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.

Titre de l'écran-titre (visionné le 29 novembre 2023) / L'apprentissage automatique a considérablement progressé dans le domaine de la recherche en neurosciences, mais son application pose des défis en raison des différences entre les principes biologiques du cerveau et les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Dans ce contexte, le projet présenté propose NeuroTorch, un pipeline convivial d'apprentissage automatique spécialement conçu pour les neuroscientifiques, afin de relever ces défis. Les objectifs clés de ce projet sont de fournir une librairie d'apprentissage profond adaptée aux neurosciences computationnelles, d'implémenter l'algorithme eligibility trace forward propagation (e-prop) pour sa plausibilité biologique, de comparer les réseaux de neurones continus et à impulsions en termes de résilience, et d'intégrer un pipeline d'apprentissage par renforcement. Le projet se divise en plusieurs parties. Tout d'abord, la théorie des dynamiques neuronales, des algorithmes d'optimisation et des fonctions de transformation d'espaces sera développée. Ensuite, l'attention sera portée sur la conception du pipeline NeuroTorch, incluant l'implémentation de l'algorithme e-prop. Les résultats de la prédiction de séries temporelles d'activité neuronale chez le poisson-zèbre seront présentés, ainsi que des observations sur la résilience à l'ablation des réseaux obtenus. Enfin, une section sera consacrée à l'exploration du pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch et à la validation de son architecture dans l'environnement LunarLander de Gym. En résumé, les modèles à impulsions de NeuroTorch ont atteint des précisions de 96,37%, 85,58% et 74,16% respectivement sur les ensembles de validation MNIST, Fashion-MNIST et Heidelberg. De plus, les dynamiques leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) et Wilson-Cowan ont été entraînées avec succès à l'aide de l'algorithme e-prop sur des données neuronales expérimentales du ventral habenula du poisson-zèbre, obtenant respectivement des valeurs de pVar de 0,97 et 0,96. Les résultats concernant la résilience indiquent que l'application de la loi de Dale améliore la robustesse des modèles en termes d'ablation hiérarchique. Enfin, grâce au pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch, différents types d'agents inspirés des neurosciences ont atteint le critère de réussite dans l'environnement LunarLander de Gym. Ces résultats soulignent la pertinence et l'efficacité de NeuroTorch pour les applications en neurosciences computationnelles. / Machine learning has made significant advancements in neuroscience research, but its application presents challenges due to the differences between the biological principles of the brain and traditional machine learning methods. In this context, the presented project proposes NeuroTorch, a comprehensive machine learning pipeline specifically designed for neuroscientists to address these challenges. The key objectives of this project are to provide a deep learning library tailored to computational neuroscience, implement the eligibility trace forward propagation (e-prop) algorithm for biological plausibility, compare continuous and spiking neural networks in terms of resilience, and integrate a reinforcement learning pipeline. The project is divided into several parts. Firstly, the theory of neural dynamics, optimization algorithms, and space transformation functions will be developed. Next focus will be on the design of the NeuroTorch pipeline, including the implementation of the e-prop algorithm. Results of predicting a time series of neuronal activity in zebrafish will be presented, along with observations on the resilience to network ablations obtained. Finally, a section will be dedicated to exploring the NeuroTorch reinforcement learning pipeline and validating its architecture in the LunarLander environment of Gym. In summary, NeuroTorch spiking models achieved accuracies of 96.37%, 85.58%, and 74.16% on the MNIST, Fashion-MNIST, and Heidelberg validation sets, respectively. Furthermore, the leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) and Wilson-Cowan dynamics were successfully trained using the e-prop algorithm on experimental neuronal data from the ventral habenula of zebrafish, achieving pVar values of 0.97 and 0.96, respectively. Results regarding resilience indicate that the application of the Dale law improves the robustness of models in terms of hierarchical ablation. Lastly, through the NeuroTorch reinforcement learning pipeline, different types of neuroscience-inspired agents successfully met the success criterion in the Gym's LunarLander environment. These results highlight the relevance and effectiveness of NeuroTorch for applications in computational neuroscience.

