Les images issues d'une chaîne d'acquisition sont généralement dégradées par le bruit du capteur. La tâche qui consiste à restaurer une image de bonne qualité à partir de sa version bruitée est communément appelée débruitage. Celui-ci a engendré une importante littérature en pré-traitement des images. Lors de ce travail de thèse, et après avoir posé le problème du débruitage en présence d'un bruit additif gaussien, nous avons effectué un état de l'art méthodique sur ce sujet. Les méthodes présentées cherchent pour la plupart à reconstruire une solution qui présente une certaine régularité. En s'appuyant sur un cadre bayésien, la régularité de la solution, qui peut être imposée de différentes manières, a été formellement mise en place en passant dans le domaine des transformées multi-échelle. Ainsi, afin d'établir un modèle d'a priori, nous avons mené une modélisation des statistiques marginales et jointes des coefficients d'images dans le domaine des transformées multi-échelles orientées (e.g. curvelets) et non-orientées (e.g. ondelettes). Ensuite, nous avons proposé de nouveaux estimateurs bayésiens pour le débruitage. La mise en œuvre de ces estimateurs est effectuée en deux étapes, la première consistant à estimer les hyperparamètres du modèle de l'a priori en présence du bruit et la seconde à trouver une forme analytique pour l'estimateur bayésien correspondant. Dans un premier temps, nous avons mis en place des estimateurs bayésiens univariés en mettant à profit les statistiques marginales des coefficients des images dans des représentations multi-échelle comme les ondelettes. Ces lois marginales ont été analytiquement modélisées par le biais des distributions: ?-stable et les Formes K de Bessel. Dans un second temps, nous avons amélioré les performances de nos estimateurs univariés en introduisant l'information géométrique dans le voisinage des coefficients. Plus précisément, nous avons proposé un cadre statistique bayésien multivarié permettant de prendre en compte les dépendances inter- et intra-échelle des coefficients, en mettant à profit les statistiques jointes de ces derniers dans le domaine des curvelets et des ondelettes non décimées. Ensuite, nous avons mis en place l'estimateur bayésien multivarié correspondant basé sur une extension multivariée de la distribution des Formes K de Bessel. Une large étude comparative a finalement été menée afin de confronter nos algorithmes de débruitage à d'autres débruiteurs de l'état de l'art.

L'Apprentissage Automatique tire ses racines d'un large champ disciplinaire qui inclut l'Intelligence Artificielle, la Reconnaissance de Formes, les Statistiques ou l'Optimisation. Dès les origines de l'Apprentissage, les questions computationelles et les propriétés en généralisation ont toutes deux été identifiées comme centrales pour la discipline. Tandis que les premières concernent les questions de calculabilité ou de complexité (sur un plan fondamental) ou d'efficacité computationelle (d'un point de vue plus pratique) des systèmes d'apprentissage, les secondes visent a comprendre et caractériser comment les solutions qu'elles fournissent vont se comporter sur de nouvelles données non encore vues. Ces dernières années, l'émergence de jeux de données à grande échelle en Apprentissage Automatique a profondément remanié les principes de la Théorie de l'Apprentissage. En prenant en compte de potentielles contraintes sur le temps d'entraînement, il faut faire face à un compromis plus complexe que ceux qui sont classiquement traités par les Statistiques. Une conséquence directe tient en ce que la mise en place d'algorithmes efficaces (autant en théorie qu'en pratique) capables de tourner sur des jeux de données a grande échelle doivent impérativement prendre en compte les aspects statistiques et computationels de l'Apprentissage de façon conjointe. Cette thèse a pour but de mettre à jour, analyser et exploiter certaines des connections qui existent naturellement entre les aspects statistiques et computationels de l'Apprentissage. Plus précisément, dans une première partie, nous étendons l'analyse en stabilité, qui relie certaines propriétés algorithmiques aux capacités de généralisation des algorithmes d'apprentissage, la matrice de confusion, que nous suggérons comme nouvelle mesure de performance (fine). Dans une seconde partie, nous présentons un nouvelle approche pour apprendre une fonction de régression basée sur les noyaux, où le noyau appris sert directement la tâche de régression, et qui exploite la structure du problème pour offrir une procédure d'optimisation peu coûteuse. Finalement, nous étudions le compromis entre vitesse de convergence et coût computationel lorsque l'on minimise une fonction composite avec des méthodes par gradient-proximal inexact. Dans ce contexte, nous identifions des stratégies d'optimisation qui sont computationellement optimales.

