Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2010-2011 / L’objet principale de cette thèse est l’étude théorique et la conception d’algorithmes d’apprentissage concevant des classificateurs par vote de majorité. En particulier, nous présentons un théorème PAC-Bayes s’appliquant pour borner, entre autres, la variance de la perte de Gibbs (en plus de son espérance). Nous déduisons de ce théorème une borne du risque du vote de majorité plus serrée que la fameuse borne basée sur le risque de Gibbs. Nous présentons également un théorème permettant de borner le risque associé à des fonctions de perte générale. À partir de ce théorème, nous concevons des algorithmes d’apprentissage construisant des classificateurs par vote de majorité pondérés par une distribution minimisant une borne sur les risques associés aux fonctions de perte linéaire, quadratique, exponentielle, ainsi qu’à la fonction de perte du classificateur de Gibbs à piges multiples. Certains de ces algorithmes se comparent favorablement avec AdaBoost. / The main purpose of this thesis is the theoretical study and the design of learning algorithms returning majority-vote classifiers. In particular, we present a PAC-Bayes theorem allowing us to bound the variance of the Gibbs’ loss (not only its expectation). We deduce from this theorem a bound on the risk of a majority vote tighter than the famous bound based on the Gibbs’ risk. We also present a theorem that allows to bound the risk associated with general loss functions. From this theorem, we design learning algorithms building weighted majority vote classifiers minimizing a bound on the risk associated with the following loss functions : linear, quadratic and exponential. Also, we present algorithms based on the randomized majority vote. Some of these algorithms compare favorably with AdaBoost.

Les problèmes de satisfaction de contraintes sont parmi les problèmes fréquents qu'on trouve dans des domaines variés tels que la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. Dans un problème de satisfaction de contraintes, on cherche à assigner aux variables des valeurs de telle sorte que toutes les contraintes fournies en entrée soient satisfaites. Chaque contrainte est une paire contenant un tuple de variables et une relation définissant les combinaisons de valeurs autorisées pour ce tuple. Ce problème est NP-complet, donc il est important d'identifier des cas particuliers résolubles en temps polynomial. Dans ce travail, on s'intéresse à une approche dite algébrique pour découvrir des classes de problèmes de satisfaction de contraintes traitables efficacement. On se base sur le résultat prouvé par Dalmau "en 2006" qui donne un algorithme polynomial pour une classe assez vaste de problèmes. On analyse et implémente un cas particulier de cet algorithme qui permet de résoudre des instances de 2-SAT. Cette implementation nous aidera à faire des expérimentations et à en apprendre plus sur la nature de l'algorithme de Dalmau et son comportement en pratique.

Cette thèse porte sur les problèmes de prise de décisions séquentielles sous incertitudes dans un système mono ou multi-agents. Les processus décisionnels de Markov offrent un modèle mathématique permettant à la fois de formaliser et de résoudre de tels problèmes. Il existe de multiple travaux proposant des techniques efficaces pour la résolution des processus décisionnels de Markov. Néanmoins, trois facteurs, dits malédictions, limitent grandement le passage à l'échelle de ces techniques. Le premier facteur, la malédiction de la dimension, est le plus connu. Il lie la complexité des algorithmes au nombre d'états du système dont la croissance est exponentielle en fonction des attributs des états. Le second facteur, la malédiction de l'historique, a été identifié plus récemment. Il lie la complexité des algorithmes à la dimension exponentielle de l'espace des historiques à prendre en compte afin de résoudre le problème. Enfin, le dernier facteur, là malédiction de la distributivité, est identifié dans cette thèse. Il lie la complexité des algorithmes à la contrainte du contrôle distribué d'un système, résultant sur une complexité doublement exponentielle. À travers nos contributions, nous proposons une réponse à chacune des trois malédictions. Nous atténuons à la fois la malédiction de la dimension et la malédiction de l'historique en exploitant les dépendances causales soit entre états soit entre historiques. Suivant cette idée, nous proposons une famille d'algorithmes exacts et approximatifs, nommée programmation dynamique topologique, visant à résoudre les processus décisionnels de Markov complètement ou partiellement observables. Ces algorithmes permettent de réduire considérablement le nombre de mises à jour d'un état ou d'un historique. Ainsi, lorsque les problèmes sont munis d'une structure topologique, la programmation dynamique topologique offre une solution efficace. Pour pallier aux effets de la malédiction de la distributivité, nous avons proposé d'étendre la planification centralisée au cadre du contrôle distribué. Nous proposons une analyse formelle des problèmes de contrôle distribué des processus décisionnels de Markov sous le regard de la planification centralisée. De cette analyse, de nombreux algorithmes de planification centralisée ont vu le jour. Parmi eux, figure point-based incremental pruning (PBIP), l'algorithme approximatif pour la résolution des processus de Markov décentralisés, le plus efficace à ce jour.