Le cancer du sein est l'une des principales causes de décès par cancer chez les Canadiennes (1 sur 8 le développera au cours de sa vie et 1 sur 31 en décédera). Les études suggèrent que la majorité des cancers du sein se développent dans une faible portion de femmes ayant une susceptibilité génétique à la maladie. L'évaluation personnalisée de ce risque étant basée sur la conviction que la population peut se diviser en plusieurs groupes selon le risque génétique individuel inhérent, il est indispensable d'identier les acteurs responsables de cette susceptibilit é génétique pour pouvoir offrir, à ces femmes à risque, des mesures préventives adaptées à leur risque. Ainsi, depuis la découverte des gènes associés au cancer du sein, BRCA1 en 1994 et BRCA2 en 1995, d'énormes efforts ont été fournis an d'identier les éléments génétiques sous-jacents au risque du cancer du sein et de nombreuses autres mutations délétères ont été découvertes dans des gènes de susceptibilité tels que PTEN, PALB2 ou CHEK2. Malheureusement, malgr é les efforts engagés dans cette recherche, les gènes/loci de susceptibilité connus à ce jour n'expliquent qu'environ la moitié du risque génétique liée à cette maladie. Conscients des enjeux, de nombreux groupes d'études internationaux se sont associés en consortiums tels que le Breast Cancer Association Consortium (BCAC) ou le Consortium of Investigators of Modi ers of BRCA1/2 (CIMBA), an d'unir leur ressources pour l'identication de ce qu'on a appelé "l'héritabilité manquante" du cancer du sein. Plusieurs hypothèses ont été formulées quant aux sources de cette héritabilité manquante et, parmi ces hypothèses, nous en avons exploré deux. Dans un premier temps, nous avons testé l'hypothèse selon laquelle il resterait de nombreux variants génétiques communs de faible pénétrance à découvrir à travers une vaste étude d'association pangénomique réalisée dans le cadre de l'OncoArray Network. Dans un second temps, nous avons testé l'hypothèse selon laquelle des variants, plus rares mais de pénétrance plus forte, seraient à découvrir dans les régions codantes du génome, à travers l'évaluation du potentiel prédictif de ces variants via une approche innovante d'analyse de données d'exomes. Ainsi, nous avons pu démontrer la véracité de la première hypothèse par la découverte de 65 nouveaux locus associés à la susceptibilité au cancer du sein global. De plus, ces travaux ayant mis en lumière des besoins en terme d'assistance à l'analyse des signaux d'association, nous avons développé deux outils d'aide à la priorisation des variants génétiques humains. Enn, la seconde hypothèse a été testée à travers le développement d'une nouvelle méthodologie multi-étapes, combinant l'analyse de génotypes et d'haplotypes. Cette approche, mettant à prot la puissance de l'apprentissage machine, a permis d'identier des nouveaux marqueurs (variants individuels ou combinés dans des haplotypes) codants potentiellement associés au phénotype. Pour les locus de susceptibilité comme pour les gènes candidats identiés lors de l'analyse des données d'exomes, il sera indispensable de conrmer leur implication ainsi que l'ampleur de leurs effets sur des cohortes externes de grande taille et puis procéder à leur caractérisation fonctionnelle. Si ces derniers sont validés, ils pourront alors être intégrés aux outils actuels de prédiction du risque du cancer du sein et favoriser ainsi une prise en charge précoce et la prescription d'interventions thérapeutiques mieux adaptées pour les femmes à risque. / Breast cancer is one of the leading causes of death from cancer among Canadian women (about 1 in 8 Canadian women will develop breast cancer during her lifetime and 1 in 31 will die from the disease). Evidence suggests that most breast cancer cases develop in a small proportion of women with a genetic susceptibility to the disease. Since the personalized assessment of this risk is based on the certainty that women can be divided into several groups according to their inherent genetic risk, it is essential to identify the actors responsible for this genetic susceptibility to breast cancer in order to offer these at-risk women, personalized preventive measures. Thus, since the discovery of the associated genes BRCA1 in 1994 and BRCA2 in 1995, tremendous efforts have been made to identify the genetic components underlying breast cancer risk and many other deleterious mutations have been uncovered in susceptibility genes such as PTEN, PALB2 or CHEK2. Unfortunately, despite these efforts, the susceptibility genes/loci known to date only explain about half of the genetic risk associated with this disease. Acknowledging the challenges, many international groups have partnered in consortia such as the Breast Cancer Consortium (BCAC) or