Ce mémoire concerne la reconnaissance automatique des Actes de Dialogues (ADs) en tchéque et en français. Les ADs sont des unités au niveau de la phrase qui représentent des différents états d’un dialogue, comme par exemple les questions, les affirmations, les hésitations, etc. La première contribution de ce travail est de proposer et comparer plusieurs approches de reconnaissance des ADs qui sont basées sur trois types d’informations : lexical, prosodique et relative à la position des mots dans une phrase. Ces approches ont eté testées sur un corpus tchèque de dialogues homme-homme. Ce corpus a été transcris en mots manuellement, et avec un moteur de reconnaissance automatique afin de valider les approches dans des conditions réelles. Les résultats expérimentaux confirment que chaque type d’attributs apporte des informations pertinentes et complémentaires. Les méthodes proposées qui exploitent la position des mots sont particulièrement intéresantes, parce qu’elles utilisent une information globale sur la structure de la phrase. Une autre contribution conséquente, relative au manque de corpus étiquettés dans le domaine de la reconnaissance automatique des ADs, concerne le développement et l’étude de méthodes d’étiquetage semi-automatique de nouveaux corpus. Cette méthode est basée sur l’algorithme d’Espérance-Maximisation avec des ADs prédéfinis spécifiques à la tâche visée. Nous proposons deux mesures de confiance pour sélectionner les exemples qui ont le plus de chance d’être classifiés correctement. Les résultats expérimentaux démontrent que la méthode proposée est une approche intéressante pour la création de nouveaux corpus d’actes de dialogues à moindre coût. / This thesis deals with automatic Dialogue Act (DA) recognition in Czech and in French. Dialogue acts are sentence-level labels that represent different states of a dialogue, such as questions, statements, hesitations, etc. The first main contribution of this work is to propose and compare several approaches that recognize dialogue acts based on three types of information: lexical, prosodic and word positions. These approaches are tested on the Czech Railways corpus that contains human-human dialogues, which are transcribed both manually and with an automatic speech recognizer for comparison. The experimental results confirmed that every type of feature (lexical, prosodic and word positions) bring relevant and somewhat complementary information. The proposed methods that take into account word positions are especially interesting, as they bring global information about the structure of a sentence, at the opposite of traditional n-gram models that only capture local cues. One of the main issue in the domain of automatic dialogue act recognition concerns the design of a fast and cheap method to label new corpora. The next main contribution is to apply the general semi-supervised training approach based on the Expectation Maximization algorithm to the task of labeling a new corpus with the pre-defined DAs. We further proposed to filter out the examples that might be incorrect by two confidence measures, namely the maximum a posteriori probability and the a posteriori probability difference methods. Experimental results showed that the proposed method is an efficient approach to create new dialogue act corpora at low costs.

Dans la plupart des systèmes biométriques de l’état de l’art, les données biométrique sont souvent représentés par des vecteurs de grande dimensionalité. La dimensionnalité d'éléments biométriques génèrent un problème de malédiction de dimensionnalité. Dans la biométrie multimodale, différentes modalités biométriques peuvent former différents entrés des algorithmes de classification. La fusion des modalités reste un problème difficile et est généralement traitée de manière isolée à celui de dimensionalité élevée. Cette thèse aborde le problème de la dimensionnalité élevée et le problème de la fusion multimodale dans un cadre unifié. En vertu d'un paramètre biométrique multi-modale et les données non étiquetées abondantes données, nous cherchons à extraire des caractéristiques discriminatoires de multiples modalités d'une manière non supervisée. Les contributions de cette thèse sont les suivantes: Un état de l’art des algorithmes RMVD de l'état de l'art ; Un nouveau concept de RMVD: accord de la structure de données dans sous-espace; Trois nouveaux algorithmes de MVDR basée sur des définitions différentes de l’accord de la structure dans les sous-espace; L’application des algorithmes proposés à la classification semi-supervisée, la classification non supervisée, et les problèmes de récupération de données biométriques, en particulier dans un contexte de la reconnaissance de personne en audio et vidéo; L’application des algorithmes proposés à des problèmes plus larges de reconnaissance des formes pour les données non biométriques, tels que l'image et le regroupement de texte et la recherche. / Biometric