Mémoire de recherche diplôme de conservateur des bibliothèques : Bibliothéconomie : Villeurbanne, ENSSIB : 2003.

Reproduction de : Thèse de docteur-ingénieur : informatique : Grenoble, INPG : 1988. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 231-235.

Reproduction de : Mémoire d'ingénieur : informatique : Grenoble, CNAM : 1981. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p.165-169.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Informatique : Le Mans : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. p. 213-224.

Thèse doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2009. / Titre provenant de la page du titre du document électronique. Bibliogr. p. 151-163.

Reprod. de : Mémoire de DESS : Droit et pratiques du commerce électronique : Université René Descartes (Paris V) : 2004. / Titre provenant de l'écran d'accueil. Bibliogr. Glossaire.

En milieu professionnel, les acteurs d’un nouveau dispositif technologique doivent faire face à de nombreux inconnus : objet technique inédit, technologie non maitrisée, manière de faire différente, usager inconnu, etc. À partir de l’étude des représentations et des pratiques associées aux tablettes tactiles, nous avons interrogé la construction du sens des usages en situation de nouveauté technologique. Pour cela, nous avons étudié une web application d’états des lieux immobiliers développée peu de temps après le lancement des tablettes tactiles en France. Les représentations à l’œuvre agissent en réaction à l’inconnu, au non maitrisé et en constituent une première forme de gestion. Pour la tablette tactile, objet de convergence technologique et fonctionnelle, l’inconnu et le rapport à celui-ci renvoient à un paradoxe : la tablette se présente comme étant en rupture avec le paysage numérique existant tout en se positionnant sur des fonctionnalités et des pratiques préexistantes. Dès lors, entre expérience et nouveauté technologique, comment le sens des usages se construit-il en situation professionnelle ? Comment le paradoxe de la tablette tactile intervient-il dans le développement informatique ? / In occupational world, the actors of a new technological device have to deal with numerous elements which are unknowns: unpublished device, new technology, new practices, unknown users, etc. From the study of the representations and the practices which are associated with touch screen tablets, we questioned the construction of the sense of the uses in situation of technological novelty. For that purpose, we studied a web application for real estate situations which was developed a little time after the launch of touchpads in France. The representations act in reaction to the unknowns’ elements, to the not mastered and establish a first shape of management. For the tablet computer, the object of technological and functional convergence, the unknown and the relationship in this one highlight to a paradox: the touchscreen tablet appears as in break with the existing digital devices and positioning on features and pre-existent practices. From then on, between experience and technological novelty, how sense of the practices builds itself in professional situation? How does the paradox of the touchscreen tablet intervenes in a IT development ?

