Les objectifs de cette thèse s’inscrivent dans la large problématique du traitement des données issues de séquenceurs à très haut débit, et plus particulièrement des reads longs, issus de séquenceurs de troisième génération.Les aspects abordés dans cette problématiques se concentrent principalement sur la correction des erreurs de séquençage, et sur l’impact de la correction sur la qualité des analyses sous-jacentes, plus particulièrement sur l’assemblage. Dans un premier temps, l’un des objectifs de cette thèse est de permettre d’évaluer et de comparer la qualité de la correction fournie par les différentes méthodes de correction hybride (utilisant des reads courts en complément) et d’auto-correction (se basant uniquement sur l’information contenue dans les reads longs) de l’état de l’art. Une telle évaluation permet d’identifier aisément quelle méthode de correction est la mieux adaptée à un cas donné, notamment en fonction de la complexité du génome étudié, de la profondeur de séquençage, ou du taux d’erreurs des reads. De plus, les développeurs peuvent ainsi identifier les limitations des méthodes existantes, afin de guider leurs travaux et de proposer de nouvelles solutions visant à pallier ces limitations. Un nouvel outil d’évaluation, proposant de nombreuses métriques supplémentaires par rapport au seul outil disponible jusqu’alors, a ainsi été développé. Cet outil, combinant une approche par alignement multiple à une stratégie de segmentation, permet également une réduction considérable du temps nécessaire à l’évaluation. À l’aide de cet outil, un benchmark de l’ensemble des méthodes de correction disponibles est présenté, sur une large variété de jeux de données, de profondeur de séquençage, de taux d’erreurs et de complexité variable, de la bactérie A. baylyi à l’humain. Ce benchmark a notamment permis d’identifier deux importantes limitations des outils existants : les reads affichant des taux d’erreurs supérieurs à 30%, et les reads de longueur supérieure à 50 000 paires de bases. Le deuxième objectif de cette thèse est alors la correction des reads extrêmement bruités. Pour cela, un outil de correction hybride, combinant différentes approches de l’état de l’art, a été développé afin de surmonter les limitations des méthodes existantes. En particulier, cet outil combine une stratégie d’alignement des reads courts sur les reads longs à l’utilisation d’un graphe de de Bruijn, ayant la particularité d’être d’ordre variable. Le graphe est ainsi utilisé afin de relier les reads alignés, et donc de corriger les régions non couvertes des reads longs. Cette méthode permet ainsi de corriger des reads affichant des taux d’erreurs atteignant jusqu’à 44%, tout en permettant un meilleur passage à l’échelle sur de larges génomes et une diminution du temps de traitement, par rapport aux méthodes de l’état de l’art les plus efficaces. Enfin, le troisième objectif de cette thèse est la correction des reads extrêmement longs. Pour cela, un outil utilisant cette fois une approche par auto-correction a été développé, en combinant, de nouveau, différentes méthodologies de l’état de l’art. Plus précisément, une stratégie de calcul des chevauchements entre les reads, puis une double étape de correction, par alignement multiple puis par utilisation de graphes de de Bruijn locaux, sont utilisées ici. Afin de permettre à cette méthode de passer efficacement à l’échelle sur les reads extrêmement longs, la stratégie de segmentation mentionnée précédemment a été généralisée. Cette méthode d’auto-correction permet ainsi de corriger des reads atteignant jusqu’à 340 000 paires de bases, tout en permettant un excellent passage à l’échelle sur des génomes plus complexes, tels que celui de l’humain. / The aims of this thesis are part of the vast problematic of high-throughput sequencing data analysis. More specifically, this thesis deals with long reads from third-generation sequencing technologies. The aspects tackled in this topic mainly focus on error correction, and on its impact on downstream analyses such a de novo assembly. As a first step, one of the objectives of this thesis is to evaluate and compare the quality of the error correction provided by the state-of-the-art tools, whether they employ a hybrid (using complementary short reads) or a self-correction (relying only on the information contained in the long reads sequences) strategy. Such an evaluation allows to easily identify which method is best tailored for a given case, according to the genome complexity, the sequencing depth, or the error rate of the reads. Moreover, developpers can thus identify the limiting factors of the existing methods, in order to guide their work and propose new solutions allowing to overcome these limitations. A new evaluation tool, providing a wide