data is often represented by high-dimensional feature vectors which contain significant inter-session variation. Discriminative dimensionality reduction techniques generally follow a supervised learning scheme. However, labelled training data is generally limited in quantity and often does not reliably represent the inter-session variation encountered in test data. This thesis proposes to use multi-view dimensionality reduction (MVDR) which aims to extract discriminative features in multi-modal biometric systems, where different modalities are regarded as different views of the same data. MVDR projections are trained on feature-feature pairs where label information is not required. Since unlabelled data is easier to acquire in large quantities, and because of the natural co-existence of multiple views in multi-modal biometric problems, discriminant, low-dimensional subspaces can be learnt using the proposed MVDR approaches in a largely unsupervised manner. According to different functionalities of biometric systems, namely, clustering, and retrieval, we propose three MVDR frameworks which meet the requirements for each functionality. The proposed approaches, however, share the same spirit: all methods aim to learn a projection for each view such that a certain form of agreement is attained in the subspaces across different views. The proposed MVDR frameworks can thus be unified into one general framework for multi-view dimensionality reduction through subspace agreement. We regard this novel concept of subspace agreement to be the primary contribution of this thesis.

Le partitionnement consiste à rechercher une partition d'éléments, de sorte que les éléments d'un même cluster soient plus similaires que les éléments de différents clusters. Les données proviennent de différentes sources et prennent des formes différentes. L'un des défis consiste à concevoir un système capable de tirer parti des différentes sources de données. Certaines contraintes peuvent être connues sur les données. On peut savoir qu'un objet est d'un certain type ou que deux objets partagent le même type ou sont de types différents. On peut également savoir qu'à l'échelle globale, les différents types d'objets apparaissent avec une fréquence connue. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur le partitionnement avec trois types de contraintes: les contraintes d'étiquettes, les contraintes de paires et les contraintes de lois de puissance. Une contrainte d'étiquette spécifie dans quel cluster appartient un objet. Les contraintes par paire spécifient que les paires d'objets doivent ou ne doivent pas partager le même cluster. Enfin, la contrainte de loi de puissance est une contrainte globale qui spécifie que la distribution des tailles de cluster est soumise à une loi de puissance. Nous voulons montrer que l'introduction de la semi-supervision aux algorithmes de clustering peut modifier et améliorer les solutions retournées par des algorithmes de clustering non supervisés. Nous contribuons à cette question en proposant des algorithmes pour chaque type de contraintes. Nos expériences sur les ensembles de données UCI et les jeux de données en langage naturel montrent la bonne performance de nos algorithmes et donnent des indications pour des travaux futurs prometteurs. / Clustering is the task of finding a partition of items, such that items in the same cluster are more similar than items in different clusters. One challenge consists in designing a system capable of taking benefit of the different sources of data. Among the different forms a piece of data can take, the description of an object can take the form of a feature vector: a list of attributes that takes a value. Objects can also be described by a graph which captures the relationships objects have with each others. In addition to this, some constraints can be known about the data. It can be known that an object is of a certain type or that two objects share the same type or are of different types. It can also be known that on a global scale, the different types of objects appear with a known frequency. In this thesis, we focus on clustering with three different types of constraints: label constraints, pairwise constraints and power-law constraint. A label constraint specifies in which cluster an object belong. Pairwise constraints specify that pairs of object should or should not share the same cluster. Finally, the power-law constraint is a cluster-level constraint that specifies that the distribution of cluster sizes are subject to a power-law. We want to show that introducing semi-supervision to clustering algorithms can alter and improve the solutions returned by unsupervised clustering algorithms. We contribute to this question by proposing algorithms for each type of constraints. Our experiments on UCI data sets and natural language processing data sets show the good performance of our algorithms and give hints towards promising future works.

