Posséder des données fiables, à jour et précises sur les populations d’oiseaux peut se révéler central aux décisions de politique environnementale. La bioacoustique est un outil de suivi non invasif de populations animales et avantageux lorsque les méthodes d’observation ou les captures sont difficiles. De plus, il a été montré chez de nombreuses espèces que l'étude de la communication acoustique peut largement contribuer à comprendre la dynamique des interactions sociales au sein d'un groupe. Cependant, l'étude des interactions vocales peut se révéler difficile, notamment lorsque l'on souhaite s'intéresser à une échelle fine des échanges. C'est pourquoi la bioacoustique n’a que peu été utilisée pour la caractérisation de la structure sociale de populations. L'objectif de ce projet de thèse était le développement de techniques d’extraction de vocalisations individuelles au sein d'un groupe, ainsi que la modélisation de leur dynamique fine. Après avoir été développée, testée et validée, notre méthode a permis d'étudier le réseau acoustique chez une espèce d'oiseau social, le diamant mandarin, et d'explorer le lien entre réseau acoustique et réseau social. A travers plusieurs études, nous avons montré que la dynamique vocale d'un groupe dépend à la fois de la composition de ce groupe (sa taille, la présence de couples ou de juvéniles) et du contexte environnemental (sans perturbation, puis avec séparation visuelle ou présence d'un danger). Ainsi, avec le développement de méthodes d'extraction de réseau acoustique, ce projet contribue à la fois à la recherche fondamentale et appliquée dans ce domaine : en recherche fondamentale car l'étude de la dynamique des interactions vocales permet de mieux comprendre le réseau social, et en recherche appliquée pour le suivi de population.! / Bird populations represent a significant proportion of urban and rural biodiversity. For this purpose, the acquisition of reliable, updated and precise data on bird population can be a central factor for environmental decisions. The current classical techniques are difficult regarding human resources (banding, tracking, counting) and often invasive. Bioacoustics is a non-invasive tool for animal populations monitoring (density, migration paths...). Moreover, it has been shown in many species that the study of vocal exchanges can largely help to understand the social interactions occurring in a group. However, studying vocal exchanges can be difficult, especially when we want to assess fine scale interactions. For this reason bioacoustics have rarely been used to characterize groups’ social structure. The aim of this project was to develop techniques for the extraction of individual vocalizations in a group, and the modelling of their dynamics at a fine scale. After we developed, tested and validated our method, we used it to extract the acoustic network in a bird social species, the zebra finch, and investigate the link between acoustic and social network. Throughout different studies we showed that the group composition, more particularly its size, the presence of couples or the presence of juveniles can shape parts of the vocal dynamics. We also found that the environmental context (without any perturbation, then a context of separation for a couple, or predation in a group) can impact the vocal interactions dynamics. Thus, this project make contribution to both fundamental and applied research: in fundamental research by contributing to the study of vocal interactions dynamics to better understand the social network, and in applied research by contributing to define new standards for population monitoring.

La population des villes devrait doubler d'ici le milieu du siècle, selon les estimations de l’OMS. Cette augmentation rapide de la population a un impact sur les transports et la croissance économique, et accroîtra les responsabilités des autorités de gestion locales. Nous vivons une transformation des villes en villes intelligentes offrant de nouveaux services à la population, en optimisant l’utilisation des ressources disponibles. Qu'il s'agisse de données provenant des citoyens, de données gouvernementales ouvertes ou d'autres sources en ligne, une pluralité de sources de données peut permettre la création d’outils intelligents pour gérer efficacement les activités quotidiennes. De plus, grâce au progrès d'Internet et des technologies mobiles, les plateformes de réseaux sociaux (Twitter) sont devenues des modes de communication populaires. Elles permettent aux utilisateurs de partager un large éventail d'informations, y compris des données spatio-temporelles. Ainsi, Il est aisé d'accéder, en temps réel, à des connaissances provenant de différents types de données disponibles, riches, géo-référencées et issues de sources multiples et de les intégrer sur une carte. Il s'agit d'une réelle opportunité d'enrichir les cartes traditionnelles.Dans cette thèse, nous proposons d'abord un système de recommandation d'itinéraires, tenant compte des contraintes temps réel, en l'absence d'infrastructure physique ; en exploitant les données géolocalisées issues de réseaux sociaux (twitter) pour identifier les contraintes de trafic temps réel et, par conséquent, recommander un chemin optimisé. Nous avons mis en œuvre un système d'indexation à base de grille spatiale pour notre modèle de prédiction en quasi-temps réel. Ensuite, nous avons introduit le concept de "cartes intelligentes " intégrant la représentation visuelle de couches de « connaissances pertinentes » par le biais de la collecte, la gestion et l'intégration de sources de données hétérogènes. Contrairement aux cartes conventionnelles, les cartes intelligentes extraient des informations à partir des événements annoncés et découverts en temps réel (concerts, incidents, ...), les offres en ligne et les analyses statistiques (zones dangereuses, …) en encapsulant les données entrantes semi-structurées et non structurées dans des