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L’humidité du sol joue un rôle important dans le partitionnement de l’eau entre l’infiltration et le ruissellement de surface, qui influence directement les débits en rivière et les niveaux des réservoirs. La connaissance de la distribution spatiale de l’humidité du sol permet donc d’optimiser les différents usages de la ressource en eau en périodes sèches et d’aider la prévision et la gestion d’inondations lors de fortes pluies. La grande variabilité spatiale de l’humidité du sol rend toutefois difficile l’utilisation de capteurs in situ pour en faire le suivi sur de grands territoires tels que les bassins versants. La télédétection peut apporter une valeur ajoutée de par son potentiel pour estimer l’humidité du sol à l’échelle du bassin versant. Le présent projet porte sur l’estimation de l’humidité du sol dans les bassins versants Trent et Severn en Ontario qui possèdent une superficie combinée de 18 360 km². L’approche adoptée est basée sur les réseaux de neurones artificiels (RNA). Deux approches ont été évaluées. La première, l’approche polarisation simple et double utilise uniquement des données radar acquises en polarisation HH ou HV. La seconde approche, soit l’approche polarimétrique, utilise des données en polarisation HH, HV et VV en plus de paramètres polarimétriques. Au total, 37 images RADARSAT-2 ont été acquises en différentes polarisations et résolutions spatiales entre les mois de mai 2012 et août 2013. En plus des coefficients de rétrodiffusion radar, des données de pente, de texture du sol et de végétation ainsi que des paramètres obtenus suite à une décomposition polarimétrique de la cible ont été utilisés comme intrants aux RNA. Des cartes d’humidité du sol moyenne et d’incertitude, représentant, dans l’ordre, la moyenne et l’écart-type des estimations faites par les 30 RNA sélectionnés, ont été produites. Les performances et les cartes obtenues ont été analysées afin de déterminer l’approche la plus avantageuse pour cartographier l’humidité du sol à l’échelle du bassin versant. Ce projet de recherche a illustré le potentiel, mais aussi les enjeux, liés à l’estimation de l’humidité du sol à l’échelle du bassin. Il a été démontré que, dans un contexte opérationnel, l’approche polarisation simple et double est la plus avantageuse. Les cartes d’humidité produites avec l’approche polarimétrique, plus coûteuses, n’ont pas montré d’améliorations statistiquement significatives par rapport à l’approche polarisation simple et double. De tous les RNA testés, celui offrant la meilleure performance utilise l’angle d’incidence et les coefficients de rétrodiffusion radar HH et HV comme données d’entraînement. Il a aussi été démontré que l’incertitude sur l’estimation de l’humidité du sol est étroitement liée aux données d’entraînement. Le recours à des variables statiques dans le temps, comme la texture du sol, a affecté négativement et de manière importante les cartes d’humidité du sol, et ce, malgré de bonnes performances selon des critères statistiques comme le coefficient de Pearson et l’erreur quadratique moyenne. L’analyse visuelle des cartes d’humidité du sol demeure donc un moyen privilégié pour évaluer la performance des RNA. Des pistes de recherche sont suggérées en vue d’améliorer la performance des RNA. Une première avenue serait le recours à une plus grande quantité de données pour leur entraînement, qui pourraient être générées à partir de modèles de rétrodiffusion à base physique. On pourrait également corriger les coefficients de rétrodiffusion pour diminuer l’influence de la végétation sur le signal rétrodiffusé avant l’entraînement des réseaux.