variety of metrics, compared to the only tool previously available, was thus developped. This tool combines a multiple sequence alignment approach and a segmentation strategy, thus allowing to drastically reduce the evaluation runtime. With the help of this tool, we present a benchmark of all the state-of-the-art error correction methods, on various datasets from several organisms, spanning from the A. baylyi bacteria to the human. This benchmark allowed to spot two major limiting factors of the existing tools: the reads displaying error rates above 30%, and the reads reaching more than 50 000 base pairs. The second objective of this thesis is thus the error correction of highly noisy long reads. To this aim, a hybrid error correction tool, combining different strategies from the state-of-the-art, was developped, in order to overcome the limiting factors of existing methods. More precisely, this tool combines a short reads alignmentstrategy to the use of a variable-order de Bruijn graph. This graph is used in order to link the aligned short reads, and thus correct the uncovered regions of the long reads. This method allows to process reads displaying error rates as high as 44%, and scales better to larger genomes, while allowing to reduce the runtime of the error correction, compared to the most efficient state-of-the-art tools.Finally, the third objectif of this thesis is the error correction of extremely long reads. To this aim, aself-correction tool was developed, by combining, once again, different methologies from the state-of-the-art. More precisely, an overlapping strategy, and a two phases error correction process, using multiple sequence alignement and local de Bruijn graphs, are used. In order to allow this method to scale to extremely long reads, the aforementioned segmentation strategy was generalized. This self-correction methods allows to process reads reaching up to 340 000 base pairs, and manages to scale very well to complex organisms such as the human genome.

Cette thèse porte sur l'alignement automatique d'un enregistrement audio avec la partition de musique correspondante. Nous adoptons une approche probabiliste et proposons une démarche théorique pour la modélisation algorithmique de ce problème d'alignement automatique. La question est de modéliser l'évolution temporelle des événements par des processus stochastiques. Notre démarche part d'une spécificité de l'alignement musical : une partition attribue à chaque événement une durée nominale, qui est une information a priori sur la durée probable d'occurrence de l'événement. La problématique qui nous occupe est celle de la modélisation probabiliste de cette information de durée. Nous définissons la notion de cohérence temporelle à travers plusieurs critères de cohérence que devrait respecter tout algorithme d'alignement musical. Ensuite, nous menons une démarche axiomatique autour du cas des modèles de semi-Markov cachés. Nous démontrons que ces critères sont respectés lorsque des conditions mathématiques particulières sont vérifiées par les lois a priori du modèle probabiliste de la partition. Ces conditions proviennent de deux domaines mathématiques jusqu'ici étrangers à la question de l'alignement : les processus de Lévy et la totale positivité d'ordre deux. De nouveaux résultats théoriques sont démontrés sur l'interrelation entre ces deux notions. En outre, les bienfaits pratiques de ces résultats théoriques sont démontrés expérimentalement sur des algorithmes d'alignement en temps réel. / This thesis deals with automatic alignment of audio recordings with corresponding music scores. We study algorithmic solutions for this problem in the framework of probabilistic models which represent hidden evolution on the music score as stochastic process. We begin this work by investigating theoretical foundations of the design of such models. To do so, we undertake an axiomatic approach which is based on an application peculiarity: music scores provide nominal duration for each event, which is a hint for the actual and unknown duration. Thus, modeling this specific temporal structure through stochastic processes is our main problematic. We define temporal coherency as compliance with such prior information and refine this abstract notion by stating two criteria of coherency. Focusing on hidden semi-Markov models, we demonstrate that coherency is guaranteed by specific mathematical conditions on the probabilistic design and that fulfilling these prescriptions significantly improves precision of alignment algorithms. Such conditions are derived by combining two fields of mathematics, Lévy processes and total positivity of order 2. This is why the second part of this work is a theoretical investigation which extends existing results in the related literature.

