Cette thèse (financée par l'INRIA) s'est déroulée au sein du laboratoire ID-imag (sous les tutelles : CNRS (UMR 5132) - INRIA - INPG - UJF) dont l'un des axes de recherche est la conception d'applications parallèles et de techniques pour l'exploitation de machines parallèles. La mise au point, tant pour la correction que pour les performances, de telles applications est nécessaire à l'exploitation efficace d'architectures de type grappes. Notre approche du débogage pour les performances se base sur l'observation comportementale de l'exécution des programmes, reconstituée à partir de traces d'exécution, cette observation étant facilitée par l'utilisation d'outils de visualisation. L'objectif de cette thèse est l'étude de méthodes permettant d'enregistrer facilement des traces d'exécution de programmes parallèles pour une grande variété de modèles de programmation parallèle ou distribuée, d'interfaces de programmation ainsi que d'outils de visualisation. Nous nous appuyons pour cela sur des formats adaptables pour l'enregistrement et l'exploitation de traces d'exécution. Afin de permettre l'adaptation du système de traçage à divers modèles de programmation, nous utilisons un format de trace brut élémentaire sans sémantique intrinsèque. Ce format brut présente l'avantage d'être compact et facilement adaptable aux programmes des utilisateurs et à leurs contraintes. L'utilisateur du système de traçage peut définir les événements à observer ainsi que les types des paramètres qui leurs sont associés. Les outils de visualisation ou d'analyse utilisent généralement des formats élaborés plus expressifs. La distinction des formats implique donc l'utilisation d'un système de conversion pour passer de l'un à l'autre. Ces formats étant adaptables, la conversion doit de plus être configurable. Nous avons donc conçu un système de conversion, paramétrée à l'aide de règles de réécriture, permettant d'apporter une sémantique aux événements bruts. À l'aide de ce système flexible de traçage et de conversion, nous avons pu visualiser des exécutions de programmes mettant en oeuvre les divers niveaux d'abstractions d'un intergiciel multicouche pour la programmation parallèle.

La maladie d’Alzheimer est la démence sénile la plus répandue dans le monde. C’est une maladie neurodégénérative irréversible dont les principales caractéristiques neuropathologiques sont l’agrégation du peptide β-amyloïde et l’hyperphosphorylation de la protéine tau. Malgré de nombreux essais cliniques, la maladie d’Alzheimer reste incurable. En effet, cette pathologie est extrêmement complexe et implique de nombreux dysfonctionnements biologiques. C’est pourquoi, une des approches thérapeutiques récemment développée réside dans la conception de ligands multi-cibles. Ces molécules sont capables d’agir simultanément sur plusieurs cibles et constituent donc une approche innovante pour le traitement des maladies complexes telles que les maladies neurodégénératives. Au sein du laboratoire, un candidat médicament à double activité (inhibiteur d’acétylcholinestérase et agoniste des récepteurs 5-HT4), nommé donécopride, a récemment été décrit. Sur la base de résultats prometteurs obtenus avec le donécopride, une nouvelle série de composés à triple action a été synthétisée. En sus des activités du donécopride, cette nouvelle série possède une activité complémentaire qui réside dans le blocage des récepteurs 5-HT6. Cette thèse décrit la synthèse ainsi que l’évaluation in vitro et in vivo de ces nouveaux composés à triple action. / Alzheimer’s disease is the most common senile dementia in the world. It is an irreversible neurodegenerative disease whose main neuropathological hallmarks are β-amyloid peptide aggregation and hyperphosphorylation of tau protein. Despite numerous clinical trials, Alzheimer’s disease remains incurable. Indeed, this pathology is extremely complex and involves the dysfunction of multi-systems. That is why, one of the recently developed therapeutic approaches lays in the design of multi-target-directed ligands. These molecules are capable to simultaneously engage several targets and therefore represent an innovative approach to treat complex disease such as neurodegenerative disorders. Within the laboratory, a dual-activity drug candidate (acetylcholinesterase inhibitor and 5-HT4 receptor agonist) named donecopride was recently described. Thanks to the promising results obtained with donecopride, a new series of triple-activity compounds has been synthesized. This new series combines an additional activity that aims to block the 5-HT6 receptors. This thesis describes the synthesis and the in vitro and in vivo evaluation of these new triple-acting compounds.

