Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La génération massive de données, nous avons de plus en plus de données issues de différentes sources d’informations ayant des propriétés hétérogènes. Il est donc important de prendre en compte ces représentations ou vues des données. Ce problème d'apprentissage automatique est appelé apprentissage multivue. Il est utile dans de nombreux domaines d’applications, par exemple en imagerie médicale, nous pouvons représenter le cerveau humains via des IRM, t-fMRI, EEG, etc. Dans cette cette thèse, nous nous concentrons sur l’apprentissage multivue supervisé, où l’apprentissage multivue est une combinaison de différents modèles de classifications ou de vues. Par conséquent, selon notre point de vue, il est intéressant d’aborder la question de l’apprentissage à vues multiples dans le cadre PAC-Bayésien. C’est un outil issu de la théorie de l’apprentissage statistique étudiant les modèles s’exprimant comme des votes de majorité. Un des avantages est qu’elle permet de prendre en considération le compromis entre précision et diversité des votants, au cœur des problématiques liées à l’apprentissage multivue. La première contribution de cette thèse étend la théorie PAC-Bayésienne classique (avec une seule vue) à l’apprentissage multivue (avec au moins deux vues). Pour ce faire, nous définissons une hiérarchie de votants à deux niveaux: les classifieurs spécifiques à la vue et les vues elles-mêmes. Sur la base de cette stratégie, nous avons dérivé des bornes en généralisation PAC-Bayésiennes (probabilistes et non-probabilistes) pour l’apprentissage multivue. D'un point de vue pratique, nous avons conçu deux algorithmes d'apprentissage multivues basés sur notre stratégie PAC-Bayésienne à deux niveaux. Le premier algorithme appelé PB-MVBoost est un algorithme itératif qui apprend les poids sur les vues en contrôlant le compromis entre la précision et la diversité des vues. Le second est une approche de fusion tardive où les prédictions des classifieurs spécifiques aux vues sont combinées via l’algorithme PAC-Bayésien CqBoost proposé par Roy et al. Enfin, nous montrons que la minimisation des erreurs pour le vote de majorité multivue est équivalente à la minimisation de divergences de Bregman. De ce constat, nous proposons un algorithme appelé MωMvC2 pour apprendre un vote de majorité multivue. / With tremendous generation of data, we have data collected from different information sources having heterogeneous properties, thus it is important to consider these representations or views of the data. This problem of machine learning is referred as multiview learning. It has many applications for e.g. in medical imaging, we can represent human brain with different set of features for example MRI, t-fMRI, EEG, etc. In this thesis, we focus on supervised multiview learning, where we see multiview learning as combination of different view-specific classifiers or views. Therefore, according to our point of view, it is interesting to tackle multiview learning issue through PAC-Bayesian framework. It is a tool derived from statistical learning theory studying models expressed as majority votes. One of the advantages of PAC-Bayesian theory is that it allows to directly capture the trade-off between accuracy and diversity between voters, which is important for multiview learning. The first contribution of this thesis is extending the classical PAC-Bayesian theory (with a single view) to multiview learning (with more than two views). To do this, we considered a two-level hierarchy of distributions over the view-specific voters and the views. Based on this strategy, we derived PAC-Bayesian generalization bounds (both probabilistic and expected risk bounds) for multiview learning. From practical point of view, we designed two multiview learning algorithms based on our two-level PAC-Bayesian strategy. The first algorithm is a one-step boosting based multiview learning algorithm called as PB-MVBoost. It iteratively learns the weights over the views by optimizing the multiview C-Bound which controls the trade-off between the accuracy and the diversity between the views. The second algorithm is based on late fusion approach where we combine the predictions of view-specific classifiers using the PAC-Bayesian algorithm CqBoost proposed by Roy et al. Finally, we show that minimization of classification error for multiview weighted majority vote is equivalent to the minimization of Bregman divergences. This allowed us to derive a parallel update optimization algorithm (referred as MωMvC2) to learn our multiview weighted majority vote.