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

Le bulbe olfactif est principalement constitué de neurones excitateurs, dits cellules mitrales, interconnectés via des inter-neurones inhibiteurs, dits cellules granulaires. L'analyse de données expérimentales recueillies en condition in vitro dans des tranches de bulbe olfactif de rats révèle que le caractère phasé des potentiels d'action des cellules mitrales relativement aux oscillations du potentiel de champ local est largement atténué lorsque l'on bloque pharmacologiquement l'inhibition provenant des granules, mettant ainsi en évidence le rôle primordial de l'inhibition synaptique. Les fluctuations de la conductance synaptique inhibitrice sont corrélées à celles mesurées sur le potentiel de champ local. Une relation entre l'inhibition reçue et la phase des potentiels d'action est dévoilée. Un neurone aura plus de chance d'émettre en phase s'il reçoit un nombre important d'événements synaptiques inhibiteurs et si ces événements sont eux-même phasés. Ces résultats sont rassemblés au sein d'un modèle informatique de bulbe olfactif afin d'explorer les capacités de codage de l'interaction mitrale-granule. Après avoir montré que le transfert d'information des cellules mitrales semble plus résider dans leurs instants précis d'émission de potentiels d'action au cours des oscillations que dans leurs fréquences de décharges, une étude analytique conclut que la robustesse du code produit par les cellules mitrales lors des oscillations du réseau est conditionnée par une forte interaction synaptique. Nous appliquons notre modèle de bulbe olfactif pour reconnaître des odeurs à l'aide d'une matrice de capteurs de gaz artificiels. / The olfactory bulb is mainly composed of excitatory cells, called mitral cells, interconnected via local inhibitory neurons, called granule cells. The analysis of electrophysiological data, recorded in vitro from rat olfactory bulb slices, shows that mitral cell firing is phase-locked to the fast local field potential oscillation. This phase-locking is largely reduced when the inhibitory synaptic conductance is pharmacologically blocked, hence highlighting the important role of synaptic inhibition. We find that the inhibitory conductance fluctuations are correlated to the local field potential oscillations. A relationship between the received inhibition and the phase of mitral action potentials is also revealed. The probability to fire a phase-locked action potential increases if the neuron receives a large number of inhibitory synaptic events, and if these events are themselves phase-locked. Results from the previous analysis are used to design a computational model of the olfactory bulb in order to explore the encoding capacity of the mitral-granule interplay. It appears likely that mitral cells encode information in precise spike timings rather than in firing rates. We therefore study analytically the influence of the number and the temporal dispersion of the received inhibitory synaptic events on the spike timing precision of mitral cells. Our study concludes that spike timing precision requires a strong synaptic coupling between mitral and granule cells. Lastly, our olfactory bulb model is applied to the recognition of odours by using an array of artificial gas sensors.

Au cours de cette étude, l expression des gènes codants de quatre sous types de récepteurs centraux (GABAA, 5-HT1A, m-opioïdes et a1-adrénergiques) impliqués dans la modulation de l anxiété a été évaluée. L impact de l anxiété trait sur les réponses immunitaires cellulaire et humorale et sur le niveau du statut oxydatif au niveau du SNC (neurones et cellules gliales) et au niveau périphérique (lymphocytes, granulocytes et monocytes) a été mis en évidence. En même temps, l effet de l anxiété trait couplée au modèle de stress expérimental anxiogène par contention, sur les réponses immunitaires cellulaire et humorale a été évalué. En effet, le niveau élevé d anxiété induit d une part, un effet dépressif significatif sur l immunité cellulaire (lymphocytes totaux, TCD4+ et TCD8+) et humorale (IgA et IgE) et d autre part, une augmentation significative du niveau intracellulaire des espèces réactives de l oxygène (ERO) des neurones et des cellules gliales au niveau du cortex cérébral, du cervelet et de l hippocampe et des granulocytes, des lymphocytes et des monocytes au niveau périphérique. De la même manière, l anxiété trait couplée au stress aigu et chronique par contention a provoqué une dépression de certains paramètres de l immunité cellulaire (lymphocytes totaux, TCD4+, TCD8+ et NK) et humorale (IgA, E et G) et une stimulation des autres paramètres (granulocytes et monocytes). Ces travaux ont permis ainsi de valider scientifiquement le caractère anxiogène du modèle du stress par contention, d établir de manière valide et reproductible le lien et la corrélation entre le niveau élevé d anxiété chez des animaux et leur statut oxydatif inducteur d une cytotoxicité ainsi que le rôle de l expression des gènes codants de 4 sous types de récepteurs dans l expression de cette anxiété élevée et d un statut oxydatif important au niveau des cellules périphériques du système immunitaire et des neurones et cellules gliales au niveau central. / In this study, genes expression from four central receptors (GABAA, 5-HT1A, m-opioïdes and a1-adrenergic) involved in the modulation of anxiety was assessed. The impact of anxiety on the cellular and humoral immunity and on the oxidative status at the SNC (neurons and glial cells) and peripheral (lymphocytes, granulocytes and monocytes) level was highlighted. At the same time, the effect of anxiety coupled with an anxiogenic restraint stress, on the cellular and humoral immunity was also evaluated. Indeed, the high level of anxiety induced firstly, a significant depressive effect on cellular (total lymphocytes, TCD4+ and TCD8+) and humoral (IgA and IgE) immunity, and secondly, a significant increase of the level of intracellular reactive oxygen species (ROS) of neurons and glial cells in the cerebral cortex, the cerebellum and the hippocampus and in the peripheral blood granulocytes, monocytes and lymphocytes. In the same way, the anxiety coupled to acute and chronic restraint stress provoked, a depression of some parameters of cellular (total lymphocytes, TCD4+, TCD8+ and NK) and humoral (IgA, E and G) immunity, and a stimulation of others (granulocytes and monocytes). These works thus made it possible to validate scientifically the anxiogenic character of the model of restraint stress, to establish in a valid and reproducible way the bond and the correlation between the high level of anxiety in animals and their oxidative status inductive of a cytotoxicity as well as the role of the expression of coding genes of 4 receptors in the expression of this high anxiety and of a significant oxidative status at the level of the peripheral cells of the immune system and the neurons and glial cells at the central level

