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Extraction de séquences inattendues : des motifs séquentiels aux règles d'implication

Li, Haoyuan 10 September 2009 (has links) (PDF)
Les motifs séquentiels peuvent être vus comme une extension de la notion d'itemsets fréquents intégrant diverses contraintes temporelles. La recherche de tels motifs consiste ainsi à extraire des enchaînements d'ensembles d'items, couramment associés sur une période de temps bien spécifiée. La construction de règles à partir de ces motifs séquentiels permet d'étendre la notion de règles d'association pour la pris en compte de la temporalité. En fait, cette recherche met en évidence des associations inter-transactions, contrairement à celle des règles d'association qui extrait des combinaisons intra-transactions. Ce problème, posé à l'origine dans un contexte de marketing, intéresse à présent des domaines aussi variés que les télécommunications, la finance, ou encore la médecine et la bioinformatique. Même s'il existe aujourd'hui de très nombreuses approches efficaces pour extraire des motifs, ces derniers ne sont pas forcément adaptés aux besoins des applications réelles. En fait, les résultats obtenus sont basés sur une mesure statistique et ne tiennent pas compte de la connaissance du domaine. De plus, ces approches sont principalement axées sur la recherche de tendances et ne permettent pas d'extraire des connaissances sur les éléments atypiques ou inattendus. Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons donc à la problématique de l'extraction de motifs séquentiels et règles inattendus en intégrant la connaissance du domaine. Le travail présenté dans cette thèse comporte la mise en œuvre d'un cadre MUSE pour l'extraction de séquences inattendues par rapport à un système de croyances, des extensions avec la théorie de logique floue, l'intégration des données hiérarchisées, la définition des motifs séquentiels et règles inattendus et, enfin, l'extraction de phrases inattendues dans des documents textes. Des expérimentations menées sur des données synthétiques et sur des données réelles sont rapportées et montrent l'intérêt de nos propositions.
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Attitudes et croyances vis-à-vis du traitement comme variables intermédiaires du comportement d'usage du médicament. / Attitudes and beliefs towards treatment as predicting variables of medication use behaviour

Samalin, Ludovic 27 September 2016 (has links)
La prise en charge des patients souffrant d’un trouble mental justifie une meilleure compréhension des mécanismes influençant les comportements des patients et des cliniciens vis-à-vis des stratégies thérapeutiques. Le principal objectif de cette thèse est d’étudier et d’identifier le rôle des attitudes des patients et des cliniciens vis-à-vis du comportement d’usage d’une thérapeutique. Pour cela, nous avons réalisé plusieurs études permettant d’appréhender cette problématique dans différentes pathologies et envers différentes thérapeutiques.Concernant les attitudes des patients envers leur traitement, nous avons détaillé un travail visant à évaluer les croyances de patients souffrant de schizophrénie envers leur antipsychotique et une étude qualitative sur les attitudes des patients bipolaires envers leur prise en charge en phase d’euthymie. Nous avons montré l’impact des attitudes négatives sur le niveau d’observance ou d’adhésion des patients à leur prise en charge et l’intérêt de cibler des stratégies de prise en charge individualisées visant à améliorer ces attitudes. Concernant les psychiatres, nous avons présenté une étude évaluant les attitudes des cliniciens vis-à-vis des recommandations professionnelles ainsi qu’un travail concernant leurs attitudes envers les antipsychotiques d’action prolongée. Certaines attitudes des psychiatres apparaissaient associées à une plus faible utilisation des recommandations ou des formulations d’action prolongée. Nos résultats montrent ainsi que l’observance ou l’adhésion des patients à une prise en charge ou le choix thérapeutique des cliniciens sont sous-tendus par leurs attitudes. L’étude des attitudes dans le domaine de la santé mentale apparaît comme une étape indispensable dans la compréhension de certains comportements d’usage des thérapeutiques. Les données issues des travaux présentés mais aussi d’études récentes permettent d’envisager un changement de paradigme dans l’appréhension des comportements d’observance des patients et de décision médicale des cliniciens dans le choix d’une thérapeutique centré sur leurs attitudes. / The management of patients with severe mental illnesses needs a better understanding of thefactors affecting the behaviours of clinicians and patients toward therapeutic strategies.The main objective of this thesis was to assess and identify the role of the clinician’s attitudes and patients’ attitudes toward the medication use behaviour. We conducted several studies to address this point in different mental disorders and for different type of treatment. Concerning the patients ‘attitudes toward treatment, we reported data from a study assessing the beliefs toward antipsychotics of schizophrenic patients and from a qualitative study assessing the patient’s attitudes toward the management of bipolar disorder in euthymic periods. We showed that the negative attitudes had a marked impact on the level of adherence of patients and could determine individual targets of interventions to improve them. Concerning the psychiatrists, we reported two studies assessing the clinician’s attitudes toward guidelines and long-acting injectable antipsychotics. Some specific attitudes were associated with a lower use of guidelines or long-acting formulations. These findings showed that the adherence of patient to treatment and the medical decisions of clinicians were related to their attitudes. The assessment of attitudes or beliefs in the field of mental health appears to be an essential step to promote a better comprehension of some treatment use behaviours. Our results and from other recent studies support a new paradigm for the patient adherence to treatment and the medical decision of clinicians focused on their attitudes as predicting variables.