L'apprentissage automatique consiste à concevoir des programmes informatiques capables d'apprendre à partir de leurs environnement, ou bien à partir de données. Il existe différents types d'apprentissage, selon que l'on cherche à faire apprendre au programme, et également selon le cadre dans lequel il doit apprendre, ce qui constitue différentes tâches. Les mesures de similarité jouent un rôle prépondérant dans la plupart de ces tâches, c'est pourquoi les travaux de cette thèse se concentrent sur leur étude. Plus particulièrement, nous nous intéressons à la classification de données, qui est une tâche d'apprentissage dit non supervisé, dans lequel le programme doit organiser un ensemble d'objets en plusieurs classes distinctes, de façon à regrouper les objets similaires ensemble. Dans de nombreuses applications, ces objets (des documents par exemple) sont décrits à l'aide de leurs liens à d'autres types d'objets (des mots par exemple), qui peuvent eux-même être classifiés. On parle alors de co-classification, et nous étudions et proposons dans cette thèse des améliorations de l'algorithme de calcul de co-similarités XSim. Nous montrons que ces améliorations permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes de l'état de l'art. De plus, il est fréquent que ces objets soient liés à plus d'un autre type d'objets, les données qui décrivent ces multiples relations entre différents types d'objets sont dites multivues. Les méthodes classiques ne sont généralement pas capables de prendre en compte toutes les informations contenues dans ces données. C'est pourquoi nous présentons dans cette thèse l'algorithme de calcul multivue de similarités MVSim, qui peut être vu comme une extension aux données multivues de l'algorithme XSim. Nous montrons que cette méthode obtient de meilleures performances que les méthodes multivues de l'état de l'art, ainsi que les méthodes monovues, validant ainsi l'apport de l'aspect multivue. Finalement, nous proposons également d'utiliser l'algorithme MVSim pour classifier des données classiques monovues de grandes tailles, en les découpant en différents ensembles. Nous montrons que cette approche permet de gagner en temps de calcul ainsi qu'en taille mémoire nécessaire, tout en dégradant relativement peu la classification par rapport à une approche directe sans découpage.

L'apprentissage automatique consiste à concevoir des programmes informatiques capables d'apprendre à partir de leurs environnement, ou bien à partir de données. Il existe différents types d'apprentissage, selon que l'on cherche à faire apprendre au programme, et également selon le cadre dans lequel il doit apprendre, ce qui constitue différentes tâches. Les mesures de similarité jouent un rôle prépondérant dans la plupart de ces tâches, c'est pourquoi les travaux de cette thèse se concentrent sur leur étude. Plus particulièrement, nous nous intéressons à la classification de données, qui est une tâche d'apprentissage dit non supervisé, dans lequel le programme doit organiser un ensemble d'objets en plusieurs classes distinctes, de façon à regrouper les objets similaires ensemble. Dans de nombreuses applications, ces objets (des documents par exemple) sont décrits à l'aide de leurs liens à d'autres types d'objets (des mots par exemple), qui peuvent eux-même être classifiés. On parle alors de co-classification, et nous étudions et proposons dans cette thèse des améliorations de l'algorithme de calcul de co-similarités XSim. Nous montrons que ces améliorations permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les méthodes de l'état de l'art. De plus, il est fréquent que ces objets soient liés à plus d'un autre type d'objets, les données qui décrivent ces multiples relations entre différents types d'objets sont dites multivues. Les méthodes classiques ne sont généralement pas capables de prendre en compte toutes les informations contenues dans ces données. C'est pourquoi nous présentons dans cette thèse l'algorithme de calcul multivue de similarités MVSim, qui peut être vu comme une extension aux données multivues de l'algorithme XSim. Nous montrons que cette méthode obtient de meilleures performances que les méthodes multivues de l'état de l'art, ainsi que les méthodes monovues, validant ainsi l'apport de l'aspect multivue. Finalement, nous proposons également d'utiliser l'algorithme MVSim pour classifier des données classiques monovues de grandes tailles, en les découpant en différents ensembles. Nous montrons que cette approche permet de gagner en temps de calcul ainsi qu'en taille mémoire nécessaire, tout en dégradant relativement peu la classification par rapport à une approche directe sans découpage. / Machine learning consists in conceiving computer programs capable of learning from their environment, or from data. Different kind of learning exist, depending on what the program is learning, or in which context it learns, which naturally forms different tasks. Similarity measures play a predominant role in most of these tasks, which is the reason why this thesis focus on their study. More specifically, we are focusing on data clustering, a so called non supervised learning task, in which the goal of the program is to organize a set of objects into several clusters, in such a way that similar objects are grouped together. In many applications, these objects (documents for instance) are described by their links to other types of objects (words for instance), that can be clustered as well. This case is referred to as co-clustering, and in this thesis we study and improve the co-similarity algorithm XSim. We demonstrate that these improvements enable the algorithm to outperform the state of the art methods. Additionally, it is frequent that these objects are linked to more than one other type of objects, the data that describe these multiple relations between these various types of objects are called multiview. Classical methods are generally not able to consider and use all the information contained in these data. For this reason, we present in this thesis a new multiview similarity algorithm called MVSim, that can be considered as a multiview extension of the XSim algorithm. We demonstrate that this method outperforms state of the art multiview methods, as well as classical approaches, thus validating the interest of the multiview aspect. Finally, we also describe how to use the MVSim algorithm to cluster large-scale single-view data, by first splitting it in multiple subsets. We demonstrate that this approach allows to significantly reduce the running time and the memory footprint of the method, while slightly lowering the quality of the obtained clustering compared to a straightforward approach with no splitting.

