L’aérosol organique secondaire (AOS) a un impact sur la qualité de l’air et le changement climatique, notamment. Mais ses quantités atmosphériques restent mal représentées, aussi bien en région source qu’en région de transport, en raison de la méconnaissance des sources et de la nature des Composés Organiques Gazeux (COG) précurseurs de l’AOS et des mécanismes de formation de l’AOS.Ce travail de thèse a pour objectif (1) de caractériser les sources des COG, parmi lesquels d’importants précurseurs d’AOS, et (2) d’estimer l’impact des COG sur la formation d’AOS en zone urbaine. Ce travail s’appuie sur les mesures de COG en deux sites périurbains de deux mégapoles, Paris et Los Angeles, dans le cadre des programmes MEGAPOLI (été 2009 et hiver 2010) et CalNex (printemps 2010). À partir de la composition de la fraction organique des phases gazeuse et particulaire, des indicateurs de la qualité de l’air et des données météorologiques, nous avons (1) identifié les déterminants des COG, (2) identifié et estimé l’importance relative des sources saisonnières d’émissions des COG par application du modèle sources-récepteur PMF, (3) estimé l’impact des COG sur la formation d’AOS. En été comme en hiver, les COG mesurés en périphérie de Paris sont fortement associés au profil de source des émissions lointaines et à celui des COVO. Les COG mesurés dans l’agglomération de Los Angeles sont majoritairement associés aux profils de sources anthropiques primaires. Quant à la formation d’AOS, ces travaux ont pour la première fois permis de mettre en évidence l’importance des Composés Organiques à la Volatilité Intermédiaire (COV-I) dans la formation d’AOS à partir de leur mesure in-situ à Paris. / Secondary Organic Aerosol (SOA) impacts air quality and climate change. However, its ambient concentrations are still underestimated. A large discrepancy has been observed between estimations and observations of SOA in urban areas as well as in remote areas, since the sources and the nature of the SOA precursors, the Gaseous Organic Compounds (GOCs), and the SOA formation mechanisms remain unclear. The studies presented here aim (1) to characterize the GOCs, including important SOA precursors, in urban area by studying their determinants and their sources, and (2) to study the GOCs impact on the SOA formation in urban area. To answer these objectives, we studied GOCs measured at suburban sites of Paris and Los Angeles megacities, as part of the MEGAPOLI (summer 2009 and winter 2010) and CalNex (spring 2010) programs, respectively. From the study of the organic fractions of the particulate- and the gas-phases with air quality indicators and meteorological data, (1) we identified the GOCs determinants, (2) we identified their sources and quantified their relative contribution to the GOCs emissions according to the season, by implementing the source receptor model PMF, and (3) we estimated the impact of the GOCs on the SOA formation. In summer and in winter, the GOCs measured in Paris are strongly associated with the “remote” and “OVOCs” source profiles. The highest contributions to the emissions of GOCs measured in Los Angeles are associated to the anthropogenic source profiles. As for the SOA formation, these studies highlighted for the first time the importance of the Intermediate Volatility Organic Compounds (I-VOCs) in the SOA formation from their measurements in Paris.

L’imagerie hyperspectrale est un type d’imagerie émergent qui connaît un essor important depuis le début des années 2000. Grâce à une structure spectrale très fine qui produit un volume de donnée très important, elle apporte, par rapport à l’imagerie visible classique, un supplément d’information pouvant être mis à profit dans de nombreux domaines d’exploitation. Nous nous intéressons spécifiquement à la détection et l’analyse de changements entre deux images de la même scène, pour des applications orientées vers la défense.Au sein de ce manuscrit, nous commençons par présenter l’imagerie hyperspectrale et les contraintes associées à son utilisation pour des problématiques de défense. Nous présentons ensuite une méthode de détection et de classification de changements basée sur la recherche de directions spécifiques dans l’espace généré par le couple d’images, puis sur la fusion des directions proches. Nous cherchons ensuite à exploiter l’information obtenue sur les changements en nous intéressant aux possibilités de dé-mélange de séries temporelles d’images d’une même scène. Enfin, nous présentons un certain nombre d’extensions qui pourront être réalisées afin de généraliser ou améliorer les travaux présentés et nous concluons. / Hyperspectral imagery is an emerging imagery technology which has known a growing interest since the 2000’s. This technology allows an impressive growth of the data registered from a specific scene compared to classical RGB imagery. Indeed, although the spatial resolution is significantly lower, the spectral resolution is very small and the covered spectral area is very wide. We focus on change detection between two images of a given scene for defense oriented purposes.In the following, we start by introducing hyperspectral imagery and the specificity of its exploitation for defence purposes. We then present a change detection and analysis method based on the search for specifical directions in the space generated by the image couple, followed by a merging of the nearby directions. We then exploit this information focusing on theunmixing capabilities of multitemporal hyperspectral data. Finally, we will present a range of further works that could be done in relation with our work and conclude about it.

