The purpose of Parole Supervision is in twofold, namely: ... The successful reintegration of the offender to the community; and ... The protection of the community against further criminal behaviour by parolees. The Department of Correctional Services endeavours to achieve the above mentioned objectives through stringent placement criteria and individualized parole conditions, and intensive supervision by surveillance officials of community corrections and volunteers. / Penology / M.A. (Penology)

Cette thèse présente une recherche exploratoire sur l'application du Formalisme Microcanonique Multiéchelles (FMM) à l'analyse de la parole. Dérivé de principes issus en physique statistique, le FMM permet une analyse géométrique précise de la dynamique non linéaire des signaux complexes. Il est fondé sur l'estimation des paramètres géométriques locaux (les exposants de singularité) qui quantifient le degré de prédictibilité à chaque point du signal. Si correctement définis est estimés, ils fournissent des informations précieuses sur la dynamique locale de signaux complexes. Nous démontrons le potentiel du FMM dans l'analyse de la parole en développant: un algorithme performant pour la segmentation phonétique, un nouveau codeur, un algorithme robuste pour la détection précise des instants de fermeture glottale, un algorithme rapide pour l'analyse par prédiction linéaire parcimonieuse et une solution efficace pour l'approximation multipulse du signal source d'excitation.

The purpose of Parole Supervision is in twofold, namely: ... The successful reintegration of the offender to the community; and ... The protection of the community against further criminal behaviour by parolees. The Department of Correctional Services endeavours to achieve the above mentioned objectives through stringent placement criteria and individualized parole conditions, and intensive supervision by surveillance officials of community corrections and volunteers. / Penology / M.A. (Penology)

Les systèmes de dialogues oraux Homme-Machine sont des interfaces entre un utilisateur et des services. Ces services sont présents sous plusieurs formes : services bancaires, systèmes de réservations (de billets de train, d’avion), etc. Les systèmes de dialogues intègrent de nombreux modules notamment ceux de reconnaissance de la parole, de compréhension, de gestion du dialogue et de synthèse de la parole. Le module qui concerne la problématique de cette thèse est celui de compréhension de la parole. Le processus de compréhension de la parole est généralement séparé du processus de transcription. Il s’agit, d’abord, de trouver la meilleure hypothèse de reconnaissance puis d’appliquer un processus de compréhension. L’approche proposée dans cette thèse est de conserver l’espace de recherche probabiliste tout au long du processus de compréhension en l’enrichissant à chaque étape. Cette approche a été appliquée lors de la campagne d’évaluation MEDIA. Nous montrons l’intérêt de notre approche par rapport à l’approche classique. En utilisant différentes sorties du module de RAP sous forme de graphe de mots, nous montrons que les performances du décodage conceptuel se dégradent linéairement en fonction du taux d’erreurs sur les mots (WER). Cependant nous montrons qu’une approche intégrée, cherchant conjointement la meilleure séquence de mots et de concepts, donne de meilleurs résultats qu’une approche séquentielle. Dans le souci de valider notre approche, nous menons des expériences sur le corpus MEDIA dans les mêmes conditions d’évaluation que lors de la campagne MEDIA. Il s’agit de produire des interprétations sémantiques à partir des transcriptions sans erreur. Les résultats montrent que les performances atteintes par notre modèle sont au niveau des performances des systèmes ayant participé à la campagne d’évaluation. L’étude détaillée des résultats obtenus lors de la campagne MEDIA nous permet de montrer la corrélation entre, d’une part, le taux d’erreur d’interprétation et, d’autre part, le taux d’erreur mots de la reconnaissance de la parole, la taille du corpus d’apprentissage, ainsi que l’ajout de connaissance a priori aux modèles de compréhension. Une analyse d’erreurs montre l’intérêt de modifier les probabilités des treillis de mots avec des triggers, un modèle cache ou d’utiliser des règles arbitraires obligeant le passage dans une partie du graphe et s’appliquant sur la présence d’éléments déclencheurs (mots ou concepts) en fonction de l’historique. On présente les méthodes à base de d’apprentissage automatique comme nécessairement plus gourmandes en terme de corpus d’apprentissage. En modifiant la taille du corpus d’apprentissage, on peut mesurer le nombre minimal ainsi que le nombre optimal de dialogues nécessaires à l’apprentissage des modèles de langages conceptuels du système de compréhension. Des travaux de recherche menés dans cette thèse visent à déterminer quel est la quantité de corpus