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Les effets de masquage dans l'expression de la représentation sociale des immigrés. : étude du rôle de quelques facteurs intervenant dans la (dé)légitimation et le (dé)masquage de croyances pro et contre-normatives.

Dumay, Raquel 26 January 2012 (has links)
On s'intéresse dans le cadre de ce travail de thèse aux variables susceptibles de favoriser ou d'inhiber l'expression de croyances contre-normatives intervenant dans le champ de la représentation sociale des immigrés. On étudie plus précisément l'impact de la protection normative accordée à ce groupe social, de la capacité d'adaptation à leur société d'accueil qui leur est attribuée mais également de la filière universitaire d'appartenance des sujets interrogés sur les stratégies sociocognitives de masquage et de démasquage mises en place dans l'expression de la représentation. On s'attend à ce que ces trois facteurs interagissent avec la variable consigne de passation, en atténuant voire en annulant dans certains cas les différences classiquement observées entre les conditions où les sujets répondent en leur nom propre (hypothèse de masquage) et celles où ils s'expriment au nom d'un autrui de substitution (hypothèse de démasquage). Les résultats des recherches empiriques révèlent comme prévu des effets différenciés de la variable consigne de passation selon les modalités des facteurs testés, confirmant l'implication de processus d'ordre normatif dans les effets de la substitution. En outre, les liens observés entre protection normative attribuée aux immigrés et capacité d'adaptation perçue confirment l'existence de logiques de justification et de légitimation qui semblent présider à l'orchestration des phénomènes de masquage et de démasquage dans l'expression des représentations sociales de groupes minoritaires. / We are interested in the context of this Phd thesis to the variables that can facilitate or inhibit the expression of counter-normative beliefs working in the field of social representation of immigrants. We study more precisely the impact of normative protection given to this social group, the perceived ability to adapt to their host society they are assigned but also the academic affiliation of respondents on the socio-cognitive strategies of masking and unmasking set place in the expression of representation. It is expected that these three factors interact with the answering instruction, mitigating or even cancelling in some cases the differences typically observed between conditions where subjects respond in their own name (masking hypothesis) and those where they express an opinion on behalf of a substitute other (unmasking hypothesis). The results of empirical research show as expected differential effects of the answering instruction under the terms of the factors tested, confirming the involvement of a normative process in the effects of substitution. Moreover, the observed associations between normative protection granted to immigrants and their perceived adaptability confirm the existence of justification and legitimation processes that seem to govern the orchestration of the phenomena of masking and unmasking in the expression of social representation about minority groups.
