L'analyse bioinformatique des données de transcriptomique a pour but d'identifier les gènes qui présentent des variations d'expression entre différentes situations, par exemple entre des échantillons de tissu sain et de tissu malade et de caractériser ces gènes à partir de leurs annotations fonctionnelles. Dans ce travail de thèse, je propose quatre contributions pour la prise en compte des connaissances du domaine dans ces méthodes. Tout d'abord je définis une nouvelle mesure de similarité sémantique et fonctionnelle (IntelliGO) entre les gènes, qui exploite au mieux les annotations fonctionnelles issues de l'ontologie GO ('Gene Ontology'). Je montre ensuite, grâce à une méthodologie d'évaluation rigoureuse, que la mesure IntelliGO est performante pour la classification fonctionnelle des gènes. En troisième contribution je propose une approche différentielle avec affectation floue pour la construction de profils d'expression différentielle (PED). Je définis alors un algorithme d'analyse de recouvrement entre classes fonctionnelles et ensemble des références, ici les PEDs, pour mettre en évidence des gènes ayant à la fois les mêmes variations d'expression et des annotations fonctionnelles similaires. Cette méthode est appliquée à des données expérimentales produites à partir d'échantillons de tissus sains, de tumeur colo-rectale et de lignée cellulaire cancéreuse. Finalement, la mesure de similarité IntelliGO est généralisée à d'autres vocabulaires structurés en graphe acyclique dirigé et enraciné (rDAG) comme l'est l'ontologie GO, avec un exemple d'application concernant la réduction sémantique d'attributs avant la fouille.

Dans un contexte concurrentiel, la richesse des entreprises réside dans leurs clients. Il est plus rentable de fidéliser un client existant que d'en acquérir un nouveau. De ce fait, les entreprises cherchent à mieux connaître leurs clients pour trouver des moyens de les fidéliser. Cette approche de la connaissance des clients fondée sur l'analyse des données se heurte toutefois au volume important des données. Ce constat pousse les entreprises à Extraire des Connaissances à partir des Données. Ces connaissances et leur actionnabilité fournissent aux experts un outil d'aide à la décision dont la performance peut être mesurée par le retour sur investissement généré par les actions. Les systèmes de recommandation sont adaptés pour mettre en place ces outils car ils permettent de filtrer l'information puis de recommander de manière proactive des produits susceptibles de fidéliser le client. Dans le cadre d'une stratégie commerciale basée sur les forces de vente, comment fidéliser les clients pour accroître leur valeur ? Une mauvaise recommandation intrusive peut en effet avoir des répercussions importantes sur le client et le commercial peut refuser d'utiliser le système s'il ne juge pas les recommandations suffisamment pertinentes. Pour s'affranchir de ces contraintes, nous avons proposé la méthodologie CAPRE qui consiste à extraire des comportements de référence sous la forme de cohortes de règles en ciblant raisonnablement les clients présentant un manque à gagner et en quantifiant le profit espéré. Cette approche a été mise en oeuvre au sein de l'outil ARKIS. Notre méthodologie a été validée sur le jeu de données MovieLens puis validée et appliquée sur les données opérationnelles du groupe VM Matériaux.

Although many science educators and researchers believe that emotion is an important part of the learning process, few researchers have dealt with the topic in a systematic fashion. The purpose of this study was to examine the role of emotion in the learning process, particularly in the learning of science content. My study utilized a dimensional perspective which defined emotion in terms of arousal and valence, and drew on research from the fields of psychology and neuroscience to examine how emotion affects different aspects of cognition such as attention and memory. On the basis of these findings, I developed and tested a path model to investigate the predicted relationships among emotional arousal, valence, attention, intrinsic motivation and short- and long-term learning outcomes. I conducted the study in two phases. The first phase took place in a psychology laboratory in which participants watched either an exciting or neutral nature video, read a factual article related to the video and were tested on their learning. The second phase took place at the Oregon Coast Aquarium in which participants watched a narrated otter or sea lion presentation and took a short posttest after the show. In both phases, participants' emotional arousal, valence, attention, and motivation levels were also measured for inclusion in the model. The results indicated that emotional arousal was an important predictor of short-term learning in both experiments although its effect was fully mediated by attention at the aquarium. In addition, negative valence (displeasure) and intrinsic motivation were strong predictors of short-term learning in the laboratory experiment. At the aquarium, the narrator of the animal presentation strongly affected both attention and short-term learning—visitors who listened to a non-scripted rather than a scripted narration paid more attention and had significantly better short-term learning outcomes. In the aquarium study, emotional arousal correlated strongly with several measures of long-term learning. In particular, those who felt more arousal during the animal presentation were able to describe their experience at greater length and with more detail and complexity two to three months after their visit. My findings suggest that emotional arousal is an important component of science learning both directly and through its relationship with attention. Therefore, science educators in both informal and formal learning institutions may be able to increase both attention and learning outcomes by designing emotionally arousing learning experiences around the science content they wish to teach. In addition, the importance of narrator quality in the aquarium study suggests that narrators and teachers should be trained to deliver information in such a way that supports short- and long-term science learning. / Graduation date: 2012

