Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Ce mémoire traite d'une méthode bayésienne, analysée par Marchand et Strawderman (2013), pour la construction d'intervalles bayésiens pour des modèles de densités continues avec contrainte sur l'espace des paramètres Θ. Notamment, on obtiendra une classe d'intervalles bayésiens Iπ0,α(.), associés à la troncature d'une loi a priori non informative π0 et générés par une fonction de distribution α(.), avec une probabilité de recouvrement bornée inférieurement par 1-α/1+α. Cette classe inclut la procédure HPD donnée par Marchand et Strawderman (2006) dans le cas où la densité sous-jacente d'un pivot est symétrique. Plusieurs exemples y illustrent la théorie étudiée. Finalement, on présentera de nouveaux résultats pour la probabilité de recouvrement des intervalles bayésiens appartenant à la classe étudiée pour des densités log-concaves. Ces résultats établissent la borne inférieure à 1- 3α/2 et généralisent les résultats de Marchand et al.(2008) tenant sous une hypothèse de symétrie.

Emettre des inférences bayésiennes, c’est-à-dire réviser son jugement quant à l’apparition d’un événement, et passer d’une probabilité a priori à une probabilité a posteriori est une activité quotidienne qui, en théorie requiert la formule de Bayes. Toutefois, en pratique, l’être humain est sensible à différents biais et n’utilise pas toujours à bon escient les informations dont il dispose. Zhu & Gigerenzer (2006) ont montré qu’un contexte en fréquences naturelles favorisait davantage une révision de jugement qu’un contexte présenté en probabilités conditionnelles, les fréquences rendant explicite le taux de base (Hoffrage, Gigerenzer, Krauss & Martignon, 2002). Le but de ce travail est de préciser dans quelle mesure le format de présentation et les exigences quant au jugement attendu influencent les performances bayésiennes de collégiens et lycéens français. Des cohortes de 20 participants de classe de sixième à première ont été soumises à des problèmes bayésiens. Les trois premières expériences font de façon progressive abstraction du nombre. Les résultats confirment l’effet facilitateur des fréquences sur les probabilités. L’analyse des stratégies utilisées par les participants suggère qu’il ne faut pas se contenter d’une cotation dichotomique : réponse bayésienne versus non bayésienne. En effet, nos résultats précisent qu’avec l’avancée scolaire les participants commettent des erreurs quantitatives de moins en moins éloignées de la réponse théorique, et estiment qualitativement de plus en plus finement l’occurrence du dit événement. La quatrième expérience tente de faire le lien entre les fonctions exécutives de bas niveau, la vitesse de traitement et le niveau scolaire en mathématiques, d’une part, et les performances bayésiennes, d’autre part. Les résultats montrent que la vitesse de traitement et l’inhibition prédisent modérément les performances bayésiennes des collégiens, mais pas celles des lycéens. La dernière expérience est une analyse longitudinale des performances des participants testés à dix-neuf mois d’intervalle. Les résultats étayent ceux de l’analyse transversale, puisque la majorité des participants présente des performances accrues. / Emit bayesian inferences, in other words revise his judgment about the appearance of an event, and change from prior probability to posterior probability, is a daily activity which, in theory, requires the Bayes’ rule. However, in practice, human is sensible to different bias and he doesn’t use systematically wisely all information at his disposal. Zhu & Gigerenzer (2006) showed that when data are presented in natural frequencies, bayesian performances increase. The reason is that base rate information is contained in natural frequencies (Hoffrage, Gigerenzer, Krauss, & Martignon, 2002). The aim of this work is to specify in what measure the format of presentation and the experimenter’s request about the judgment to product influence the bayesian performances of French schoolchild from the beginning to the end of secondary school. Groups of 20 participants from sixth grader to eleventh grade were tested on bayesian problems. The first three experiments progressively disregard number. Results confirm the easier effect of frequencies on the probabilities. The analyse of strategies used by participants indicates that we don’t have to be content with dichotomous quotation: bayesian versus no bayesian answer. In fact, our results specify that with the school advance participants make quantitative mistakes which are less and less distant of the theoretic answer, and estimate qualitatively more and more precisely the event occurrence. The fourth experience tries to make the link between the executive functions of low level, the processing speed and the school level in mathematical, on the one hand, and the bayesian performances, on the other hand. Results show that processing speed and inhibition predict moderately bayesian performances during the first middle of secondary school, but don’t during the second. The last experience is a longitudinal analyse of participants’ performances tested nineteen months later. Results support the transversal analyse ones, since the majority of participants produce better performances.

