Les travaux exposés dans cette thèse sont de natures multiples mais visent tous à une meilleure compréhension du geste de saisie chez l'homme, que ce soit d'un point de vue comportemental, cinématique ou de contrôle. Lorsqu'il doit saisir un objet, l'homme s'appuie sur une structure de contrôle multi-niveaux ainsi que son expérience, ce qui lui permet d'estimer les mouvements à effectuer de manière très efficace avant même d'avoir commencé à bouger. Nous pensons que ce mode de commande peut apporter une solution innovante au double problème de l'atteinte et de la saisie par une main artificielle. Nous avons donc développé une architecture de commande distribuée reproduisant en partie ces mécanismes et capable de contrôler ce genre d'artefacts de manière efficace, déclinée en plusieurs versions en fonction du niveau de contrôle souhaité. Elle est constituée d'un ensemble d'unités d'appariement s'inspirant des structures présentes dans le Système Nerveux Central : chacune a en charge une partie du problème global à résoudre, elles intègrent des informations en provenance de la consigne et/ou d'autres unités à travers des échanges parfois redondants, et elles s'appuient sur un algorithme d'apprentissage supervisé. Afin de mieux comprendre les principes qui sous-tendent le mouvement humain nous nous sommes aussi intéressés à la modélisation de la main et du geste de saisie, que ce soit à travers un protocole d'expérimentation chez l'homme ou l'analyse de données médicales et vidéos chez le singe / Works presented in this thesis are of multiple kinds but all aim at a better understanding of the human grasping movements, may it be from a behavioural, kinematics or control point of view. When one wants to grasp an object he relies on a multilayer control structure and its personal experience, the two of which allow him to estimate the appropriate move in a very efficient way, even before he actually started to move. We think that this type of command can bring forth an innovative solution to the double reach and grasp problem that face an artificial hand. We developed a distributed command architecture that reproduce in part these mechanisms and is able to control this type of artefacts in an efficient way, several versions of which were implemented regarding the desired control level. It consists of a group of matching units that takes inspiration in the Central Nervous System: each of them is in charge of a part of the global problem to be solved; they integrate data from the system inputs and/or from other units in partly redundant ways; and they rely on a supervised learning algorithm. In order to better understand the underlying principles of human movement we also took interest in hand and grasping movement models, may it be through an experimental protocol on human or monkey medical and video data analysis

Analyse probabiliste est l'un des domaines de recherche les plus attractives en langage naturel En traitement. Analyseurs probabilistes succès actuels nécessitent de grandes treebanks qui Il est difficile, prend du temps et coûteux à produire. Par conséquent, nous avons concentré notre l'attention sur des approches moins supervisés. Nous avons proposé deux catégories de solution: l'apprentissage actif et l'algorithme semi-supervisé. Stratégies d'apprentissage actives permettent de sélectionner les échantillons les plus informatives pour annotation. La plupart des stratégies d'apprentissage actives existantes pour l'analyse reposent sur la sélection phrases incertaines pour l'annotation. Nous montrons dans notre recherche, sur quatre différents langues (français, anglais, persan, arabe), que la sélection des phrases complètes ne sont pas une solution optimale et de proposer un moyen de sélectionner uniquement les sous-parties de phrases. Comme nos expériences ont montré, certaines parties des phrases ne contiennent aucune utiles information pour la formation d'un analyseur, et en se concentrant sur les sous-parties incertains des phrases est une solution plus efficace dans l'apprentissage actif. / Probabilistic parsing is one of the most attractive research areas in natural language processing. Current successful probabilistic parsers require large treebanks which are difficult, time consuming, and expensive to produce. Therefore, we focused our attention on less-supervised approaches. We suggested two categories of solution: active learning and semi-supervised algorithm. Active learning strategies allow one to select the most informative samples for annotation. Most existing active learning strategies for parsing rely on selecting uncertain sentences for annotation. We show in our research, on four different languages (French, English, Persian, and Arabic), that selecting full sentences is not an optimal solution and propose a way to select only subparts of sentences. As our experiments have shown, some parts of the sentences do not contain any useful information for training a parser, and focusing on uncertain subparts of the sentences is a more effective solution in active learning.