the Consortium of Investigators of Modiers of BRCA1/2 (CIMBA) to join their resources for the identication of what has been called breast cancer "missing heritability". Several hypotheses have been formulated as to the sources of this missing heritability and, among these hypotheses, we have explored two. First, we tested the hypothesis of many common low penetrance genetic variants still to be discovered through a large genome-wide association study conducted within the OncoArray Network. In a second step, we tested the hypothesis according to which rarer variants of higher penetrance, could be discovered in the coding regions of the genome, through the evaluation of the predictive power of these variants by an innovative approach of exomes data analysis. Thus, we were able to demonstrate the veracity of the rst hypothesis by the discovery of 65 new loci associated with overall breast cancer susceptibility. In addition, these studies having highlighted the need for assistance tools for prioritization analysis, we developed two softwares to help prioritize human genetic variants. Finally, we developed a new multi-step methodology, combining the analysis of genotypes and haplotypes in order to assess the predictive power of coding variants. This approach, taking advantage of the power of machine learning, enabled the identication of new credible coding markers (variants alone or combined into haplotypes), signicantly associated with the phenotype. For susceptibility loci as well as for candidate genes identied during the analysis of exome data, it will be essential to conrm their involvement and effect size on large external sample sets and then perform their functional characterization. If they are validated, their integration into current risk prediction tools could help promote early management and well-calibrated therapeutic interventions for at-risk women.

L'apprentissage et la mémoire aux niveaux cellulaire et moléculaire se caractérisent par la modulation de la force synaptique en recrutant et relocalisant des protéines synaptiques à l'échelle nanométrique. La plupart des études portant sur les mécanismes de la plasticité synaptique se sont concentrées sur des synapses spécifiques, manquant ainsi d'une vue d'ensemble de la diversité des changements de force synaptique et de la réorganisation des protéines dans les circuits neuronaux. Nous utilisons une combinaison d'imagerie fonctionnelle et à super résolution dans des cultures dissociées d'hippocampe et des outils d'intelligence artificielle pour classifier la diversité de synapses en fonction de leurs caractéristiques fonctionnelles et organisationnelles. Nous avons mesuré l'activité synaptique en utilisant la microscopie à grand champ pour enregistrer des événements calciques dans des neurones exprimant le senseur calcique fluorescent GCaMP6f. Nous avons développé une approche d'apprentissage profond pour détecter et segmenter ces événements calciques. Nous montrons la modulation de l'amplitude et de la fréquence des événements calciques en fonction de l'activité neuronale. En outre, nous avons classifié les synapses actives et nous avons identifié un recrutement différentiel de certains types de synapses en fonction du paradigme de plasticité utilisé. Comme l'organisation des protéines synaptiques à l'intérieur de domaines nanométriques des synapses joue un rôle central dans la force et la plasticité synaptiques, nous résolvons l'organisation des protéines d'échafaudage présynaptiques (Bassoon, RIM1/2) et postsynaptiques (PSD95, Homer1c) en utilisant la nanoscopie STED (Déplétion par émission stimulée). Nous avons quantifié l'organisation synaptique à l'aide d'une analyse statistique de la distance entre objets basée sur Python (pySODA). Nous montrons que les stimuli induisant la plasticité modifient de manière différentielle l'organisation de ces protéines. En particulier, les protéines PSD95 et Bassoon présentent un changement d'organisation dépendant d'un traitement induisant une potentiation synaptique ou une dépression synaptique. De plus, à l'aide d'approches d'apprentissage automatique non supervisées, nous révélons la riche diversité des sous-types de protéines synaptiques présentant un remodelage différentiel. Pour étudier le lien entre l'architecture des protéines synaptiques et la force synaptique, nous avons combiné l'imagerie fonctionnelle et l'imagerie à super-résolution. Nous avons donc utilisé une approche d'apprentissage automatique pour optimiser les paramètres d'imagerie des cellules vivantes pour l'imagerie à haute résolution et nous avons combiné cela avec l'optimisation des paramètres de déblocage du glutamate pour sonder les signaux calciques correspondants. Notre approche permet de caractériser la population de