L’apprentissage faiblement supervisé cherche à réduire au minimum l’effort humain requis pour entrainer les modèles de l’état de l’art. Cette technique permet de tirer parti d’une énorme quantité de données. Toutefois, dans la pratique, les méthodes faiblement supervisées sont nettement moins efficaces que celles qui sont totalement supervisées. Plus particulièrement, dans l’apprentissage profond, où les approches de vision par ordinateur sont les plus performantes, elles restent entièrement supervisées, ce qui limite leurs utilisations dans les applications du monde réel. Cette thèse tente tout d’abord de combler le fossé entre les méthodes faiblement supervisées et entièrement supervisées en utilisant l’information de mouvement. Puis étudie le problème de la segmentation des objets en mouvement, en proposant l’une des premières méthodes basées sur l’apprentissage pour cette tâche.Dans une première partie de la thèse, nous nous concentrons sur le problème de la segmentation sémantique faiblement supervisée. Le défi est de capturer de manières précises les bordures des objets et d’éviter les optimums locaux (ex : segmenter les parties les plus discriminantes). Contrairement à la plupart des approches de l’état de l’art, qui reposent sur des images statiques, nous utilisons les données vidéo avec le mouvement de l’objet comme informations importantes. Notre méthode utilise une approche de segmentation vidéo de l’état de l’art pour segmenter les objets en mouvement dans les vidéos. Les masques d’objets approximatifs produits par cette méthode sont ensuite fusionnés avec le modèle de segmentation sémantique appris dans un EM-like framework, afin d’inférer pour les trames vidéo, des labels sémantiques au niveau des pixels. Ainsi, au fur et à mesure que l’apprentissage progresse, la qualité des labels s’améliore automatiquement. Nous intégrons ensuite cette architecture à notre approche basée sur l’apprentissage pour la segmentation de la vidéo afin d’obtenir un framework d’apprentissage complet pour l’apprentissage faiblement supervisé à partir de vidéos.Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions la segmentation vidéo non supervisée, plus précisément comment segmenter tous les objets dans une vidéo qui se déplace indépendamment de la caméra. De nombreux défis tels qu’un grand mouvement de la caméra, des inexactitudes dans l’estimation du flux optique et la discontinuité du mouvement, complexifient la tâche de segmentation. Nous abordons le problème du mouvement de caméra en proposant une méthode basée sur l’apprentissage pour la segmentation du mouvement : un réseau de neurones convolutif qui prend le flux optique comme entrée et qui est entraîné pour segmenter les objets qui se déplacent indépendamment de la caméra. Il est ensuite étendu avec un flux d’apparence et un module de mémoire visuelle pour améliorer la continuité temporelle. Le flux d’apparence tire profit de l’information sémantique qui est complémentaire de l’information de mouvement. Le module de mémoire visuelle est un paramètre clé de notre approche : il combine les sorties des flux de mouvement et d’apparence et agréger une représentation spatio-temporelle des objets en mouvement. La segmentation finale est ensuite produite à partir de cette représentation agrégée. L’approche résultante obtient des performances de l’état de l’art sur plusieurs jeux de données de référence, surpassant la méthode d’apprentissage en profondeur et heuristique simultanée. / Weakly-supervised learning studies the problem of minimizing the amount of human effort required for training state-of-the-art models. This allows to leverage a large amount of data. However, in practice weakly-supervised methods perform significantly worse than their fully-supervised counterparts. This is also the case in deep learning, where the top-performing computer vision approaches remain fully-supervised, which limits their usage in real world applications. This thesis attempts to bridge the gap between weakly-supervised