La proportion des personnes âgées au sein de notre société ne cesse d'augmenter à un rythme régulier. Ce phénomène, qui est partiellement explicable par les effets combinés d'une baisse du taux de natalité avec ceux d'une augmentation de l'espérance de vie, commence déjà à avoir un effet notable sur le système de la santé, tant au Canada qu'ailleurs dans le monde, et à soulever plusieurs questions d'ordre éthique, social, médical et économique. Le maintien à domicile le plus longtemps possible, dans des conditions sécuritaires pour l'occupant, est de loin préférable à l'institutionnalisation en milieu spécialisé. Par contre, comme le vieillissement va de pair avec plusieurs types de maladies, comment arriver à favoriser le maintien à domicile de nos aînés en perte d'autonomie cognitive? Nous croyons que les habitats intelligents en télé santé peuvent répondre en partie à cette question. Afin d'être «intelligents», de tels habitats devront être en mesure de déduire correctement les tâches que l'occupant effectue et, éventuellement, d'apprendre ses habitudes de vie. L'utilisation d'une combinaison de capteurs non invasifs (choisis en tenant compte de plusieurs considérations éthiques dont le respect de la vie privée et de la dignité de l'individu) et d'un module de reconnaissance d'activités basé sur les réseaux bayésiens devraient permettre à l'habitat intelligent de déterminer quelle AVQ (Activité de la Vie Quotidienne) et/ou quelle AIVQ (Activité Instrumentale à la Vie Quotidienne) l'occupant effectue. Un système complet de reconnaissance d'activité devrait, une fois complètement opérationnel, être en mesure non seulement de détecter les situations anormales et d'agir en conséquence, mais aussi de faire ressortir les changements inattendus dans la routine habituelle de l'occupant (ses habitudes de vie) pouvant indiquer un déclin des facultés cognitives de ce dernier ou l'apparition d'une nouvelle pathologie comme la diarrhée ou l'insomnie. Notre travail se concentre sur la reconnaissance d'un certain nombre d'activités pouvant être effectuées dans la salle de bain. Pour ce faire, nous utilisons des réseaux bayésiens spécialisés qui déduisent, en fonction des interactions de l'occupant avec son environnement, quelle est l'activité la plus probablement en cours. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Habitat intelligent, reconnaissance d'activité, habitudes de vie, réseaux bayésiens, perte d'autonomie, vieillissement, apprentissage, AVQ, «Aging in Place»

La qualité de l’air intérieur constitue de nos jours un enjeu sanitaire majeur ainsi qu’une problématique de recherche enplein essor. De nombreux polluants sont présents à l’intérieur des bâtiments. Ils sont directement émis par des sourcesintérieures telles que les matériaux de constructions, le mobilier, l’activité des occupants ou proviennent de l’airextérieur. La politique de réduction de la consommation énergétique entraîne la construction de bâtiments de plus enplus hermétiques, réduisant ainsi l’élimination des polluants par transfert vers l’extérieur. Les techniques d’analysesclassiques ne sont pas adaptées à la surveillance continue de ces environnements. Il s’agit généralement d’analyseursencombrants, coûteux, bruyants et qui nécessitent du personnel qualifié. Une alternative à ces méthodes est récemmentapparue sous la forme de capteurs miniatures. Dans ce travail de thèse, les performances et limitations de plusieurscapteurs miniatures, tels que des capteurs à infrarouge, électrochimiques, à photoionisation ou semi-conducteurs pourla mesure du CO2, du CO, des NOx, d’O3 et des COV, ont été évaluées en laboratoire et lors de campagnes