Grâce aux avancées technologiques dans le domaine de l'imagerie fonctionnelle cérébrale, les neurosciences cognitives accumulent une grande quantité de cartes spatiales décrivant de manière quantitative l'activité neuronale suscitée dans le cerveau humain en réponse à des tâches ou des stimuli spécifiques, ou de manière spontanée. Dans cette thèse, nous nous intéressons particulièrement aux données issues de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf), que nous étudions dans un cadre d'apprentissage statistique. Notre objectif est d'apprendre des modèles d'activité cérébrale à partir des données. Nous proposons différentes nouvelles manières de profiter de la grande quantité de données IRMf disponible. Tout d'abord, nous considérons les données d'IRMf de repos, que nous traitons grâce à des méthodes de factorisation de matrices. Nous présentons de nouvelles méthodes pour calculer en un temps raisonnable une factorisation parcimonieuse de matrices constituées de centaines d'enregistrements d'IRMf. Cela nous permet d'extraire des réseaux fonctionnels à partir de données d'une envergure inédite. Notre méthode principale introduit une réduction aléatoire de la dimension des données dans une boucle d'apprentissage en ligne. L'algorithme proposé converge plus de 10 fois plus vite que les meilleures méthodes existantes, pour différentes configurations et sur plusieurs jeux de données. Nous effectuons une vaste validation expérimentale de notre approche de sous-échantillonnage aléatoire. Nous proposons une étude théorique des propriétés de convergence de notre algorithme. Dans un second temps, nous nous intéressons aux données d'IRMf d'activation. Nous démontrons comment agréger différents études acquises suivant des protocoles distincts afin d'apprendre des modèles joints de décodage plus justes et interprétables. Notre modèle multi-études apprend à réduire la dimension des images cérébrales en entrée en même temps qu'il apprend à les classifier, pour chacune des études, à partir de leurs représentations réduites. Cela suscite un transfert d'information entre les études. En conséquence, notre modèle multi-étude est plus performant que les modèles de décodage appris sur chaque étude séparément. Notre approche identifie une représentation universellement pertinente de l'activité cérébrale, supportée par un petit nombre de réseaux optimisés pour l'identification de tâches. / Thanks to the advent of functional brain-imaging technologies, cognitive neuroscience is accumulating maps of neural activity responses to specific tasks or stimuli, or of spontaneous activity. In this work, we consider data from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), that we study in a machine learning setting: we learn a model of brain activity that should generalize on unseen data. After reviewing the standard fMRI data analysis techniques, we propose new methods and models to benefit from the recently released large fMRI data repositories. Our goal is to learn richer representations of brain activity. We first focus on unsupervised analysis of terabyte-scale fMRI data acquired on subjects at rest (resting-state fMRI). We perform this analysis using matrix factorization. We present new methods for running sparse matrix factorization/dictionary learning on hundreds of fMRI records in reasonable time. Our leading approach relies on introducing randomness in stochastic optimization loops and provides speed-up of an order of magnitude on a variety of settings and datasets. We provide an extended empirical validation of our stochastic subsampling approach, for datasets from fMRI, hyperspectral imaging and collaborative filtering. We derive convergence properties for our algorithm, in a theoretical analysis that reaches beyond the matrix factorization problem. We then turn to work with fMRI data acquired on subject undergoing behavioral protocols (task fMRI). We investigate how to aggregate data from many source studies, acquired with many different protocols, in order to learn more accurate and interpretable decoding models, that predicts stimuli or tasks from brain maps. Our multi-study shared-layer model learns to reduce the dimensionality of input brain images, simultaneously to learning to decode these images from their reduced representation. This fosters transfer learning in between studies, as we learn the undocumented cognitive common aspects that the many fMRI studies share. As a consequence, our multi-study model performs better than single-study decoding. Our approach identifies universally relevant representation of brain activity, supported by a few task-optimized networks learned during model fitting. Finally, on a related topic, we show how to use dynamic programming within end-to-end trained deep networks, with applications in natural language processing.