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Croyances et pratiques rituelles albanaises du Kosovo : réflexions sur une écoculture / Beliefs and ritual practices among Kosovo albanians : reflections on an ecoculture

Krasniqi, Shemsi 08 February 2013 (has links)
L’idée principale de la thèse est l’écoculture, c'est-à-dire une réflexion plus approfondie sur la relation entre l’homme et la nature. Afin d’expliquer cette idée, nous avons analysé certains éléments caractéristiques de la culture traditionnelle, comme : le châtiment, la malédiction, la bénédiction, le serment, la métamorphose, l’empathie, la révérence, la sacralisation etc. Ces éléments culturels ne concernent pas seulement les mœurs et pratiques morales humaines dans la vie sociale, mais aussi bien les relations entre l’homme et la nature. Dans son sens véridique, en dehors de pensée, des symboles et des valeurs, l’écoculture sous-entend également les comportements, les actions concrètes et les autres routines de la vie quotidienne. L’une des conclusions de cette thèse est que les mouvements écologiques au Kosovo, et tout ceux qui prétendent créer une culture environnementale ou bien une conscience écologiques, afin de changer des comportements et des habitudes par rapport à l’environnement, pourraient prendre pour référence l’écoculture traditionnelle albanaise, parce qu’on y trouve beaucoup d’éléments communs avec des éthiques environnementales contemporaines, comme : écologie profonde, écoféminisme, spiritualisme écologique, dark-green religion / The main idea of the thesis is the eco-culture, that is to say, a deep reflection on the spiritual relationship between human and nature. To explain this idea, I analyze some characteristic elements of the traditional culture, such as punishment, curse, blessing, oath, metamorphosis, empathy, reverence, sacredness, etc. These cultural elements do not concern only the mores and ethical human practices in social life, but also the relationship between human and nature. Nowadays, in everyday life, these values are sometimes expressed openly and concretely, and other times latently and not obviously. In addition to thinking, symbols and values, the eco-culture also manifests itself through behavior, concrete actions, and other routines of daily life. Amongst the conclusions of this thesis is that the environmental movements in Kosovo, aiming at changing the habits related to the environment by means of creating the environmental culture and raising ecological consciousness, must refer to the traditional Albanian eco-culture, since the latter has many common elements with contemporary environmental ethics, such as deep ecology, eco-feminism, ecological spiritualism, dark-green religion, etc.
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Méthodes utilisant des fonctions de croyance pour la gestion des informations imparfaites dans les réseaux de véhicules / Methods using belief functions to manage imperfect information in vehicular networks

Bou Farah, Mira 02 December 2014 (has links)
La popularisation des véhicules a engendré des problèmes de sécurité et d’environnement. Desprojets ont été lancés à travers le monde pour améliorer la sécurité sur la route, réduire l’encombrementdu trafic et apporter plus de confort aux conducteurs. L’environnement des réseaux devéhicules est complexe et dynamique, les sources sont souvent hétérogènes, de ce fait les informationséchangées peuvent souvent être imparfaites. La théorie des fonctions de croyance modélisesouplement les connaissances et fournit des outils riches pour gérer les différents types d’imperfection.Elle est utilisée pour représenter l’incertitude, gérer les différentes informations acquises etles fusionner. Nous nous intéressons à la gestion des informations imparfaites échangées entre lesvéhicules concernant les événements sur la route. Les événements locaux et les événements étendusn’ayant pas les mêmes caractéristiques, les travaux réalisés les distinguent. Dans un environnementsans infrastructure où chaque véhicule a son propre module de fusion, l’objectif est de fournir auxconducteurs la synthèse la plus proche possible de la réalité. Différents modèles fondés sur desfonctions de croyance sont proposés et différentes stratégies sont étudiées : affaiblir ou renforcervers l’absence de l’événement pour prendre en compte le vieillissement des messages, garder lesmessages initiaux ou seulement le résultat de la fusion dans la base des véhicules, considérer la miseà jour du monde, prendre en compte l’influence du voisinage pour gérer la spatialité des embouteillages.Les perspectives restent nombreuses, certaines sont développées dans ce manuscrit commela généralisation des méthodes proposées à tous les événements étendus tels que les brouillards. / The popularization of vehicles has created safety and environmental problems. Projects havebeen launched worldwide to improve road safety, reduce traffic congestion and bring more comfortto drivers. The vehicle network environment is dynamic and complex, sources are often heterogeneous,and therefore the exchanged information may be imperfect. The theory of belief functionsoffers flexibility in uncertainty modeling and provides rich tools for managing different types of imperfection.It is used to represent uncertainty, manage and fuse the various acquired information.We focus on the management of imperfect information exchanged between vehicles concerningevents on the road. The carried work distinguishes local events and spatial events, which do nothave the same characteristics. In an environment without infrastructure where each vehicle is afusion center and creates its own vision, the goal is to provide to each driver the synthesis of thesituation on the road as close as possible to the reality. Different models using belief functionsare proposed. Different strategies are considered: discount or reinforce towards the absence of theevent to take into account messages ageing, keep the original messages or just the fusion result invehicle database, consider the world update, manage the spatiality of traffic jam events by takinginto account neighborhood. Perspectives remain numerous; some are developed in the manuscriptas the generalization of proposed methods to all spatial events such as fog blankets.