De nombreux travaux portent sur les réseaux de neurones artificiels appliqués à des systèmes fortement contraints (systèmes ambulatoires, systèmes autonomes, systèmes adaptatifs, etc), pour lesquels le caractère élémentaire et massivement distribué des calculs neuronaux s'avère un atout. De façon plus large, ce caractère définit la nature même des calculs connexionnistes : une puissance de calcul et une robustesse fondées sur un parallélisme massif à grain très fin où les unités de calcul s'insèrent dans un flux d'informations très dense. Il est donc indispensable de pouvoir pleinement exploiter ce parallélisme connexionniste, à la fois en termes de potentiel de calcul et en termes de perspectives d'implantations embarquées efficaces. Une partie de ces travaux s'attache à définir différentes approches d'implantation massivement parallèle de réseaux neuronaux. Une approche globale de la pratique de calcul connexionniste ne peut pas faire l'économie d'une réflexion sur les fondements de la conception des architectures connexionnistes susceptibles de résoudre un problème donné. L'essentiel des travaux sur les réseaux de neurones s'est concentré sur la définition de familles de modèles neuronaux dont l'apprentissage permet de traiter des tâches telles que classification, régression, discrimination, auto-régression, etc. Ces modèles restent d'actualité, ne serait-ce que par la variété des applications dans lesquelles ils jouent encore un rôle central, et les travaux rapportés dans ce manuscrit portent en partie sur ces modèles. Néanmoins, ils n'apparaissent le plus souvent que comme des outils de traitement statistique de données, au même titre que de nombreux autres modèles. Ils se heurtent ainsi à une barrière de complexité dans les problèmes qu'ils sont susceptibles de résoudre. Franchir "à l'aveuglette" cette barrière, c'est à dire proposer ex nihilo des architectures connexionnistes capables de réaliser des tâches cognitives complexes, ne semble pas raisonnable. De nombreux chercheurs suggèrent alors de prendre appui sur des exemples naturels de systèmes distribués capables de réaliser ces tâches. Les neurosciences sont une orientation possible. C'est cette inspiration sur la base des mécanismes observés dans le cerveau qui est proposée dans une partie des travaux rapportés dans ce manuscrit. L'objet de ces travaux n'est pas de faire le tour de l'apport possible des neurosciences pour la conception des modèles connexionnistes, mais de montrer que même dans le cas de modèles d'inspiration corticale, la défense du parallélisme connexionniste passe par une étude focalisée sur les mécanismes locaux de gestion du flux d'informations sous-jacent à ces modèles.