La modélisation par points de vue constitue la thématique générale de notre travail de thèse. C'est une approche de modélisation orientée objet, visant l'analyse et la conception des systèmes complexes avec une démarche centrée autour des acteurs interagissant avec le système. Notre équipe a ainsi développé un profil UML appelé VUML (View based UML), qui permet l'élaboration d'un modèle unique partageable à partir de vues associées aux points de vue des acteurs. Cependant, les travaux réalisés sur le profil VUML [Nassar, 05 ; Anwar, 09] ne couvrent pas les aspects comportementaux de la modélisation. En effet, – en proposant la notion de classe multivue – VUML traite les aspects structuraux liés à la composition des vues et au partage des données statiques sans prendre en compte la manière dont ces vues vont réagir, ni comment les synchroniser afin de représenter le comportement des objets multivue (instances d'une classe multivue). Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse cherchent à combler ce manque en dotant le profil VUML de nouveaux mécanismes permettant d'exprimer le comportement d'un système. Nous nous sommes concentrés pour cela sur le comportement des objets multivue décrit par des machines à états qui nécessitent des adaptations des concepts de modélisation UML. Pour réaliser cet objectif nous avons introduit la notion de sonde d'événements, qui permet de spécifier des communications implicites entre les vues par observation d'événements. Ceci permet de découpler des spécifications qui sont a priori fortement interconnectées, de les concevoir séparément par points de vue, selon les préconisations de la méthode VUML, puis de les intégrer sans avoir à les modifier. Nous avons tout d'abord défini le concept de sonde d'événements, identifié les différents types de sondes avec les paramètres associés, puis défini un ensemble de concepts permettant d'enrichir et de manipuler les sondes. Nous avons ensuite proposé une représentation compatible avec VUML des concepts introduits sous forme d'un profil nommé VxUML (extension de VUML). En plus de la définition des éléments du profil (stéréotypes, valeurs marquées, classes de librairie prédéfinies), nous avons développé en OCL des règles de bonne formation (sémantique statique). Pour illustrer l'intérêt des concepts introduits, nous avons développé une étude de cas en proposant une modélisation par points de vue complète traitant à la fois les aspects structurel et comportemental. Pour valider concrètement notre approche, nous avons développé, selon une approche IDM, un générateur de code qui prend en entrée une spécification de système en VxUML. Ce générateur utilise les techniques de transformation de modèles liées à la génération de code, et notamment les transformations de modèles indépendants de plate-forme (PIM) vers des modèles spécifiques à une plate-forme (PSM), et des modèles PSM vers le code ; il a été développé dans un premier temps avec le langage cible Java. Sur le plan méthodologique, nous avons défini une démarche associée à VxUML, qui complète celle de VUML, en permettant d'utiliser d'une manière méthodique les mécanismes dédiés au traitement du comportement. Désormais, le processus de développement VxUML permet une modélisation par points de vue complète, traitant à la fois les aspects structurel et comportemental. Mots clés : Conception par points de vue, profil VUML, profil VxUML, sonde d'événements, machine à états multivue, composition du comportement.