La maîtrise des concepts fondamentaux de la programmation et la capacité à réaliser des programmes simples sont les objectifs essentiels de l’enseignement dans les cours d’introduction à l’informatique. L’enseignement et l’apprentissage de la programmation sont considérés complexes, ce qui explique le taux d’abandon important de ces filières, largement documenté dans la littérature. De nombreux travaux proposent des environnements d’apprentissage de la programmation assistant les apprenants dans la maîtrise de la syntaxe et de la sémantique des langages de programmation. Toutefois, parmi les causes d’échecs, la littérature identifie un manque de capacité à décomposer et formaliser un problème sous forme d’algorithme.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à la phase d’analyse et de mise en solution algorithmique. Cette phase a pour rôle de faire acquérir à l’apprenant une démarche de résolution de problème et de formalisation de la solution. Dans cette phase l’apprenant décrit ou structure sa solution algorithmique à l’aide d’une notation formelle (pseudo-code) indépendant de tout langage de programmation.L’étude de la littérature indique que l’amélioration de la capacité de résolution de problème passe par la pratique. Dans le cadre de la programmation pour les novices, il est nécessaire de faire de nombreux exercices (résolution de problème) avec des niveaux de difficulté croissante. Il est par ailleurs nécessaire de fournir une rétroaction en rapport avec les erreurs commises par les apprenants.Dans cet objectif nous proposons AlgoInit, un environnement Web pour l’apprentissage de l’algorithmique. En nous basant sur l’étude de la littérature, nous avons défini :- Une modélisation basée sur la taxonomie de Bloom pour définir le niveau cognitif des exercices proposés ;- Une approche d’évaluation basée sur la comparaison de la solution apprenant à une solution modèle. Pour comparer les solutions (apprenant et modèles) décrites en pseudo-code, nous passons par une étape de transformation des solutions en des arbres étiquetés construits à partir d’une base de règle ;- Des règles pour fournir rétroaction et exercices progressifs en fonction du résultat de l’évaluation de la solution de l’apprenant.Afin d’évaluer la potentialité de notre prototype, nous avons mené deux expérimentations à l’université de Djibouti. La première expérimentation a été consacrée à l’évaluation de la capacité de notre prototype à reconnaître les différentes solutions algorithmiques. Quant à la deuxième, elle a été consacrée à l’évaluation de l’intérêt pédagogique d’AlgoInit. Ces expérimentations ont montré des résultats probants sur la capacité d’AlgoInit de classer les solutions (correctes et incorrectes) et de fournir des rétroactions utiles. Les résultats indiquent également que notre système à une influence significative sur la capacité de résolution de problèmes des étudiants. / Mastering the basic concepts of programming and the ability to carry out simple programs are the essential objectives of introductory computer science courses. The teaching and learning of programming is considered complex, which explains the high drop-out rate of these programs, widely documented in the literature. Many works provide learning environments for programming that assist learners in mastering the syntax and semantics of programming languages. However, among the causes of failure, the literature identifies a lack of ability to decompose and formalize a problem in the form of an algorithm.In the context of this thesis, we are interested in the analysis and algorithmic solution phase. The purpose of this phase is to teach the learner a problem solving and formalization process. In this phase the learner describes or structures his algorithmic solution using a formal notation (pseudo-code) independent of any programming language.The literature review indicates that improving problem solving skills requires practice. As part of programming for novices, it is necessary to do many exercises (problem solving) with increasing difficulty levels. It is also necessary to provide feedback related to the mistakes made by the learners.For this purpose we propose AlgoInit, a Web environment for algorithmic learning. Based on the study of the literature, we defined:- A modeling based on Bloom's taxonomy to define the cognitive level of the proposed exercises.- An evaluation approach based on the comparison of a learning solution to a model solution. To compare the solutions (learner and models) described in pseudo-code, we go through a step of transforming solutions into labeled trees built from a rule base- Rules for providing feedback and progressive exercises based on the outcome of the learner's solution assessment.To evaluate the potential of our prototype, we have conducted two experiments at the University of Djibouti. The first experiment was devoted to evaluating the ability of our prototype to recognize the different algorithmic solutions. As for the second one, it was devoted to the evaluation of the educational interest of AlgoInit. These experiments have shown convincing results on the ability of AlgoInit to classify solutions (correct and incorrect) and to provide useful feedback. The results also indicate that our system has a significant influence on students’ problem solving ability.