Dans cette thèse, nous étudions les algorithmes d’alignement d’interférence dans les réseaux hétérogènes basés sur la sélection des flux. Tout d’abord, nous considérons différents scénarios de déploiement des pico-cellules dans un contexte de connaissance parfaite des canaux de transmission au niveau des émetteurs. Deux algorithmes sont proposés respectivement pour les réseaux totalement et partiellement connectés. Afin d’assurer une équité entre les liens, les algorithmes garantissent qu’au moins un flux de chaque lien émetteur/récepteur soit sélectionné. La séquence des flux est choisie parmi un ensemble qui contient les séquences les plus souvent sélectionnées en effectuant une recherche exhaustive. Ces algorithmes sont significativement moins complexes que la recherche exhaustive tout en ayant une performance proche de celle-ci. Après la sélection d’un flux, les interférences entre ce flux et les flux qui n’ont pas encore été sélectionnées sont alignées par projections orthogonales. Dans une deuxième partie de la thèse, l’impact de la connaissance partielle des canaux de transmission sur les algorithmes proposés est analysé. Il est montré que les interférences entre flux causent alors une forte dégradation des performances en raison des erreurs de quantification. Pour réduire cette dégradation, un nouvel algorithme est développé pour ce contexte. Finalement, des schémas d’allocation adaptative des bits pour les voies de retour sont proposés afin d’augmenter les performances des algorithmes précédents. Les performances de ces schémas et de ces algorithmes sont évaluées en considérant différents scénarios avec différentes topologies des pico-cellules. Nous avons montré que les algorithmes proposés pour le cas des transmissions avec voie de retour sont significativement plus robustes et plus performants que les algorithmes d’alignement d’interférence classiques. / In this thesis, we study the stream selection based interference alignment (IA) algorithms, which can provide large multiplexing gain, to deal with the interference in the heterogeneous networks. Firstly, different deployment scenarios for the pico cells are investigated assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitters.Two different stream selection IA algorithms are proposed for fully and partially connected interference networks and selecting at least one stream is guaranteed for each user. A stream sequence is selected among a predetermined set of sequences that mostly contribute to the sum-rate while performing an exhaustive search. In the proposed algorithms, the complexity of the exhaustive search is significantly decreased while keeping the performance relatively close. After selecting a stream, the interference generated between the selected and the unselected streams is aligned by orthogonal projections. Then, the influence of the imperfect CSI on the proposed algorithms is analyzed and it is observed that the intra-stream interference causes a significant degradation in the performance due to the quantization error. Therefore, we propose an algorithm for the limited feedback scheme. Finally, adaptive bit allocation schemes are presented to maximize the overall capacity for all the proposed algorithms. The performance evaluations are carried out considering different scenarios with different number and placements of pico cells. It is shown that the proposed algorithm for the limited feedback is more robust to channel imperfections compared to the existing IA algorithms.

La diversité linguistique est actuellement menacée : la moitié des langues connues dans le monde pourraient disparaître d'ici la fin du siècle. Cette prise de conscience a inspiré de nombreuses initiatives dans le domaine de la linguistique documentaire au cours des deux dernières décennies, et 2019 a été proclamée Année internationale des langues autochtones par les Nations Unies, pour sensibiliser le public à cette question et encourager les initiatives de documentation et de préservation. Néanmoins, ce travail est coûteux en temps, et le nombre de linguistes de terrain, limité. Par conséquent, le domaine émergent de la documentation linguistique computationnelle (CLD) vise à favoriser le travail des linguistes à l'aide d'outils de traitement automatique. Le projet Breaking the Unwritten Language Barrier (BULB), par exemple, constitue l'un des efforts qui définissent ce nouveau domaine, et réunit des linguistes et des informaticiens. Cette thèse examine le problème particulier de la découverte de mots dans un flot non segmenté de caractères, ou de phonèmes, transcrits à partir du signal de parole dans un contexte de langues très peu dotées. Il s'agit principalement d'une procédure de segmentation, qui peut également être couplée à une procédure d'alignement lorsqu'une traduction est disponible. En utilisant deux corpus en langues bantoues correspondant à un scénario réaliste pour la linguistique documentaire, l'un en Mboshi (République du Congo) et l'autre en Myene (Gabon), nous comparons diverses méthodes monolingues et bilingues de découverte de mots sans