and fully-supervised methods by utilizing motion information. It also studies the problem of moving object segmentation itself, proposing one of the first learning-based methods for this task.We focus on the problem of weakly-supervised semantic segmentation. This is especially challenging due to the need to precisely capture object boundaries and avoid local optima, as for example segmenting the most discriminative parts. In contrast to most of the state-of-the-art approaches, which rely on static images, we leverage video data with object motion as a strong cue. In particular, our method uses a state-of-the-art video segmentation approach to segment moving objects in videos. The approximate object masks produced by this method are then fused with the semantic segmentation model learned in an EM-like framework to infer pixel-level semantic labels for video frames. Thus, as learning progresses, the quality of the labels improves automatically. We then integrate this architecture with our learning-based approach for video segmentation to obtain a fully trainable framework for weakly-supervised learning from videos.In the second part of the thesis we study unsupervised video segmentation, the task of segmenting all the objects in a video that move independently from the camera. This task presents challenges such as strong camera motion, inaccuracies in optical flow estimation and motion discontinuity. We address the camera motion problem by proposing a learning-based method for motion segmentation: a convolutional neural network that takes optical flow as input and is trained to segment objects that move independently from the camera. It is then extended with an appearance stream and a visual memory module to improve temporal continuity. The appearance stream capitalizes on the semantic information which is complementary to the motion information. The visual memory module is the key component of our approach: it combines the outputs of the motion and appearance streams and aggregates a spatio-temporal representation of the moving objects. The final segmentation is then produced based on this aggregated representation. The resulting approach obtains state-of-the-art performance on several benchmark datasets, outperforming the concurrent deep learning and heuristic-based methods.

Dans cette thèse nous étudions l'estimation de modèles probabilistes discriminants, surtout des aspects d'apprentissage semi-supervisé et de sélection de caractéristiques. Le but de l'apprentissage semi-supervisé est d'améliorer l'efficacité de l'apprentissage supervisé en utilisant des données non étiquetées. Cet objectif est difficile à atteindre dans les cas des modèles discriminants. Les modèles probabilistes discriminants permettent de manipuler des représentations linguistiques riches, sous la forme de vecteurs de caractéristiques de très grande taille. Travailler en grande dimension pose des problèmes, en particulier computationnels, qui sont exacerbés dans le cadre de modèles de séquences tels que les champs aléatoires conditionnels (CRF). Sélectionner automatiquement les caractéristiques pertinentes s'avère alors intéressant et donne lieu à des modèles plus compacts et plus faciles à utiliser. Notre contribution est double. Nous introduisons une méthode originale et simple pour intégrer des données non étiquetées dans une fonction objectif semi-supervisé. Nous démontrons alors que l'estimateur semi-supervisé correspondant est asymptotiquement optimal. Le cas de la régression logistique est illustré par des résultats d'expériences. Nous proposons un algorithme d'estimation pour les CRF qui réalise une sélection de caractéristiques, par le truchement d'une pénalisation $L_1$. Nous présentons également les résultats d'expériences menées sur des tâches de traitement des langues, en analysant les performances en généralisation et les caractéristiques sélectionnées. Nous proposons finalement diverses pistes pour améliorer l'efficacité computationelle de cette technique.

