Cette thèse considère l'apprentissage de motifs récurrents dans la perception multimodale. Elle s'attache à développer des modèles robotiques de ces facultés telles qu'observées chez l'enfant, et elle s'inscrit en cela dans le domaine de la robotique développementale. Elle s'articule plus précisément autour de deux thèmes principaux qui sont d'une part la capacité d'enfants ou de robots à imiter et à comprendre le comportement d'humains, et d'autre part l'acquisition du langage. À leur intersection, nous examinons la question de la découverte par un agent en développement d'un répertoire de motifs primitifs dans son flux perceptuel. Nous spécifions ce problème et établissons son lien avec ceux de l'indétermination de la traduction décrit par Quine et de la séparation aveugle de source tels qu'étudiés en acoustique. Nous en étudions successivement quatre sous-problèmes et formulons une définition expérimentale de chacun. Des modèles d'agents résolvant ces problèmes sont également décrits et testés. Ils s'appuient particulièrement sur des techniques dites de sacs de mots, de factorisation de matrices et d'apprentissage par renforcement inverse. Nous approfondissons séparément les trois problèmes de l'apprentissage de sons élémentaires tels les phonèmes ou les mots, de mouvements basiques de danse et d'objectifs primaires composant des tâches motrices complexes. Pour finir nous étudions le problème de l'apprentissage d'éléments primitifs multimodaux, ce qui revient à résoudre simultanément plusieurs des problèmes précédents. Nous expliquons notamment en quoi cela fournit un modèle de l'ancrage de mots acoustiques.

En automatique, l'obtention d'un modèle du système est la pierre angulaire des procédures comme la synthèse d'une commande, la détection des défaillances, la prédiction... Cette thèse traite de l'identification d'une classe de systèmes complexes, les systèmes dynamiques hybrides. Ces systèmes impliquent l'interaction de comportements continus et discrets. Le but est de construire un modèle à partir de mesures expérimentales d'entrée et de sortie. Une nouvelle approche pour l'identification de systèmes hybrides linéaires basée sur les propriétés géométriques des systèmes hybrides dans l'espace des paramètres est proposée. Un nouvel algorithme est ensuite proposé pour le calcul de la solution la plus parcimonieuse (ou creuse) de systèmes d'équations linéaires sous-déterminés. Celui-ci permet d'améliorer une approche d'identification basée sur l'optimisation de la parcimonie du vecteur d'erreur. De plus, de nouvelles approches, basées sur des modèles à noyaux, sont proposées pour l'identification de systèmes hybrides non linéaires et de systèmes lisses par morceaux.

L'objectif de cette thèse est de développer des outils de prédiction d'interactions entre protéines qui puissent être appliqués en particulier chez l'homme, sur les protéines qui constituent un réseau avec la protéine CFTR. Cette protéine, lorsqu'elle est défectueuse, est impliquée dans la mucoviscidose. Le développement de méthodes de prédiction in silico peut s'avérer utile pour suggérer aux biologistes de nouvelles cibles d'interaction et pour mieux expliquer les fonctions des protéines présentes dans ce réseau. Nous proposons une nouvelle méthode pour le problème de la prédiction de liens dans un réseau. Afin de bénéficier de l'information des données non étiquetées, nous nous plaçons dans le cadre de l'apprentissage semi-supervisé. Nous abordons ce problème de prédiction comme une tâche d'apprentissage d'un noyau de sortie, appelée régression à noyau de sortie. Un noyau de sortie est supposé coder les proximités existantes entre les noeuds du graphe et l'objectif est d'approcher ce noyau à partir de descriptions appropriées en entrée. L'utilisation de l'astuce du noyau dans l'ensemble de sortie permet de réduire le problème d'apprentissage à partir de paires à un problème d'apprentissage d'une fonction d'une seule variable à valeurs dans un espace de Hilbert. En choisissant les fonctions candidates pour la régression dans un espace de Hilbert à noyau reproduisant à valeur opérateur, nous développons, comme dans le cas de fonctions à valeurs scalaires, des outils de régularisation. Nous établissons en particulier des théorèmes de représentation dans le cas supervisé et dans le cas semi-supervisé, que nous utilisons ensuite pour définir de nouveaux modèles de régression pour différentes fonctions de coût, appelés IOKR-ridge et IOKR-margin. Nous avons d'abord testé l'approche développée sur des données artificielles, des problèmes test ainsi que sur un réseau d'interaction protéine-protéine chez la levure S. Cerevisiae et obtenu de très bons résultats. Puis nous l'avons appliquée à la prédiction d'interactions entre protéines dans le cas d'un réseau construit autour de la protéine CFTR.