paquets génériques structurés.Cette méthodologie ouvre la voie à la fourniture de services et applications intelligents. De plus, le développement de ‘’cartes intelligentes’’ nécessite un traitement efficace et évolutif et la visualisation de couches basées sur les connaissances à plusieurs échelles cartographiques, permettant ainsi une navigation fluide et sans encombre. Enfin, nous présentons Hadath, un système évolutif et efficace qui extrait les événements sociaux d'une multitude de flux de données non structurés. Nous utilisons le traitement du langage naturel et les techniques de regroupement multidimensionnel pour extraire les ‘’événements pertinents’’ à différentes échelles cartographiques et pour déduire l'étendue spatio-temporelle des événements détectés.Le système comprend un composant de gestion et de prétraitement des différents types de sources de données et génère des paquets de données structurés à partir de flux non structurés. Notre système comprend également un schéma d'indexation spatio-temporelle hiérarchique en mémoire pour permettre un accès efficace et évolutif aux données brutes, ainsi qu'aux groupes d'événements extraits. Dans un premier temps, les paquets de données sont traités pour la découverte d’événements à l'échelle locale, puis l'étendue spatio-temporelle appropriée. Par conséquent, les événements détectés sont affichés à différentes résolutions spatio-temporelles, ce qui permet une navigation fluide. Enfin, pour valider notre approche, nous avons mené des expériences sur des flux de données réelles. Le résultat final du système proposé, nommé Hadath crée une expérience unique et dynamique de navigation cartographique. / The population in cities is slated to double by mid-century according to estimates prepared by the World Health Organization. This rapid increase in population will impact transportation and economic growth, and will increase responsibilities of local managing authorities and different stakeholders. It is a need of the hour to convert cities into smart cities in order to provide new service to the public, by using available resources in an optimum manner. From crowd-sourced data and open governmental data to other online sources, a variety of data sources can provide users with smart tools to efficiently manage their daily activities. Moreover, with the advancement in Internet and mobile technologies, social networking platforms such as Facebook and Twitter have become popular modes of communication. They allow users to share a spectrum of information, including spatio-temporal data, both publicly and within their community of interest in real-time. Scrutinizing knowledge from different types of available, rich, geo-tagged, and crowd-sourced data and incorporating it on a map has become more feasible. This presents a real opportunity to enrich traditional maps and enhance conventional spatio-temporal queries with the help of different types of data extracted from a variety of available data sources. In this thesis, we first propose a constraint-aware route recommendation system in lack of physical infrastructure environment that leverages geo-tagged data in social media and user-generated content to identify upcoming traffic constraints and, thus, recommend an optimized path. We have designed and developed a system using a spatial grid index to inform users about upcoming constraints and calculate a new, optimized path in minimal response time. Later, the concept of “smart maps” will be introduced by collecting, managing, and integrating heterogeneous data sources in order to infer relevant knowledge-based layers. Unlike conventional maps, smart maps extract information about live events (e.g., concert, competition, incidents, etc.), online offers, and statistical analysis (e.g., dangerous areas) by encapsulating incoming semi- and un-structured data into structured generic packets. This methodology sets the ground for providing different intelligent services and applications. Moreover, developing smart maps requires an efficient and scalable processing and the visualization of knowledge-based layers at multiple map scales, thus allowing a smooth and clutter-free browsing experience. Finally, we introduce Hadath, a scalable and efficient system that extracts social events from a variety of unstructured data streams. Hadath applies natural language processing and multi-dimensional clustering techniques to extract relevant events of interest at different map scales, and to infer the spatio-temporal extent of detected events. The system comprises a data wrapping component which digests different types of data sources, and prepossesses data to generate structured data packets out of unstructured streams. Hadath also implements a hierarchical in-memory spatio-temporal indexing scheme to allow efficient and scalable access to raw data, as well as to extracted clusters of events. Initially, data packets are processed to discover events at a local scale, then, the proper spatio-temporal extent and the significance of detected events at a global scale is determined. As a result, live events can be displayed at different spatio-temporal resolutions, thus allowing a smooth and unique browsing experience. Finally, to validate our proposed system, we conducted experiments on real-world data streams. The final output of our system named Hadath creates a unique and dynamic map browsing experience