La reconnaissance automatique des émotions dans la parole est un sujet de recherche relativement récent dans le domaine du traitement de la parole, puisqu’il est abordé depuis une dizaine d’années environs. Ce sujet fait de nos jours l’objet d’une grande attention, non seulement dans le monde académique mais aussi dans l’industrie, grâce à l’augmentation des performances et de la fiabilité des systèmes. Les premiers travaux étaient fondés sur des donnés jouées par des acteurs, et donc non spontanées. Même aujourd’hui, la plupart des études exploitent des séquences pré-segmentées d’un locuteur unique et non une communication spontanée entre plusieurs locuteurs. Cette méthodologie rend les travaux effectués difficilement généralisables pour des informations collectées de manière naturelle.Les travaux entrepris dans cette thèse se basent sur des conversations de centre d’appels, enregistrés en grande quantité et mettant en jeu au minimum 2 locuteurs humains (un client et un agent commercial) lors de chaque dialogue. Notre but est la détection, via l’expression émotionnelle, de la satisfaction client. Dans une première partie nous présentons les scores pouvant être obtenus sur nos données à partir de modèles se basant uniquement sur des indices acoustiques ou lexicaux. Nous montrons que pour obtenir des résultats satisfaisants une approche ne prenant en compte qu’un seul de ces types d’indices ne suffit pas. Nous proposons pour palier ce problème une étude sur la fusion d’indices de types acoustiques, lexicaux et syntaxico-sémantiques. Nous montrons que l’emploi de cette combinaison d’indices nous permet d’obtenir des gains par rapport aux modèles acoustiques même dans les cas ou nous nous basons sur une approche sans pré-traitements manuels (segmentation automatique des conversations, utilisation de transcriptions fournies par un système de reconnaissance de la parole). Dans une seconde partie nous remarquons que même si les modèles hybrides acoustiques/linguistiques nous permettent d’obtenir des gains intéressants la quantité de données utilisées dans nos modèles de détection est un problème lorsque nous testons nos méthodes sur des données nouvelles et très variées (49h issus de la base de données de conversations). Pour remédier à ce problème nous proposons une méthode d’enrichissement de notre corpus d’apprentissage. Nous sélectionnons ainsi, de manière automatique, de nouvelles données qui seront intégrées dans notre corpus d’apprentissage. Ces ajouts nous permettent de doubler la taille de notre ensemble d’apprentissage et d’obtenir des gains par rapport aux modèles de départ. Enfin, dans une dernière partie nous choisissons d’évaluées nos méthodes non plus sur des portions de dialogues comme cela est le cas dans la plupart des études, mais sur des conversations complètes. Nous utilisons pour cela les modèles issus des études précédentes (modèles issus de la fusion d’indices, des méthodes d’enrichissement automatique) et ajoutons 2 groupes d’indices supplémentaires : i) Des indices « structurels » prenant en compte des informations comme la durée de la conversation, le temps de parole de chaque type de locuteurs. ii) des indices « dialogiques » comprenant des informations comme le thème de la conversation ainsi qu’un nouveau concept que nous nommons « implication affective ». Celui-ci a pour but de modéliser l’impact de la production émotionnelle du locuteur courant sur le ou les autres participants de la conversation. Nous montrons que lorsque nous combinons l’ensemble de ces informations nous arrivons à obtenir des résultats proches de ceux d’un humain lorsqu’il s’agit de déterminer le caractère positif ou négatif d’une conversation / Automatic emotion recognition in speech is a relatively recent research subject in the field of natural language processing considering that the subject has been proposed for the first time about ten years ago. This subject is nowadays the object of much attention, not only in academia but also in industry, thank to the increased models performance and system reliability. The first studies were based on acted data and non spontaneous speech. Up until now, most experiments carried out by the research community on emotions were realized pre-segmented sequences and with a unique speaker and not on spontaneous speech with several speaker. With this methodology the models built on acted data are hardly usable on data collected in natural context The studies we present in this thesis are based on call center’s conversation with about 1620 hours of dialogs and with at least two human speakers (a commercial agent and a client) for each conversation. Our aim is the detection, via emotional expression, of the client satisfaction.In the first part of this work we present the results we obtained from models using only acoustic or linguistic features for emotion detection. We show that to obtain correct results an approach taking into account only one of these features type is not enough. To