synapses en fonction de leur taux d'activité et de leur organisation de protéines synaptiques et devrait fournir une base pour explorer davantage les divers mécanismes moléculaires de la plasticité synaptique. / Learning and memory at the cellular and molecular levels are characterized by modulation of synaptic strength, involving the recruitment and re-localization of proteins within specific nanoscale synaptic domains. Most studies investigating the mechanisms of synaptic plasticity have been focussed on specific synapses, lacking a broad view of the diversity of synaptic changes in strength and protein re-organization across neural circuits. We use a combination of functional and super-resolution optical imaging in dissociated hippocampal cultures and artificial intelligence tools to classify the diversity of synapses, based on their functional and organizational characteristics. We measured synaptic activity using wide field microscopy to record miniature synaptic calcium transients (MSCTs) in neurons expressing the fluorescent calcium sensor GCaMP6f. We developed a deep learning approach to detect and segment these calcium events. Our results show that the amplitude and frequency of miniature calcium events are modulated by prior levels of circuit activity. In addition, we classified active synapses and identify differential recruitment of certain calcium dynamics depending on the plasticity paradigm used. To link the nanoscale organization of synaptic proteins with synaptic strength and plasticity, we optically resolved the organization of presynaptic (Bassoon, RIM1/2) and postsynaptic (PSD95, Homer1c) scaffolding proteins using STED (Stimulated Emission Depletion) nanoscopy. Using Python-based statistical object distance analysis (pySODA), we show that plasticity-inducing stimuli differentially alter the spatial organization of these proteins. In particular, PSD95 and Bassoon proteins show a treatment-dependent change in organization, associated either with synaptic potentiation or depression. Furthermore, using unsupervised machine learning approaches, we reveal the rich diversity of synaptic protein subtypes exhibiting differential remodeling. To investigate further the link between synaptic protein architecture and synaptic function, we aimed to combine functional and super-resolution imaging. We therefore used a machine learning approach to optimize live-cell imaging parameters for time-lapse imaging and combined this with the optimization of glutamate uncaging parameters to probe corresponding calcium signals. Our approach allows to characterize the population of synapses in terms of their activity rate and synaptic protein organization, providing a basis for further exploring the diverse molecular mechanisms of synaptic plasticity.

Une des objectifs poursuivis par la recherche en apprentissage automatique est la construction de bons classificateurs à partir d'un ensemble d'exemples étiquetés. Certains problèmes nécessitent de réunir un grand ensemble d'exemples étiquetés, ce qui peut s'avérer long et coûteux. Afin de réduire ces efforts, il est possible d'utiliser les algorithmes d'apprentissage actif. Ces algorithmes tirent profit de la possibilité de faire quelques demandes d'étiquetage parmi un grand ensemble d'exemples non-étiquetés pour construire un classificateur précis. Il est cependant important de préciser que les algorithmes d'apprentissage actif actuels possèdent eux-mêmes quelques points faibles connus qui peuvent les mener à performer inadéquatement dans certaines situations. Dans cette thèse, nous proposons un nouvel algorithme d'apprentissage actif. Notre algorithme atténue certains points faibles des précédents algorithmes d'apprentissage actif, et il se révèle trés compétitif aux algorithmes d'apprentissage actif bien-connus. De plus, notre algorithme est facile à implémenter. / One of the goals of machine learning researches is to build accurate classifiers form an amount of labeled examples. In some problems, it is necessary to gather a large set of labeled examples which can be costly and time-consuming. To reduce these expenses, one can use active learning algorithms. These algorithms benefit from the possibility of performing a small number of label-queries from a large set of unlabeled examples to build an accurate classifier. It should be mentioned that actual active learning algorithms, themselves, have some known weak points which may lead them to perform unsuccessfully in certain situations. In this thesis, we propose a novel active learning algorithm. Our proposed algorithm not only fades the weak points of the previous active learning algorithms, but also performs competitively among the widely known active learning algorithms while it is easy to implement.