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Sound source localization with data and model uncertainties using the EM and Evidential EM algorithms / Estimation de sources acoustiques avec prise en compte de l'incertitude de propagation

Wang, Xun 09 December 2014 (has links)
Ce travail de thèse se penche sur le problème de la localisation de sources acoustiques à partir de signaux déterministes et aléatoires mesurés par un réseau de microphones. Le problème est résolu dans un cadre statistique, par estimation via la méthode du maximum de vraisemblance. La pression mesurée par un microphone est interprétée comme étant un mélange de signaux latents émis par les sources. Les positions et les amplitudes des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme espérance-maximisation (EM). Dans cette thèse, deux types d’incertitude sont également pris en compte : les positions des microphones et le nombre d’onde sont supposés mal connus. Ces incertitudes sont transposées aux données dans le cadre théorique des fonctions de croyance. Ensuite, les positions et les amplitudes des sources acoustiques peuvent être estimées en utilisant l’algorithme E2M, qui est une variante de l’algorithme EM pour les données incertaines.La première partie des travaux considère le modèle de signal déterministe sans prise en compte de l’incertitude. L’algorithme EM est utilisé pour estimer les positions et les amplitudes des sources. En outre, les résultats expérimentaux sont présentés et comparés avec le beamforming et la holographie optimisée statistiquement en champ proche (SONAH), ce qui démontre l’avantage de l’algorithme EM. La deuxième partie considère le problème de l’incertitude du modèle et montre comment les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde peuvent être quantifiées sur les données. Dans ce cas, la fonction de vraisemblance est étendue aux données incertaines. Ensuite, l’algorithme E2M est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Finalement, les expériences réalisées sur les données réelles et simulées montrent que les algorithmes EM et E2M donnent des résultats similaires lorsque les données sont certaines, mais que ce dernier est plus robuste en présence d’incertitudes sur les paramètres du modèle. La troisième partie des travaux présente le cas de signaux aléatoires, dont l’amplitude est considérée comme une variable aléatoire gaussienne. Dans le modèle sans incertitude, l’algorithme EM est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Dans le modèle incertain, les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde sont transposées aux données comme dans la deuxième partie. Enfin, les positions et les variances des amplitudes aléatoires des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme E2M. Les résultats montrent ici encore l’avantage d’utiliser un modèle statistique pour estimer les sources en présence, et l’intérêt de prendre en compte l’incertitude sur les paramètres du modèle. / This work addresses the problem of multiple sound source localization for both deterministic and random signals measured by an array of microphones. The problem is solved in a statistical framework via maximum likelihood. The pressure measured by a microphone is interpreted as a mixture of latent signals emitted by the sources; then, both the sound source locations and strengths can be estimated using an expectation-maximization (EM) algorithm. In this thesis, two kinds of uncertainties are also considered: on the microphone locations and on the wave number. These uncertainties are transposed to the data in the belief functions framework. Then, the source locations and strengths can be estimated using a variant of the EM algorithm, known as Evidential EM (E2M) algorithm. The first part of this work begins with the deterministic signal model without consideration of uncertainty. The EM algorithm is then used to estimate the source locations and strengths : the update equations for the model parameters are provided. Furthermore, experimental results are presented and compared with the beamforming and the statistically optimized near-field holography (SONAH), which demonstrates the advantage of the EM algorithm. The second part raises the issue of model uncertainty and shows how the uncertainties on microphone locations and wave number can be taken into account at the data level. In this case, the notion of the likelihood is extended to the uncertain data. Then, the E2M algorithm is used to solve the sound source estimation problem. In both the simulation and real experiment, the E2M algorithm proves to be more robust in the presence of model and data uncertainty. The third part of this work considers the case of random signals, in which the amplitude is modeled by a Gaussian random variable. Both the certain and uncertain cases are investigated. In the former case, the EM algorithm is employed to estimate the sound sources. In the latter case, microphone location and wave number uncertainties are quantified similarly to the second part of the thesis. Finally, the source locations and the variance of the random amplitudes are estimated using the E2M algorithm.