Ce mémoire présente les travaux effectués au sein de l'équipe ETSN de Supélec, campus de Rennes, sur la réduction des effets des non linéarités dans une modulation OFDM, à l'aide de réseaux de neurones.<br />Tout d'abord, le mémoire commence par une introduction aux communications numériques et en particulier à la modulation OFDM. Aujourd'hui, plusieurs standards reposent sur cette technique de transmission, en particulier en raison de la simplicité de l'égalisation du canal, et donc la possibilité de transmettre avec plus d'efficacité des données sur des canaux multitrajets. Cependant le signal OFDM temporel est particulièrement sensible aux non-linéarités présentes dans l'amplificateur d'émission et diverses techniques sont étudiées pour diminuer ces effets.<br />Ensuite, les réseaux de neurones sont présentés, ainsi que leur utilisation dans le domaine de l'approximation de fonctions. Après avoir décrit les deux modèles de réseaux de neurones les plus courants, les réseaux d'ordre supérieur, tels que le RPN, sont introduits. Les techniques d'apprentissage de ces différentes architectures de réseaux de neurones sont également décrites.<br />Dans les différents correcteurs étudiés dans cette thèse, le réseau de neurones est placé dans le récepteur, après l'égalisation de canal. Son objectif est de corriger le signal reçu afin de compenser les effets des non-linéarités. Dans un premier temps le réseau de neurones est placé dans le domaine fréquentiel. Dans un système OFDM à 4 porteuses avec une modulation MAQ16, un amplificateur de type SSPA, un recul de 0 dB et pour un taux d'erreur binaire de 10-2, le correcteur avec un réseau RPN apporte un gain de 1,5 dB de rapport signal sur bruit. Cependant des difficultés apparaissent durant la phase d'apprentissage du réseau de neurones avec un nombre de porteuses supérieur.<br />Pour palier ce défaut, les réseaux de neurones décrits précédemment sont simplifiés en étant placés dans le domaine temporel. Ce système est plus proche des solutions déjà proposées pour la compensation des non-linéarités dans une modulation monoporteuse, avec toutefois des différences au niveau de l'égalisation du canal et de la nature de la fonction que doit accomplir le réseau de neurones. Un correcteur basé sur un réseau RPN a montré de très bonnes performances, même en augmentant le nombre de porteuses. Un gain de 8 dB a été mesuré pour un taux d'erreur binaire de 10-2 dans un système OFDM à 48 porteuses, une modulation MAQ16 et un amplificateur de type SSPA avec un recul de 0 dB. Le système présenté permet donc dans ces conditions de diviser la puissance de l'amplificateur, et donc sa consommation d'énergie, par un facteur supérieur à 4 tout en conservant la même qualité de transmission.<br />Le correcteur à RPN dans le domaine temporel est ensuite simulé sur un canal multitrajet, afin de vérifier que la compensation reste efficace dans le cas d'un canal sévère. Enfin les deux approches proposées (fréquentielle et temporelle) sont comparées, au niveau des performances obtenues et de la puissance de calcul nécessaire dans le récepteur. Une comparaison avec une autre approche proposée dans la littérature est également présentée. Le correcteur temporel basé sur un RPN est bien moins complexe que le système cité, au détriment d'une légère dégradation des performances.<br />Ce mémoire se conclut par quelques perspectives de recherche pouvant prolonger les travaux accomplis durant cette thèse.

Les hypothèses qui sous-tendent les modèles de prédiction de la défaillance d'entreprise ont conduit leurs auteurs à privilégier comme méthodes d'élaboration, celles issues de la statistique et de l'analyse de données. Parmi toutes les méthodes employées – analyse discriminante, régression logistique, arbre de décision, etc. – les réseaux de neurones occupent une place privilégiée depuis une vingtaine d'années en raison de leurs propriétés mathématiques intrinsèques, mais aussi à cause des caractéristiques spécifiques qu'ils confèrent aux modèles. Pour autant, la performance d'un modèle numérique, c'est-à-dire sa capacité prédictive, ne dépend pas simplement de la famille de méthode qui l'a produit. Elle dépend des données employées pour son ajustement. Or, les travaux de recherche réalisés jusqu'à présent se sont appuyés essentiellement sur des variables de convenance, choisies parce qu'elles sont présentes dans les échantillons retenus ou parce qu'elles correspondent à des indicateurs traditionnels associés à la « santé financière » d'une entreprise. L'objet de ce travail doctoral s'inscrit dans cette perspective. Il vise à montrer en quoi les méthodes de sélection de variables adaptées aux réseaux de neurones, fondés sur des heuristiques d'énumération, offrent une alternative utile aux choix arbitraires de ces dernières ; ils permettent d'améliorer le degré de précision dans la prévision d'une défaillance et, grâce à une détection des variables pertinentes, d'approfondir la connaissance du problème traité.

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