supervision. Nous montrons ensuite que l'utilisation de connaissances linguistiques expertes au sein du formalisme des Adaptor Grammars peut grandement améliorer les résultats de la segmentation, et nous indiquons également des façons d'utiliser ce formalisme comme outil de décision pour le linguiste. Nous proposons aussi une variante tonale pour un algorithme de segmentation bayésien non-paramétrique, qui utilise un schéma de repli modifié pour capturer la structure tonale. Pour tirer parti de la supervision faible d'une traduction, nous proposons et étendons, enfin, une méthode de segmentation neuronale basée sur l'attention, et améliorons significativement la performance d'une méthode bilingue existante. / Language diversity is under considerable pressure: half of the world’s languages could disappear by the end of this century. This realization has sparked many initiatives in documentary linguistics in the past two decades, and 2019 has been proclaimed the International Year of Indigenous Languages by the United Nations, to raise public awareness of the issue and foster initiatives for language documentation and preservation. Yet documentation and preservation are time-consuming processes, and the supply of field linguists is limited. Consequently, the emerging field of computational language documentation (CLD) seeks to assist linguists in providing them with automatic processing tools. The Breaking the Unwritten Language Barrier (BULB) project, for instance, constitutes one of the efforts defining this new field, bringing together linguists and computer scientists. This thesis examines the particular problem of discovering words in an unsegmented stream of characters, or phonemes, transcribed from speech in a very-low-resource setting. This primarily involves a segmentation procedure, which can also be paired with an alignment procedure when a translation is available. Using two realistic Bantu corpora for language documentation, one in Mboshi (Republic of the Congo) and the other in Myene (Gabon), we benchmark various monolingual and bilingual unsupervised word discovery methods. We then show that using expert knowledge in the Adaptor Grammar framework can vastly improve segmentation results, and we indicate ways to use this framework as a decision tool for the linguist. We also propose a tonal variant for a strong nonparametric Bayesian segmentation algorithm, making use of a modified backoff scheme designed to capture tonal structure. To leverage the weak supervision given by a translation, we finally propose and extend an attention-based neural segmentation method, improving significantly the segmentation performance of an existing bilingual method.

Nous proposons dans cette thèse une méthode robuste de détection d’objets mobiles depuis une caméra en mouvement montée sur un vecteur aérien de type drone ou hélicoptère. Nos contraintes industrielles sont particulièrement fortes : robustesse aux grands mouvements de la caméra, robustesse au flou de focus ou de bougé, et précision dans la détection et segmentation des objets mobiles. De même, notre solution doit être optimisée afin de ne pas être trop consommatrice en termes de puissance de calcul. Notre solution consiste en la compensation du mouvement global, résultant du mouvement de la caméra, puis en l’analyse du mouvement résiduel existant entre les images pour détecter et segmenter les cibles mobiles. Ce domaine a été particulièrement exploré dans la littérature, ce qui se traduit par une richesse des méthodes proposées fondamentalement différentes. Après en avoir étudié un certain nombre, nous nous sommes aperçus qu’elles avaient toutes un domaine d’applications restreint, malheureusement incompatible avec nos préoccupations industrielles. Pour pallier à ce problème, nous proposons une méthodologie consistant à analyser les résultats des méthodes de l’état de l’art de manière à en comprendre les avantages et inconvénients de chacune. Puis, des hybridations de ces méthodes sont alors mis en place. Ainsi, nous proposons trois étapes successives : la compensation du mouvement entre deux images successives, l’élaboration d’un arrière plan de la scène afin de pouvoir segmenter de manière correcte les objets mobiles dans l’image et le filtrage de ces détections par confrontation entre le mouvement estimé lors de la première étape et le mouvement résiduel estimé par un algorithme local. La première étape consiste en l’estimation du mouvement global entre deux images à l’aide d’une méthode hybride composée d’un algorithme de minimisation ESM et d’une méthode de mise en correspondance de points d’intérêt Harris. L’approche pyramidale proposée permet d’optimiser les temps de calcul et les estimateursrobustes (M-Estimateur pour l’ESM et RANSAC pour les points d’intérêt) permettent de répondre aux contraintes industrielles. La deuxième étape établit un arrière plan de la scène à l’aide d’une méthode couplant les résultats d’une différence d’images successives (après compensation) et d’une segmentation en régions. Cette méthode réalise une fusion entre les informations