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Uncertainty management in parameter identification / Gestion des incertitudes pour l'identification des paramètres matériau

Sui, Liqi 23 January 2017 (has links)
Afin d'obtenir des simulations plus prédictives et plus précises du comportement mécanique des structures, des modèles matériau de plus en plus complexes ont été développés. Aujourd'hui, la caractérisation des propriétés des matériaux est donc un objectif prioritaire. Elle exige des méthodes et des tests d'identification dédiés dans des conditions les plus proches possible des cas de service. Cette thèse vise à développer une méthodologie d'identification efficace pour trouver les paramètres des propriétés matériau, en tenant compte de toutes les informations disponibles. L'information utilisée pour l'identification est à la fois théorique, expérimentale et empirique : l'information théorique est liée aux modèles mécaniques dont l'incertitude est épistémique; l'information expérimentale provient ici de la mesure de champs cinématiques obtenues pendant l'essai ct dont l'incertitude est aléatoire; l'information empirique est liée à l'information à priori associée à une incertitude épistémique ainsi. La difficulté principale est que l'information disponible n'est pas toujours fiable et que les incertitudes correspondantes sont hétérogènes. Cette difficulté est surmontée par l'utilisation de la théorie des fonctions de croyance. En offrant un cadre général pour représenter et quantifier les incertitudes hétérogènes, la performance de l'identification est améliorée. Une stratégie basée sur la théorie des fonctions de croyance est proposée pour identifier les propriétés élastiques macro et micro des matériaux multi-structures. Dans cette stratégie, les incertitudes liées aux modèles et aux mesures sont analysées et quantifiées. Cette stratégie est ensuite étendue pour prendre en compte l'information à priori et quantifier l'incertitude associée. / In order to obtain more predictive and accurate simulations of mechanical behaviour in the practical environment, more and more complex material models have been developed. Nowadays, the characterization of material properties remains a top-priority objective. It requires dedicated identification methods and tests in conditions as close as possible to the real ones. This thesis aims at developing an effective identification methodology to find the material property parameters, taking advantages of all available information. The information used for the identification is theoretical, experimental, and empirical: the theoretical information is linked to the mechanical models whose uncertainty is epistemic; the experimental information consists in the full-field measurement whose uncertainty is aleatory; the empirical information is related to the prior information with epistemic uncertainty as well. The main difficulty is that the available information is not always reliable and its corresponding uncertainty is heterogeneous. This difficulty is overcome by the introduction of the theory of belief functions. By offering a general framework to represent and quantify the heterogeneous uncertainties, the performance of the identification is improved. The strategy based on the belief function is proposed to identify macro and micro elastic properties of multi-structure materials. In this strategy, model and measurement uncertainties arc analysed and quantified. This strategy is subsequently developed to take prior information into consideration and quantify its corresponding uncertainty.
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Classification of uncertain data in the framework of belief functions : nearest-neighbor-based and rule-based approaches / Classification des données incertaines dans le cadre des fonctions de croyance : la métode des k plus proches voisins et la méthode à base de règles

Jiao, Lianmeng 26 October 2015 (has links)
Dans de nombreux problèmes de classification, les données sont intrinsèquement incertaines. Les données d’apprentissage disponibles peuvent être imprécises, incomplètes, ou même peu fiables. En outre, des connaissances spécialisées partielles qui caractérisent le problème de classification peuvent également être disponibles. Ces différents types d’incertitude posent de grands défis pour la conception de classifieurs. La théorie des fonctions de croyance fournit un cadre rigoureux et élégant pour la représentation et la combinaison d’une grande variété d’informations incertaines. Dans cette thèse, nous utilisons cette théorie pour résoudre les problèmes de classification des données incertaines sur la base de deux approches courantes, à savoir, la méthode des k plus proches voisins (kNN) et la méthode à base de règles.Pour la méthode kNN, une préoccupation est que les données d’apprentissage imprécises dans les régions où les classes de chevauchent peuvent affecter ses performances de manière importante. Une méthode d’édition a été développée dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance pour modéliser l’information imprécise apportée par les échantillons dans les régions qui se chevauchent. Une autre considération est que, parfois, seul un ensemble de données d’apprentissage incomplet est disponible, auquel cas les performances de la méthode kNN se dégradent considérablement. Motivé par ce problème, nous avons développé une