Cette thèse traite du problème de l'apprentissage automatique supervisé dans le cas ou l'on considère plusieurs sorties, potentiellement de différent types. Nous proposons d'explorer trois différents axes de recherche en rapport avec ce sujet. Dans un premier temps, nous nous concentrons sur le cas homogène et proposons un cadre théorique pour étudier la consistance des problèmes multi-labels dans le cas de l'utilisation de chaîne de classifieurs. Ensuite, en nous plaçant dans ce cadre, nous proposons une borne de Rademacher sur l'erreur de généralisation pour tous les classifieurs de la chaîne et exposons deux facteurs de dépendance reliant les sorties les unes aux autres. Dans un deuxième temps, nous développons et analysons la performance de modèles en lien avec la théorie proposée. Toujours dans le cadre de l'apprentissage avec plusieurs sorties homogènes, nous proposons un modèle basé sur des réseaux de neurones pour l'analyse de sentiments à grain fin. Enfin, nous proposons un cadre et une étude empirique qui montrent la pertinence de l'apprentissage multi-objectif dans le cas de multiples sorties hétérogènes. / In this thesis, we study the problem of learning with multiple outputs related to different tasks, such as classification and ranking. In this line of research, we explored three different axes. First we proposed a theoretical framework that can be used to show the consistency of multi-label learning in the case of classifier chains, where outputs are homogeneous. Based on this framework, we proposed Rademacher generalization error bound made by any classifier in the chain and exhibit dependency factors relating each output to the others. As a result, we introduced multiple strategies to learn classifier chains and select an order for the chain. Still focusing on the homogeneous multi-output framework, we proposed a neural network based solution for fine-grained sentiment analysis and show the efficiency of the approach. Finally, we proposed a framework and an empirical study showing the interest of learning with multiple tasks, even when the outputs are of different types.

Cette thèse est consacrée à l’étude des systèmes de recommandation basés sur des réseaux de neurones artificiels appris pour faire de l'ordonnancement de produits avec des retours implicites (sous forme de clics). Dans ce sens, nous proposons un nouveau modèle neuronal qui apprend conjointement la représentation des utilisateurs et des produits dans un espace latent, ainsi que la relation de préférence des utilisateurs sur les produits. Nous montrons que le modèle proposé est apprenable au sens du principe de la minimisation du risque empirique et performant par rapport aux autres modèles de l'état de l'art sur plusieurs collections. En outre, nous contribuons à la création de deux nouvelles collections, produites grâce aux enregistrements des comportements de clients de Kelkoo (https://www.kelkoo.com/); le leader européen de la publicité programmatique et de Purch (http://www.purch.com/). Les deux jeux de données recueillent des retours implicites des utilisateurs sur des produits, ainsi qu’un grand nombre d'informations contextuelles concernant à la fois les clients et les produits. La collections de données de Purch contient en plus une information sur la popularité des produits ainsi que des commentaires textuelles associés. Nous proposons, une stratégie simple et efficace sur la manière de prendre en compte le biais de la popularité ainsi qu'un modèle probabiliste latent temporel pour extraire automatiquement les thèmes des textes des commentaires.Mots clés. Systèmes de recommandation, apprentissage d'ordonnancement, réseaux de neurones, recommandations avec des retours implicites, Modèles probabilistes latents temporels / This thesis is dedicated to the study of Recommendation Systems for implicit feedback (clicks) mostly using Learning-to-rank and neural network based approaches. In this line, we derive a novel Neural-Network model that jointly learns a new representation of users and items in an embedded space as well as the preference relation of users over the pairs of items and give theoretical analysis. In addition we contribute to the creation of two novel, publicly available, collections for recommendations that record the behavior of customers of European Leaders in eCommerce advertising, Kelkoofootnote{url{https://www.kelkoo.com/}} and Purchfootnote{label{purch}url{http://www.purch.com/}}. Both datasets gather implicit feedback, in form of clicks, of users, along with a rich set of contextual features regarding both customers and offers. Purch's dataset, is affected by popularity bias. Therefore, we propose a simple yet effective strategy on how to overcome the popularity bias introduced while designing an efficient and scalable recommendation algorithm by introducing diversity based on an appropriate representation of items. Further, this collection contains contextual information about offers in form of text. We make use of this textual information in novel time-aware topic models and show the use of topics as contextual information in Factorization Machines that improves performance. In this vein and in conjunction with a detailed description of the datasets, we show the performance of six state-of-the-art recommender models.Keywords. Recommendation Systems, Data Sets, Learning-to-Rank, Neural Network, Popularity Bias, Diverse Recommendations, Contextual information, Topic Model.