L’un des problèmes importants en apprentissage automatique est de déterminer la complexité du modèle à apprendre. Une trop grande complexité mène au surapprentissage, ce qui correspond à trouver des structures qui n’existent pas réellement dans les données, tandis qu’une trop faible complexité mène au sous-apprentissage, c’est-à-dire que l’expressivité du modèle est insuffisante pour capturer l’ensemble des structures présentes dans les données. Pour certains modèles probabilistes, la complexité du modèle se traduit par l’introduction d’une ou plusieurs variables cachées dont le rôle est d’expliquer le processus génératif des données. Il existe diverses approches permettant d’identifier le nombre approprié de variables cachées d’un modèle. Cette thèse s’intéresse aux méthodes Bayésiennes nonparamétriques permettant de déterminer le nombre de variables cachées à utiliser ainsi que leur dimensionnalité. La popularisation des statistiques Bayésiennes nonparamétriques au sein de la communauté de l’apprentissage automatique est assez récente. Leur principal attrait vient du fait qu’elles offrent des modèles hautement flexibles et dont la complexité s’ajuste proportionnellement à la quantité de données disponibles. Au cours des dernières années, la recherche sur les méthodes d’apprentissage Bayésiennes nonparamétriques a porté sur trois aspects principaux : la construction de nouveaux modèles, le développement d’algorithmes d’inférence et les applications. Cette thèse présente nos contributions à ces trois sujets de recherches dans le contexte d’apprentissage de modèles à variables cachées. Dans un premier temps, nous introduisons le Pitman-Yor process mixture of Gaussians, un modèle permettant l’apprentissage de mélanges infinis de Gaussiennes. Nous présentons aussi un algorithme d’inférence permettant de découvrir les composantes cachées du modèle que nous évaluons sur deux applications concrètes de robotique. Nos résultats démontrent que l’approche proposée surpasse en performance et en flexibilité les approches classiques d’apprentissage. Dans un deuxième temps, nous proposons l’extended cascading Indian buffet process, un modèle servant de distribution de probabilité a priori sur l’espace des graphes dirigés acycliques. Dans le contexte de réseaux Bayésien, ce prior permet d’identifier à la fois la présence de variables cachées et la structure du réseau parmi celles-ci. Un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov est utilisé pour l’évaluation sur des problèmes d’identification de structures et d’estimation de densités. Dans un dernier temps, nous proposons le Indian chefs process, un modèle plus général que l’extended cascading Indian buffet process servant à l’apprentissage de graphes et d’ordres. L’avantage du nouveau modèle est qu’il admet les connections entres les variables observables et qu’il prend en compte l’ordre des variables. Nous présentons un algorithme d’inférence Monte Carlo par chaîne de Markov avec saut réversible permettant l’apprentissage conjoint de graphes et d’ordres. L’évaluation est faite sur des problèmes d’estimations de densité et de test d’indépendance. Ce modèle est le premier modèle Bayésien nonparamétrique permettant d’apprendre des réseaux Bayésiens disposant d’une structure complètement arbitraire. / One of the important problems in machine learning is determining the complexity of the model to learn. Too much complexity leads to overfitting, which finds structures that do not actually exist in the data, while too low complexity leads to underfitting, which means that the expressiveness of the model is insufficient to capture all the structures present in the data. For some probabilistic models, the complexity depends on the introduction of one or more latent variables whose role is to explain the generative process of the data. There are various approaches to identify the appropriate number of latent variables of a model. This thesis covers various Bayesian nonparametric methods capable of determining the number of latent variables to be used and their dimensionality. The popularization of Bayesian nonparametric statistics in the machine learning community is fairly recent. Their main attraction is the fact that they offer highly flexible models and their complexity scales appropriately with the amount of available data. In recent years, research on Bayesian nonparametric learning methods have focused on three main aspects: the construction of new models, the development of inference algorithms and new applications. This thesis presents our contributions to these three topics of research in the context of learning latent variables models. Firstly, we