méthode de fusion efficace pour combiner un ensemble de classifieurs kNN couplés utilisant des métriques couplées apprises localement. Pour la méthode à base de règles, afin d’améliorer sa performance dans les applications complexes, nous étendons la méthode traditionnelle dans le cadre des fonctions de croyance. Nous développons un système de classification fondé sur des règles de croyance pour traiter des informations incertains dans les problèmes de classification complexes. En outre, dans certaines applications, en plus de données d’apprentissage, des connaissances expertes peuvent également être disponibles. Nous avons donc développé un système de classification hybride fondé sur des règles de croyance permettant d’utiliser ces deux types d’information pour la classification. / In many classification problems, data are inherently uncertain. The available training data might be imprecise, incomplete, even unreliable. Besides, partial expert knowledge characterizing the classification problem may also be available. These different types of uncertainty bring great challenges to classifier design. The theory of belief functions provides a well-founded and elegant framework to represent and combine a large variety of uncertain information. In this thesis, we use this theory to address the uncertain data classification problems based on two popular approaches, i.e., the k-nearest neighbor rule (kNN) andrule-based classification systems. For the kNN rule, one concern is that the imprecise training data in class over lapping regions may greatly affect its performance. An evidential editing version of the kNNrule was developed based on the theory of belief functions in order to well model the imprecise information for those samples in over lapping regions. Another consideration is that, sometimes, only an incomplete training data set is available, in which case the ideal behaviors of the kNN rule degrade dramatically. Motivated by this problem, we designedan evidential fusion scheme for combining a group of pairwise kNN classifiers developed based on locally learned pairwise distance metrics.For rule-based classification systems, in order to improving their performance in complex applications, we extended the traditional fuzzy rule-based classification system in the framework of belief functions and develop a belief rule-based classification system to address uncertain information in complex classification problems. Further, considering that in some applications, apart from training data collected by sensors, partial expert knowledge can also be available, a hybrid belief rule-based classification system was developed to make use of these two types of information jointly for classification.
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"Pour moi, le goût du soja n'est pas une barrière à la consommation. Et pour vous ?" : Effet de la culture sur les croyances, attitudes et préférence vis-à-vis des produits à base de soja / "For me, the taste of soy is not a barrier to its consumption. And how about you ?" : Effects of culture on attitudes, beliefs and preference against soy-based products

Tu, Viêt Phu 06 December 2010 (has links)
Lors du développement et de l’introduction d’un nouvel aliment, la compréhension des croyances, attitudes et préférences sensorielles des consommateurs est très importante. Cette thèse présente une série d'études cross-culturelles, France vs. Vietnam, sur la représentation des consommateurs vis-à-vis de produits à base soja et sur la perception et la préférence des yaourts à base de soja, un produit dérivé du soja récemment développé pour le marché français et n'existant pas sur le marché vietnamien. Malgré une image favorable du soja sur le plan nutritionnel et sur la santé, les participants français ont rapporté ne pas consommer ce type de produit, la barrière à sa consommation étant son goût de soja. Ce résultat a été confirmé par un test de consommateurs au cours duquel les participants français ont donné une très faible évaluation hédonique pour les yaourts de soja. Les consommateurs vietnamiens, consommateurs traditionnels du soja, n'ont également pas apprécié ces produits. Une série de yaourts mixtes dans lesquels le lait de vache a été partiellement remplacé par celui de soja a été fabriquée. Les tests consommateurs ont montré que pour les deux pays, le yaourt fabriqué avec une proportion de lait de soja inférieure à 50% a reçu une note moyenne supérieure à 5 sur une échelle de 1 à 9. Le rôle de la familiarité sur les préférences alimentaires ainsi que l'impact de l'exposition culturelle sur les changements des croyances et attitudes à l'âge adulte ont été confirmés. La présente étude contribue à la caractérisation des deux cultures sur leur acceptabilité d'un nouvel aliment / Understanding consumers’ beliefs, attitudes and sensory preference is the key to a successful development and introduction of a new food. This thesis carried out a series of cross-cultural studies, France vs. Vietnam, on consumers’ representation of soy foods and on sensory perception and preference of soy yogurts, a soy derived product recently developed for French market which does not exist on the Vietnamese market. Despite a favourable image of soy in terms of nutrition and health benefices, French participants reported that the barrier to its consumption was the taste of soy. This finding was confirmed by a consumer test in which French participants gave very low hedonic evaluations to soy yogurts. Interestingly, Vietnamese consumers, soy traditional consumers, did not appreciate these products as well. A series of mix yogurts in which cow milk was partially replaced by soy milk was formulated. Consumer tests showed that for both countries, a mix yogurt with proportion of soy milk lower than 50% received an average hedonic score higher than 5 on a scale going from 1 to 9. The role of the familiarity on food preference and the impact of cultural exposure on changing in beliefs and attitudes’ change at adult age were confirmed. The present study contributes to the characterisation of the two cultures on their acceptability of a new food