Les modèles de systèmes complexes sont conçus dans différents contextes. Cependant, l'hétérogénéité induite par ces contextes n’est pas prise en compte lors de la description et de la validation de ces systèmes. De plus, ces systèmes impliquent généralement l’intervention deplusieurs experts du domaine et la réalisation de plusieurs modèles correspondant à différentes analyses (vues) de ce même système. Aucune information concernant les caractéristiques du domaine ni des analyses réalisées n'est explicitée. Nous proposons un cadre méthodologiquepermettant d’une part, de formaliser les connaissances de domaine à l’aide d’ontologies, et d’autre part d'enrichir les modèles à l’aide des connaissances de domaine en définissant des références explicites aux informations formalisées dans ces ontologies. Ce cadre permet également de rendre explicites les caractéristiques d'une analyse en les formalisant dans des modèles qualifiés de «points de vue». Nous avons réalisé deux déploiements de ce cadre méthodologique : un premier déploiement utilisant les techniques de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) et un second fondé sur les méthodes formelles basées sur des techniques de preuve et de raffinement. Ce cadre a été validé sur plusieurs cas d'études non triviaux issus de l'ingénierie système. / Complex systems models are designed in heterogeneous domains and this heterogeneity is rarely considered explicitly when describing and validating processes. Moreover, these systems usually involve several domain experts and several design models corresponding to different analyses (views) of the same system. However, no explicit information regarding the characteristics neither of the domain nor of the performed system analyses is given. In our thesis, we propose a general framework offering first, the formalization of domain knowledge using ontologies and second, the capability to strengthen design models by making explicit references to the domain knowledgeformalized in these ontology. This framework also provides resources for making explicit the features of an analysis by formalizing them within models qualified as ‘’points of view ‘’. We have set up two deployments of our approach: a Model Driven Engineering (MDE) based deployment and a formal methods one based on proof and refinement. This general framework has been validated on several no trivial case studies issued from system engineering.

Ce travail de thèse vise à étudier l'emdommagement induit par la fatigue thermique d'un acier inoxydable austénitique AISI 316L(N), qui est un matériau candidat pour construire les structures internes des réacteurs nucléaires à neutrons rapides refroidis au sodium (RNR-Na). Des réseaux de fissures, aussi appelés "faeïençage thermique", ont été observés en surface des certains composants. L'origine de ce type d'endommagement provient de sollicitations themiques hétérogènes et répétées des parois des composants dans une zone où se mélange du sodium chaud et froid.L'étude de la fatigue thermique à grand nombre de cycles pose des difficultés expérimentales, notamment le maintien tout au long des cycles d'un chargement thermique d'amplitude constante ou encore, la mesure continue de ce chargement thermique et de ses effets en termes de déformation mécanique et d'endommagement dans la zone la plus fortement sollicitée. Une campagne d'essais est réalisée avec un dispositif expérimental original, la machine FLASH. Une procédure spéciale de corrélation multivue hybride qui combine une caméra infrarouge et deux caméras visibles est développée pour réaliser des mesures de champs thermomécaniques et aussi assurer le suivi in-situ de l'endommagement causé par les chocs thermiques produits par un laser de puissance.Les mesures expérimentales sont comparées avec des résultats de simulation thermomécanique. Le bon accord entre ces deux approches permet d'estimer la variation de déformation mécanique équivalente dans la zone la plus forte sollicitée. Une courbe de fatigue reliant le chargement équivalent au nombre de cycles à l'amorçage d'une fissure de 200um est alors construite à partir des résultats d'essais. La comparaison sur cette courbe entre les résultats de fatigue thermique FLASH et des essais de fatigue isothermes uniaxiaux standardisés est jugée satisfaisante (légèrement conservative). De plus, les analyses expérimentles des réseaux de fissures fournissent des informations utiles pour comprendre le mécanisme de multi-fissuration. Les paramètres morphologiques des fissures sont comparés avec les prédictions d'un modèle probabiliste. / This PhD work is devoted to the study of thermal fatigue damage of AISI 316L(N) austenitic stainless steel, a candidate material to make the primary cooling system of Sodium-cooled Fast Reators (SFRs). Initiation and propagation of crack networks can be induced by locally constrained thermal expansions or contractions of the component surface subjected to repeated thermal shocks of turbulent coolants.A campaign of high cycle thermal fatigue tests on AISI 316L(N) austenitic stainless steel has been carried out with the FLASH facility. Full field measurements have been performed to capture thermomechanical fields of monitored surfaces in thermal fatigue tests. An original procedure based on hybrid multiview correlation (HMC) uses images acquired by two visible light cameras and one infrared camera. With such a system, Lagrangian temperature fields can be measured and experimental strain or displacement fields can be used to calibrate Finite Element analyses to reproduce the thermomechanical cyclic response of the material in the region of interest. One additional benefit of the spatiotemporal synchronization of the HMC system is that the entire fatigued region has been monitored in-situ during the whole test, without interruptions, which enables crack initiation and propagation to be tracked thanks to the different modalities of the three cameras.