overcome this problem we propose the combination of three type of features (acoustic, lexical and semantic). We show that the use of models with features fusion allows higher score for the recognition step in all case compared to the model using only acoustic features. This gain is also obtained if we use an approach without manual pre-processing (automatic segmentation of conversation, transcriptions based on automatic speech recognition).In the second part of our study we notice that even if models based on features combination are relevant for emotion detection the amount of data we use in our training set is too small if we used it on large amount of data test. To overcome this problem we propose a new method to automatically complete training set with new data. We base this selection on linguistic and acoustic criterion. These new information are issued from 100 hours of data. These additions allow us to double the amount of data in our training set and increase emotion recognition rate compare to the non-enrich models. Finally, in the last part we choose to evaluate our method on entire conversation and not only on conversations turns as in most studies. To define the classification of a dialog we use models built on the previous steps of this works and we add two new features group:i) structural features including information like the length of the conversation, the proportion of speech for each speaker in the dialogii) dialogic features including informations like the topic of a conversation and a new concept we call “affective implication”. The aim of the affective implication is to represent the impact of the current speaker’s emotional production on the other speakers. We show that if we combined all information we can obtain results close to those of humans

L'apprentissage multi-label est un problème d'apprentissage supervisé où chaque instance peut être associée à plusieurs labels cibles simultanément. Il est omniprésent dans l'apprentissage automatique et apparaît naturellement dans de nombreuses applications du monde réel telles que la classification de documents, l'étiquetage automatique de musique et l'annotation d'images. Nous discutons d'abord pourquoi les algorithmes multi-label de l'etat-de-l'art utilisant un comité de modèle souffrent de certains inconvénients pratiques. Nous proposons ensuite une nouvelle stratégie pour construire et agréger les modèles ensemblistes multi-label basés sur k-labels. Nous analysons ensuite en profondeur l'effet de l'étape d'agrégation au sein des approches ensemblistes multi-label et étudions comment cette agrégation influece les performances de prédictive du modèle enfocntion de la nature de fonction cout à optimiser. Nous abordons ensuite le problème spécifique de la selection de variables dans le contexte multi-label en se basant sur le paradigme ensembliste. Trois méthodes de sélection de caractéristiques multi-label basées sur le paradigme des forêts aléatoires sont proposées. Ces méthodes diffèrent dans la façon dont elles considèrent la dépendance entre les labels dans le processus de sélection des varibales. Enfin, nous étendons les problèmes de classification et de sélection de variables au cadre d'apprentissage semi-supervisé. Nous proposons une nouvelle approche de sélection de variables multi-label semi-supervisée basée sur le paradigme de l'ensemble. Le modèle proposé associe des principes issues de la co-training en conjonction avec une métrique interne d'évaluation d'importnance des varaibles basée sur les out-of-bag. Testés de manière satisfaisante sur plusieurs données de référence, les approches développées dans cette thèse sont prometteuses pour une variété d'ap-plications dans l'apprentissage multi-label supervisé et semi-supervisé. Testés de manière satisfaisante sur plusieurs jeux de données de référence, les approches développées dans cette thèse affichent des résultats prometteurs pour une variété domaine d'applications de l'apprentissage multi-label supervisé et semi-supervisé / Multi-label learning is a specific supervised learning problem where each instance can be associated with multiple target labels simultaneously. Multi-label learning is ubiquitous in machine learning and arises naturally in many real-world applications such as document classification, automatic music tagging and image annotation. In this thesis, we formulate the multi-label learning as an ensemble learning problem in order to provide satisfactory solutions for both the multi-label classification and the feature selection tasks, while being consistent with respect to any type of objective loss function. We first discuss why the state-of-the art single multi-label algorithms using an effective committee of multi-label models suffer from certain practical drawbacks. We then propose a novel strategy to build and aggregate k-labelsets based committee in the context of ensemble multi-label classification. We then analyze the effect of the aggregation step within