Les systèmes de surveillance modernes doivent coordonner leurs stratégies d’observation pour améliorer l’information obtenue lors de leurs futures mesures afin d’estimer avec précision les états des objets d’intérêt (emplacement, vitesse, apparence, etc.). Par conséquent, la gestion adaptative des capteurs consiste à déterminer les stratégies de mesure des capteurs exploitant les informations a priori afin de déterminer les actions de détection actuelles. L’une des applications la plus connue de la gestion des capteurs est le suivi multi-objet, qui fait référence au problème de l’estimation conjointe du nombre d’objets et de leurs états ou trajectoires à partir de mesures bruyantes. Cette thèse porte sur les stratégies de gestion des capteurs en temps réel afin de résoudre le problème du suivi multi-objet dans le cadre de l’approche RFS labélisée. La première contribution est la formulation théorique rigoureuse du filtre mono-capteur LPHD avec son implémentation Gaussienne. La seconde contribution est l’extension du filtre LPHD pour le cas multi-capteurs. La troisième contribution est le développement de la méthode de gestion de capteurs basée sur la minimisation du risque Bayes et formulée dans les cadres POMDP et LRFS. En outre, des analyses et des simulations des approches de gestion de capteurs existantes pour le suivi multi-objets sont fournies / Modern surveillance systems must coordinate their observation strategies to enhance the information obtained by their future measurements in order to accurately estimate the states of objects of interest (location, velocity, appearance, etc). Therefore, adaptive sensor management consists of determining sensor measurement strategies that exploit a priori information in order to determine current sensing actions. One of the most challenging applications of sensor management is the multi-object tracking, which refers to the problem of jointly estimating the number of objects and their states or trajectories from noisy sensor measurements. This thesis focuses on real-time sensor management strategies formulated in the POMDP framework to address the multi-object tracking problem within the LRFS approach. The first key contribution is the rigorous theoretical formulation of the mono-sensor LPHD filter with its Gaussian-mixture implementation. The second contribution is the extension of the mono-sensor LPHD filter for superpositional sensors, resulting in the theoretical formulation of the multi-sensor LPHD filter. The third contribution is the development of the Expected Risk Reduction (ERR) sensor management method based on the minimization of the Bayes risk and formulated in the POMDP and LRFS framework. Additionally, analyses and simulations of the existing sensor management approaches for multi-object tracking, such as Task-based, Information-theoretic, and Risk-based sensor management, are provided.

L'opération neOCampus, initiée en 2013 par l'Université Paul Sabatier, a pour objectif de créer un campus connecté, innovant, intelligent et durable en exploitant les compétences de 11 laboratoires et de plusieurs partenaires industriels. Pluridisciplinaires, ces compétences sont croisées dans le but d'améliorer le confort au quotidien des usagers du campus (étudiants, corps enseignant, personnel administratif) et de diminuer son empreinte écologique. L'intelligence que nous souhaitons apporter au Campus du futur exige de fournir à ses bâtiments une perception de son activité interne. En effet, l'optimisation des ressources énergétiques nécessite une caractérisation des activités des usagers afin que le bâtiment puisse s'y adapter automatiquement. L'activité humaine étant sujet à plusieurs niveaux d'interprétation nos travaux se focalisent sur l'extraction des déplacements des personnes présentes, sa composante la plus élémentaire. La caractérisation de l'activité des usagers, en termes de déplacements, exploite des données extraites de caméras et de microphones disséminés dans une pièce, ces derniers formant ainsi un réseau épars de capteurs hétérogènes. Nous cherchons alors à extraire de ces données une signature audiovisuelle et une localisation grossière des personnes transitant dans ce réseau de capteurs. Tout en préservant la vie privée de l'individu, la signature doit être discriminante, afin de distinguer les personnes entre elles, et compacte, afin