En utilisant la méthodologie de l'apprentissage profond qui préconise de s'appuyer davantage sur des données et des modèles neuronaux flexibles plutôt que sur les connaissances de l'expert dans le domaine, la communauté de recherche a récemment réalisé des progrès remarquables dans la compréhension et la génération du langue naturel. Néanmoins, il reste difficile de savoir si une simple extension des méthodes d'apprentissage profond existantes sera suffisante pour atteindre l'objectif d'utiliser le langage naturel pour l'interaction homme-machine. Nous nous concentrons sur deux aspects connexes dans lesquels les méthodes actuelles semblent nécessiter des améliorations majeures. Le premier de ces aspects est l'inefficacité statistique des systèmes d'apprentissage profond: ils sont connus pour nécessiter de grandes quantités de données pour bien fonctionner. Le deuxième aspect est leur capacité limitée à généraliser systématiquement, à savoir à comprendre le langage dans des situations où la distribution des données change mais les principes de syntaxe et de sémantique restent les mêmes. Dans cette thèse, nous présentons quatre études de cas dans lesquelles nous cherchons à apporter plus de clarté concernant l'efficacité statistique susmentionnée et les aspects de généralisation systématique des approches d'apprentissage profond de la compréhension des langues, ainsi qu'à faciliter la poursuite des travaux sur ces sujets. Afin de séparer le problème de la représentation des connaissances du monde réel du problème de l'apprentissage d'une langue, nous menons toutes ces études en utilisant des langages synthétiques ancrés dans des environnements visuels simples. Dans le premier article, nous étudions comment former les agents à suivre des instructions compositionnelles dans des environnements avec une forme de supervision restreinte. À savoir pour chaque instruction et configuration initiale de l'environnement, nous ne fournissons qu'un état cible au lieu d'une trajectoire complète avec des actions à toutes les étapes. Nous adaptons les méthodes d'apprentissage adversariel par imitation à ce paramètre et démontrons qu'une telle forme restreinte de données est suffisante pour apprendre les significations compositionelles des instructions. Notre deuxième article se concentre également sur des agents qui apprennent à exécuter des instructions. Nous développons la plateforme BabyAI pour faciliter des études plus approfondies et plus rigoureuses de ce cadre d'apprentissage. La plateforme fournit une langue BabyAI compositionnelle avec $10 ^ {19}$ instructions, dont la sémantique est précisément définie dans un environnement partiellement observable. Nous rapportons des résultats de référence sur la quantité de supervision nécessaire pour enseigner à l'agent certains sous-ensembles de la langue BabyAI avec différentes méthodes de formation, telles que l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage par imitation. Dans le troisième article, nous étudions la généralisation systématique des modèles de réponse visuelle aux questions (VQA). Dans le scénario VQA, le système doit répondre aux questions compositionelles sur les images. Nous construisons un ensemble de données de questions spatiales sur les paires d'objets et évaluons la performance des différents modèles sur les questions concernant les paires d'objets qui ne se sont jamais produites dans la même question dans la distribution d'entraînement. Nous montrons que les modèles dans lesquels les significations des mots sont représentés par des modules séparés qui effectuent des calculs indépendants généralisent beaucoup mieux que les modèles dont la conception n'est pas explicitement modulaire. Cependant, les modèles modulaires ne généralisent bien que lorsque les modules sont connectés dans une disposition appropriée, et nos expériences mettent en évidence les défis de l'apprentissage de la disposition par un apprentissage de bout en bout sur la distribution d'entraînement. Dans notre quatrième et dernier article, nous étudions également la généralisation des modèles VQA à des questions en dehors de la distribution d'entraînement, mais cette fois en utilisant le jeu de données CLEVR, utilisé pour les questions complexes sur des scènes rendues en 3D. Nous générons de nouvelles questions de type CLEVR en utilisant des références basées sur la similitude (par exemple `` la balle qui a la même couleur que ... '') dans des contextes qui se produisent dans les questions CLEVR mais uniquement avec des références basées sur la localisation (par exemple `` le balle qui est à gauche de ... ''). Nous analysons la généralisation avec zéro ou quelques exemples de CLOSURE après un entraînement sur CLEVR pour un certain nombre de modèles existants ainsi qu'un nouveau modèle. / By using the methodology of deep learning that advocates relying more on data and flexible neural models rather than on the expert's knowledge of the domain, the research community has recently achieved remarkable progress in natural language understanding and generation. Nevertheless, it remains unclear whether simply scaling up existing deep learning methods will be sufficient to achieve the goal of using natural language for human-computer interaction. We focus on two related aspects in which current methods appear to require major improvements. The first such aspect is the data inefficiency of deep learning systems: they are known to require extreme amounts of data to perform well. The second aspect is their limited ability to generalize systematically, namely to understand language in situations when the data distribution changes yet the principles of syntax and semantics remain the same. In this thesis, we present four case studies in which we seek to provide more clarity regarding the aforementioned data efficiency and systematic generalization aspects of deep learning approaches to language understanding, as well as to facilitate further work on these topics. In order to separate the problem of representing open-ended real-world knowledge from the problem of core language learning, we conduct all these studies using synthetic languages that are grounded in simple visual environments. In the first article, we study how to train agents to follow compositional instructions in environments with a restricted form of supervision. Namely for every instruction and initial environment configuration we only provide a goal-state instead of a complete trajectory with actions at all steps. We adapt adversarial imitation learning methods to this setting and demonstrate that such a restricted form of data is sufficient to learn compositional meanings of the instructions. Our second article also focuses on instruction following. We develop the BabyAI platform to facilitate further, more extensive and rigorous studies of this setup. The platform features a compositional Baby language with $10^{19}$ instructions, whose semantics is precisely defined in a partially-observable gridworld environment. We report baseline results on how much supervision is required to teach the agent certain subsets of Baby language with different training methods, such as reinforcement learning and imitation learning. In the third article we study systematic generalization of visual question answering (VQA) models. In the VQA setting the system must answer compositional questions about images. We construct a dataset of spatial questions about object pairs and evaluate how well different models perform on questions about pairs of objects that never occured in the same question in the training distribution. We show that models in which word meanings are represented by separate modules that perform independent computation generalize much better than models whose design is not explicitly modular. The modular models, however, generalize well only when the modules are connected in an appropriate layout, and our experiments highlight the challenges of learning the layout by end-to-end learning on the training distribution. In our fourth and final article we also study generalization of VQA models to questions outside of the training distribution, but this time using the popular CLEVR dataset of complex questions about 3D-rendered scenes as the platform. We generate novel CLEVR-like questions by using similarity-based references (e.g. ``the ball that has the same color as ...'') in contexts that occur in CLEVR questions but only with location-based references (e.g. ``the ball that is to the left of ...''). We analyze zero- and few- shot generalization to CLOSURE after training on CLEVR for a number of existing models as well as a novel one.