introduce the Pitman-Yor process mixture of Gaussians, a model for learning infinite mixtures of Gaussians. We also present an inference algorithm to discover the latent components of the model and we evaluate it on two practical robotics applications. Our results demonstrate that the proposed approach outperforms, both in performance and flexibility, the traditional learning approaches. Secondly, we propose the extended cascading Indian buffet process, a Bayesian nonparametric probability distribution on the space of directed acyclic graphs. In the context of Bayesian networks, this prior is used to identify the presence of latent variables and the network structure among them. A Markov Chain Monte Carlo inference algorithm is presented and evaluated on structure identification problems and as well as density estimation problems. Lastly, we propose the Indian chefs process, a model more general than the extended cascading Indian buffet process for learning graphs and orders. The advantage of the new model is that it accepts connections among observable variables and it takes into account the order of the variables. We also present a reversible jump Markov Chain Monte Carlo inference algorithm which jointly learns graphs and orders. Experiments are conducted on density estimation problems and testing independence hypotheses. This model is the first Bayesian nonparametric model capable of learning Bayesian learning networks with completely arbitrary graph structures.

Savoir lire est une compétence qui va de la capacité à décoder des caractères à la compréhension profonde du sens de textes. Avec l'émergence de l'intelligence artificielle, deux questions se posent : Comment peut-on apprendre à une intelligence artificielle à lire? Qu'est-ce que cela implique? En essayant de répondre à ces questions, une première évidence nous est rappelée : savoir lire ne peut pas se réduire à savoir répondre à des questions sur des textes. Étant donné que les modèles d'apprentissage machine apprennent avec des exemples d'essai erreur, ils vont apprendre à lire en apprenant à répondre correctement à des questions sur des textes. Cependant, il ne faut pas perdre de vue que savoir lire, c'est comprendre différents types de textes et c'est cette compréhension qui permet de répondre à des questions sur un texte. En d'autres termes, répondre à des questions sur des textes est un des moyens d'évaluation de la compétence de lecture plus qu'une fin en soi. Aujourd'hui, il existe différents types de jeux de données qui sont utilisées pour apprendre à des intelligences artificielles à apprendre à lire. Celles ci proposent des textes avec des questions associées qui requièrent différents types de raisonnement : associations lexicales, déductions à partir d'indices disséminés dans le texte, paraphrase, etc. Le problème est que lorsqu'une intelligence artificielle apprend à partir d'un seul de ces jeux de données, elle n'apprend pas à lire mais est plutôt formée à répondre à un type de question, sur un certain type de texte et avec un certain style d'écriture. Outre la problématique de la généralisation des compétences de lecture, les modèles d'intelligence artificielle qui apprennent à lire en apprenant à répondre à des questions retournent des réponses sans systématiquement indiquer sur quelles phrases du texte sources ils se basent. Cela pose un problème d'explicabilité et peut entrainer une mécompréhension des capacités de ces modèles. Dans ce mémoire, nous proposons de résoudre le problème de généralisation de l'apprentissage en proposant une méthodologie générale adaptée à n'importe quel jeu de données. Ainsi, en ayant une méthodologie commune à tous les types de jeux de données pour apprendre à répondre à tout type de question, sur tout type de texte, nous pourrions apprendre aux modèles d'intelligence artificielle à se concentrer sur les compétences générales de lecture plutôt que sur la capacité spécifique à répondre aux questions. Afin de résoudre également le problème de l'explicabilité, la méthodologie que nous proposons impose à tout modèle de compréhension de lecture automatique de renvoyer les extraits du texte source sur lequel ces réponses sont basées. / Reading is a skill that ranges from the ability to decode characters to a deep understanding of the meaning of a text. With the emergence of artificial intelligence, two questions arise: How can an artificial intelligence be taught to read? What does this imply? In trying to answer these questions, we are reminded of the obvious: knowing how to read cannot be reduced to knowing how to answer questions about texts. Since machine learning models learn with