Au cours de cette thèse nous avons développé des méthodes de Séparation Aveugle de Sources (SAS) pour des images hyperspectrales, dans le cadre de deux champs d'application : la télédétection urbaine et l'astrophysique. Dans la première partie de la thèse nous nous sommes intéressés au démélange hyperspectral pour des images urbaines, le but étant de retrouver d'une manière non supervisée les matériaux présents sur la scène en extrayant leurs spectres et leurs proportions. La plupart des méthodes de la littérature sont basées sur un modèle linéaire, qui n'est pas valide en milieu urbain à cause des structures 3D. Une première étape a donc été d'établir un modèle de mélange adapté aux milieux urbains, en partant d'équations physiques basées sur la théorie du transfert radiatif. Le modèle final de forme linéaire quadratique invariant spectralement, ainsi que les possibles hypothèses sur les coefficients de mélange, sont justifiés par les résultats obtenus sur des images simulées réalistes. Nous avons ensuite proposé, pour le démélange, des méthodes de SAS fondées sur la FMN (Factorisation en Matrices Non-négatives). Ces méthodes sont basées sur un calcul de gradient qui tient compte des termes quadratiques. La première méthode utilise un algorithme de gradient à pas fixe, à partir de laquelle une version de Newton a aussi été proposée. La dernière méthode est un algorithme FMN multiplicatif. Les méthodes proposées donnent de meilleures performances qu'une méthode linéaire de la littérature. En astrophysique nous avons développé des méthodes de SAS pour des images de champs denses d'étoiles du spectro-imageur MUSE. A cause de la PSF (Point Spread Function), les informations contenues dans les pixels peuvent résulter des contributions de plusieurs étoiles. C'est là que réside l'intérêt de la SAS : extraire, à partir de ces signaux qui sont des mélanges, les spectres des étoiles qui sont donc nos "sources". Le modèle de mélange est linéaire non invariant spectralement. Nous avons proposé une méthode de SAS basée sur la positivité des données. Cette approche exploite le modèle paramétrique de la FSF (Field Spread Function) de MUSE. La méthode mise en place est itérative et alterne l'estimation des spectres par moindres carrés (avec contraintes de positivité) et estimation des paramètres de la FSF par un algorithme de gradient projeté. La méthode proposée donne de bonnes performances sur des images simulées de MUSE.

Nous sommes intéressé par la reconstitution et la prédiction des séries temporelles multivariées à partir des données partiellement observées et/ou agrégées.La motivation du problème vient des applications dans la gestion du réseau électrique.Nous envisageons des outils capables de résoudre le problème d'estimation de plusieurs domaines.Après investiguer le krigeage, qui est une méthode de la litérature de la statistique spatio-temporelle, et une méthode hybride basée sur le clustering des individus, nous proposons un cadre général de reconstitution et de prédiction basé sur la factorisation de matrice nonnégative.Ce cadre prend en compte de manière intrinsèque la corrélation entre les séries temporelles pour réduire drastiquement la dimension de l'espace de paramètres.Une fois que le problématique est formalisé dans ce cadre, nous proposons deux extensions par rapport à l'approche standard.La première extension prend en compte l'autocorrélation temporelle des individus.Cette information supplémentaire permet d'améliorer la précision de la reconstitution.La deuxième extension ajoute une composante de régression dans la factorisation de matrice nonnégative.Celle-ci nous permet d'utiliser dans l'estimation du modèle des variables exogènes liées avec la consommation électrique, ainsi de produire des facteurs plus interprétatbles, et aussi améliorer la reconstitution.De plus, cette méthod nous donne la possibilité d'utiliser la factorisation de matrice nonnégative pour produire des prédictions.Sur le côté théorique, nous nous intéressons à l'identifiabilité du modèle, ainsi qu'à la propriété de la convergence des algorithmes que nous proposons.La performance des méthodes proposées en reconstitution et en prédiction est testé sur plusieurs jeux de données de consommation électrique à niveaux d'agrégation différents. / We are interested in the recovery and prediction of multiple time series from partially observed and/or aggregate data.Motivated by applications in electricity network management, we investigate tools from multiple fields that are able to deal with such data issues.After examining kriging from spatio-temporal statistics and a hybrid method based on the clustering of individuals, we propose a general framework based on nonnegative matrix factorization.This frameworks takes advantage of the intrisic correlation between the multivariate time series to greatly reduce the dimension of the parameter space.Once the estimation problem is formalized in the nonnegative matrix factorization framework, two extensions are proposed to improve the standard approach.The first extension takes into account the individual temporal autocorrelation of each of the time series.This increases the precision of the time series recovery.The second extension adds a regression layer into nonnegative matrix factorization.This allows exogenous variables that are known to be linked with electricity consumption to be used in estimation, hence makes the factors obtained by the method to be more interpretable, and also increases the recovery precision.Moreover, this method makes the method applicable to prediction.We produce a theoretical analysis on the framework which concerns the identifiability of the model and the convergence of the algorithms that are proposed.The performance of proposed methods to recover and forecast time series is tested on several multivariate electricity consumption datasets at different aggregation level.