L'implantation d'éoliennes en mer permet de contribuer, notamment, au respect des objectifs de Kyoto par l'Europe. Ceci constitue une étape dans la lutte contre le changement climatique global. Pour localiser précisément les futurs lieux d'implantation des parcs éoliens, il est nécessaire de connaître la répartition spatiale du potentiel éolien en zones côtières. Nous démontrons que le potentiel éolien en mer doit être représenté sous forme de cartes de paramètres statistiques à haute résolution spatiale. La télédétection permettant la mesure de phénomènes physiques spatialisés, nous évaluons son apport à l'obtention de telles cartes. Les diffusomètres spatioportés permettent l'obtention de statistiques de vent, mais au large des zones d'intérêt, et à basse résolution spatiale. Les radars à ouverture synthétique (ROS) permettent, eux, l'obtention de cartes de vent à haute résolution spatiale sur les zones d'intérêt, mais ne sont pas adaptés à l'obtention de statistiques de vent. Nous définissons alors le cadre mathématique d'une méthode statistique. Cette méthode permet de tirer parti des avantages conjugués des diffusomètres et des ROS, afin d'obtenir des cartes de paramètres statistiques de vent à haute résolution spatiale sur les zones d'intérêt. Elle permet de rendre la télédétection utilisable de manière opérationnelle pour l'évaluation du potentiel éolien maritime.

Cette thèse est consacrée à l'utilisation d'information auxiliaire en théorie des sondages à l'étape de l'échantillonnage et à l'étape de l'estimation. Dans le chapitre 2, on donne une présentation des principales notions de la théorie des sondages. Au chapitre 3, on propose une extension de la famille des estimateurs par calage reposant sur l'emploi de paramètres de calage complexes. Au chapitre 4 et 5, on s'intéresse à la correction simultanée des erreurs d'échantillonnage et de non-réponse au moyen d'un calage unique. On montre qu'en dépit du fait que le calage n'utilise pas explicitement les probabilités de réponse, il est nécessaire d'écrire le modèle de réponse afin de choisir correctement la fonction de calage. A défaut, on s'expose à des estimateurs biaisés dont le biais peut dépasser le biais de l'estimateur non-ajusté. En particulier, dans le cas du calage généralisé, la variance et le biais sont amplifiés pour des variables de calage faiblement corrélées aux variables instrumentales. Au chapitre 6, on montre qu'une approche conditionnelle, par rapport au plan de sondage, permet de construire des estimateurs plus robustes aux valeurs extrêmes et aux "sauteurs de strates". Au chapitre 7, on met en évidence que la méthode du tirage réjectif de Fuller conduit un estimateur par la régression qui peut être biaisé lorsque la variable d'intérêt ne suit pas un modèle de régression linéaire en fonction des variables d'équilibrage.

Un réseau logique de Markov est formé de clauses en logique du premier ordre auxquelles sont associés des poids. Cette thèse propose plusieurs méthodes pour l'apprentissage de la structure de réseaux logiques de Markov (MLN) à partir de données relationnelles. Ces méthodes sont de deux types, un premier groupe reposant sur les techniques de propositionnalisation et un second groupe reposant sur la notion de Graphe des Prédicats. L'idée sous-jacente aux méthodes à base de propositionnalisation consiste à construire un jeu de clauses candidates à partir de jeux de littéraux dépendants. Pour trouver de tels jeux, nous utilisons une méthode de propositionnalisation afin de reporter les informations relationnelles dans des tableaux booléens, qui serviront comme tables de contingence pour des test de dépendance. Nous avons proposé deux méthodes de propositionnalisation, pour lesquelles trois algorithmes ont été développés, qui couvrent les problèmes d'appprentissage génératif et discriminant. Nous avons ensuite défini le concept de Graphe des Prédicats qui synthétise les relations binaires entre les prédicats d'un domaine. Des clauses candidates peuvent être rapidement et facilement produites en suivant des chemins dans le graphe puis en les variabilisant. Nous avons développé deux algorithmes reposant sur les Graphes des Prédicats, qui couvrent les problèmes d'appprentissage génératif et discriminant.

Quand on pense aux liens possibles entre le génocide rwandais de 1994 et les statistiques, la première chose qui vient à l'esprit c'est le débat entre les divers groupes concernant le nombre de victimes. Un débat qui laisse vaciller le nombre de morts entre 800.000 et 1,5 million. La majeure partie de la littérature qui traite ce sujet se limite, la plupart du temps, à reprendre et à reproduire ces chiffres. Très peu de chercheurs se sont demandé si le recensement, qui est une activité statistique majeure, pouvait être lié, d'une façon ou d'une autre, avec le génocide. On peut compter sur les doigts les rares qui se sont particulièrement intéressés à cette question. Cependant, ils ne se sont pas demandés quels autres effets (autre que les objectifs administratifs coloniaux) ces pratiques statistiques pouvaient bien avoir dans la société rwandaise. Ce travail tentera donc de combler ce « vide » dans la littérature en montrant les liens non causaux mais tangibles, entre les pratiques statistiques (introduites au Rwanda par les puissances coloniales au début du XXe siècle) et le génocide de 1994. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Rwanda, génocide, statistiques, recensement, catégorisation ethnique

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2007. / Titre de l'écran-titre (visionné le 5 mai 2008). Bibliogr.

Mémoire (M.P.M.O.)--Université du Québec à Chicoutimi, 1991. / Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Mémoire (M.P.M.O.)-- Université du Québec à Chicoutimi, 1991. / Bibliogr.: f. 164-170. Document électronique également accessible en format PDF. CaQCU

Texte remanié de: Thèse--Sc. écon.--Paris I, 1973. / Bibliogr. p. 201-205.