Depuis la fin des années 1990, les images optiques à très hautes résolutions spatiales issues de capteurs satellitaires sont de plus en plus accessibles par une vaste communauté d'utilisateurs. En particulier, différents systèmes satellitaires sont maintenant disponibles et produisent une quantité de données importante, utilisable pour l'observation de la Terre. En raison de cet important volume de données,les méthodes analytiques manuelles deviennent inadaptées pour un traitement efficace de ces données. Il devient donc crucial d'automatiser ces méthodes par des procédés informatiques, capables de traiter cette quantité de données hétérogènes.Dans le cadre de cette thèse, nos recherches se sont focalisées sur le développement de nouvelles approches basées régions (i.e., segmentation et classification) permettant l'extraction de plusieurs niveaux de connaissance et d'information à partir d'ensembles d'images à différentes résolutions spatiales. De telles images offrent en effet des vues différentes de la scène étudiée, ce qui peut permettre de faciliter l'extraction des objets d'intérêt. Ces derniers étant structurés sous la forme de hiérarchies d'objets complexes, nos travaux se sont naturellement tournés (1) vers l'utilisation d'approches de segmentation hiérarchique fournissant des ensembles de partitions de la scène à différents niveaux de détail et (2) vers l'intégration de connaissances de haut-niveau dans les processus de fouille de données. De manière plus générale, nous nous sommes intéressés à élaborer un outil informatique reposant sur une stratégie d'analyse descendante,similaire à celle d'un utilisateur, qui consiste à interpréter la scène en considérant, en premier lieu, les grandes zones composant les territoires (à partir des images aux résolutions les plus grossières) puis à affiner récursivement le niveau d'interprétation pour en extraire des zones plus spécialisées (à partir des images aux résolutions les plus fines).L'ensemble de ces travaux a été implanté dans une bibliothèque logicielle et validé dans le contexte de l'analyse d'environnements urbains à partir d'ensembles d'images multi résolutions.

Les réseaux de neurones formels permettent de construire, par apprentissage statistique, une vaste famille de modèles et de correcteurs non linéaires. L'objet de cette thèse est la définition des modalités de mise en œuvre de réseaux de neurones et l'évaluation de leur apport pour la modélisation et la commande non adaptatives de processus dynamiques non linéaires. Sur le plan théorique, nous présentons la modélisation et la commande de processus par réseaux de neurones dans un cadre aussi général que possible, en les plaçant dans la perspective de l'Automatique classique. En modélisation, les résultats concernant les systèmes linéaires nous aident à formuler les prédicteurs non linéaires optimaux théoriques correspondant à diverses hypothèses sur le bruit intervenant dans le processus à modéliser ; une méthodologie d'apprentissage associée fournit des prédicteurs neuronaux qui sont des réalisations des prédicteurs théoriques. Nous proposons ensuite une famille de systèmes de commande neuronaux, dont nous étudions les propriétés et les liens avec les systèmes de commande classique, linéaire ou non, en insistant notamment sur la robustesse ; ceci nous conduit à développer la commande avec modèle interne neuronale. Sur le plan pratique, nous illustrons notre démarche et nos résultats par une application industrielle, le pilotage d'un véhicule autonome tout-terrain, dont le volant, l'accélérateur et le frein sont commandés par des réseaux neuronaux.

Les Serious Games sont des jeux vidéo qui n'ont pas pour objectif premier le divertissement et qui peuvent être utilisé pour l'enseignement. Pertinents dans de nombreux domaines d'éducation, ils posent pourtant des problèmes liés à leur création fastidieuse et coûteuse en moyens et en temps. Dans cette thèse, nous nous intéressons tout particulièrement aux Serious Games pour l'éducation, appelés Learning Games (LG) et plus particulièrement aux LG pour la formation continue pour les étudiants en école d'ingénieur. Tout d'abord, nous avons procédé à une étude des besoins concrets des créateurs de LG, ainsi qu'à un état de l'art des méthodologies et des outils existants. En premier lieu, ces recherches nous ont montré qu'il n'existait aucune solution adaptée pour faciliter la collaboration entre les différents concepteurs de LG, occupant des rôles complémentaires (expert du domaine, expert pédagogique, game designer...). Nos recherches mettent également en avant le besoin de modélisation et de représentation du scénario du LG pour aider les concepteurs à imaginer un LG qui soit à la fois ludique et attractif tout en gardant le fort potentiel éducatif indispensable à la formation. Pour répondre au premier besoin, nous proposons une méthodologie globale de création collaborative de LG, détaillant chaque tâche des acteurs ainsi que les outils mis à leur disposition. Pour répondre au deuxième besoin, nous proposons un modèle de scénarisation de LG qui représente d'un côté la structure pédagogique choisie par l'expert pédagogique et de l'autre côté la mise en scène ludique imaginée par le game designer. Pour réifier nos propositions, nous avons développé un environnement informatique d'aide à la conception, appelé LEGADEE (LEarning GAme DEsign Environment). LEGADEE guide chaque concepteur avec une " barre d'outils " adaptée à son rôle spécifique et qui propose également un système de validation qui analyse la création en cours. Enfin, nous avons imaginé un protocole d'évaluation pour valider notre environnement auteur ainsi que la méthodologie et le modèle proposés dans lequel nous comparons 24 scénarios de LG dont la moitié a été conçu avec LEGADEE et la moitié sans. Notre évaluation montre que l'utilisation de notre outil a tendance à améliorer certains critères qualité des LG. Elle montre aussi les limites de nos hypothèses et donne des pistes d'améliorations futures, tant sur LEGADEE que sur la méthode d'évaluation elle-même.