Nous avons assisté au développement rapide de la technologie de l'information au cours de la dernière décennie. D'une part, la capacité du traitement et du stockage des appareils numériques est en constante augmentation grâce aux progrès des méthodes de construction. D'autre part, l'interaction entre ces dispositifs puissants a été rendue possible grâce à la technologie de réseautage. Une conséquence naturelle de ces progrès, est que le volume des données générées dans différentes applications a grandi à un rythme sans précédent. Désormais, nous sommes confrontés à de nouveaux défis pour traiter et représenter efficacement la masse énorme de données à notre disposition. Cette thèse est centrée autour des deux axes de recommandation du contenu pertinent et de sa visualisation correcte. Le rôle des systèmes de recommandation est d'aider les utilisateurs dans le processus de prise de décision pour trouver des articles avec un contenu pertinent et une qualité satisfaisante au sein du vaste ensemble des possibilités existant dans le Web. D'autre part, la représentation correcte des données traitées est un élément central à la fois pour accroître l'utilité des données pour l'utilisateur final et pour la conception des outils d'analyse efficaces. Dans cet exposé, les principales approches des systèmes de recommandation ainsi que les techniques les plus importantes de la visualisation des données sous forme de graphes sont discutées. En outre, il est montré comment quelques-unes des mêmes techniques appliquées aux systèmes de recommandation peuvent être modifiées pour tenir compte des exigences de visualisation.

Cette thèse porte sur l'étude des Systèmes de Recommandation dans un cadre séquentiel, où les retours des utilisateurs sur des articles arrivent dans le système l'un après l'autre. Après chaque retour utilisateur, le système doit le prendre en compte afin d'améliorer les recommandations futures. De nombreuses techniques de recommandation ou méthodologies d'évaluation ont été proposées par le passé pour les problèmes de recommandation. Malgré cela, l'évaluation séquentielle, qui est pourtant plus réaliste et se rapproche davantage du cadre d'évaluation d'un vrai système de recommandation, a été laissée de côté. Le contexte séquentiel nécessite de prendre en considération différents aspects non visibles dans un contexte fixe. Le premier de ces aspects est le dilemme dit d'exploration vs. exploitation: le modèle effectuant les recommandations doit trouver le bon compromis entre recueillir de l'information sur les goûts des utilisateurs à travers des étapes d'exploration, et exploiter la connaissance qu'il a à l'heure actuelle pour maximiser le feedback reçu. L'importance de ce premier point est mise en avant à travers une première évaluation, et nous proposons une approche à la fois simple et efficace, basée sur la Factorisation de Matrice et un algorithme de Bandit Manchot, pour produire des recommandations appropriées. Le second aspect pouvant apparaître dans le cadre séquentiel surgit dans le cas où une liste ordonnée d'articles est recommandée au lieu d'un seul article. Dans cette situation, le feedback donné par l'utilisateur est multiple: la partie explicite concerne la note donnée par l'utilisateur concernant l'article choisi, tandis que la partie implicite concerne les articles cliqués (ou non cliqués) parmi les articles de la liste. En intégrant les deux parties du feedback dans un modèle d'apprentissage, nous proposons une approche basée sur la Factorisation de Matrice, qui peut recommander de meilleures listes ordonnées d'articles, et nous évaluons cette approche dans un contexte séquentiel particulier pour montrer son efficacité. / This thesis is dedicated to the study of Recommendation Systems under a sequential setting, where the feedback given by users on items arrive one after another in the system. After each feedback, the system has to integrate it and try to improve future recommendations. Many techniques or evaluation methods have already been proposed to study the recommendation problem. Despite that, such sequential setting, which is more realistic and represent a closer framework to a real Recommendation System evaluation, has surprisingly been left aside. Under a sequential context, recommendation techniques need to take into consideration several aspects which are not visible for a fixed setting. The first one is the exploration-exploitation dilemma: the model making recommendations needs to find a good balance between gathering information about users' tastes or items through exploratory recommendation steps, and exploiting its current knowledge of the users and items to try to maximize the feedback received. We highlight the importance of this point through the first evaluation study and propose a simple yet efficient approach to make effective recommendation, based on Matrix Factorization and Multi-Armed Bandit algorithms. The second aspect emphasized by the sequential context appears when a list of items is recommended to the user instead of a single item. In such a case, the feedback given by the user includes two parts: the explicit feedback as the rating, but also the implicit feedback given by clicking (or not clicking) on other items of the list. By integrating both feedback into a Matrix Factorization model, we propose an approach which can suggest better ranked list of items, and we evaluate it in a particular setting.