nécessaire à l’apprentissage des modèles de langages conceptuels à partir de laquelle les scores d’évaluation sémantiques stagnent. Une corrélation est établie entre la taille de corpus nécessaire pour l’apprentissage et la taille de corpus afin de valider le guide d’annotations. En effet, il semble, dans notre cas de l’évaluation MEDIA, qu’il ait fallu sensiblement le même nombre d’exemple pour, d’une part, valider l’annotation sémantique et, d’autre part, obtenir un modèle stochastique « de qualité » appris sur corpus. De plus, en ajoutant des données a priori à nos modèles stochastiques, nous réduisons de manière significative la taille du corpus d’apprentissage nécessaire pour atteindre les même scores du système entièrement stochastique (près de deux fois moins de corpus à score égal). Cela nous permet de confirmer que l’ajout de règles élémentaires et intuitives (chiffres, nombres, codes postaux, dates) donne des résultats très encourageants. Ce constat a mené à la réalisation d’un système hybride mêlant des modèles à base de corpus et des modèles à base de connaissance. Dans un second temps, nous nous appliquons à adapter notre système de compréhension à une application de dialogue simple : un système de routage d’appel. La problématique de cette tâche est le manque de données d’apprentissage spécifiques au domaine. Nous la résolvons en partie en utilisant divers corpus déjà à notre disposition. Lors de ce processus, nous conservons les données génériques acquises lors de la campagne MEDIA et nous y intégrons les données spécifiques au domaine. Nous montrons l’intérêt d’intégrer une tâche de classification d’appel dans un processus de compréhension de la parole spontanée. Malheureusement, nous disposons de très peu de données d’apprentissage relatives au domaine de la tâche. En utilisant notre approche intégrée de décodage conceptuel, conjointement à un processus de filtrage, nous proposons une approche sous forme de sac de mots et de concepts. Cette approche exploitée par un classifieur permet d’obtenir des taux de classification d’appels encourageants sur le corpus de test, alors que le WER est assez élevé. L’application des méthodes développées lors de la campagne MEDIA nous permet d’améliorer la robustesse du processus de routage d’appels. / Spoken dialogues systems are interfaces between users and services. Simple examples of services for which theses dialogue systems can be used include : banking, booking (hotels, trains, flights), etc. Dialogue systems are composed of a number of modules. The main modules include Automatic Speech Recognition (ASR), Spoken Language Understanding (SLU), Dialogue Management and Speech Generation. In this thesis, we concentrate on the Spoken Language Understanding component of dialogue systems. In the past, it has usual to separate the Spoken Language Understanding process from that of Automatic Speech Recognition. First, the Automatic Speech Recognition process finds the best word hypothesis. Given this hypothesis, we then find the best semantic interpretation. This thesis presents a method for the robust extraction of basic conceptual constituents (or concepts) from an audio message. The conceptual decoding model proposed follows a stochastic paradigm and is directly integrated into the Automatic Speech Recognition process. This approach allows us to keep the probabilistic search space on sequences of words produced by the Automatic Speech Recognition module, and to project it to a probabilistic search space of sequences of concepts. The experiments carried out on the French spoken dialogue corpus MEDIA, available through ELDA, show that the performance reached by our new approach is better than the traditional sequential approach. As a starting point for evaluation, the effect that deterioration of word error rate (WER) has on SLU systems is examined though use of different ASR outputs. The SLU performance appears to decrease lineary as a function of ASR word error rate.We show, however, that the proposed integrated method of searching for both words and concets, gives better results to that of a traditionnanl sequential approach. In order to validate our approach, we conduct experiments on the MEDIA corpus in the same assessment conditions used during the MEDIA campaign. The goal is toproduce error-free semantic interpretations from transcripts. The results show that the performance achieved by our model is as good as the systems involved in the evaluation campaign. Studies made on the MEDIA corpus show the concept error rate is related to the word error rate, the size of the training corpus and a priori knwoledge added to conceptual model languages. Error analyses show the interest of modifying the probabilities of word lattice with triggers, a template cache or by using arbitrary rules requiring passage through a portion of the graph and applying the presence of triggers (words or concepts) based on history. Methods