Comprendre comment l’expression des gènes est régulée spécifiquement dans chaque tissu et de manière dynamique au cours du temps demeure une étape centrale de notre compréhension de l’organogénèse. L’identification des éléments cis-régulateurs de la transcription de manière tissu-spécifique peut permettre de comprendre les règles logiques d’organisation du réseau de gènes régulateur et aussi d’identifier de nouveaux acteurs (facteurs de transcription notamment). L’analyse de marques de chromatine (H3K27ac et H3K4me3) spécifiquement dans les cardioblastes (104 cellules) au cours de la différentiation a permis l’identification en masse de régions cis-régulatrices de la transcription. Via une approche d’apprentissage, de nouvelles régions régulatrices spécifiques des cardiomyocytes ainsi que 2 nouveaux facteurs de transcription (bagpipe, hamlet) ont été identifiées. L’alignement multiple des régions régulatrices suggère que les régions associées à H3K27ac dans les cellules cardiaques durant ces étapes de l’organogénèse partagent une séquence consensus. Ces nouveaux éléments régulateurs viennent compléter le réseau de gène régulateur au cours des étapes tardives de la cardiogénèse. / Understanding how gene expression is spatio-temporally regulated remains a crucial step in our understanding of organogenesis. Identification of transciptional cis-regulatory elements in a tissu-specific manner could allow to understand logical rules leading regulatory network organisation and to identify new actors (in particular transcription factors). Analysis of chromatin marks (H3K27ac and H3K4me3) specifically in cardiac cells (104 cells) during differentiation allowed the identification of transcriptional cis-regulatory regions. Via a machine learning approach, new cardiac specific regulatory regions and two transcription factors (bagpipe and hamlet) have been identified. Multiple sequence alignment of regulatory regions suggests that regions associated to H3K27ac in cardiac cells during these steps of organogenesis share a consensus sequence. These new regulatory elements integrate and complete the gene regulatory network underlying late steps of cardiogenesis.

En apprentissage supervisé, obtenir les réels labels pour un ensemble de données peut être très fastidieux et long. Aujourd'hui, les récentes avancées d'Internet ont permis le développement de services d'annotations en ligne, faisant appel au crowdsourcing pour collecter facilement des labels. Néanmoins, le principal inconvénient de ces services réside dans le fait que les annotateurs peuvent avoir des niveaux d'expertise très hétérogènes. De telles données ne sont alors pas forcément fiables. Par conséquent, la gestion de l'incertitude des annotateurs est un élément clé pour l'apprentissage à partir de multiples annotateurs non experts. Dans cette thèse, nous proposons des algorithmes probabilistes qui traitent l'incertitude des annotateurs et la qualité des données durant la phase d'apprentissage. Trois modèles sont proposés: IGNORE permet de classer de nouvelles instances tout en évaluant les annotateurs en terme de performance d'annotation qui dépend de leur incertitude. X-IGNORE intègre la qualité des données en plus de l'incertitude des juges. En effet, X-IGNORE suppose que la performance des annotateurs dépend non seulement de leur incertitude mais aussi de la qualité des données qu'ils annotent. Enfin, ExpertS répond au problème de sélection d'annotateurs durant l'apprentissage. ExpertS élimine les annotateurs les moins performants, et se base ainsi uniquement sur les labels des bons annotateurs (experts) lors de l'étape d'apprentissage. De nombreuses expérimentations effectuées sur des données synthétiques et réelles montrent la performance et la stabilité de nos modèles par rapport à différents algorithmes de la littérature. / In supervised learning tasks, obtaining the ground truth label for each instance of the training dataset can be difficult, time-consuming and/or expensive. With the advent of infrastructures such as the Internet, an increasing number of web services propose crowdsourcing as a way to collect a large enough set of labels from internet users. The use of these services provides an exceptional facility to collect labels from anonymous annotators, and thus, it considerably simplifies the process of building labels datasets. Nonetheless, the main drawback of crowdsourcing services is their lack of control over the annotators and their inability to verify and control the accuracy of the labels and the level of expertise for each labeler. Hence, managing the annotators' uncertainty is a clue for learning from imperfect annotations. This thesis provides three algorithms when learning from multiple uncertain annotators. IGNORE generates a classifier that predict the label of a new instance and evaluate the performance of each annotator according to their level of uncertainty. X-Ignore, considers that the performance of the annotators both depends on their uncertainty and on the quality of the initial dataset to be annotated. Finally, ExpertS deals with the problem of annotators' selection when generating the classifier. It identifies experts annotators, and learn the classifier based only on their labels. We conducted in this thesis a large set of experiments in order to evaluate our models, both using experimental and real world medical data. The results prove the performance and accuracy of our models compared to previous state of the art solutions in this context.