ensemble multi-label approaches in depth and investigate how this aggregation impacts the prediction performances with respect to the objective multi-label loss metric. We then address the specific problem of identifying relevant subsets of features - among potentially irrelevant and redundant features - in the multi-label context based on the ensemble paradigm. Three wrapper multi-label feature selection methods based on the Random Forest paradigm are proposed. These methods differ in the way they consider label dependence within the feature selection process. Finally, we extend the multi-label classification and feature selection problems to the semi-supervised setting and consider the situation where only few labelled instances are available. We propose a new semi-supervised multi-label feature selection approach based on the ensemble paradigm. The proposed model combines ideas from co-training and multi-label k-labelsets committee construction in tandem with an inner out-of-bag label feature importance evaluation. Satisfactorily tested on several benchmark data, the approaches developed in this thesis show promise for a variety of applications in supervised and semi-supervised multi-label learning

La reconnaissance automatique des émotions dans la parole est un sujet de recherche relativement récent dans le domaine du traitement de la parole, puisqu'il est abordé depuis une dizaine d'années environs. Ce sujet fait de nos jours l'objet d'une grande attention, non seulement dans le monde académique mais aussi dans l'industrie, grâce à l'augmentation des performances et de la fiabilité des systèmes. Les premiers travaux étaient fondés sur des donnés jouées par des acteurs, et donc non spontanées. Même aujourd'hui, la plupart des études exploitent des séquences pré-segmentées d'un locuteur unique et non une communication spontanée entre plusieurs locuteurs. Cette méthodologie rend les travaux effectués difficilement généralisables pour des informations collectées de manière naturelle.Les travaux entrepris dans cette thèse se basent sur des conversations de centre d'appels, enregistrés en grande quantité et mettant en jeu au minimum 2 locuteurs humains (un client et un agent commercial) lors de chaque dialogue. Notre but est la détection, via l'expression émotionnelle, de la satisfaction client. Dans une première partie nous présentons les scores pouvant être obtenus sur nos données à partir de modèles se basant uniquement sur des indices acoustiques ou lexicaux. Nous montrons que pour obtenir des résultats satisfaisants une approche ne prenant en compte qu'un seul de ces types d'indices ne suffit pas. Nous proposons pour palier ce problème une étude sur la fusion d'indices de types acoustiques, lexicaux et syntaxico-sémantiques. Nous montrons que l'emploi de cette combinaison d'indices nous permet d'obtenir des gains par rapport aux modèles acoustiques même dans les cas ou nous nous basons sur une approche sans pré-traitements manuels (segmentation automatique des conversations, utilisation de transcriptions fournies par un système de reconnaissance de la parole). Dans une seconde partie nous remarquons que même si les modèles hybrides acoustiques/linguistiques nous permettent d'obtenir des gains intéressants la quantité de données utilisées dans nos modèles de détection est un problème lorsque nous testons nos méthodes sur des données nouvelles et très variées (49h issus de la base de données de conversations). Pour remédier à ce problème nous proposons une méthode d'enrichissement de notre corpus d'apprentissage. Nous sélectionnons ainsi, de manière automatique, de nouvelles données qui seront intégrées dans notre corpus d'apprentissage. Ces ajouts nous permettent de doubler la taille de notre ensemble d'apprentissage et d'obtenir des gains par rapport aux modèles de départ. Enfin, dans une dernière partie nous choisissons d'évaluées nos méthodes non plus sur des portions de dialogues comme cela est le cas dans la plupart des études, mais sur des conversations complètes. Nous utilisons pour cela les modèles issus des études précédentes (modèles issus de la fusion d'indices, des méthodes d'enrichissement automatique) et ajoutons 2 groupes d'indices supplémentaires : i) Des indices " structurels " prenant en compte des informations comme la durée de la conversation, le temps de parole de chaque type de locuteurs. ii) des indices " dialogiques " comprenant des informations comme le thème de la conversation ainsi qu'un nouveau concept que nous nommons " implication affective ". Celui-ci a pour but de modéliser l'impact de la production émotionnelle du locuteur courant sur le ou les autres participants de la conversation. Nous montrons que lorsque nous combinons l'ensemble de ces informations nous arrivons à obtenir des résultats proches de ceux d'un humain lorsqu'il s'agit de déterminer le caractère positif ou négatif d'une conversation