d'optimiser les temps de traitement et permettre au bâtiment de s'auto-adapter. Eu égard à ces contraintes, les caractéristiques que nous modélisons sont le timbre de la voix du locuteur, et son apparence vestimentaire en termes de distribution colorimétrique. Les contributions scientifiques de ces travaux s'inscrivent ainsi au croisement des communautés parole et vision, en introduisant des méthodes de fusion de signatures sonores et visuelles d'individus. Pour réaliser cette fusion, des nouveaux indices de localisation de source sonore ainsi qu'une adaptation audiovisuelle d'une méthode de suivi multi-cibles ont été introduits, représentant les contributions principales de ces travaux. Le mémoire est structuré en 4 chapitres. Le premier présente un état de l'art sur les problèmes de ré-identification visuelle de personnes et de reconnaissance de locuteurs. Les modalités sonores et visuelles ne présentant aucune corrélation, deux signatures, une vidéo et une audio sont générées séparément, à l'aide de méthodes préexistantes de la littérature. Le détail de la génération de ces signatures est l'objet du chapitre 2. La fusion de ces signatures est alors traitée comme un problème de mise en correspondance d'observations audio et vidéo, dont les détections correspondantes sont cohérentes et compatibles spatialement, et pour lesquelles deux nouvelles stratégies d'association sont introduites au chapitre 3. La cohérence spatio-temporelle des observations sonores et visuelles est ensuite traitée dans le chapitre 4, dans un contexte de suivi multi-cibles. / The neOCampus operation, started in 2013 by Paul Sabatier University in Toulouse, aims to create a connected, innovative, intelligent and sustainable campus, by exploiting the skills of 11 laboratories and several industrial partners. These multidisciplinary skills are combined in order to improve users (students, teachers, administrative staff) daily comfort and to reduce the ecological footprint of the campus. The intelligence we want to bring to the campus of the future requires to provide to its buildings a perception of its intern activity. Indeed, optimizing the energy resources needs a characterization of the user's activities so that the building can automatically adapt itself to it. Human activity being open to multiple levels of interpretation, our work is focused on extracting people trajectories, its more elementary component. Characterizing users activities, in terms of movement, uses data extracted from cameras and microphones distributed in a room, forming a sparse network of heterogeneous sensors. From these data, we then seek to extract audiovisual signatures and rough localizations of the people transiting through this network of sensors. While protecting person privacy, signatures must be discriminative, to distinguish a person from another one, and compact, to optimize computational costs and enables the building to adapt itself. Having regard to these constraints, the characteristics we model are the speaker's timbre, and his appearance, in terms of colorimetric distribution. The scientific contributions of this thesis are thus at the intersection of the fields of speech processing and computer vision, by introducing new methods of fusing audio and visual signatures of individuals. To achieve this fusion, new sound source location indices as well as an audiovisual adaptation of a multi-target tracking method were introduced, representing the main contributions of this work. The thesis is structured in 4 chapters, and the first one presents the state of the art on visual reidentification of persons and speaker recognition. Acoustic and visual modalities are not correlated, so two signatures are separately computed, one for video and one for audio, using existing methods in the literature. After a first chapter dedicated to the state of the art in re-identification and speaker recognition methods, the details of the computation of the signatures is explored in chapter 2. The fusion of the signatures is then dealt as a problem of matching between audio and video observations, whose corresponding detections are spatially coherent and compatible. Two novel association strategies are introduced in chapter 3. Spatio-temporal coherence of the bimodal observations is then discussed in chapter 4, in a context of multi-target tracking.