based on machine learning are generally quite demanding in terms of amount of training data required. By changing the size of the training corpus, the minimum and the optimal number of dialogues needed for training conceptual language models can be measured. Research conducted in this thesis aims to determine the size of corpus necessary for training conceptual language models from which the semantic evaluation scores stagnated. A correlation is established between the necessary corpus size for learning and the corpus size necessary to validate the manual annotations. In the case of the MEDIA evaluation campaign, it took roughly the same number of examples, first to validate the semantic annotations and, secondly, to obtain a "quality" corpus-trained stochastic model. The addition of a priori knowledge to our stochastic models reduce significantly the size of the training corpus needed to achieve the same scores as a fully stochastic system (nearly half the size for the same score). It allows us to confirm that the addition of basic intuitive rules (numbers, zip codes, dates) gives very encouraging results. It leeds us to create a hybrid system combining corpus-based and knowledge-based models. The second part of the thesis examines the application of the understanding module to another simple dialogue system task, a callrouting system. A problem with this specific task is a lack of data available for training the requiered language models. We attempt to resolve this issue by supplementing he in-domain data with various other generic corpora already available, and data from the MEDIA campaing. We show the benefits of integrating a call classification task in a SLU process. Unfortunately, we have very little training corpus in the field under consideration. By using our integrated approach to decode concepts, along with an integrated process, we propose a bag of words and concepts approach. This approach used by a classifier achieved encouraging call classification rates on the test corpus, while the WER was relativelyhigh. The methods developed are shown to improve the call routing system process robustness.

Cette thèse étudie l'intégration de repères phonétiques dans la reconnaissance automatique de la parole (RAP) continue à grand vocabulaire. Les repères sont des événements à temps discret indiquant la présence d’événements phonétiques dans le signal de parole. Le but est de développer des détecteurs de repères qui sont motivés par la connaissance phonétique afin de modéliser quelques événements phonétiques plus précisément. La thèse présente deux approches de détection de repères, qui utilisent l'information extraite par segments et étudie deux méthodes différentes pour intégrer les repères dans le décodage, qui sont un élagage basé sur les repères et une approche reposant sur les combinaisons pondérées. Alors que les deux approches de détection de repères présentées améliorent les performance de reconnaissance de la parole comparées à l'approche de référence, elles ne surpassent pas les prédictions phonétiques standards par trame. Ces résultats indiquant que la RAP guidée par des repères nécessite de l'information phonétique très hétérogène pour être efficace, la thèse présente une troisième méthode d'intégration conçue pour intégrer un nombre arbitraire de flux de repères hétérogènes et asynchrones dans la RAP. Les résultats indiquent que cette méthode est en effet en mesure d'améliorer le système de référence, pourvu que les repères fournissent de l'information complémentaire aux modèles acoustiques standards. / This thesis studies the integration of phonetic landmarks into standard statistical large vocabulary continuous speech recognition (LVCSR). Landmarks are discrete time instances that indicate the presence of phonetic events in the speech signal. The goal is to develop landmark detectors that are motivated by phonetic knowledge in order to model selected phonetic classes more precisely than it is possible with standard acoustic models. The thesis presents two landmark detection approaches, which make use of segment-based information and studies two different methods to integrate landmarks into the decoding, which are landmark-based pruning and a weighted combination approach. While both approaches improve speech recognition performance compared to the baseline using weighted combination of landmarks and acoustic scores during decoding, they do not outperform standard frame-based phonetic predictions. Since these results indicate that landmark-driven LVCSR requires the integration of very heterogeneous information, the thesis presents a third integration framework that is designed to integrate an arbitrary number of heterogeneous and asynchronous landmark streams into LVCSR. The results indicate that this framework is indeed ale to improve the baseline system, as soon as landmarks provide complementary information to the regular acoustic models.