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Exploitation of map data for the perception of intelligent vehicles / Exploitation des données cartographiques pour la perception de véhicules intelligents

Kurdej, Marek 05 February 2015 (has links)
La plupart des logiciels contrôlant les véhicules intelligents traite de la compréhension de la scène. De nombreuses méthodes existent actuellement pour percevoir les obstacles de façon automatique. La majorité d’entre elles emploie ainsi les capteurs extéroceptifs comme des caméras ou des lidars. Cette thèse porte sur les domaines de la robotique et de la fusion d’information et s’intéresse aux systèmes d’information géographique. Nous étudions ainsi l’utilité d’ajouter des cartes numériques, qui cartographient le milieu urbain dans lequel évolue le véhicule, en tant que capteur virtuel améliorant les résultats de perception. Les cartes contiennent en effet une quantité phénoménale d’information sur l’environnement : sa géométrie, sa topologie ainsi que d’autres informations contextuelles. Dans nos travaux, nous avons extrait la géométrie des routes et des modèles de bâtiments afin de déduire le contexte et les caractéristiques de chaque objet détecté. Notre méthode se base sur une extension de grilles d’occupations : les grilles de perception crédibilistes. Elle permet de modéliser explicitement les incertitudes liées aux données de cartes et de capteurs. Elle présente également l’avantage de représenter de façon uniforme les données provenant de différentes sources : lidar, caméra ou cartes. Les cartes sont traitées de la même façon que les capteurs physiques. Cette démarche permet d’ajouter les informations géographiques sans pour autant leur donner trop d’importance, ce qui est essentiel en présence d’erreurs. Dans notre approche, le résultat de la fusion d’information contenu dans une grille de perception est utilisé pour prédire l’état de l’environnement à l’instant suivant. Le fait d’estimer les caractéristiques des éléments dynamiques ne satisfait donc plus l’hypothèse du monde statique. Par conséquent, il est nécessaire d’ajuster le niveau de certitude attribué à ces informations. Nous y parvenons en appliquant l’affaiblissement temporel. Étant donné que les méthodes existantes n’étaient pas adaptées à cette application, nous proposons une famille d’opérateurs d’affaiblissement prenant en compte le type d’information traitée. Les algorithmes étudiés ont été validés par des tests sur des données réelles. Nous avons donc développé des prototypes en Matlab et des logiciels en C++ basés sur la plate-forme Pacpus. Grâce à eux nous présentons les résultats des expériences effectués en conditions réelles. / This thesis is situated in the domains of robotics and data fusion, and concerns geographic information systems. We study the utility of adding digital maps, which model the urban environment in which the vehicle evolves, as a virtual sensor improving the perception results. Indeed, the maps contain a phenomenal quantity of information about the environment : its geometry, topology and additional contextual information. In this work, we extract road surface geometry and building models in order to deduce the context and the characteristics of each detected object. Our method is based on an extension of occupancy grids : the evidential perception grids. It permits to model explicitly the uncertainty related to the map and sensor data. By this means, the approach presents also the advantage of representing homogeneously the data originating from various sources : lidar, camera or maps. The maps are handled on equal terms with the physical sensors. This approach allows us to add geographic information without imputing unduly importance to it, which is essential in presence of errors. In our approach, the information fusion result, stored in a perception grid, is used to predict the stateof environment on the next instant. The fact of estimating the characteristics of dynamic elements does not satisfy the hypothesis of static world. Therefore, it is necessary to adjust the level of certainty attributed to these pieces of information. We do so by applying the temporal discounting. Due to the fact that existing methods are not well suited for this application, we propose a family of discoun toperators that take into account the type of handled information. The studied algorithms have been validated through tests on real data. We have thus developed the prototypes in Matlab and the C++ software based on Pacpus framework. Thanks to them, we present the results of experiments performed in real conditions.

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