour prédire automatiquement les labels pertinents pour des images, un problème connu sous le nom d'annotation automatique d'image. Ces modèles peuvent aussi être utilisés pour effectuer des recherches d'images à partir de mots-clés. Nous étudions enfin un scénario d'apprentissage multimodal semi-supervisé pour la catégorisation d'image. Dans ce cadre de travail, les labels sont supposés présents pour les données d'apprentissage, qu'elles soient manuellement annotées ou non, et absentes des données de test. Nos travaux se basent sur l'observation que la plupart de ces problèmes peuvent être résolus si des mesures de similarité parfaitement adaptées sont utilisées. Nous proposons donc de nouvelles approches qui combinent apprentissage de distance, modèles par plus proches voisins et méthodes par graphes pour apprendre, à partir de données visuelles et textuelles, des similarités visuelles spécifiques à chaque problème. Dans le cas des visages, nos similarités se concentrent sur l'identité des individus tandis que, pour les images, elles concernent des concepts sémantiques plus généraux. Expérimentalement, nos approches obtiennent des performances à l'état de l'art sur plusieurs bases de données complexes. Pour les deux types de données considérés, nous montrons clairement que l'apprentissage bénéficie de l'information textuelle supplémentaire résultant en l'amélioration de la performance des systèmes de reconnaissance visuelle.

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes. / Model-driven engineering (MDE) is a well-established software engineering paradigm that promotes models as main artifacts in software development and maintenance activities. As several models may be manipulated during the software life-cycle, model transformations (MT) ensure their coherence by automating model generation and update tasks when possible. However, writing model transformations remains a difficult task that requires much knowledge and effort that detract from the benefits brought by the MDE paradigm. To address this issue, much research effort has been directed toward MT automation. Model Transformation by Example (MTBE) is, in this regard, a promising approach. MTBE aims to learn transformation programs starting from a set of source and target model pairs supplied as examples. In this work, we propose a process to learn model transformations from examples. Our process aims to learn complex MT by tackling three observed requirements, namely, context exploration of the source model, source attribute value testing, and complex target attribute derivation. We experimentally evaluate our approach on seven model transformation problems. The learned transformation programs are able to produce perfect target models in three transformation cases, whereas, precision and recall higher than 90% are recorded for the four remaining ones.