Un des défis de la radiothérapie externe est d’adapter la planification de traitement à l’anatomie du patient tout au long de son traitement. Il est possible de faire de la thérapie adaptative grâce à l’imagerie de repositionnement en utilisant des algorithmes de recalage d’image. Les contours et la planification peuvent être conformes à l’anatomie du jour des patients au moment de leur fraction quotidienne. Il faut s’assurer préalablement de l’efficacité et la constance de ces algorithmes. Il est plus simple d’isoler des déformations spécifiques avec un fantôme anthropomorphique tridimensionnel que sur des images de patients. Le fantôme construit dans cette étude a permis de construire une banque d’images montrant 7 déformations différentes en intra et intermodalité Cette étude montre l’utilité du fantôme dans la validation et ainsi que l’efficacité de deux algorithmes de recalage d’image. Cette validation permet de cerner les lacunes de cette technologie pour éventuellement l’utiliser en clinique.

Ce mémoire présente une nouvelle méthode d'analyse des courbes de voltampérométrie cyclique. Cette méthode utilise deux algorithmes distincts afin de permettre la caractérisation automatique et précise des pics gaussiens d'oxydoréduction qui sont liés à la concentration des molécules en solution. En premier lieu, des améliorations significatives sont apportées à un algorithme de suppression de la courbe de fond qui fonctionne par approximation polynomiale itérative. Avec les améliorations proposées, l'algorithme isole les pics d'oxydoréduction à partir des mesures de voltampérométrie cyclique automatiquement. La variation de l'amplitude des pics en fonction de la concentration est alors mieux conservée et les erreurs d'estimation sont diminuées par rapport à l'algorithme initial. Ensuite, le développement d'un algorithme qui permet de caractériser des pics gaussiens basé sur l'algorithme de deuxième ordre MUSIC est présenté. Cet algorithme est adapté de manière à caractériser avec une haute précision le nombre, la position, la largeur et l'amplitude des pics d'oxydoréduction. Finalement, les performances de cet algorithme sont comparées à celles d'autres algorithmes similaires à l'aide de courbes simulées et expérimentales. L'algorithme proposé permet une meilleure caractérisation des pics sans chevauchement ainsi que des pics déformés. Il permet aussi de diminuer la fréquence des fausses détections et d'obtenir une haute précision de la mesure de position, et ce même lorsque les signaux sont bruités. / This master's thesis describes a new method for analyzing cyclic voltammetry curves for an efficient peak detection and automatic baseline substraction. This method uses two distinct algorithms for a precise characterization of Gaussian redox peaks which are correlated with molecules' concentration in a solution. First, significant improvements are made to an existing algorithm that uses iterative polynomial approximations to suppress the baseline automatically from the voltammetric curves. With these enhancements, the algorithm extracts redox peaks from cyclic voltammetry measurements automatically and allows a better representation of the variation of peak's amplitude according to concentration. In addition, the approximation errors are reduced compared to the initial algorithm. Then, the development of an algorithm for characterizing Gaussian peaks based on the MUSIC second-order algorithm is presented. This algorithm is adapted to characterize the number, position, width and amplitude of redox peaks with high accuracy. Finally, the performances of this algorithm are compared with those of other similar algorithms using simulated and experimental curves. The suggested algorithm leads to a better characterization of non-overlapping peaks as well as distorted peaks. It also reduces the frequency of false detections and allows the precise measurement of peaks' positions in noisy signals.

