Reproduction de : Thèse de doctorat : Systèmes automatiques : Toulouse, INPT : 2003. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 46 réf.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 132 réf.

Reproduction de : Thèse de 3e cycle : informatique : Grenoble, INPG : 1978. Reproduction de : Thèse de 3e cycle : informatique : Grenoble 1 : 1978. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. [186]-191. Index p. 185.

Habilitation à diriger des recherches : Informatique : Rennes 1 : 1998. / Bibliogr. p.61-65.

Th. univ.--Sci.--Lyon 1, 1994. N°: 122 94. / Bibliogr. p. 205-219. Résumé en français et en anglais.

Th. doct.-ing.--Génie chim.--Toulouse--I.N.P., 1980. N°: 124.

L’évaluation de relations causales à l’aide de données observationnelles est une pratique courante en épidémiologie. En présence de telles données, l’exposition d’intérêt est non randomisée et l’estimation des effets peut être biaisée par l’existence de variables confondantes. Les graphes acycliques dirigés (DAG) permettent de représenter les relations causales présumées entre les variables jugées pertinentes, ainsi que d’identifier les variables réellement confondantes, mais tracer un DAG peut être un défi majeur. Dans ce mémoire, nous avons étudié, développé et comparé différentes méthodes de validation des DAG. Un DAG est dit compatible avec les données si les indépendances statistiques sous-tendues par le DAG sont présentes dans les données. Nous avons considéré quatre méthodes statistiques paramétriques et deux non-paramétriques afin de tester l’ensemble de ces indépendances. À partir de données synthétiques simulées, nous avons évalué la capacité de ces tests à distinguer les DAG valides de ceux non valides. Plusieurs simulations variant en fonction de la taille d’échantillon, du nombre et du type de variables, ainsi que de la forme de leurs relations ont été réalisées. Par ailleurs, nous avons illustré l’application de nos tests pour valider un DAG concernant l’impact des nouveaux retards vaccinaux aux visites de vaccination sur le statut vaccinal. La performance des tests varie d’un scénario à l’autre. La majorité des tests rejettent plus souvent la validité des DAG pourtant valides dans certains scénarios que l’erreur de type I prévue de 5% à l’exception du test d’équations structurelles WLSMV (mean and variance adjusted weighted least squares) qui donne des résultats assez satisfaisant, notamment en absence de relations quadratiques dans la structure des données. Ce dernier test a toutefois une puissance relativement faible à détecter les DAG non valides dans certains cas. Par ailleurs, nos résultats illustrent que certains DAG non valides sont impossibles à discerner d’un DAG valide à partir des données observées. Les tests que nous avons explorés peuvent aider à discerner certains problèmes dans les DAG. Malgré leurs limites, ces tests sont des outils avec un potentiel important pour aider les épidémiologistes à valider leurs hypothèses lorsqu’ils utilisent des DAG. / Assessing causal relationships using observational data is common practice in epidemiology. In the presence of such data, the exposure of interest is non-randomized and the estimation of the effects may be biased by the existence of confounding variables. Directed acyclic graphs (DAGs) allow depicting the presumed causal relationships between variables deemed relevant, as well as identify truly confounding variables, but building a DAG can be a major challenge. In this thesis, we have developed and compared different DAG validation methods. A DAG is said to be compatible with the data if the statistical independencies underlying the DAG are present in the data. We consider three parametric and two nonparametric statistical methods in order to test all of these independencies. Using simulated synthetic data, we evaluate the ability of these tests to distinguish valid DAGs from those that are not valid. Several simulations varying according to the sample size, the number and type of variables, as well as the form of their relationships were performed. In addition, we illustrate the application of our tests to validate a DAG concerning the impact of new vaccine delays on vaccination visits at vaccination status. Tests’ performance vary from scenario to scenario. The majority of tests reject more often the validity of DAG yet valid in some scenarios than the type I error of 5% expected with the exception of the structural equation WLSMV (mean and variance adjusted weighted least squares) which gives fairly satisfactory results, especially in the absence of quadratic relationships in the data structure. However, this last test has a relatively low power to detect invalid DAGs in certain cases. Our results also illustrate that some invalid DAGs are impossible to discern from a valid DAG based on the observed data. The tests we have explored can help detect certain problems in DAGs. Despite their limitations, these tests are therefore tools with significant potential to help epidemiologists to validate their hypotheses when using DAGs.