Cette thèse considère l'apprentissage de motifs récurrents dans la perception multimodale. Elle s'attache à développer des modèles robotiques de ces facultés telles qu'observées chez l'enfant, et elle s'inscrit en cela dans le domaine de la robotique développementale.Elle s'articule plus précisément autour de deux thèmes principaux qui sont d'une part la capacité d'enfants ou de robots à imiter et à comprendre le comportement d'humains, et d'autre part l'acquisition du langage. A leur intersection, nous examinons la question de la découverte par un agent en développement d'un répertoire de motifs primitifs dans son flux perceptuel. Nous spécifions ce problème et établissons son lien avec ceux de l'indétermination de la traduction décrit par Quine et de la séparation aveugle de source tels qu'étudiés en acoustique.Nous en étudions successivement quatre sous-problèmes et formulons une définition expérimentale de chacun. Des modèles d'agents résolvant ces problèmes sont également décrits et testés. Ils s'appuient particulièrement sur des techniques dites de sacs de mots, de factorisation de matrices et d'apprentissage par renforcement inverse. Nous approfondissons séparément les trois problèmes de l'apprentissage de sons élémentaires tels les phonèmes ou les mots, de mouvements basiques de danse et d'objectifs primaires composant des tâches motrices complexes. Pour finir nous étudions le problème de l'apprentissage d'éléments primitifs multimodaux, ce qui revient à résoudre simultanément plusieurs des problèmes précédents. Nous expliquons notamment en quoi cela fournit un modèle de l'ancrage de mots acoustiques / This thesis focuses on learning recurring patterns in multimodal perception. For that purpose it develops cognitive systems that model the mechanisms providing such capabilities to infants; a methodology that fits into thefield of developmental robotics.More precisely, this thesis revolves around two main topics that are, on the one hand the ability of infants or robots to imitate and understand human behaviors, and on the other the acquisition of language. At the crossing of these topics, we study the question of the how a developmental cognitive agent can discover a dictionary of primitive patterns from its multimodal perceptual flow. We specify this problem and formulate its links with Quine's indetermination of translation and blind source separation, as studied in acoustics.We sequentially study four sub-problems and provide an experimental formulation of each of them. We then describe and test computational models of agents solving these problems. They are particularly based on bag-of-words techniques, matrix factorization algorithms, and inverse reinforcement learning approaches. We first go in depth into the three separate problems of learning primitive sounds, such as phonemes or words, learning primitive dance motions, and learning primitive objective that compose complex tasks. Finally we study the problem of learning multimodal primitive patterns, which corresponds to solve simultaneously several of the aforementioned problems. We also details how the last problems models acoustic words grounding.

Cette thèse considère l'apprentissage de motifs récurrents dans la perception multimodale. Elle s'attache à développer des modèles robotiques de ces facultés telles qu'observées chez l'enfant, et elle s'inscrit en cela dans le domaine de la robotique développementale. Elle s'articule plus précisément autour de deux thèmes principaux qui sont d'une part la capacité d'enfants ou de robots à imiter et à comprendre le comportement d'humains, et d'autre part l'acquisition du langage. À leur intersection, nous examinons la question de la découverte par un agent en développement d'un répertoire de motifs primitifs dans son flux perceptuel. Nous spécifions ce problème et établissons son lien avec ceux de l'indétermination de la traduction décrit par Quine et de la séparation aveugle de source tels qu'étudiés en acoustique. Nous en étudions successivement quatre sous-problèmes et formulons une définition expérimentale de chacun. Des modèles d'agents résolvant ces problèmes sont également décrits et testés. Ils s'appuient particulièrement sur des techniques dites de sacs de mots, de factorisation de matrices et d'apprentissage par renforcement inverse. Nous approfondissons séparément les trois problèmes de l'apprentissage de sons élémentaires tels les phonèmes ou les mots, de mouvements basiques de danse et d'objectifs primaires composant des tâches motrices complexes. Pour finir nous étudions le problème de l'apprentissage d'éléments primitifs multimodaux, ce qui revient à résoudre simultanément plusieurs des problèmes précédents. Nous expliquons notamment en quoi cela fournit un modèle de l'ancrage de mots acoustiques.