Les mammifères ont la capacité de suivre différents comportements de navigation, définis comme des " stratégies " ne faisant pas forcément appel à des processus conscients, suivant la tâche spécifique qu'ils ont à résoudre. Dans certains cas où un indice visuel indique le but, ils peuvent suivre une simple stratégie stimulus-réponse (S-R). À l'opposé, d'autres tâches nécessitent que l'animal mette en oeuvre une stratégie plus complexe basée sur l'élaboration d'une certaine représentation de l'espace lui permettant de se localiser et de localiser le but dans l'environnement. De manière à se comporter de façon efficace, les animaux doivent non seulement être capables d'apprendre chacune de ces stratégies, mais ils doivent aussi pouvoir passer d'une stratégie à l'autre lorsque les exigences de l'environnement changent. La thèse présentée ici adopte une approche pluridisciplinaire - comportement, neurophysiologie, neurosciences computationnelles et robotique autonome - de l'étude du rôle du striatum et du cortex préfrontal dans l'apprentissage et l'alternance de ces stratégies de navigation chez le rat, et leur application possible à la robotique. Elle vise notamment à préciser les rôles respectifs du cortex préfrontal médian (mPFC) et de différentes parties du striatum (DLS :dorsolateral ; VS : ventral) dans l'ensemble de ces processus, ainsi que la nature de leurs interactions. Le travail expérimental effectué a consisté à : (1) étudier le rôle du striatum dans l'apprentissage S-R en : (a) analysant des données électrophysiologiques enregistrées dans le VS chez le rat pendant une tâche de recherche de récompense dans un labyrinthe en croix ; (b) élaborant un modèle Actor-Critic de l'apprentissage S-R où le VS est le Critic qui guide l'apprentissage, tandis que le DLS est l'Actor qui mémorise les associations S-R. Ce modèle est étendu à la simulation robotique et ses performances sont comparées avec des modèles Actor-Critic existants dans un labyrinthe en croix virtuel ; (2) Dans un deuxième temps, le rôle du striatum dans l'apprentissage de stratégies de type localisation étant supposé connu, nous nous sommes focalisés sur l'étude du rôle du mPFC dans l'alternance entre stratégies de navigation, en effectuant des enregistrements électrophysiologiques dans le mPFC du rat lors d'une tâche requiérant ce type d'alternance. Les principaux résultats de ce travail suggèrent que : (1) dans le cadre S-R : (a) comme chez le singe, le VS du rat élabore des anticipations de récompense cohérentes avec la théorie Actor-Critic ; (b) ces anticipations de récompense peuvent être combinées avec des cartes auto-organisatrices dans un modèle Actor-Critic obtenant de meilleures performances que des modèles existants dans un labyrinthe en croix virtuel, et disposant de capacités de généralisation intéressantes pour la robotique autonome ; (2) le mPFC semble avoir un rôle important lorsque la performance de l'animal est basse et qu'il faut apprendre une nouvelle stratégie. D'autre part, l'activité de population dans le mPFC change rapidement, en correspondance avec les transitions de stratégies dans le comportement du rat, suggérant une contribution de cette partie du cerveau dans la sélection flexible des stratégies comportementales. Nous concluons ce manuscrit par une discussion de nos résultats dans le cadre de travaux précédents en comportement, électrophysiologie et modélisation. Nous proposons une nouvelle architecture du système préfronto-striatal chez le rat dans laquelle des sous-parties du striatum apprennent différentes stratégies de navigation, et où le cortex préfrontal médian décide à chaque instant quelle stratégie devra régir le comportement du rat.

Le stockage et la gestion de données sont des questions centrales en infor- matique. La structuration sous forme d'arbres est devenue la norme (XML, JSON). Pour en assurer la pérennité et l'échange efficace des données, il est nécessaire d'identifier de nouveaux mécanismes de transformations automati- sables. Nous nous concentrons sur l'étude de transformations d'arbres en mots représentées par des machines à états finies. Nous définissons les transducteurs séquentiels d'arbres en mots ne pouvant utiliser qu'une et unique fois chaque nœud de l'arbre d'entrée pour décider de la production. En réduisant le problème d'équivalence des transducteurs séquentiels à celui des morphismes appliqués à des grammaires algébriques (Plandowski, 95), nous prouvons qu'il est décidable en temps polynomial. Cette thèse introduit la notion de transducteur travailleur, forme norma- lisée de transducteurs séquentiels, cherchant à produire la sortie le "plus tôt possible" dans la transduction. A l'aide d'un algorithme de normalisation et de minimisation, nous prouvons qu'il existe un représentant canonique, unique transducteur travailleur minimal, pour chaque transduction de notre classe. La décision de l'existence d'un transducteur séquentiel représentant un échantillon, i.e. paires d'entrées et sorties d'une transformation, est prouvée NP-difficile. Nous proposons un algorithme d'apprentissage produisant à par- tir d'un échantillon le transducteur canonique le représentant, ou échouant, le tout en restant polynomial. Cet algorithme se base sur des techniques d'infé- rence grammaticales et sur l'adaptation du théorème de Myhill-Nerode.