Un bloc de bits est équilibré s’il contient un nombre de bits à 0 égal à celui des bits à 1. Les codes équilibrés (Balanced Codes, BC) sont largement appliqués dans plusieurs domaines. Par exemple, ils sont utilisés pour réduire le bruit dans les systèmes VLSI (Tabor, 1990). Dans le domaine de la télécommunication, ils sont utilisés dans la synchronisation et la transmission des données par fibre optique (Bergmann et al., 1986). Leur utilisation dans le domaine de l’identification par radiofréquence (RFID) permet d’augmenter les taux de transfert de données via les canaux RFID (Durgin, 2015). Étant donnée leur importance, plusieurs travaux de recherche ont été menés pour optimiser leur construction. Knuth fut le premier à trouver une méthode simple et rapide pour l’élaboration des codes équilibrés (Knuth, 1986). Il a introduit un algorithme très simple pour générer les codes équilibrés sans l’utilisation des tables de correspondance. Cependant, cet algorithme ajoute presque le double de la redondance minimale nécessaire pour la création des codes équilibrés. Une partie de cette redondance est due à la multiplicité d’encodage (ME) de cet algorithme. Plusieurs chercheurs ont essayé de réduire la redondance de l’algorithme de Knuth (Immink et Weber, 2009a, 2010; Immink et al., 2011; Al-Rababa’a et al., 2013). Dans les derniers travaux de Al-Rababa’a et al. (2013), les auteurs ont réussi à éliminer la redondance créée par ME et pourtant un écart par rapport au seuil minimal subsiste. Ce travail présente une alternative à l’algorithme de Knuth pour créer les codes équilibrés sans surplus de redondance. Nous proposons un algorithme nommé « Pacman » ¹ basé sur les permutations et les nombres entiers à précision limitée. En effet, le processus de codage de cet algorithme peut être assimilé à un Pacman qui consomme et produit des blocs d’informations d’une façon cyclique. Au cours de ce travail, nous allons montrer analytiquement et expérimentalement que la redondance introduite par notre technique est particulièrement faible, que les résultats sont nettement meilleurs que ceux des travaux antérieurs et que les complexités temporelle et spatiale utilisées sont linéaires. ¹. Inspiré de la marque de commerce PAC-MAN de l’entreprise BANDAI NAMCO. / A block of m bits is said to be balanced if it contains an equal number of zeros and ones. Note that m has to be an even number. Balanced codes (BC) have applications in several domains. For example, they are used to reduce noise in VLSI systems (Tabor, 1990). In telecommunication, they are used in synchronization and data transmission by optical fibers (Bergmann et al., 1986). Their use in the field of radio frequency identification (RFID) can help to boost data transfer rate through RFID channels (Durgin, 2015). Given their importance, several research works have been carried out to optimize their construction. Knuth was the first to find a simple and fast method to create balanced codes (Knuth, 1986). He introduced a very simple algorithm to generate balanced codes without using lookup tables. However, Knuth’s balanced codes incur redundancy that is almost twice the one attested by the lower bound. A part of this redundancy is due to the multiplicity of encoding (ME) of this algorithm. Improvements to the Knuth’s algorithm are discussed in several research works (Immink et Weber, 2009a, 2010; Immink et al., 2011; Al-Rababa’a et al., 2013). In the last one (Al-Rababa’a et al., 2013), redundancy created by ME was eliminated and yet there is still some gap that needs to be closed. This work presents an alternative to Knuth’s algorithm for creating balanced codes without unwanted redundancy overhead. We propose an algorithm called "Pacman" ² that is based on permutations and limited-precision integers. Indeed, the coding process of this algorithm can be assimilated to a special Pacman that consumes and produces pills of information in a cyclical manner. In the presented work, we prove analytically and experimentally that our algorithm closes the mentioned redundancy gap while preserving a favorable compromise between calculation speed and memory consumption. ². Inspired by the trademark PAC-MAN of BANDAI NAMCO.

De nombreuses fonctions cellulaires sont réalisées grâce à l'interaction coordonnée de plusieurs gènes. Identifier le graphe de ces interactions, appelé réseau de régulation génétique, à partir de données d'expression de gènes est l'un des objectifs majeurs de la biologie des systèmes. Dans cette thèse, nous abordons ce problème en choisissant de modéliser les relations entre gènes par un réseau bayésien. Se pose alors la question de l'apprentissage de la structure de ce type de modèle à partir de données qui sont en général peu nombreuses. Pour résoudre ce problème, nous recherchons parmi tous les modèles possibles le modèle le plus simple, expliquant le mieux les données. Pour cela, nous introduisons et étudions différents types d'algorithmes génétiques permettant d'explorer l'espace des modèles. Nous nous intéressons plus particulièrement aux méthodes de spéciation. ces dernières, en favorisant la diversité des solutions candidates considérées, empêchent l'algorithme de converger trop rapidement vers des optima locaux. Ces algorithmes génétiques sont comparés avec différentes méthodes d'apprentissage de structure de réseaux bayésiens, classiquement utilisées dans la littérature. Nous mettons ainsi en avant la pertinence des approches evolutionnaires pour l'apprentissage de ces graphes d'interactions. Enfin, nous les comparons à une classe alternative d'algorithmes évolutionnaires qui s'avère particulièrement prometteuse : les algorithmes à estimation de distribution. Tous ces algorithmes sont testés et comparés sur un modèle du réseau de régulation de l'insuline de 35 noeuds dont nous tirons des jeux de données synthétiques de taille modeste.