de mesurespour le suivi des principaux polluants de l’air intérieur. Bien que la réponse de ces capteurs soit fortement corrélée avecla concentration mesurée par des analyseurs de référence, le manque de sélectivité ne permet pas toujours une analysequantitative. L’apprentissage bayésien naïf ainsi que le clustering par bisecting k-means ont permis d’interpréter lessignaux mesurés par les capteurs et de mettre en évidence des événements typiques de pollution, traduisant ladynamique de la qualité de l’air intérieur. / Nowadays, indoor air quality is a major health issue and a growing research challenge. Many pollutants are presentinside buildings. They are directly emitted by indoor sources such as building materials, furniture, occupants and theiractivities or transferred from outdoors. Due to an increasing concern for energy saving, recent buildings are much moreairtight, reducing the pollutants elimination to the outside. Standard analyzers are not suitable for monitoring the airquality indoors. These techniques are usually bulky, expensive, noisy and require skilled people. An alternative to theseconventional methods recently appeared under the form of microsensors. In this work, the performances and limitationsof different type of sensors such as infrared sensors, electrochemical sensors, photoionisation detectors orsemiconductive sensors for the measurement of CO2, CO, NOx, O3 or VOC, were evaluated in laboratory conditions andalso during measurement campaigns in order to monitor the major indoor air pollutants. Although the response of thesesensors is highly correlated with the concentration measured by reference instruments, their lack of selectivity does notalways allow a quantitative analysis. Naive Bayes classifier and bisecting k-means clustering were used to help analyzethe output of the sensors, and allow identifying typical pollution events, reflecting the dynamics of the indoor air quality.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le problème des spams connaît depuis ces 20 dernières années un essor considérable. En effet, le pollupostage pourrait représenter plus de 72% de l'ensemble du trafic de courrier électronique. Au-delà de l'aspect intrusif des spams, ceux-ci peuvent comporter des virus ou des scripts néfastes ; d'où l'intérêt de les détecter afin de les supprimer.Le coût d'un envoi de courriels par un spammeur étant infime, ce dernier peut se permettre de transmettre le spam au plus d'adresse de messagerie électronique. Pour le spammeur qui arrive à récupérer même une petite partie d'utilisateurs, son opération devient commercialement viable. Imaginant un million de courriels envoyés et seul 0,1% de personnes qui se font appâtées [i.e. appâter], cela représente tout de même 1 millier de personnes ; et ce chiffre est très réaliste. Nous voyons que derrière la protection de la vie privée et le maintien d'un environnement de travail sain se cachent également des enjeux économiques. La détection des spams est une course constante entre la mise en place de nouvelles techniques de classification du courriel et le contournement de celles-ci par les spammeurs. Jusqu'alors, ces derniers avaient une avance dans cette lutte. Cette tendance s'est inversée avec l'apparition de techniques basées sur le filtrage du contenu. Ces filtres pour la plupart sont basés sur un classificateur bayésien naïf. Nous présentons dans ce mémoire une approche nouvelle de cette classification en utilisant une méthode basée sur le traitement de données catégorielles. Cette méthode utilise les N-grams pour identifier les motifs significatifs afin de limiter l'impact du morphisme des courriers indésirables.