Les méthodes d'inférence causale sont utiles pour répondre à plusieurs questions de recherche dans différents domaines, notamment en épidémiologie. Les graphes acycliques orientés sont des outils importants pour l'inférence causale. Entre autres, ils peuvent être utilisés pour identifier les variables confondantes utilisées dans l'ajustement de modèles statistiques afin d'estimer sans biais l'effet d'un traitement. Ces graphes sont construits à partir des connaissances du domaine d'application. Pourtant, ces connaissances sont parfois insuffisantes pour supposer que le graphe construit est correct. Souvent, un chercheur peut proposer divers graphiques correspondants à une même problématique. Dans ce projet, on développe une alternative au modèle moyen bayésien traditionnel qui se base sur un ensemble de graphes proposés par un utilisateur. Pour sa mise en œuvre, on estime d'abord la vraisemblance des données sous les modèles impliqués par chacun des graphes afin de déterminer la probabilité a posteriori de chaque graphe. On identifie, pour chaque graphe, un ensemble de covariables d'ajustement suffisant pour éviter le biais de confusion et on estime l'effet causal à partir d'approches appropriées en ajustant pour ces covariables. Finalement, l'effet causal global est estimé comme une moyenne pondérée des estimations correspondantes à chacun des graphes. La performance de cette approche est étudiée à l'aide d'une étude de simulation où le mécanisme de génération des données est inspiré de l'étude Study of Osteoporotic Fractures (SOF). Différents scénarios sont présentés selon les liens considérés entre les variables. L'étude de simulation démontre une bonne performance générale de notre méthode par comparaison au modèle moyen bayésien traditionnel. L'application de cette approche est illustrée à l'aide de données de l'étude SOF dont l'objectif est l'estimation de l'effet de l'activité physique sur le risque de fractures de la hanche. / Causal inference methods are useful for answering several research questions in different fields, including epidemiology. Directed acyclic graphs are important tools for causal inference. Among other things, they can be used to identify confounding variables used in fitting statistical models to unbiasedly estimate the effect of a treatment. These graphs are built from the knowledge of the domain of application. However, this knowledge is sometimes insufficient to assume that the constructed graph is correct. Often, a researcher can propose various graphs corresponding to the same problem. In this project, we develop an alternative to the traditional Bayesian model averaging which is based on a set of graphs proposed by a user. For its implementation, we first estimate the likelihood of the data under the models implied by each graph to determine the posterior probability of each graph. A set of adjustment covariates sufficient to control for confounding bias is identified for each graph and the causal effect is estimated using appropriate approaches by adjusting for these covariates. Finally, the overall causal effect is estimated as a weighted average of the graph-specific estimates. The performance of this approach is studied using a simulation study in which the data generation mechanism is inspired by the Study of Osteoporotic Fractures (SOF). Different scenarios varying in their relationships between the variables are presented. The simulation study shows a good overall performance of our method compared to the traditional Bayesian model averaging. The application of this approach is illustrated using data from the SOF, whose objective is to estimate the effect of physical activity on the risk of hip fractures.