Ce mémoire décrit mes travaux de thèse menés au sein de l'équipe ComSee (Computers that See) rattachée à l'axe ISPR (Image, Systèmes de Perception et Robotique) de l'Institut Pascal. Celle-ci a été financée par la société Vesalis par le biais d'une convention CIFRE avec l'Institut Pascal, subventionnée par l'ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie). Les travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'automatisation de la fouille d'archives vidéo intervenant lors d'enquêtes policières. L'application rattachée à cette thèse concerne la création automatique d'un album photo des individus apparaissant sur une séquence de vidéosurveillance. En s'appuyant sur un détecteur de visages, l'objectif est de regrouper par identité les visages détectés sur l'ensemble d'une séquence vidéo. Comme la reconnaissance faciale en environnement non-contrôlé reste difficilement exploitable, les travaux se sont orientés vers le suivi visuel multi-cibles global basé détections. Ce type de suivi est relativement récent. Il fait intervenir un détecteur d'objets et traite la vidéo dans son ensemble (en opposition au traitement séquentiel couramment utilisé). Cette problématique a été représentée par un modèle probabiliste de type Maximum A Posteriori. La recherche de ce maximum fait intervenir un algorithme de circulation de flot sur un graphe, issu de travaux antérieurs. Ceci permet l'obtention d'une solution optimale au problème (défini par l'a posteriori) du regroupement des détections pour le suivi. L'accent a particulièrement été mis sur la représentation de la similarité entre les détections qui s'intègre dans le terme de vraisemblance du modèle. Plusieurs mesures de similarités s'appuyant sur différents indices (temps, position dans l'image, apparence et mouvement local) ont été testées. Une méthode originale d'estimation de ces similarités entre les visages détectés a été développée pour fusionner les différentes informations et s'adapter à la situation rencontrée. Plusieurs expérimentations ont été menées sur des situations complexes, mais réalistes, de scènes de vidéosurveillance. Même si les qualités des albums construits ne satisfont pas encore à une utilisation pratique, le système de regroupement de détections mis en œuvre au cours de cette thèse donne déjà une première solution. Grâce au point de vue partitionnement de données adopté au cours de cette thèse, le suivi multi-cibles développé permet une extension simple à du suivi autre que celui des visages.

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Ce mémoire décrit mes travaux de thèse menés au sein de l'équipe ComSee (Computers that See) rattachée à l'axe ISPR (Image, Systèmes de Perception et Robotique) de l'Institut Pascal. Celle-ci a été financée par la société Vesalis par le biais d'une convention CIFRE avec l'Institut Pascal, subventionnée par l'ANRT (Association Nationale de la Recherche et de la Technologie). Les travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de l'automatisation de la fouille d'archives vidéo intervenant lors d'enquêtes policières. L'application rattachée à cette thèse concerne la création automatique d'un album photo des individus apparaissant sur une séquence de vidéosurveillance. En s'appuyant sur un détecteur de visages, l'objectif est de regrouper par identité les visages détectés sur l'ensemble d'une séquence vidéo. Comme la reconnaissance faciale en environnement non-contrôlé reste difficilement exploitable, les travaux se sont orientés vers le suivi visuel multi-cibles global basé détections. Ce type de suivi est relativement récent. Il fait intervenir un détecteur d'objets et traite la vidéo dans son ensemble (en opposition au traitement séquentiel couramment utilisé). Cette problématique a été représentée par un modèle probabiliste de type Maximum A Posteriori. La recherche de ce maximum fait intervenir un algorithme de circulation de flot sur un graphe, issu de travaux antérieurs. Ceci permet l'obtention d'une solution optimale au problème (défini par l'a posteriori) du regroupement des détections pour le suivi. L'accent a particulièrement été mis sur la représentation de la similarité entre les détections qui s'intègre dans le terme de vraisemblance du modèle. Plusieurs mesures de similarités s'appuyant sur différents indices (temps, position dans l'image, apparence et mouvement local) ont été testées. Une méthode originale d'estimation de ces similarités entre les visages détectés a été développée pour fusionner les différentes informations et s'adapter à la situation rencontrée. Plusieurs expérimentations ont été menées sur des situations complexes, mais réalistes, de scènes de vidéosurveillance. Même si les qualités des albums construits ne satisfont pas encore à une utilisation pratique, le système de regroupement de détections mis en œuvre au cours de cette thèse donne déjà une première solution. Grâce au point de vue partitionnement de données adopté au cours de cette thèse, le suivi multi-cibles développé permet une extension simple à du suivi autre que celui des visages. / This report describes my thesis work conducted within the ComSee (Computers That See) team related to the ISPR axis (ImageS, Perception Systems and Robotics) of Institut Pascal. It was financed by the Vesalis company via a CIFRE (Research Training in Industry Convention) agreement with Institut Pascal and publicly funded by ANRT (National Association of Research and Technology). The thesis was motivated by issues related to automation of video analysis encountered during police investigations. The theoretical research carried out in this thesis is applied to the automatic creation of a photo album summarizing people appearing in a CCTV sequence. Using a face detector, the aim is to group by identity all the faces detected throughout the whole video sequence. As the use of facial recognition techniques in unconstrained environments remains unreliable, we have focused instead on global multi-target tracking based on detections. This type of tracking is relatively recent. It involves an object detector and global processing of the video (as opposed to sequential processing commonly used). This issue has been represented by a Maximum A Posteriori probabilistic model. To find an optimal solution of Maximum A Posteriori formulation, we use a graph-based network flow approach, built upon third-party research. The study concentrates on the definition of inter-detections similarities related to the likelihood term of the model. Multiple similarity metrics based on different clues (time, position in the image, appearance and local movement) were tested. An original method to estimate these similarities was developed to merge these various clues and adjust to the encountered situation. Several experiments were done on challenging but real-world situations which may be gathered from CCTVs. Although the quality of generated albums do not yet satisfy practical use, the detections clustering system developed in this thesis provides a good initial solution. Thanks to the data clustering point of view adopted in this thesis, the proposed detection-based multi-target tracking allows easy transfer to other tracking domains.