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Les travaux traditionnels sur le crime organisé indiquent que le statut d’un individu déterminerait son succès individuel. Des recherches alternatives sur les réseaux des organisations criminelles et de la réussite criminelle indiquent que le rang est moins important que la croyance générale et que les mesures de positionnement stratégique de réseau sont plus susceptibles de déterminer le succès criminel. Ce mémoire étudie les variations des gains criminels au sein de l’organisation de distribution illicite de stupéfiants des Hells Angels. Son objectif est de distinguer, à l’aide de données de comptabilité autorévélées, les éléments influençant ces différences dans le succès criminel en fonction du positionnement plus stratégique ou vulnérable d’un individu au sein de son réseau. Les résultats révèlent des moyennes de volume d’argent transigé beaucoup plus élevées que ce qui est généralement recensé. La distribution de ces capitaux est largement inégale. La disparité des chances liées à l’association criminelle se retrouve aussi dans la polarisation entre les individus fortement privilégiés et les autres qui ont une capacité de positionnement médiocre. Le croisement entre les positions et l’inégalité des gains présente que le positionnement de l’individu dans son réseau est un meilleur prédicteur de réussite criminelle que toute autre variable contextuelle ou de rang. Enfin et surtout, en contradiction avec la littérature, le fait d’atteindre de haut rang hiérarchique nuirait au succès criminel, les résultats montrant que cet état réduit l’accès au crédit, réduit les quantités de drogue par transaction et augmente le prix de la drogue à l’unité. / Traditional work on organized crime indicates that one’s status determines his individual success. Alternative research on criminal organization’s networks and criminal success however, reveal that the rank is less important than generally believed and that the measures of strategic positioning in a network are more likely to influence criminal achievement. This thesis examines income fluctuations within the Hells Angels Nomads, an illegal drug distribution organization in Québec. The purpose of this study is to distinguish the factors contributing to these differences in criminal success according to an offender’s strategic or vulnerable positioning within its network, using self-report account data. The results show that the average amount of money traded is much higher than what is usually identified in the literature and its distribution is largely uneven. The disparity of opportunity related to criminal association is also reflected in the polarization between highly privileged individuals and other individuals who have a poor positioning capacity. The interaction between position and earning inequalities demonstrates that the positioning of an individual in its network is a better predictor of success than rank or any other criminal context variable. Most importantly, and in opposition with the literature, achieving high rank would be detrimental to one’s criminal success. Results demonstrate that this state reduces access to credit, reduces the amount of drug per transaction and increases the price of drugs per unit.

Les travaux traditionnels sur le crime organisé indiquent que le statut d’un individu déterminerait son succès individuel. Des recherches alternatives sur les réseaux des organisations criminelles et de la réussite criminelle indiquent que le rang est moins important que la croyance générale et que les mesures de positionnement stratégique de réseau sont plus susceptibles de déterminer le succès criminel. Ce mémoire étudie les variations des gains criminels au sein de l’organisation de distribution illicite de stupéfiants des Hells Angels. Son objectif est de distinguer, à l’aide de données de comptabilité autorévélées, les éléments influençant ces différences dans le succès criminel en fonction du positionnement plus stratégique ou vulnérable d’un individu au sein de son réseau. Les résultats révèlent des moyennes de volume d’argent transigé beaucoup plus élevées que ce qui est généralement recensé. La distribution de ces capitaux est largement inégale. La disparité des chances liées à l’association criminelle se retrouve aussi dans la polarisation entre les individus fortement privilégiés et les autres qui ont une capacité de positionnement médiocre. Le croisement entre les positions et l’inégalité des gains présente que le positionnement de l’individu dans son réseau est un meilleur prédicteur de réussite criminelle que toute autre variable contextuelle ou de rang. Enfin et surtout, en contradiction avec la littérature, le fait d’atteindre de haut rang hiérarchique nuirait au succès criminel, les résultats montrant que cet état réduit l’accès au crédit, réduit les quantités de drogue par transaction et augmente le prix de la drogue à l’unité. / Traditional work on organized crime indicates that one’s status determines his individual success. Alternative research on criminal organization’s networks and criminal success however, reveal that the rank is less important than generally believed and that the measures of strategic positioning in a network are more likely to influence criminal achievement. This thesis examines income fluctuations within the Hells Angels Nomads, an illegal drug distribution organization in Québec. The purpose of this study is to distinguish the factors contributing to these differences in criminal success according to an offender’s strategic or vulnerable positioning within its network, using self-report account data. The results show that the average amount of money traded is much higher than what is usually identified in the literature and its distribution is largely uneven. The disparity of opportunity related to criminal association is also reflected in the polarization between highly privileged individuals and other individuals who have a poor positioning capacity. The interaction between position and earning inequalities demonstrates that the positioning of an individual in its network is a better predictor of success than rank or any other criminal context variable. Most importantly, and in opposition with the literature, achieving high rank would be detrimental to one’s criminal success. Results demonstrate that this state reduces access to credit, reduces the amount of drug per transaction and increases the price of drugs per unit.