Notre travail porte sur l'adaptation du comportement humain dans un environnement où les récompenses obtenues sont distribuées sur une échelle continue. Les travaux précédents se sont principalement intéressés aux cas de récompenses binaires (de type gagné/perdu) et ont montré qu'un algorithme d'apprentissage Bayésien pouvait rendre compte du comportement. Les algorithmes Bayésiens ne marchent pas dans un environnement continu à moins d'utiliser un modèle génératif (une série d'axiomes permettant de cadrer l'interprétation des observations). A l'inverse les algorithmes de renforcement s'y comportent bien car ils peuvent efficacement s'ajuster aux moyennes de distributions de récompense. Que fait donc l'humain ? Un modèle génératif usuel considère que les distributions de récompense associées à chaque action sont Gaussiennes. Un petit nombre d'observations permet de les caractériser en inférant leur moyenne et écart type. Nous proposons un modèle plus général postulant l'existence d'un classement stable de la valeur des différentes actions, ce qui permet d'imaginer la récompense fictive qui aurait été attribuée par les actions non choisies. Pour séparer ces deux modèles ainsi que le renforcement, nous avons construit 3 expériences comportementales dans lesquelles les distributions de récompenses sont bimodales et continues. Notre modèle rend compte du comportement des sujets à l’inverse du modèle Gaussien ou du renforcement. Notre modèle répond à des contraintes évolutionnistes car il s’adapte rapidement dans un grand nombre de contextes, y compris ceux ou les axiomes du modèle génératif ne sont pas respectés, pour déterminer à chaque fois quelles récompenses sont désirables. / Our thesis aims at understanding how human behavior adapts to an environment where rewards are continuous. Many works have studied environments with binary rewards (win/lose) and have shown that human behavior could be accounted for by Bayesian inference algorithms. A Bayesian algorithm works in a continuous environment provided that it is based on a “generative” model of the environment, which is a structural assumption about environmental contingencies. The issue we address in this thesis is to characterize which kind of generative model of continuous rewards characterizes human decision-making. One hypothesis is to consider that each action attributes rewards as noisy samples of the true action value, typically distributed as a Gaussian distribution. We propose instead a generative model using assumptions about the relationship between the values of the different actions available and the existence of a reliable ordering of action values. This structural assumption enables to simulate mentally counterfactual rewards and to learn simultaneously reward distributions associated with all actions. To validate our model, we ran three behavioral experiments on healthy subjects in a setting where actions’ reward distributions were continuous and changed across time. Our proposed model described correctly participants’ behavior in all three tasks, while other competitive models, including Gaussian failed. The proposed model extends the implementation of Bayesian algorithms and establishes which rewards are “good” and desirable according to the current context. It answers to evolutionarily constraints by adapting quickly, while performing correctly in many different settings.

Cette thèse s'intéresse aux réseaux bayésiens, aux filtres particulaires et à leur application aux communications numériques. Tout d'abord, nous donnons une construction rigoureuse et très générale des réseaux bayésiens et nous présentons l'algorithme de propagation de croyance dans ce contexte. Puis, nous introduisons un nouveau type de filtre particulaire, appelé "filtre particulaire à échantillonnage global", et nous constatons en effectuant des simulations numériques que ce nouvel algorithme se compare favorablement à l'état de l'art. Nous utilisons ensuite le filtrage particulaire pour calculer de façon approchée certains messages de l'algorithme de propagation de croyance. Nous obtenons ainsi un nouvel algorithme, combinant propagation de croyance et filtrage particulaire, que nous avons appelé "algorithme de turbo-filtrage particulaire». Enfin, nous utilisons ces différentes techniques afin de concevoir de façon méthodique un récepteur de communications numériques.

Ce travail de recherche est consacré à la formalisation et à la réalisation d'un processus de diagnostic pluridisplinaire. La particularité d'un tel diagnostic résulte du fait qu'il nécessite de nombreux spécialistes, chacun ayant des connaissances sur leur domaine. Le problème principal réside dans les interconnexions entre les domaines. Ces interconnexions peuvent ou non être connues et influer sur le diagnostic. Dans ce manuscrit, nous proposons de réaliser un diagnostic pluridisciplinaire l'aide d'un système multi-agents. Les agents élaborent un diagnostic local à un domaine puis, fusionnent leurs diagnostics afin d'obtenir le diagnostic pluridisciplinaire. Dans ce but, nous proposons un cadre d'argumentation et une méthode de fusion des diagnostics. Ensemble, ces deux propositions forment le modèle ANDi.