Le but de l’apprentissage supervisé est d’inférer des relations entre un phénomène que l’on souhaite prédire et des variables « explicatives ». À cette fin, on dispose d’observations de multiples réalisations du phénomène, à partir desquelles on propose une règle de prédiction. L’émergence récente de sources de données à très grande échelle, tant par le nombre d’observations effectuées (en analyse d’image, par exemple) que par le grand nombre de variables explicatives (en génétique), a fait émerger deux difficultés : d’une part, il devient difficile d’éviter l’écueil du sur-apprentissage lorsque le nombre de variables explicatives est très supérieur au nombre d’observations; d’autre part, l’aspect algorithmique devient déterminant, car la seule résolution d’un système linéaire dans les espaces en jeupeut devenir une difficulté majeure. Des algorithmes issus des méthodes d’approximation stochastique proposent uneréponse simultanée à ces deux difficultés : l’utilisation d’une méthode stochastique réduit drastiquement le coût algorithmique, sans dégrader la qualité de la règle de prédiction proposée, en évitant naturellement le sur-apprentissage. En particulier, le cœur de cette thèse portera sur les méthodes de gradient stochastique. Les très populaires méthodes paramétriques proposent comme prédictions des fonctions linéaires d’un ensemble choisi de variables explicatives. Cependant, ces méthodes aboutissent souvent à une approximation imprécise de la structure statistique sous-jacente. Dans le cadre non-paramétrique, qui est un des thèmes centraux de cette thèse, la restriction aux prédicteurs linéaires est levée. La classe de fonctions dans laquelle le prédicteur est construit dépend elle-même des observations. En pratique, les méthodes non-paramétriques sont cruciales pour diverses applications, en particulier pour l’analyse de données non vectorielles, qui peuvent être associées à un vecteur dans un espace fonctionnel via l’utilisation d’un noyau défini positif. Cela autorise l’utilisation d’algorithmes associés à des données vectorielles, mais exige une compréhension de ces algorithmes dans l’espace non-paramétrique associé : l’espace à noyau reproduisant. Par ailleurs, l’analyse de l’estimation non-paramétrique fournit également un éclairage révélateur sur le cadre paramétrique, lorsque le nombre de prédicteurs surpasse largement le nombre d’observations. La première contribution de cette thèse consiste en une analyse détaillée de l’approximation stochastique dans le cadre non-paramétrique, en particulier dans le cadre des espaces à noyaux reproduisants. Cette analyse permet d’obtenir des taux de convergence optimaux pour l’algorithme de descente de gradient stochastique moyennée. L’analyse proposée s’applique à de nombreux cadres, et une attention particulière est portée à l’utilisation d’hypothèses minimales, ainsi qu’à l’étude des cadres où le nombre d’observations est connu à l’avance, ou peut évoluer. La seconde contribution est de proposer un algorithme, basé sur un principe d’accélération, qui converge à une vitesse optimale, tant du point de vue de l’optimisation que du point de vue statistique. Cela permet, dans le cadre non-paramétrique, d’améliorer la convergence jusqu’au taux optimal, dans certains régimes pour lesquels le premier algorithme analysé restait sous-optimal. Enfin, la troisième contribution de la thèse consiste en l’extension du cadre étudié au delà de la perte des moindres carrés : l’algorithme de descente de gradient stochastiqueest analysé comme une chaine de Markov. Cette approche résulte en une interprétation intuitive, et souligne les différences entre le cadre quadratique et le cadre général. Une méthode simple permettant d’améliorer substantiellement la convergence est également proposée. / The goal of supervised machine learning is to infer relationships between a phenomenon one seeks to predict and “explanatory” variables. To that end, multiple occurrences of the phenomenon are observed, from which a prediction rule is constructed. The last two decades have witnessed the apparition of very large data-sets, both in terms of the number of observations (e.g., in image analysis) and in terms of the number of explanatory variables (e.g., in genetics). This has raised two challenges: first, avoiding the pitfall of over-fitting, especially when the number of explanatory variables is much higher than the number of