statiques et dynamiques de l’image. Cet arrière plan est ensuite comparé avec l’image courante afin de détecter les objets mobiles. Enfin, la dernière étape confronte les résultats de l’estimation de mouvement global avec le mouvement résiduel estimé par un flux optique local Lucas-Kanade afin de valider les détections obtenues lors de la seconde étape. Les expériences réalisées dans ce mémoire sur de nombreuses séquences de tests (simulées ou réelles) permettent de valider la solution retenue. Nous montrons également diverses applications possibles de notre méthode proposée. / We propose a robust method about moving target detection from a moving UAV-mounted or helicopter-mounted camera. The industrial solution has to be robust to large motion of the camera, focus and motion blur in the images, and need to be accurate in terms of the moving target detection and segmentation. It does not have to need a long computation time. The proposed solution to detect the moving targets consists in the global camera motion compensation, and the residual motion analysis, that exists between the successive images. This research domain has been widely explored in the literature, implying lots of different proposed methods. The study of these methods show us that they all have a different and limited application scope, incompatible with our industrial constraints. To deal with this problem, we propose a methodology consisting in the analysis of the state-of-the-art method results, to extract their strengths and weaknesses. Then we propose to hybrid them. Therefore, we propose three successive steps : the inter-frame motion compensation, thecreation of a background in order to correctly detect the moving targets in the image and then the filtering of these detections by a comparison between the estimated global motion of the first step and the residual motion estimated by a local algorithm. The first step consists in the estimation of the global motion between two successive images thanks to a hybrid method composed of a minimization algorithm (ESM) and a feature-based method (Harris matching). The pyramidal implementation allows to optimize the computation time and the robust estimators (M-Estimator for the ESM algorithm and RANSAC for the Harris matching) allow to deal with the industrial constraints. The second step createsa background image using a method coupling the results of an inter-frame difference (after the global motion compensation) and a region segmentation. This method merges the static and dynamic information existing in the images. This background is then compared with the current image to detect the moving targets. Finally, the last step compares the results of the global motion estimation with the residual motion estimated by a Lucas-Kanade optical flow in order to validate the obtained detections of the second step. This solution has been validated after an evaluation on a large number of simulated and real sequences of images. Additionally, we propose some possible applications of theproposed method.

Ma thèse a comme but l’intégration automatique de nouveaux services Web dans une base de connaissances. Pour chaque méthode d’un service Web, une vue est calculée de manière automatique. La vue est représentée comme une requête sur la base de connaissances. L’algorithme que nous avons proposé calcule également une fonction de transformation XSLT associée à la méthode qui est capable de transformer les résultats d’appel dans un fragment conforme au schéma de la base de connaissances. La nouveauté de notre approche c’est que l’alignement repose seulement sur l’alignement des instances. Il ne dépend pas des noms des concepts ni des contraintes qui sont définis par le schéma. Ceci le fait particulièrement pertinent pour les services Web qui sont publiés actuellement sur le Web, parce que ces services utilisent le protocole REST. Ce protocole ne permet pas la publication de schémas. En plus, JSON semble s’imposer comme le standard pour la représentation des résultats d’appels de services. À différence du langage XML, JSON n’utilise pas de noeuds nommés. Donc les algorithmes d’alignement traditionnels sont privés de noms de concepts sur lesquels ils se basent. / My thesis aim the automatic integration of new Web services in a knowledge base. For each method of a Web service, a view is automatically calculated. The view is represented as a query on the knowledge base. Our algorithm also calculates an XSLT transformation function associated to the method that is able to transform the call results in a fragment according to the schema of the knowledge base. The novelty of our approach is that the alignment is based only on the instances. It does not depend on the names of the concepts or constraints that are defined by the schema. This makes it particularly relevant for Web services that are currently available on the Web, because these services use the REST protocol. This protocol does not allow the publication schemes. In addition, JSON seems to establish itself as the standard for the representation of technology call results.