Cette thèse se focalise sur la reconnaissance automatique de la parole (RAP) robuste au bruit. Elle comporte deux parties. Premièrement, nous nous focalisons sur une meilleure prise en compte des incertitudes pour améliorer la performance de RAP en environnement bruité. Deuxièmement, nous présentons une méthode pour accélérer l'apprentissage d'un réseau de neurones en utilisant une fonction auxiliaire. Dans la première partie, une technique de rehaussement multicanal est appliquée à la parole bruitée en entrée. La distribution a posteriori de la parole propre sous-jacente est alors estimée et représentée par sa moyenne et sa matrice de covariance, ou incertitude. Nous montrons comment propager la matrice de covariance diagonale de l'incertitude dans le domaine spectral à travers le calcul des descripteurs pour obtenir la matrice de covariance pleine de l'incertitude sur les descripteurs. Le décodage incertain exploite cette distribution a posteriori pour modifier dynamiquement les paramètres du modèle acoustique au décodage. La règle de décodage consiste simplement à ajouter la matrice de covariance de l'incertitude à la variance de chaque gaussienne. Nous proposons ensuite deux estimateurs d'incertitude basés respectivement sur la fusion et sur l'estimation non-paramétrique. Pour construire un nouvel estimateur, nous considérons la combinaison linéaire d'estimateurs existants ou de fonctions noyaux. Les poids de combinaison sont estimés de façon générative en minimisant une mesure de divergence par rapport à l'incertitude oracle. Les mesures de divergence utilisées sont des versions pondérées des divergences de Kullback-Leibler (KL), d'Itakura-Saito (IS) ou euclidienne (EU). En raison de la positivité inhérente de l'incertitude, ce problème d'estimation peut être vu comme une instance de factorisation matricielle positive (NMF) pondérée. De plus, nous proposons deux estimateurs d'incertitude discriminants basés sur une transformation linéaire ou non linéaire de l'incertitude estimée de façon générative. Cette transformation est entraînée de sorte à maximiser le critère de maximum d'information mutuelle boosté (bMMI). Nous calculons la dérivée de ce critère en utilisant la règle de dérivation en chaîne et nous l'optimisons par descente de gradient stochastique. Dans la seconde partie, nous introduisons une nouvelle méthode d'apprentissage pour les réseaux de neurones basée sur une fonction auxiliaire sans aucun réglage de paramètre. Au lieu de maximiser la fonction objectif, cette technique consiste à maximiser une fonction auxiliaire qui est introduite de façon récursive couche par couche et dont le minimum a une expression analytique. Grâce aux propriétés de cette fonction, la décroissance monotone de la fonction objectif est garantie / This thesis focuses on noise robust automatic speech recognition (ASR). It includes two parts. First, we focus on better handling of uncertainty to improve the performance of ASR in a noisy environment. Second, we present a method to accelerate the training process of a neural network using an auxiliary function technique. In the first part, multichannel speech enhancement is applied to input noisy speech. The posterior distribution of the underlying clean speech is then estimated, as represented by its mean and its covariance matrix or uncertainty. We show how to propagate the diagonal uncertainty covariance matrix in the spectral domain through the feature computation stage to obtain the full uncertainty covariance matrix in the feature domain. Uncertainty decoding exploits this posterior distribution to dynamically modify the acoustic model parameters in the decoding rule. The uncertainty decoding rule simply consists of adding the uncertainty covariance matrix of the enhanced features to the variance of each Gaussian component. We then propose two uncertainty estimators based on fusion to nonparametric estimation, respectively. To build a new estimator, we consider a linear combination of existing uncertainty estimators or kernel functions. The combination weights are generatively estimated by minimizing some divergence with respect to the oracle uncertainty. The divergence measures used are weighted versions of Kullback-Leibler (KL), Itakura-Saito (IS), and Euclidean (EU) divergences. Due to the inherent nonnegativity of uncertainty, this estimation problem can be seen as an instance of weighted nonnegative matrix factorization (NMF). In addition, we propose two discriminative uncertainty estimators based on linear or nonlinear mapping of the generatively estimated uncertainty. This mapping is trained so as to maximize the boosted maximum mutual information (bMMI) criterion. We compute the derivative of this criterion using the chain rule and optimize it using stochastic gradient descent. In the second part, we introduce a new learning rule for neural networks that is based on an auxiliary function technique without parameter tuning. Instead of minimizing the objective function, this technique consists of minimizing a quadratic auxiliary function which is recursively introduced layer by layer and which has a closed-form optimum. Based on the properties of this auxiliary function, the monotonic decrease of the new learning rule is guaranteed.