Les travaux de cette thèse se situent dans la cadre des approches structurelles pour la recon- naissance de formes. Plus précisément, nous avons porté notre choix sur les graphes. Le choix de la représentation structurelle est justifié par la grande capacité représentative des graphes par rapport à la représentation statistique (i.e. vecteurs). La première étape qui intervient dans l'étude de l'application des graphes dans le domaine des images est de définir une stratégie d'extraction de graphes représentatives d'images. Ensuite, il faut définir des fonctions néces- saires à la manipulation des bases de graphes. L'une des fonctions cruciales pour manipuler les graphes est la fonction de calcul des distances entre les graphes. En effet, le calcul de distances entre les graphes est un problème ouvert dans la littérature. De plus, il est considéré comme NP-complet. La plupart des solutions proposées dans la littérature présentent différentes limites d'utilisation telle que la taille des graphes, la prise en compte d'attributs, le temps de calcul. Outre la distance, le domaine des graphes souffre d'un manque d'algorithmes de classification (non-)supervisée appropriés. Dans ce sens, cette thèse présente un ensemble de contributions dont l'objectif est l'indexation de graphes. En premier lieu, nous montrons expérimentalement que choix de la représentation sous forme de graphes a un impact sur les performances. Ensuite, nous proposons une nouvelle approximation de la distance d'édition de graphes basée sur la no- tion de signature de noeuds. Nous introduisons aussi un algorithme de plongement de graphes. Cet algorithme consiste à représenter chaque graphe par un vecteur dans un espace euclidien. Ceci nous permet d'appliquer les algorithmes de classification des vecteurs sur les graphes par le biais du plongement. Dans le domaine de la classification non-supervisée (clustering), nous proposons un nouvel algorithme basé sur la notion du graphe médian et la notion du mean-shift. Enfin, nous proposons, une nouvelle méthode d'indexation de graphes basée sur la structure d'hypergraphe. Cette méthode permet aussi bien l'indexation que la navigation dans une base d'images représentées sous forme de graphes.

La reconnaissance de formes s'intéresse à la détection automatique de motifs dans des données d'entrée, afin de pouvoir, par exemple, les classer en catégories. La matière première de ces techniques est bien souvent l'image numérique. Cette dernière, dans sa forme la plus courante, est codée sous la forme d'une matrice de pixels. Néanmoins, la question du développement de représentations plus riches se pose. Ainsi, la structuration de l'information contenue dans l'image devrait permettre la mise en évidence des différents objets représentés, et des liens les unissant. C'est pourquoi nous proposons de modéliser les images numériques sous forme de graphes, pour leur richesse et expressivité d'une part, et pour exploiter les résultats de la théorie des graphes en reconnaissance de formes d'autre part. Nous développons pour cela une méthode d'extraction de graphes plans à partir d'images, basée sur le respect de la sémantique. Nous montrons que nous pouvons, étant donné un graphe, reconstruire avec perte limitée l'image d'origine. Par la suite, nous introduisons les graphes plans à trous, graphes dont les faces peuvent être visibles ou invisibles. Leur justification trouve sa place dans la recherche de motifs notamment, pour laquelle les éléments constituant l'arrière-plan d'une image ne doivent pas être retrouvés. En dirigeant notre attention sur la planarité de ces graphes, nous proposons des algorithmes polynomiaux d'isomorphisme de graphes plans et de motifs ; nous traitons également leur équivalence, qui se trouve être un isomorphisme aux faces invisibles près / Pattern recognition deals with automatically detecting patterns in input values, so as to, for example, classify them into categories. Digital images often constitute the raw material for these applications. The term digital images usually refers to bitmap images, i. e. images represented as matrices of pixels. However, alternative representations can be considered. Thus, structuring the information contained in the image should underline the different objects depected in the image, as well as the links existing between them. This is the reason why we propose to use graph-based representations. Indeed, on the one hand, graphs are complex data structures with important expressive power and, on the other hand, we should benefit from graphs theory result and apply them to pattern recognition tasks. To this extent, we develop a method for extracting semantically well- founded plane graphs from images. We show that it is possible to rebuild the original image from this kind of graphs, with limited loss. Furthermore, we introduce open plane graphs, i. e. graphs whose faces can be visible or invisible. These graphs are useful in pattern recognition, when it is needed to search for patterns independently of the background. Focusing on the planarity of these graphs, we propose polynomial algorithms for plane graphs isomorphism and subgraphs isomorphism. We also address the equivalence issue, which is an isomorphism variant not taking into account visible faces