observations; and second, dealing with the computational constraints, such as when the mere resolution of a linear system becomes a difficulty of its own. Algorithms that take their roots in stochastic approximation methods tackle both of these difficulties simultaneously: these stochastic methods dramatically reduce the computational cost, without degrading the quality of the proposed prediction rule, and they can naturally avoid over-fitting. As a consequence, the core of this thesis will be the study of stochastic gradient methods. The popular parametric methods give predictors which are linear functions of a set ofexplanatory variables. However, they often result in an imprecise approximation of the underlying statistical structure. In the non-parametric setting, which is paramount in this thesis, this restriction is lifted. The class of functions from which the predictor is proposed depends on the observations. In practice, these methods have multiple purposes, and are essential for learning with non-vectorial data, which can be mapped onto a vector in a functional space using a positive definite kernel. This allows to use algorithms designed for vectorial data, but requires the analysis to be made in the non-parametric associated space: the reproducing kernel Hilbert space. Moreover, the analysis of non-parametric regression also sheds some light on the parametric setting when the number of predictors is much larger than the number of observations. The first contribution of this thesis is to provide a detailed analysis of stochastic approximation in the non-parametric setting, precisely in reproducing kernel Hilbert spaces. This analysis proves optimal convergence rates for the averaged stochastic gradient descent algorithm. As we take special care in using minimal assumptions, it applies to numerous situations, and covers both the settings in which the number of observations is known a priori, and situations in which the learning algorithm works in an on-line fashion. The second contribution is an algorithm based on acceleration, which converges at optimal speed, both from the optimization point of view and from the statistical one. In the non-parametric setting, this can improve the convergence rate up to optimality, even inparticular regimes for which the first algorithm remains sub-optimal. Finally, the third contribution of the thesis consists in an extension of the framework beyond the least-square loss. The stochastic gradient descent algorithm is analyzed as a Markov chain. This point of view leads to an intuitive and insightful interpretation, that outlines the differences between the quadratic setting and the more general setting. A simple method resulting in provable improvements in the convergence is then proposed.

L’objectif de cette thèse est de faciliter l’utilisation de l’apprentissage supervisé dans les systèmes de détection pour renforcer la détection. Dans ce but, nous considérons toute la chaîne de traitement de l’apprentissage supervisé (annotation, extraction d’attributs, apprentissage, et évaluation) en impliquant les experts en sécurité. Tout d’abord, nous donnons des conseils méthodologiques pour les aider à construire des modèles de détection supervisés qui répondent à leurs contraintes opérationnelles. De plus, nous concevons et nous implémentons DIADEM, un outil de visualisation interactif qui aide les experts en sécurité à appliquer la méthodologie présentée. DIADEM s’occupe des rouages de l’apprentissage supervisé pour laisser les experts en sécurité se concentrer principalement sur la détection. Par ailleurs, nous proposons une solution pour réduire le coût des projets d’annotations en sécurité informatique. Nous concevons et implémentons un système d’apprentissage actif complet, ILAB, adapté aux besoins des experts en sécurité. Nos expériences utilisateur montrent qu’ils peuvent annoter un jeu de données avec une charge de travail réduite grâce à ILAB. Enfin, nous considérons la génération automatique d’attributs pour faciliter l’utilisation de l’apprentissage supervisé dans les systèmes de détection. Nous définissons les contraintes que de telles méthodes doivent remplir pour être utilisées dans le cadre de la détection de menaces. Nous comparons trois méthodes de l’état de l’art en suivant ces critères, et nous mettons en avant des pistes de recherche pour mieux adapter ces techniques aux besoins des experts