La démocratisation de la " vidéosurveillance intelligente " nécessite le développement d'outils automatiques et temps réel d'analyse vidéo. Parmi ceux-ci, la détection de piétons joue un rôle majeur car de nombreux systèmes reposent sur cette technologie. Les approches classiques de détection de piétons utilisent la reconnaissance de formes et l'apprentissage statistique. Elles souffrent donc d'une dégradation des performances quand l'apparence des piétons ou des éléments de la scène est trop différente de celle étudiée lors de l'apprentissage. Pour y remédier, une solution appelée " contextualisation du détecteur " est étudiée lorsque la caméra est fixe. L'idée est d'enrichir le système à l'aide d'informations provenant de la scène afin de l'adapter aux situations qu'il risque de fréquemment rencontrer. Ce travail a été réalisé en deux temps. Tout d'abord, l'architecture d'un détecteur et les différents outils utiles à sa construction sont présentés dans un état de l'art. Puis la problématique de la contextualisation est abordée au travers de diverses expériences validant ou non les pistes d'amélioration envisagées. L'objectif est d'identifier toutes les briques du système pouvant bénéficier de cet apport afin de contextualiser complètement le détecteur. Pour faciliter l'exploitation d'un tel système, la contextualisation a été entièrement automatisée et s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage semi-supervisé. Une première phase consiste à collecter le maximum d'informations sur la scène. Différents oracles sont proposés afin d'extraire l'apparence des piétons et des éléments du fond pour former une base d'apprentissage dite contextualisée. La géométrie de la scène, influant sur la taille et l'orientation des piétons, peut ensuite être analysée pour définir des régions, dans lesquelles les piétons, tout comme le fond, restent visuellement proches. Dans la deuxième phase, toutes ces connaissances sont intégrées dans le détecteur. Pour chaque région, un classifieur est construit à l'aide de la base contextualisée et fonctionne indépendamment des autres. Ainsi chaque classifieur est entraîné avec des données ayant la même apparence que les piétons qu'il devra détecter. Cela simplifie le problème de l'apprentissage et augmente significativement les performances du système.

Le credit scoring est généralement considéré comme une méthode d’évaluation du niveau du risque associé à un dossier de crédit potentiel. Cette méthode implique l'utilisation de différentes techniques statistiques pour aboutir à un modèle de scoring basé sur les caractéristiques du client.Le modèle de scoring estime le risque de crédit en prévoyant la solvabilité du demandeur de crédit. Les institutions financières utilisent ce modèle pour estimer la probabilité de défaut qui va être utilisée pour affecter chaque client à la catégorie qui lui correspond le mieux: bon payeur ou mauvais payeur. Les seules données disponibles pour construire le modèle de scoring sont les dossiers acceptés dont la variable à prédire est connue. Ce modèle ne tient pas compte des demandeurs de crédit rejetés dès le départ ce qui implique qu'on ne pourra pas estimer leurs probabilités de défaut, ce qui engendre un biais de sélection causé par la non-représentativité de l'échantillon. Nous essayons dans ce travail en utilisant l'inférence des refusés de remédier à ce biais, par la réintégration des dossiers refusés dans le processus d'octroi de crédit. Nous utilisons et comparons différentes méthodes de traitement des refusés classiques et semi supervisées, nous adaptons certaines à notre problème et montrons sur un jeu de données réel, en utilisant les courbes ROC confirmé par simulation, que les méthodes semi-supervisé donnent de bons résultats qui sont meilleurs que ceux des méthodes classiques. / Credit scoring is generally considered as a method of evaluation of a risk associated with a potential loan applicant. This method involves the use of different statistical techniques to determine a scoring model. Like any statistical model, scoring model is based on historical data to help predict the creditworthiness of applicants. Financial institutions use this model to assign each applicant to the appropriate category : Good payer or Bad payer. The only data used to build the scoring model are related to the accepted applicants in which the predicted variable is known. The method has the drawback of not estimating the probability of default for refused applicants which means that the results are biased when the model is build on only the accepted data set. We try, in this work using the reject inference, to solve the problem of selection bias, by reintegrate reject applicants in the process of granting credit. We use and compare different methods of reject inference, classical methods and semi supervised methods, we adapt some of them to our problem and show, on a real dataset, using ROC curves, that the semi-supervised methods give good results and are better than classical methods. We confirmed our results by simulation.