Les défis pour voir des robots opérant dans l'environnement de tous les jours des humains et sur une longue durée soulignent l'importance de leur adaptation aux changements qui peuvent être imprévisibles au moment de leur construction. C'est pourquoi, les robots doivent être capables d'apprendre continuellement dans des espaces infinis, non-stationnaires et de grande dimension. Il leur est impossible d'explorer tout son environnement pour apprendre pendant la durée limitée de sa vie. Pour être utile et acquérir des compétences, le robot doit au contraire être capable de savoir quelles parties échantillonner, et quels types de compétences il a intérêt à acquérir. Une manière de collecter des données est de décider par soi-même où explorer. Une autre manière est de se référer à un mentor. Nous appelons ces deux manières de collecter des données des modes d'échantillonnage. Le premier mode d'échantillonnage correspond à des algorithmes développés dans la littérature pour automatiquement pousser l'agent vers des parties intéressantes de l'environnement ou vers des types de compétences utiles. De tels algorithmes sont appelés des algorithmes de curiosité artificielle ou motivation intrinsèque. Le deuxième mode d'échantillonnage correspond au guidage social ou l'imitation, où un partenaire humain indique où explorer et où ne pas explorer. D'une étude des liens entre ces deux méthodes concurrentes, nous avons finalement construit une architecture algorithmique où les deux modes s'entremêlent en un structure hiérarchique, appelée Socially Guided Intrinsic Motivation (SGIM).

Dans beaucoup de pays du monde, on observe une importante augmentation du nombre de personnes âgées vivant seules. Depuis quelques années, un nombre significatif de projets de recherche sur l'assistance aux personnes âgées ont vu le jour. La plupart de ces projets utilisent plusieurs modalités (vidéo, son, détection de chute, etc.) pour surveiller l'activité de la personne et lui permettre de communiquer naturellement avec sa maison "intelligente", et, en cas de danger, lui venir en aide au plus vite. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet ANR VERSO de recherche industrielle, Sweet-Home. Les objectifs du projet sont de proposer un système domotique permettant une interaction naturelle (par commande vocale et tactile) avec la maison, et procurant plus de sécurité à l'habitant par la détection des situations de détresse. Dans ce cadre, l'objectif de ce travail est de proposer des solutions pour la reconnaissance des sons de la vie courante dans un contexte réaliste. La reconnaissance du son fonctionnera en amont d'un système de Reconnaissance Automatique de la Parole. Les performances de celui-ci dépendent donc de la fiabilité de la séparation entre la parole et les autres sons. Par ailleurs, une bonne reconnaissance de certains sons, complétée par d'autres sources informations (détection de présence, détection de chute, etc.) permettrait de bien suivre les activités de la personne et de détecter ainsi les situations de danger. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux méthodes en provenance de la Reconnaissance et Vérification du Locuteur. Dans cet esprit, nous avons testé des méthodes basées sur GMM et SVM. Nous avons, en particulier, testé le noyau SVM-GSL (SVM GMM Supervector Linear Kernel) utilisé pour la classification de séquences. SVM-GSL est une combinaison de SVM et GMM et consiste à transformer une séquence de vecteurs de longueur arbitraire en un seul vecteur de très grande taille, appelé Super Vecteur, et utilisé en entrée d'un SVM. Les expérimentations ont été menées en utilisant une base de données créée localement (18 classes de sons, plus de 1000 enregistrements), puis le corpus du projet Sweet-Home, en intégrant notre système dans un système plus complet incluant la détection multi-canaux du son et la reconnaissance de la parole. Ces premières expérimentations ont toutes été réalisées en utilisant un seul type de coefficients acoustiques, les MFCC. Par la suite, nous nous sommes penchés sur l'étude d'autres familles de coefficients en vue d'en évaluer l'utilisabilité en reconnaissance des sons de l'environnement. Notre motivation fut de trouver des représentations plus simples et/ou plus efficaces que les MFCC. En utilisant 15 familles différentes de coefficients, nous avons également expérimenté deux approches pour transformer une séquence de vecteurs en un seul vecteur, à utiliser avec un SVM linéaire. Dans le première approche, on calcule un nombre fixe de coefficients statistiques qui remplaceront toute la séquence de vecteurs. La seconde approche (une des contributions de ce travail) utilise une méthode de discrétisation pour trouver, pour chaque caractéristique d'un vecteur acoustique, les meilleurs points de découpage permettant d'associer une classe donnée à un ou plusieurs intervalles de valeurs. La probabilité de la séquence est estimée par rapport à chaque intervalle. Les probabilités obtenues ainsi sont utilisées pour construire un seul vecteur qui remplacera la séquence de vecteurs acoustiques. Les résultats obtenus montrent que certaines familles de coefficients sont effectivement plus adaptées pour reconnaître certaines classes de sons. En effet, pour la plupart des classes, les meilleurs taux de reconnaissance ont été observés avec une ou plusieurs familles de coefficients différentes des MFCC. Certaines familles sont, de surcroît, moins complexes et comptent une seule caractéristique par fenêtre d'analyse contre 16 caractéristiques pour les MFCC