en sécurité. / The overall objective of this thesis is to foster the deployment of supervised learning in detection systems to strengthen detection. To that end, we consider the whole machine learning pipeline (data annotation, feature extraction, training, and evaluation) with security experts as its core since it is crucial to pursue real-world impact. First, we provide methodological guidance to help security experts build supervised detection models that suit their operational constraints. Moreover, we design and implement DIADEM, an interactive visualization tool that helps security experts apply the methodology set out. DIADEM deals with the machine learning machinery to let security experts focus mainly on detection. Besides, we propose a solution to effectively reduce the labeling cost in computer security annotation projects. We design and implement an end-to-end active learning system, ILAB, tailored to security experts needs. Our user experiments on a real-world annotation project demonstrate that they can annotate a dataset with a low workload thanks to ILAB. Finally, we consider automatic feature generation as a means to ease, and thus foster, the use of machine learning in detection systems. We define the constraints that such methods should meet to be effective in building detection models. We compare three state-of-the-art methods based on these criteria, and we point out some avenues of research to better tailor automatic feature generation to computer security experts needs.

Le défi du BigData entraîne un besoin pour les algorithmes d'apprentissage automatisé de s'adapter aux données de grande dimension et de devenir plus efficace. Récemment, une nouvelle direction de recherche est apparue qui consiste à analyser les méthodes d’apprentissage dans le régime moderne où le nombre n et la dimension p des données sont grands et du même ordre. Par rapport au régime conventionnel où n>>p, le régime avec n,p sont grands et comparables est particulièrement intéressant, car les performances d’apprentissage dans ce régime restent sensibles à l’ajustement des hyperparamètres, ouvrant ainsi une voie à la compréhension et à l’amélioration des techniques d’apprentissage pour ces données de grande dimension.L'approche technique de cette thèse s'appuie sur des outils avancés de statistiques de grande dimension, nous permettant de mener des analyses allant au-delà de l'état de l’art. La première partie de la thèse est consacrée à l'étude de l'apprentissage semi-supervisé sur des grandes données. Motivés par nos résultats théoriques, nous proposons une alternative supérieure à la méthode semi-supervisée de régularisation laplacienne. Les méthodes avec solutions implicites, comme les SVMs et la régression logistique, sont ensuite étudiées sous des modèles de mélanges réalistes, fournissant des détails exhaustifs sur le mécanisme d'apprentissage. Plusieurs conséquences importantes sont ainsi révélées, dont certaines sont même en contradiction avec la croyance commune. / The BigData challenge induces a need for machine learning algorithms to evolve towards large dimensional and more efficient learning engines. Recently, a new direction of research has emerged that consists in analyzing learning methods in the modern regime where the number n and the dimension p of data samples are commensurately large. Compared to the conventional regime where n>>p, the regime with large and comparable n,p is particularly interesting as the learning performance in this regime remains sensitive to the tuning of hyperparameters, thus opening a path into the understanding and improvement of learning techniques for large dimensional datasets.The technical approach employed in this thesis draws on several advanced tools of high dimensional statistics, allowing us to conduct more elaborate analyses beyond the state of the art. The first part of this dissertation is devoted to the study of semi-supervised learning on high dimensional data. Motivated by our theoretical findings, we propose a superior alternative to the standard semi-supervised method of Laplacian regularization. The methods involving implicit optimizations, such as SVMs and logistic regression, are next investigated under realistic mixture models, providing exhaustive details on the learning mechanism. Several important consequences are thus revealed, some of which are even in contradiction with common belief.