Cette thèse s'inscrit dans les recherches actuelles sur les émotions et les réactions émotionnelles, sur la modélisation et la transformation de la parole, ainsi que sur l'interprétation musicale. Il semble que la capacité d'exprimer, de simuler et d'identifier des émotions, des humeurs, des intentions ou des attitudes, est fondamentale dans la communication humaine. La facilité avec laquelle nous comprenons l'état d'un personnage, à partir de la seule observation du comportement des acteurs et des sons qu'ils émettent, montre que cette source d'information est essentielle et, parfois même, suffisante dans nos relations sociales. Si l'état émotionnel présente la particularité d'être idiosyncrasique, c'est-à-dire particulier à chaque individu, il n'en va pas de même de la réaction associée qui se manifeste par le geste (mouvement, posture, visage, ...), le son (voix, musique, ...), et qui, elle, est observable par autrui. Ce qui nous permet de penser qu'il est possible de transformer cette réaction dans le but de modifier la perception de l'émotion associée. C'est pourquoi le paradigme d'analyse-transformation-synthèse des réactions émotionnelles est, peu à peu, introduit dans les domaines thérapeutique, commercial, scientifique et artistique. Cette thèse s'inscrit dans ces deux derniers domaines et propose plusieurs contributions. D'un point de vue théorique, cette thèse propose une définition de l'expressivité (et de l'expression neutre), un nouveau mode de représentation de l'expressivité, ainsi qu'un ensemble de catégories expressives communes à la parole et à la musique. Elle situe l'expressivité parmi le recensement des niveaux d'information disponibles dans l'interprétation qui peut être vu comme un modèle de la performance artistique. Elle propose un modèle original de la parole et de ses constituants, ainsi qu'un nouveau modèle prosodique hiérarchique. D'un point de vue expérimental, cette thèse fournit un protocole pour l'acquisition de données expressives interprétées. Collatéralement, elle rend disponible trois corpus pour l'observation de l'expressivité. Elle fournit une nouvelle mesure statistique du degré d'articulation ainsi que plusieurs résultats d'analyses concernant l'influence de l'expressivité sur la parole. D'un point de vue technique, elle propose un algorithme de traitement du signal permettant la modification du degré d'articulation. Elle présente un système de gestion de corpus novateur qui est, d'ores et déjà, utilisé par d'autres applications du traitement automatique de la parole, nécessitant la manipulation de corpus. Elle montre l'établissement d'un réseau bayésien en tant que modèle génératif de paramètres de transformation dépendants du contexte. D'un point de vue technologique, un système expérimental de transformation, de haute qualité, de l'expressivité d'une phrase neutre, en français, synthétique ou enregistrée, a été produit, ainsi qu'une interface web pour la réalisation d'un test perceptif en ligne. Enfin et surtout, d'un point de vue prospectif, cette thèse propose différentes pistes de recherche pour l'avenir, tant sur les plans théorique, expérimental, technique que technologique. Parmi celles-ci, la confrontation des manifestations de l'expressivité dans les interprétations verbales et musicales semble être une voie prometteuse.

Project (Ed.S.)--James Madison University, 2009. / Includes bibliographical references.

Ce document décrit à la fois un parcours en modélisation statistique du langage et son application aux systèmes multilingues de traitement de la langue, où je relate mes travaux de recherches sur 28 années, en une présentation diachronique selon quelques grandes rubriques, et une prise de position pour la mise en place d'un cadre théorique et pratique permettant de faire émerger une science empirique de la parole. Cette science doit se fonder sur l'apport de toutes les sciences, du traitement automatique ou de la linguistique, dont l'objet d'étude est la parole. Au coeur de ce rapprochement se trouve l'idée que les systèmes automatiques peuvent être utilisés comme des instruments afin d'explorer les très grandes quantités de données à notre disposition et d'en tirer des connaissances nouvelles qui, en retour, permettront d'améliorer les modélisations utilisées en traitement automatique. Après une mise en perspective historique, où est rappelé en particulier la mise en place du paradigme de l'évaluation et le développement de la modélisation statistique de la parole, issue de la théorie de l'information, ainsi que les critiques que ces deux faits majeurs ont engendrées, nous aborderons quelques points théoriques et pratiques. Certaines questions épistémologiques concernant cette science empirique de la parole sont abordées : quel est le statut de la connaissance que nous produisons, comment la qualifier par rapport à d'autres sciences ? est-il possible d'autonomiser les sciences du langage en une véritable science, en essayant de trouver à la fois quel est son observable et le moyen d'améliorer la manière de l'observer, et d'en tirer des connaissances généralisables ? Nous détaillons en particulier la définition de l'observable, et l'étude du résiduel en tant que diagnostic de l'écart entre la modélisation et la réalité. Des propositions pratiques sont ensuite exposées concernant la structuration de la production scientifique et le développement de centres instrumentaux permettant la mutualisation du développement et de la maintenance de ces instruments complexes que sont les systèmes de traitement automatique de la parole.