Malgré des progrès remarquables dans une grande variété de sujets, les réseaux de neurones éprouvent toujours des difficultés à exécuter certaines tâches simples pour lesquelles les humains excellent. Comme indiqué dans des travaux récents, nous émettons l'hypothèse que l'écart qualitatif entre l'apprentissage en profondeur actuel et l'intelligence humaine est le résultat de biais inductifs essentiels manquants. En d'autres termes, en identifiant certains de ces biais inductifs essentiels, nous améliorerons le transfert d'informations dans les réseaux artificiels, ainsi que certaines de leurs limitations actuelles les plus importantes sur un grand ensemble de tâches. Les limites sur lesquelles nous nous concentrerons dans cette thèse sont la généralisation systématique hors distribution et la capacité d'apprendre sur des échelles de temps extrêmement longues. Dans le premier article, nous nous concentrerons sur l'extension des réseaux de neurones récurrents (RNN) à contraintes spectrales et proposerons une nouvelle structure de connectivité basée sur la décomposition de Schur, en conservant les avantages de stabilité et la vitesse d'entraînement des RNN orthogonaux tout en améliorant l'expressivité pour les calculs complexes à court terme par des dynamiques transientes. Cela sert de première étape pour atténuer le problème du "exploding vanishing gradient" (EVGP). Dans le deuxième article, nous nous concentrerons sur les RNN avec une mémoire externe et un mécanisme d'auto-attention comme un moyen alternatif de résoudre le problème du EVGP. Ici, la contribution principale sera une analyse formelle sur la stabilité asymptotique du gradient, et nous identifierons la pertinence d'événements comme un ingrédient clé pour mettre à l'échelle les systèmes d'attention. Nous exploitons ensuite ces résultats théoriques pour fournir un nouveau mécanisme de dépistage de la pertinence, qui permet de concentrer l'auto-attention ainsi que de la mettre à l'échelle, tout en maintenant une bonne propagation du gradient sur de longues séquences. Enfin, dans le troisième article, nous distillons un ensemble minimal de biais inductifs pour les tâches cognitives purement relationnelles et identifions que la séparation des informations relationnelles des entrées sensorielles est un ingrédient inductif clé pour la généralisation OoD sur des entrées invisibles. Nous discutons en outre des extensions aux relations non-vues ainsi que des entrées avec des signaux parasites. / Despite remarkable advances in a wide variety of subjects, neural networks are still struggling on simple tasks humans excel at. As outlined in recent work, we hypothesize that the qualitative gap between current deep learning and human-level artificial intelligence is the result of missing essential inductive biases. In other words, by identifying some of these key inductive biases, we will improve information transfer in artificial networks, as well as improve on some of their current most important limitations on a wide range of tasks. The limitations we will focus on in this thesis are out-of-distribution systematic generalization and the ability to learn over extremely long-time scales. In the First Article, we will focus on extending spectrally constrained Recurrent Neural Networks (RNNs), and propose a novel connectivity structure based on the Schur decomposition, retaining the stability advantages and training speed of orthogonal RNNs while enhancing expressivity for short-term complex computations via transient dynamics. This serves as a first step in mitigating the Exploding Vanishing Gradient Problem (EVGP). In the Second Article, we will focus on memory augmented self-attention RNNs as an alternative way to tackling the Exploding Vanishing Gradient Problem (EVGP). Here the main contribution will be a formal analysis on asymptotic gradient stability, and we will identify event relevancy as a key ingredient to scale attention systems. We then leverage these theoretical results to provide a novel relevancy screening mechanism, which makes self-attention sparse and scalable, while maintaining good gradient propagation over long sequences. Finally, in the Third Article, we distill a minimal set of inductive biases for purely relational cognitive tasks, and identify that separating relational information from sensory input is a key inductive ingredient for OoD generalization on unseen inputs. We further discuss extensions to unseen relations as well as settings with spurious features.