Parler de négociation en matière pénale peut, de prime abord, semblerantinomique. Issue par tradition du modèle accusatoire de justice pénale, la logiqued’intégration du consensus dans le champ de la répression s’observe pourtant dans lesystème procédural à l’égard de procédures dont le fonctionnement est entièrementconditionné par l’aveu. Instrument au service de la répression des pratiquesanticoncurrentielles, du traitement du contentieux de masse ou de la lutte contre lacriminalité organisée, la négociation se présente aujourd’hui comme un processus dont lelégislateur ne peut plus faire l’économie. De ce constat est née la volonté d’appréhender lephénomène au moyen d’une définition qui permet d’une part, de mieux cerner l’articulationdes diverses modalités de la négociation avec les modes de réponse pénale traditionnels,d’autre part d’en apprécier les conséquences notamment au regard des principes directeursde la matière. Plaçant l’autorité de poursuite au rang d’acteur principal du système judiciaire,le processus de négociation nécessite l’élaboration d’un cadre juridique strict afin d’assurerla garantie des droits fondamentaux du justiciable. Si l’échange qui s’établit entre l’autoritéde poursuite et la personne mise en cause révèle l’existence d’un accord, l’étude dufonctionnement concret des procédures de négociation ne permet pas de conclure à laréalité d’un contrat. Illustration de la logique probatoire à l’oeuvre dans le système répressifnord-américain, le développement de la négociation doit s’inscrire dans le respect d’unéquilibre entre les impératifs d’efficacité et le respect des principes qui confèrent à la justicepénale française son identité. / One can have reservations about the idea of negotiation in criminal law. Yet, theinitiative of reaching consensus in the field of repression – an initiative that derives from thetraditional adversarial model of criminal justice – can nevertheless be observed in theprocedural system with regard to procedures the implementation of which is entirelydetermined by the confession. The negotiation has been used to curb anti-competitivepractices, to handle class action lawsuits or to fight organized crime, and has definitelybecome a key process for lawmakers to consider. This observation has led to an examinationof this phenomenon through a definition which shall help to understand, on the one hand, thearticulation of the many forms of negotiation with the standard criminal procedure, and on theother, to appraise its consequences, especially those that are in conformity with the mainguiding principles of criminal justice. By placing the prosecution at the center of the justicesystem, plea-bargaining requires a strict legal framework to protect the basic rights of peoplesubject to trial. If discussions between the prosecution and the defendant have brought tolight some sort of agreement, the study of the inner workings of the bargaining procedureshas not exposed the existence of a contract. This dissertation aims to demonstrate that thecurrent development of plea-bargaining, a process which is illustrative of the probationaryrationale of the repressive North American criminal justice system, calls for some balancebetween the imperatives of efficiency and the respect of the distinctive characteristics of theFrench justice system.

Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès important établi dans les architectures et les procédures de formation des réseaux de neurones profonds, deux facteurs ont été la clé du succès remarquable de l'apprentissage profond : la disponibilité de grandes quantités de données étiquetées et la puissance de calcul massive. Cette thèse par articles apporte plusieurs contributions à l'avancement de l'apprentissage profond, en particulier dans les problèmes avec très peu ou pas de données étiquetées, ou avec des ressources informatiques limitées. Le premier article aborde la question de la rareté des données dans les systèmes de recommandation, en apprenant les représentations distribuées des produits à partir des commentaires d'évaluation de produits en langage naturel. Plus précisément, nous proposons un cadre d'apprentissage multitâches dans lequel nous utilisons des méthodes basées sur les réseaux de neurones pour apprendre les représentations de produits à partir de textes de critiques de produits et de données d'évaluation. Nous démontrons que la méthode proposée peut améliorer la généralisation dans les systèmes de recommandation et atteindre une performance de pointe sur l'ensemble de données Amazon Reviews. Le deuxième article s'attaque aux défis computationnels qui existent dans l'entraînement des réseaux de neurones profonds à grande échelle. Nous proposons une nouvelle architecture de réseaux de neurones conditionnels permettant d'attribuer la capacité du réseau de façon adaptative, et donc des calculs, dans les différentes régions des entrées. Nous démontrons l'efficacité de notre modèle sur les tâches de reconnaissance visuelle où les objets d'intérêt sont localisés à la couche d'entrée, tout en maintenant une surcharge de calcul beaucoup plus faible que les architectures standards des réseaux de neurones. Le troisième article contribue au domaine de l'apprentissage non supervisé, avec l'aide du paradigme des réseaux antagoniste génératifs. Nous introduisons un cadre fléxible pour l'entraînement des réseaux antagonistes génératifs, qui non seulement assure que le générateur estime la véritable distribution des données, mais permet également au discriminateur de conserver l'information sur la densité des données à l'optimum global. Nous validons notre cadre empiriquement en montrant que le discriminateur est capable de récupérer l'énergie de la distribution des données et d'obtenir une qualité d'échantillons à la fine pointe de la technologie. Enfin, dans le quatrième article, nous nous attaquons au problème de l'apprentissage non supervisé à travers différents domaines. Nous proposons un modèle qui permet d'apprendre des transformations plusieurs à plusieurs à travers deux domaines, et ce, à partir des données non appariées. Nous validons notre approche sur plusieurs ensembles de données se rapportant à l'imagerie, et nous montrons que notre méthode peut être appliquée efficacement dans des situations d'apprentissage semi-supervisé. / Deep neural networks are the cornerstone of state-of-the-art systems for a wide range of tasks, including object recognition, language modelling and machine translation. In the last decade, research in the field of deep learning has led to numerous key advances in designing novel architectures and training algorithms for neural networks. However, most success stories in deep learning heavily relied on two main factors: the availability of large amounts of labelled data and massive computational resources. This thesis by articles makes several contributions to advancing deep learning, specifically in problems with limited or no labelled data, or with constrained computational resources. The first article addresses sparsity of labelled data that emerges in the application field of recommender systems. We propose a multi-task learning framework that leverages natural language reviews in improving recommendation. Specifically, we apply neural-network-based methods for learning representations of products from review text, while learning from rating data. We demonstrate that the proposed method can achieve state-of-the-art performance on the Amazon Reviews dataset. The second article tackles computational challenges in training large-scale deep neural networks. We propose a conditional computation network architecture which can adaptively assign its capacity, and hence computations, across different regions of the input. We demonstrate the effectiveness of our model on visual recognition tasks where objects are spatially localized within the input, while maintaining much lower computational overhead than standard network architectures. The third article contributes to the domain of unsupervised learning with the generative adversarial networks paradigm. We introduce a flexible adversarial training framework, in which not only the generator converges to the true data distribution, but also the discriminator recovers the relative density of the data at the optimum. We validate our framework empirically by showing that the discriminator is able to accurately estimate the true energy of data while obtaining state-of-the-art quality of samples. Finally, in the fourth article, we address the problem of unsupervised domain translation. We propose a model which can learn flexible, many-to-many mappings across domains from unpaired data. We validate our approach on several image datasets, and we show that it can be effectively applied in semi-supervised learning settings.