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Practical work forms an integral part of physical science. Most schools in Venda have no laboratories for practical work. Teachers use the telling method. Students learn by rote. They learn without understanding science concepts. They cannot apply their knowledge to real life situations. This research investigates the use of equipment from inexpensive material in teaching physical science. Teachers trained to improvise equipment use them in classroom teaching. These help teachers to understand many science concepts and use the process approach in their teaching. The research found that when science is taught through experiments with improvised apparatus, student learning occurs at various domains of science education. The bad effects of lack of facilities for practical work are mostly eliminated. Meaningful learning leads to the understanding of science concepts. Students construct their own knowledge, apply it to any situation and enjoy learning the subject. / Curriculum and Instructional Studies / M. Ed. (Didactics)

Ayant en perspective la faible représentativité des élèves d’origine haïtienne issus des milieux défavorisés de la grande région de Montréal dans les filières scientifiques à l’école secondaire et dans les orientations de carrière, cette étude vise à examiner l’incidence de caractéristiques individuelles ainsi que de facteurs associés à l’environnement familial, scolaire, socioéconomique et culturel sur les attitudes de ces élèves envers les sciences. L’analyse des données est basée sur les résultats d’un questionnaire portant sur le profil sociodémographique d’un groupe d’élèves de quatrième et cinquième année fréquentant deux écoles secondaires multiethniques de la couronne-nord de Montréal ainsi que sur des entretiens avec quinze de ces élèves qui sont d’origine haïtienne. Des entretiens ont également été réalisés avec des parents, un membre d’un organisme communautaire, des membres du personnel des écoles ainsi que des professionnels et scientifiques haïtiano-québécois dans le but de porter un regard croisé sur les différentes positions exprimées par les quinze élèves. Le modèle écosystémique de Bronfenbrenner (1979, 1986) a servi de cadre de référence permettant de dégager les pôles les plus marquants dans les attitudes envers les sciences chez les élèves d’origine haïtienne. La synthèse des opinions exprimées par les différents répondants souligne l’existence d’un environnement peu valorisant des sciences autour des élèves d’origine haïtienne. Les conditions socioéconomiques, les pratiques familiales, le statut ethnoculturel ainsi que des représentations individuelles des sciences concourent à créer et à maintenir des attitudes très peu engageantes envers les sciences chez ces élèves. L’étude met en évidence l’urgence de démystifier les sciences en brisant certains stéréotypes qui empêchent certaines catégories d’élèves d’accéder aux sciences. Elle commande aussi les politiques en matière d’éducation d’être plus ouvertes aux différences ethnoculturelles et d’explorer des manières dynamiques de rendre la culture scientifique accessible à tous les groupes sociaux. / Having in perspective the slight representativeness of students, from Haitian background, from the most unprivileged sections of the great region of Montreal in the scientific fields in High School and in the choices of career, this study intends to examine the effect of the individual characteristics as well as the associated factors related to the familial, scholastic, socio-economic, and cultural environment upon the attitudes of those students toward sciences. The analysis of the datum is based on the results of a questionnaire focusing on the socio-demographic profile of a group of students from fourth and fifth year attending two multiethnic High Shools of the North-Crown of Montreal as well as on the interviews with fifteen of those students who are from a haitian background. There were also interviews with some parents, a member of a community organism, some staff members of some schools as well as some Haitian-Quebecer professionals and scientists, in order to have a critical viewpoint upon the different positions expressed by the fifteen students. The Bronfenbrenner’s ecosystemic model (1979, 1986) has been used as scope of reference allowing to draw the prominent aspects from the attitudes toward science in the students, from haitian background. The synthesis of ideas expressed by different interviewee reveals the existence of a environment not much enhancing the value of sciences around of students, from Haitian background. The socio-economic conditions, the familial practices, the ethnocultural status as well as some individual representations of sciences contribute to create and maintain some attitudes very little committed to sciences in those students. The study shows how much it is urgent to demystify the sciences by breaking with some stereotypes that prevent some categories of students from acceding to sciences. It also commands to politicians, concerning education, to be more open to ethnocultural differences and to explore some dynamic ways in order to make the scientific culture accessible to all social groups.