The rapid expansion of artificial intelligence (AI) in modern society, exemplified by systems like ChatGPT and Stable Diffusion, has given rise to significant ethical considerations. These systems, increasingly prevalent in diverse sectors such as mental health treatment, as in Koko, and art creation, necessitate a careful examination of their alignment with human values. This thesis addresses the pressing need for ethical evaluation of multimodal AI systems - those capable of processing and responding to both text and image inputs. Our research is twofold: initially, we focus on developing a multimodal ethical database through interactive human feedback. Participants assess various examples, determining their ethical appropriateness. This process culminates in a dataset that serves as a foundation for the subsequent phase - designing and testing algorithms capable of autonomously evaluating the morality of AI responses. We explore the effectiveness of two models in this context: a RoBERTa-large classifier and a multilayer perceptron classifier. Furthermore, this thesis highlights significant limitations in the existing multimodal AI systems studied. We propose alternative models, offering a comparative analysis mainly in terms of performance. This comprehensive study not only contributes to the field of AI alignment but also proposes methodologies for enhancing the moral framework within which these influential technologies operate. / L'expansion rapide de l'intelligence artificielle (IA) dans la société moderne, illustrée par des systèmes tels que ChatGPT et Stable Diffusion, a suscité d'importantes considérations éthiques. Ces systèmes, de plus en plus présents dans divers secteurs tels que le traitement de la santé mentale, avec Koko, et la création artistique, nécessitent un examen attentif de leur alignement avec les valeurs humaines. Ce mémoire aborde le besoin pressant d'une évaluation éthique des systèmes d'IA multimodaux - capables de traiter et de répondre à la fois aux entrées textuelles et visuelles. Notre recherche est double : initialement, nous nous concentrons sur le développement d'une base de données éthiques multimodales par le biais de retours interactifs d'utilisateurs. Les participants évaluent divers exemples pour déterminer leur éthique. Ce processus aboutit à un ensemble de données qui sert de fondement à la phase suivante - la conception et le test d'algorithmes capables d'évaluer de manière autonome la moralité des réponses de l'IA. Nous explorons l'efficacité de deux modèles dans ce contexte : un classificateur RoBERTa-large et un perceptron multicouche. De plus, ce mémoire met en évidence des limitations significatives dans les systèmes d'IA multimodaux existants étudiés. Nous proposons des modèles alternatifs, offrant une analyse comparative en termes de performance. Cette étude complète contribue non seulement au domaine de l'alignement de l'IA, mais propose également des méthodologies pour améliorer le cadre moral dans lequel ces technologies influentes opèrent.

Cette thèse se donne pour objet d’explorer la place de la dimension culturelle vis-à-vis du phénomène d’alignement stratégique du SI- subtilité insuffisamment analysée- voire de comprendre en profondeur l’impact que peut exercer la culture organisationnelle sur l’alignement stratégique des usages du système ERP, notamment lors de la phase du post-basculement. Pour la stratégie de recherche qui est la nôtre, une exploration théorique, pertinente en regard de notre questionnement scientifique, nous a paru comme préalable indispensable pour constituer à la fois le fondement et la justification de la modélisation proposée. Laquelle a été mise à l’épreuve de la réalité professionnelle auprès d’une sélection d’entreprises opérant en Tunisie et se trouvant dans la phase du post-basculement de leurs systèmes ERP. Ce faisant, il nous a semblé plus constructif d’adopter la complémentarité des deux approches qualitative/quantitative au niveau de notre démarche empirique, et ce dans le cadre d’une triangulation méthodologique. Notre investigation s’est donc déroulée en deux phases. Durant la première, 5 études de cas ont été menées à partir de 16 entretiens semi-directifs auprès des DG, DM et DSI impliqués dans l’alignement stratégique des usages du système ERP. En s’adossant aux résultats de l’analyse de contenu de ces entretiens, un questionnaire d’enquête a été administré dans la seconde phase auprès de 55 DM en fonction dans 22 entreprises. La diversité des résultats obtenus, confirmant à la fois la faisabilité et la validation de la modélisation de recherche, tend à démontrer la singularité de notre travail de recherche dont la contribution principale réside dans l’émergence d’une hypothèse culturaliste novatrice. Laquelle postule la nécessaire prise en considération de la culture organisationnelle comme stimulateur potentiel de l’alignement stratégique des usages du système ERP, répondant de la sorte au besoin managérial relatif à la maîtrise de l’alignement stratégique des usages lors de la phase du post-basculement. / The purpose of this thesis is to investigate the squares scope of the cultural dimension towards the phenomenon of strategic alignment of IS- subtlety insufficiently analyzed- even to include in depth the impact that can practice the organizational culture on the strategic alignment of ERP system usages, in particular during the post go-live step.A theoretical exploration, relevant to our scientific questioning, appeared to us as indispensable prerequisite to constitute at the same time the foundation and the justification of the proposed modeling. Which was probation of the professional reality with a selection of companies operating in Tunisia and being in the phase of the post go-live of their ERP systems. Making it, it seemed to us more constructive to adopt the qualitative/quantitative complementarity of both approaches at the level of our empirical approach, and it within the framework of a methodological triangulation. Our investigation took place in two waves. During the first one, 5 case studies were led from 16 semi-directive interviews with General Manager, Operational/Functional Director and IS Director involved in the strategic alignment of ERP system usages. Based on the results of the analysis conducted by the contents of the interviews, a survey by questionnaire was administered in the second phase with 55 Operational/Functional Director recovering from 22 companies.The diversity of the obtained results confirming at the same time the feasibility and the validation of the modeling research and tends to demonstrate the peculiarity of our reflection in which the main contribution lies in the emergence of an innovative culturalist hypothesis. Which applies the importance of taking into consideration of the organizational culture as stimulating potential of the strategic alignment of ERP system usages, the referee so at the managerial need concerning the control of the strategic alignment of the uses during the post go-live step.