Ce travail étudie les corrélats cérébraux de l'adaptation de la parole et de la motricité oro-faciale après l'exérèse chirurgicale d'une tumeur intra-orale. Une attention particulière est portée à la recherche de corrélats révélant une redéfinition des buts de la tâche, une réorganisation de la coordination motrice, et une modification des représentations internes du système moteur.Trois tâches ont été étudiées : production de mouvements oro-faciaux silencieux ; production de voyelles ; production de syllabes. Les activités cérébrales ont été mesurées par IRM fonctionnelle au cours de 4 sessions, en pré-opératoire, puis 1 mois, 3 mois et 9 mois après la chirurgie. Onze patients et onze sujets sains ont été enregistrés. Pour les patients, trois types de données informant sur leur récupération motrice ont été acquis aux mêmes périodes : données praxiques ; signal acoustique de parole ; auto-évaluation de la qualité de parole. Trois analyses statistiques ont été menées sur les données cérébrales : (1) une analyse " cerveau entier " sur les amplitudes des activations ; (2) une analyse de la localisation de l'activation principale dans le cortex moteur primaire ; (3) une analyse en régions d'intérêt dans le réseau cérébral de la parole, via un modèle linéaire général dans lequel le facteur Groupe (Patients/Sains) a été remplacé par une covariable continue, l'" Indice d'Adaptation Motrice " ou " IAM ", mesurant le niveau de dégradation de la parole, puis son amélioration dans les mois suivants l'opération. Les effets et les interactions des facteurs Groupe (ou IAM), Session et Tâche sur la variable dépendante ont ainsi été mesurés. Toutes tâches et toutes sessions confondues, les patients se distinguent des sujets sains par une activité cérébrale plus faible dans les zones sensori-motrices oro-faciales. Des effets de la session sont observés pour toutes les tâches, pour les patients et les sujets sains. Seules les tâches de motricité silencieuse et de production des voyelles révèlent des effets de la session sur l'activité cérébrale significativement différents pour les patients et les sujets sains. Ainsi, pour la motricité silencieuse, 1 mois après l'opération, les patients montrent, pour la tâche linguale, une forte activité dans le Lobule Pariétal Supérieur (LPS) et dans le Cortex Pré-Frontal Dorso-Latéral (CPFDL). Pour les voyelles, 3 mois après la chirurgie, l'activité cérébrale des patients décroît dans le cervelet et croît fortement dans le Lobule Pariétal Inférieur ; de 3 à 9 mois après la chirurgie, l'activité croît dans les zones motrices (Cortex Moteur Primaire et Aire Motrice Supplémentaire) et elle décroît dans le Gyrus Temporal Supérieur. Les patients montrent aussi 1 mois après l'opération, tous articulateurs confondus, une localisation plus dorsale de l'activité dans le Cortex Moteur Primaire. Pour des tâches motrices silencieuses, nos observations suggèrent que, immédiatement après l'opération, les patients pourraient réactualiser leur modèle interne du système moteur (activité dans le LPS), devenu imprécis, tout en ré-élaborant leurs stratégies de coordination (activité dans le CPFDL). Pour la production des voyelles, tâche plus complexe et plus précise, nos résultats suggèrent que 3 mois après l'opération, les patients utiliseraient moins les modèles internes devenus trop imprécis. Le retour à une activation forte dans les zones motrices 9 mois après l'intervention suggère que l'adaptation de la production des voyelles est quasiment achevée, et la baisse concomitante de l'activation dans le cortex auditif est cohérente avec l'hypothèse qu'il existerait de nouveau une adéquation entre la copie d'efférence auditive et le feedback auditif externe. Pour la production de syllabes, les résultats sont les moins pertinents parmi les 3 tâches. Une réorganisation plus tardive, au-delà de 9 mois, due à la plus grande complexité de la tâche, pourrait en être une explication potentielle.