Dans ce travail, le problème de conception de contrôleurs flous est étudié. Dans une première partie, on présente un état de l'art sur les techniques utilisées à savoir les algorithmes génétiques et ses différentes variantes, les réseaux de neurones, la logique floue et leurs hybridations. Prenant appui sur cet état de l'art nous proposons une première méthode de conception des contrôleurs flous de Mamdani par algorithmes génétiques simples. Cette méthode est en suite améliorée par l'emploi des algorithmes génétiques hiérarchisés. Ces derniers permettent par le biais de la structure de leurs chromosomes, une meilleure optimisation des paramètres du contrôleur tout en éliminant les règles incohérentes qui peuvent se présenter, comme pour la première méthode, à la fin du processus d'optimisation. La dernière méthode proposée concerne la synthèse des contrôleurs flous de Sugeno. Elle est basée sur une procédure d'apprentissage hybride qui se déroule en deux étapes. Durant la première étape, le contrôleur flou est représenté sous forme d'un réseau de neurones multicouches dont les paramètres sont optimisés par l'algorithme de rétropropagation. Dans la deuxième étape, les paramètres obtenus à l'issue de la première phase sont extraits et optimisés par le NSGA-II suivant un codage hiérarchisé. L'ensemble des ces méthodes est appliqué pour la conduite d'un procédé de fermentation alcoolique en mode continu.

Ce mémoire s'intéresse à l'analyse de dynamiques de séries temporelles observées en cardiologie. La solution proposée se décompose en deux étapes. La première consiste à extraire l'information utile en segmentant chaque battement cardiaque à l'aide d'une décomposition en ondelettes, adaptée de la littérature. Le problème difficile de l'optimisation des seuils et des fenêtres temporelles est résolu à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. La deuxième étape s'appuie sur les modèles Semi-Markovien Cachés pour représenter les séries temporelles composées de l'ensemble des variables extraites. Un algorithme de classification non-supervisée est proposé pour retrouver les groupements naturels. Appliquée à la détection des épisodes ischémiques et à l'analyse d'ECG d'efforts de patients atteints du syndrome de Brugada (pour la distinction des patients symptomatiques et asymptomatiques), la solution proposée montre des performances supérieures aux approches plus traditionnelles.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressée à la mise en oeuvre d'algorithmes itératifs sur des grappes hétérogènes. Ces algorithmes fonctionnent avec un volume important de données (calcul de matrices, traitement d'images, etc.), qui sera réparti sur l'ensemble des processeurs. À chaque itération, des calculs indépendants sont effectués en parallèle et certaines communications ont lieu. Il n'existe pas de raison a priori de réduire le partitionnement des données à une unique dimension et de ne l'appliquer que sur un anneau de processeurs unidimensionnel. Cependant, un tel partitionnement est très naturel et nous montrerons que trouver l'optimal est déjà très difficile. Après cette étude sur le placement et l'équilibrage de charge pour plates-formes hétérogènes, nous nous sommes intéressée à la redistribution de données sur ces mêmes plates-formes, lorsque que les caractéristiques de ces dernières changent. En ce qui concerne les anneaux de processeurs homogènes, nous avons totalement résolu le problème : nous avons obtenu des algorithmes optimaux et prouvé leur exactitude dans le cas homogène et dans le cas hétérogène. En ce qui concerne les anneaux hétérogènes, le cas unidirectionnel a été totalement résolu, alors que le cas bidirectionnel reste ouvert. Cependant, sous l'hypothèse de redistribution légère, nous sommes capable de résoudre le problème de manière optimale.