Cette thèse s’intéresse au problème de l’inférence bayésienne dans les modèles probabilistes dynamiques. Plus précisément nous nous focalisons sur les méthodes de Monte Carlo pour l’intégration. Nous revisitons tout d’abord le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage, puis son extension au cadre dynamique connue sous le nom de filtrage particulaire, pour enfin conclure nos travaux par une application à la poursuite multi-cibles.En premier lieu nous partons du problème de l’estimation d’un moment suivant une loi de probabilité, connue à une constante près, par une méthode de Monte Carlo. Tout d’abord,nous proposons un nouvel estimateur apparenté à l’estimateur d’échantillonnage d’importance normalisé mais utilisant deux lois de proposition différentes au lieu d’une seule. Ensuite,nous revisitons le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage dans son ensemble afin de produire des tirages Monte Carlo indépendants, contrairement au mécanisme usuel, et nous construisons ainsi deux nouveaux estimateurs.Dans un second temps nous nous intéressons à l’aspect dynamique lié au problème d’inférence bayésienne séquentielle. Nous adaptons alors dans ce contexte notre nouvelle technique de rééchantillonnage indépendant développée précédemment dans un cadre statique.Ceci produit le mécanisme de filtrage particulaire avec rééchantillonnage indépendant, que nous interprétons comme cas particulier de filtrage particulaire auxiliaire. En raison du coût supplémentaire en tirages requis par cette technique, nous proposons ensuite une procédure de rééchantillonnage semi-indépendant permettant de le contrôler.En dernier lieu, nous considérons une application de poursuite multi-cibles dans un réseau de capteurs utilisant un nouveau modèle bayésien, et analysons empiriquement les résultats donnés dans cette application par notre nouvel algorithme de filtrage particulaire ainsi qu’un algorithme de Monte Carlo par Chaînes de Markov séquentiel / This thesis deals with integration calculus in the context of Bayesian inference and Bayesian statistical filtering. More precisely, we focus on Monte Carlo integration methods. We first revisit the importance sampling with resampling mechanism, then its extension to the dynamic setting known as particle filtering, and finally conclude our work with a multi-target tracking application. Firstly, we consider the problem of estimating some moment of a probability density, known up to a constant, via Monte Carlo methodology. We start by proposing a new estimator affiliated with the normalized importance sampling estimator but using two proposition densities rather than a single one. We then revisit the importance sampling with resampling mechanism as a whole in order to produce Monte Carlo samples that are independent, contrary to the classical mechanism, which enables us to develop two new estimators. Secondly, we consider the dynamic aspect in the framework of sequential Bayesian inference. We thus adapt to this framework our new independent resampling technique, previously developed in a static setting. This yields the particle filtering with independent resampling mechanism, which we reinterpret as a special case of auxiliary particle filtering. Because of the increased cost required by this technique, we next propose a semi independent resampling procedure which enables to control this additional cost. Lastly, we consider an application of multi-target tracking within a sensor network using a new Bayesian model, and empirically analyze the results from our new particle filtering algorithm as well as a sequential Markov Chain Monte Carlo algorithm