trial-and-error examples, they will learn to read by learning to answer correctly questions about the text they read. However, one should not forget the fact that knowing how to read means understanding different types of texts sufficiently well, and it is this that enables answering questions about a text. In other words, answering questions about texts is one of the means of assessing reading skills rather than an end in itself. Today, there are different types of datasets that are used to teach artificial intelligences to learn to read. These provide texts with associated questions that require different types of reasoning: lexical associations, deductions from discrete clues in the text, paraphrasing, etc. The problem is that when an artificial intelligence learns from only one of these datasets, it does not learn to read but is instead trained to answer a certain type of question, on a certain type of text and with a certain writing style. In addition to the problem of generalizing reading skills, artificial intelligence models that learn to read by learning to answer questions return answers without systematically indicating which sentences in the source text they are based on. This poses a problem of explicability and can lead to a misunderstanding of the capabilities of these models. In this thesis, we propose to solve the generalization issue of learning from one dataset by proposing a general methodology suiting to any machine reading comprehension dataset. Thus, by having a methodology common to all types of datasets to learn how to answer any type of question, on any type of text, we could teach artificial intelligence models to focus on general reading skills rather than on the specific ability to answer questions. In order to also solve the issue of explanability, the methodology we propose impose any machine reading comprehension model to return the span of the source text its answers are based on.

L'informatique quantique exploite les phénomènes de la théorie quantique pour le traitement de l'information, tandis que l'apprentissage automatique s'intéresse aux algorithmes qui peuvent s'améliorer en fonction des expériences passées. L'informatique quantique a produit des algorithmes qui dépassent de loin les capacités des ordinateurs classiques que nous utilisons tous les jours. Cependant, l'identification de nouveaux algorithmes quantiques fut moins prolifique que dans le cas classique. Ces dernières années, on a cherché à combiner l'informatique quantique et l'apprentissage automatique. Le cadre de l'apprentissage automatique a servi à apprendre les paramètres de circuits quantiques paramétrés dans l'espoir d'apprendre à résoudre des problèmes où les phénomènes quantiques peuvent aider grâce au traitement de l'information quantique. L'objectif principal de ce mémoire est de pousser plus loin cette idée d'apprentissage de circuits quantiques et de fonder solidement ses capacités en développant une architecture universelle de circuit quantique paramétré. La première contribution est une évaluation d'algorithmes d'optimisation itératifs actuels pour les circuits quantiques paramétrés en tant que modèles d'apprentissage automatique, ainsi que la présentation d'un algorithme d'optimisation itératif simple, mais robuste. La deuxième contribution est une architecture de circuit quantique dans laquelle une famille de petits circuits avec des connexions arbitraires peut être intégrée. / Quantum information processing leverages the phenomena of quantum theory for information processing, while machine learning concerns itself with algorithms that can improve based on past experiences. Quantum information processing has produced algorithms that go far past the capabilities of the classical computers we use every day. However, the identification of new quantum algorithms has been much slower than during the early days of classical computing. In recent years, there has been a push to combine quantum information processing and machine learning. The framework of machine learning has been used to learn quantum circuits in the hopes of learning to solve problems where quantum phenomena can help through the use of quantum information processing. The main goal of this thesis is to further push this idea of learning quantum circuits and to solidly ground its capabilities by developing a learnable parametrized universal quantum circuit. The first contribution is an assessment of current optimization methods for parametrized quantum circuits as machine learning models. The second contribution is a quantum circuit architecture in which a family of smaller circuits with arbitrary connections can be embedded.