En médecine, les analyses de population à grande échelle ont pour but d'obtenir des informations statistiques pour mieux comprendre des maladies, identifier leurs facteurs de risque, développer des traitements préventifs et curatifs et améliorer la qualité de vie des patients. Dans cette thèse, nous présentons d'abord le contexte médical de la maladie d'Alzheimer, rappelons certains concepts d'apprentissage statistique et difficultés rencontrées lors de l'application en imagerie médicale. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons aux analyses transversales, c-a-d ayant un seul point temporel. Nous présentons une méthode efficace basée sur les séparateurs à vaste marge (SVM) permettant de classifier des lésions dans la matière blanche. Ensuite, nous étudions les techniques d'apprentissage de variétés pour l'analyse de formes et d'images, et présentons deux extensions des Laplacian eigenmaps améliorant la représentation de patients en faible dimension grâce à la combinaison de données d'imagerie et cliniques. Dans la troisième partie, nous nous intéressons aux analyses longitudinales, c-a-d entre plusieurs points temporels. Nous quantifions les déformations des hippocampes de patients via le modèle des larges déformations par difféomorphismes pour classifier les évolutions de la maladie. Nous introduisons de nouvelles stratégies et des régularisations spatiales pour la classification et l'identification de marqueurs biologiques.

Le premier chapitre de ce manuscrit correspond au CV long de l'auteur (établi en mai 2010). Le second chapitre décrit ses contributions scientifiques pour les réseaux sans fils équipés de terminaux multi-dimensionnels. Le troisième chapitre est dédié aux contributions de l'auteur aux réseaux sans fils équipés de terminaux-relais. Le quatrième chapitre correspond lui aux réseaux sans fils équipés de terminaux autonomes décisionnellement (réseaux sans fils distribués). Le manuscrit est conclu par les perspectives de l'auteur.

La communication parlée est par essence multimodale. Le signal acoustique véhicule la modalité auditive, et l'image la modalité visuelle et gestuelle (déformations du visage). Le signal de parole est en effet la conséquence des déformations du conduit vocal sous l'effet du mouvement de la mâchoire, des lèvres, de la langue, etc.. pour moduler le signal d'excitation produit par les cordes vocales ou les turbulences aérodynamiques. Ces déformations sont visibles au niveau du visage (lèvres, joues, mâchoire) grâce à la coordination des différents muscles orofaciaux et de la déformation de la peau induite par ces derniers. La modalité visuelle permet de fournir des informations complémentaires au signal acoustique, et elle devient indispensable dans le cas où le signal acoustique est dégradé, comme c'est le cas chez les malentendants, ou en milieu bruité. D'autres modalités peuvent être liées à la parole, comme les mouvements des sourcils et les différents gestes qui expriment l'émotion. Cette dernière modalité suprasegmentale peut, comme la modalité visuelle, compléter le message acoustique ou acoustique-visuel. Cet exposé présentera les travaux que je mène sur la parole multimodale. Ce caractère multimodal de la communication parlée est traité de deux façons différentes : (1) étudier les deux composantes articulatoire et acoustique de la parole. En effet, je m'intéresse à la caractérisation articulatoire des sons et à l'étude du lien entre l'espace articulatoire et l'espace acoustique. En particulier, je m'intéresse à la récupération de l'évolution temporelle du conduit vocal à partir du signal acoustique (aussi appelée inversion acoustique-articulatoire) et à l'étude de la caractérisation articulatoire de la parole par l'analyse de corpus de données articulatoires. (2) étudier les deux composantes acoustique et visuelle. Dans ce cadre, je m'intéresse à l'effet de la déformation du conduit vocal sur l'apparence du visage qui véhicule le message visuel. La synthèse acoustique-visuelle est un cadre qui permet d'étudier cet aspect. De plus, l'étude de l'intelligibilité audiovisuelle permet de mieux comprendre les mécanismes de la communication audiovisuelle, mais également d'évaluer le système de synthèse acoustique-visuelle. Enfin, je présenterai mon programme de recherche qui porte sur la parole multimodale expressive que je propose d'étudier globalement, c.-à-d. en considérant les composantes articulaire, acoustique et visuelle ainsi que l'expressivité intrinsèque de celles-ci, simultanément. Je propose en particulier d'aborder la modélisation de la dynamique articulatoire et faciale de la parole pour produire de la parole combinée avec les expressions faciales.