Nous présentons ici un système de classification audio parole/musique tirant parti des excellentes propriétés statistiques des Machines à Vecteurs de Support. Ce problème pose les trois questions suivantes : comment exploiter efficacement les SVM, méthode d'essence discriminatoire, sur un problème à plus de deux classes, comment caractériser un signal audio de manière pertinente, et enfin comment traiter l'aspect temporel du problème ? Nous proposons un système hybride de classification multi-classes tirant parti des approches un-contre-un et par dendogramme, et permettant l'estimation de probabilités a posteriori. Ces dernières sont exploitées pour l'application de méthodes de post-traitement prenant en compte les interdépendances entre trames voisines. Nous proposons ainsi une méthode de classification par l'application de Modèles de Markov Cachés (HMM) sur les probabilités a posteriori, ainsi qu'une approche basée sur la détection de rupture entre segments au contenu acoustique "homogène". Par ailleurs, la caractérisation du signal audio étant opérée par une grande collection des descripteurs audio, nous proposons de nouveaux algorithmes de sélection de descripteurs basés sur le récent critère d'Alignement du noyau ; critère que nous avons également exploité pour la sélection de noyau dans le processus de classification. Les algorithmes proposés sont comparés aux méthodes les plus efficaces de l'état de l'art auxquelles elles constituent une alternative pertinente en termes de coût de calcul et de stockage. Le système construit sur ces contributions a fait l'objet d'une participation à la campagne d'évaluation ESTER 2, que nous présentons, accompagnée de nos résultats.

Aujourd'hui, grâce aux technologies récentes de numérisation et de modélisation 3D, des bases d'objets 3D de taille de plus en plus grande deviennent disponibles. La recherche par le contenu apparaît être une solution nécessaire pour structurer, gérer ces données multimédia, et pour naviguer dans ces grandes bases. Dans ce contexte, nous nous sommes intéressés plus particulièrement aux trois phases qui constituent le processus de la recherche par le contenu : la normalisation, l'extraction de la signature, et la mesure de similarité entre objets 3D. La première partie de la thèse porte sur la normalisation d'objets 3D, en particulier sur la recherche de la pose optimale. Nous proposons une nouvelle méthode d'alignement d'objets 3D basée sur la symétrie de réflexion et la symétrie de translation locale. L'approche repose sur les propriétés intéressantes de l'analyse en composantes principales vis-à-vis des symétries de réflexion pour retrouver d'éventuels axes d'alignement optimaux parmi les axes principaux. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'étude des descripteurs de forme et des mesures de similarité associées. Dans un premier temps, nous proposons un nouveau descripteur 3D dérivé de la transformée de Gauss, appelé 3D Gaussian descriptor. Calculé sur une partition de l'espace englobant l'objet, ce descripteur permet de caractériser localement la géométrie de la surface. Dans un deuxième temps, nous avons étudié les approches multi-vues caractérisant l'objet 3D à partir des images de projection. Nous introduisons une technique d'amélioration, appelée Enhanced Multi-views Approach, pouvant s'appliquer à la plupart des approches multi-vues. Des valeurs de pertinence sont définies et introduites dans la mesure de similarité afin de pondérer les contributions des projections dans la description de la forme 3D. La dernière méthode d'indexation que nous proposons, appelée Depth Line Approach, est une approche multi-vues fondée sur les images de profondeur. Pour les caractériser, nous introduisons une méthode de transcodage qui transforme les lignes de profondeur extraites en séquence d'états. Pour permettre une comparaison efficace, la mesure de similarité associée se base sur la programmation dynamique.