Ce mémoire introduit MADE, un nouveau modèle génératif spécifiquement développé pour l’estimation de distribution de probabilité pour données binaires. Ce modèle se base sur le simple autoencodeur et le modifie de telle sorte que sa sortie puisse être considérée comme des probabilités conditionnelles. Il a été testé sur une multitude d’ensembles de données et atteint des performances comparables à l’état de l’art, tout en étant plus rapide. Pour faciliter la description de ce modèle, plusieurs concepts de base de l’apprentissage automatique seront décrits ainsi que d’autres modèles d’estimation de distribution. Comme son nom l’indique, l’estimation de distribution est simplement la tâche d’estimer une distribution statistique à l’aide d’exemples tirés de cette dernière. Bien que certains considèrent ce problème comme étant le Saint Graal de l’apprentissage automatique, il a longtemps été négligé par le domaine puisqu’il était considéré trop difficile. Une raison pour laquelle cette tâche est tenue en si haute estime est qu’une fois la distribution des données connue, elle peut être utilisée pour réaliser la plupart des autres tâches de l’apprentissage automatique, de la classification en passant par la régression jusqu’à la génération. L’information est divisée en trois chapitres principaux. Le premier donne un survol des connaissances requises pour comprendre le nouveau modèle. Le deuxième présente les précurseurs qui ont tenu le titre de l’état de l’art et finalement le troisième explique en détail le modèle proposé.

Cette thèse s'inscrit dans le contexte d'un système de Questions-Réponses, capable de trouver automatiquement sur le Web la réponse à des questions factuelles traitant de n'importe quel sujet. L'une des manières d'améliorer la qualité des réponses fournies consiste à augmenter le taux de rappel du système. Pour cela, il est nécessaire de pouvoir identifier les réponses sous de multiples formulations possibles. A titre illustratif, la réponse à la question "Quelle est la hauteur de la Tour Eiffel ?" peut non seulement être exprimée de la même manière que dans la question ("la hauteur de la Tour Eiffel est 300 mètres"), mais également sous d'autres formes lexico-syntaxiques ("la Tour Eiffel culmine à 300 mètres", "la Tour Eiffel fait 300 mètres de haut", etc). On parle alors de paraphrases de la réponse. Le recensement manuel de ces paraphrases étant un travail long et coûteux, l'objectif de cette thèse est de concevoir et développer un mécanisme capable d'apprendre de façon automatique et faiblement supervisée les paraphrases possibles d'une réponse. Inscrite dans le vaste domaine de l'acquisition automatique de connaissances sémantiques, la méthode d'apprentissage présentée fait du Web son corpus privilégié, en particulier par la redondance et la variété linguistique des informations qu'il contient. Considéré comme un gigantesque graphe biparti représenté, d'une part, par des formulations (expressions d'une relation sémantique, comme "culmine à" ou "fait ... de haut") et d'autre part par des couples d'arguments (entités nommées régies par ces formulations, comme "Tour Eiffel - 300 mètres"), le Web s'avère propice à l'application de la citation de Firth, selon laquelle le sens d'un terme (respectivement d'une formulation, dans notre cas) est lié aux termes (respectivement aux arguments) avec lesquels il cooccurre. Ainsi, par un mécanisme itératif, le Web est échantillonné: les formulations (paraphrases potentielles) sont extraites par ancrage des arguments sur le Web et, inversement, de nouveaux arguments sont extraits par ancrages des formulations acquises. Afin de permettre à l'apprentissage de converger, une étape intermédiaire de classification statistique des données échantillonnées est nécessaire. Les résultats obtenus ont fait l'objet d'une évaluation empirique, ce qui permet en particulier de montrer la valeur ajoutée des paraphrases apprises sur le système de Questions-Réponses. De plus, ces résultats mettent en évidence quelques perspectives exploratoires qui permettront d'améliorer le processus d'apprentissage et de l'utiliser dans d'autres contextes applicatifs.