Dans le secteur médical tout particulièrement, la qualité du geste est primordiale et les professionnels doivent être formés par la pratique pour acquérir un niveau de compétences compatible avec l'exercice de leur métier. Depuis une dizaine d'année, les simulateurs informatiques aident les apprenants dans de nombreux apprentissages mais ils doivent encore être associés à des travaux pratiques sur mannequins, animaux ou cadavres, qui pourtant n'offrent pas toujours suffisamment de réalisme par rapport aux vrais patients, et sont coûteux à l'usage. Aussi, leur formation s'achève généralement sur de vrais patients, ce qui présente des risques. Les simulateurs haptiques (fournissant une sensation d'effort) deviennent aujourd'hui une solution plus appropriée car ils peuvent reproduire des efforts résistant réalistes et proposer une infinité de cas d'étude pré-enregistrés. Cependant, apprendre seul sur un simulateur n'est pas toujours aussi efficace qu'un apprentissage "à quatre mains" (celles de l'instructeur et de l'apprenant manipulant les mêmes outils en coopération). Cette étude propose donc un système haptique de formation pratique à deux utilisateurs : l'instructeur et l'apprenant, interagissant chacun à travers leur propre interface haptique. Ils collaborent ainsi, avec des outils et un environnement de travail soit réels (l'outil est manipulé par un robot) soit virtuels. Une approche énergétique, faisant appel notamment à la modélisation par port-Hamiltonien, a été utilisée pour garantir la stabilité et la robustesse du système. Une étude comparative (en simulation) avec deux autres systèmes haptiques multi utilisateurs a montré l'intérêt de ce nouveau système pour la formation pratique. Il a été développé et validé expérimentalement sur des interfaces à un seul degré de liberté. Son extension à six degrés de liberté est facilitée par les choix de modélisation. Afin de pouvoir utiliser le système quand les deux protagonistes sont éloignés, cette étude propose des pistes d'amélioration qui ne sont pas encore optimisées. / More particularly in the medical field, gesture quality is primordial. Professionals have to follow hands-on trainings to acquire a sufficient level of skills in the call of duty. For a decade, computer based simulators have helped the learners in numerous learnings, but these simulations still have to be associated with hands-on trainings on manikins, animals or cadavers, even if they do not always provide a sufficient level of realism and they are costly in the long term. Therefore, their training period has to finish on real patients, which is risky. Haptic simulators (furnishing an effort feeling) are becoming a more appropriated solution as they can reproduce realist efforts applied by organs onto the tools and they can provide countless prerecorded use cases. However, learning alone on a simulator is not always efficient compared to a fellowship training (or supervised training) where the instructor and the trainee manipulate together the same tools. Thus, this study introduces an haptic system for supervised hands-on training: the instructor and the trainee interoperate through their own haptic interface. They collaborate either with a real tool dived into a real environment (the tool is handled by a robotic arm), or with a virtual tool/environment. An energetic approach, using in particular the port-Hamiltonian modeling, has been used to ensure the stability and the robustness of the system. This system has been designed and validated experimentally on a one degree of freedom haptic interface. A comparative study with two other dual-user haptic systems (in simulation) showed the interest of this new architecture for hands-on training. In order to use this system when both users are away from each other, this study proposes some enhancements to cope with constant communication time delays, but they are not optimized yet.

La radiomique propose de combiner des caractéristiques images avec celles issues de la clinique, de la génomique, de la protéomique, etc . . .afin de mettre en place une médecine personnalisée dans la prise en charge du cancer. L’objectif est d’anticiper, à partir d’un examen initial, les chances de survie du patient ou la probabilité de la maladie de répondre à un traitement. En médecine, des méthodes statistiques classiques sont généralement utilisées comme l’analyse de Mann-Whitney pour les études prédictives et l’analyse des courbes de survie de Kaplan-Meier pour les études pronostiques. Cependant, l’augmentation du nombre de caractéristiques étudiées pose des problèmes pour l’utilisation de ces statistiques. C’est pour cela que nous nous sommes orientés vers l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique et des méthodes de sélectionde caractéristiques. Ces méthodes sont résistantes aux grandes dimensions, ainsi qu’aux relations non-linéaires entre caractéristiques. Nous avons proposé 2 méthodes de sélection des caractéristiques basées sur la méthode d’apprentissage automatique des forêts aléatoires. Nos méthodes ont permis la sélection de sous-ensembles de caractéristiques prédictives et pronostiques sur 2 bases de données (cancer de l’oesophage et du poumon). Nos algorithmes ont montré les meilleures performances de classification comparées aux méthodes statistiques classiques et aux autres méthodes de sélection des caractéristiques étudiées. / Radiomics proposes to combine image features with those extracted from other modalities (clinical, genomic, proteomic) to set up a personalized medicine in the management of cancer. From an initial exam, the objective is to anticipate the survival rate of the patient or the treatment response probability. In medicine, classical statistical methods are generally used, such as theMann-Whitney analysis for predictive studies and analysis of Kaplan-Meier survival curves for prognostic studies. Thus, the increasing number of studied features limits the use of these statistics. We have focused our works on machine learning algorithms and features selection methods. These methods are resistant to large dimensions as well as non-linear relations between features. We proposed two features selection strategy based on random forests. Our methods allowed the selection of subsets of predictive and prognostic features on 2 databases (oesophagus and lung cancers). Our algorithms showed the best classification performances compared to classical statistical methods and other features selection strategies studied.

Les Interfaces Cerveau-Machine (ICM) ont été appliquées avec succès aussi bien dans le domaine clinique que pour l'amélioration de la vie quotidienne de patients avec des handicaps. En tant que composante essentielle, le module de traitement du signal détermine nettement la performance d'un système ICM. Nous nous consacrons à améliorer les stratégies de traitement du signal du point de vue de l'apprentissage de la machine. Tout d'abord, nous avons développé un algorithme basé sur les SVM transductifs couplés aux noyaux multiples afin d'intégrer différentes vues des données (vue statistique ou vue géométrique) dans le processus d'apprentissage. Deuxièmement, nous avons proposé une version enligne de l'apprentissage multi-noyaux dans le cas supervisé. Les résultats expérimentaux montrent de meilleures performances par rapport aux approches classiques. De plus, l'algorithme proposé permet de sélectionner automatiquement les canaux de signaux EEG utiles grâce à l'apprentissage multi-noyaux.Dans la dernière partie, nous nous sommes attaqués à l'amélioration du module de traitement du signal au-delà des algorithmes d'apprentissage automatique eux-mêmes. En analysant les données ICM hors-ligne, nous avons d'abord confirmé qu'un modèle de classification simple peut également obtenir des performances satisfaisantes en effectuant une sélection de caractéristiques (et/ou de canaux). Nous avons ensuite conçu un système émotionnel ICM par en tenant compte de l'état émotionnel de l'utilisateur. Sur la base des données de l'EEG obtenus avec différents états émotionnels, c'est-à -dire, positives, négatives et neutres émotions, nous avons finalement prouvé que l'émotion affectait les performances ICM en utilisant des tests statistiques. Cette partie de la thèse propose des bases pour réaliser des ICM plus adaptées aux utilisateurs. / Brain-computer Interface (BCI) has achieved numerous successful applications in both clinicaldomain and daily life amelioration. As an essential component, signal processing determines markedly the performance of a BCI system. In this thesis, we dedicate to improve the signal processing strategy from perspective of machine learning strategy. Firstly, we proposed TSVM-MKL to explore the inputs from multiple views, namely, from statistical view and geometrical view; Secondly, we proposed an online MKL to reduce the computational burden involved in most MKL algorithm. The proposed algorithms achieve a better classifcation performance compared with the classical signal kernel machines, and realize an automatical channel selection due to the advantages of MKL algorithm. In the last part, we attempt to improve the signal processing beyond the machine learning algorithms themselves. We first confirmed that simple classifier model can also achieve satisfying performance by careful feature (and/or channel) selection in off-line BCI data analysis. We then implement another approach to improve the BCI signal processing by taking account for the user's emotional state during the signal acquisition procedure. Based on the reliable EEG data obtained from different emotional states, namely, positive, negative and neutral emotions, we perform strict evaluation using statistical tests to confirm that the emotion does affect BCI performance. This part of work provides important basis for realizing user-friendly BCIs.