Titre de l'écran-titre (visionné le 29 novembre 2023) / L'apprentissage automatique a considérablement progressé dans le domaine de la recherche en neurosciences, mais son application pose des défis en raison des différences entre les principes biologiques du cerveau et les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Dans ce contexte, le projet présenté propose NeuroTorch, un pipeline convivial d'apprentissage automatique spécialement conçu pour les neuroscientifiques, afin de relever ces défis. Les objectifs clés de ce projet sont de fournir une librairie d'apprentissage profond adaptée aux neurosciences computationnelles, d'implémenter l'algorithme eligibility trace forward propagation (e-prop) pour sa plausibilité biologique, de comparer les réseaux de neurones continus et à impulsions en termes de résilience, et d'intégrer un pipeline d'apprentissage par renforcement. Le projet se divise en plusieurs parties. Tout d'abord, la théorie des dynamiques neuronales, des algorithmes d'optimisation et des fonctions de transformation d'espaces sera développée. Ensuite, l'attention sera portée sur la conception du pipeline NeuroTorch, incluant l'implémentation de l'algorithme e-prop. Les résultats de la prédiction de séries temporelles d'activité neuronale chez le poisson-zèbre seront présentés, ainsi que des observations sur la résilience à l'ablation des réseaux obtenus. Enfin, une section sera consacrée à l'exploration du pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch et à la validation de son architecture dans l'environnement LunarLander de Gym. En résumé, les modèles à impulsions de NeuroTorch ont atteint des précisions de 96,37%, 85,58% et 74,16% respectivement sur les ensembles de validation MNIST, Fashion-MNIST et Heidelberg. De plus, les dynamiques leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) et Wilson-Cowan ont été entraînées avec succès à l'aide de l'algorithme e-prop sur des données neuronales expérimentales du ventral habenula du poisson-zèbre, obtenant respectivement des valeurs de pVar de 0,97 et 0,96. Les résultats concernant la résilience indiquent que l'application de la loi de Dale améliore la robustesse des modèles en termes d'ablation hiérarchique. Enfin, grâce au pipeline d'apprentissage par renforcement de NeuroTorch, différents types d'agents inspirés des neurosciences ont atteint le critère de réussite dans l'environnement LunarLander de Gym. Ces résultats soulignent la pertinence et l'efficacité de NeuroTorch pour les applications en neurosciences computationnelles. / Machine learning has made significant advancements in neuroscience research, but its application presents challenges due to the differences between the biological principles of the brain and traditional machine learning methods. In this context, the presented project proposes NeuroTorch, a comprehensive machine learning pipeline specifically designed for neuroscientists to address these challenges. The key objectives of this project are to provide a deep learning library tailored to computational neuroscience, implement the eligibility trace forward propagation (e-prop) algorithm for biological plausibility, compare continuous and spiking neural networks in terms of resilience, and integrate a reinforcement learning pipeline. The project is divided into several parts. Firstly, the theory of neural dynamics, optimization algorithms, and space transformation functions will be developed. Next focus will be on the design of the NeuroTorch pipeline, including the implementation of the e-prop algorithm. Results of predicting a time series of neuronal activity in zebrafish will be presented, along with observations on the resilience to network ablations obtained. Finally, a section will be dedicated to exploring the NeuroTorch reinforcement learning pipeline and validating its architecture in the LunarLander environment of Gym. In summary, NeuroTorch spiking models achieved accuracies of 96.37%, 85.58%, and 74.16% on the MNIST, Fashion-MNIST, and Heidelberg validation sets, respectively. Furthermore, the leaky-integrate-and-fire with explicit synaptic current - low pass filter (SpyLIF-LPF) and Wilson-Cowan dynamics were successfully trained using the e-prop algorithm on experimental neuronal data from the ventral habenula of zebrafish, achieving pVar values of 0.97 and 0.96, respectively. Results regarding resilience indicate that the application of the Dale law improves the robustness of models in terms of hierarchical ablation. Lastly, through the NeuroTorch reinforcement learning pipeline, different types of neuroscience-inspired agents successfully met the success criterion in the Gym's LunarLander environment. These results highlight the relevance and effectiveness of NeuroTorch for applications in computational neuroscience.

La demande en applications gourmandes en bande passante, comme la vidéo interactive et le multimédia, s’est encore accrue rendant l’attribution de la bande passante particulièrement problématique. Ainsi, bien que le multiplexage par répartition en longueur d'onde du réseau optique passif (WDM-PON) est considéré comme un candidat prometteur pour réaliser les réseaux d'accès optiques, de nouvelles générations de systèmes hauts débits plus adaptés apparaissent grâce à la gestion d’une bande passante dédiée pour chaque abonné et de façon générale, une gestion de bande passante plus flexible. La première moitié de cette thèse porte sur trois technologies dans un WDM-PON : un système de recouvrement de multidiffusion, un système de protection automatique de commutation et de diode laser accordable Fabry-Pérot (FP-LD) en régime auto-amorcé. Dans la seconde moitié de la thèse, on étudie un réseau optique WDM distribué, utilisé pour un environnement informatique virtuel reliant des ressources informatiques largement distribuées afin de supporter des applications de calcul scientifique, d'ingénierie ou commerciale distribués à grande échelle. Ce système est ainsi appelé "grille" des systèmes optiques. Les applications de réseaux peuvent aller du simple transfert d'un grand ensemble de données à l'exécution complexe d'un ensemble de tâches interdépendantes. Cependant, dans un tel système impliquant de nombreuses ressources informatiques hétérogènes ainsi que des ressources réseau, les imperfections paraissent inévitables. Cette thèse aborde également en conséquence la question de la maximisation de la disponibilité des applications réseau en temps réel (grille de systèmes optiques) grâce à des techniques de planification des ressources et leurs tolérances face aux pannes. / The bandwidth-intensive applications, such as interactive video and multimedia services, have further increased the demand of bandwidth. Thus wavelength division multiplexing passive optical network (WDM-PON) is viewed as a promising candidate to realize the next generation optical access networks due to its dedicated bandwidth for each subscriber and more flexible bandwidth management. The first half of this thesis will cover three technologies in a WDM-PON, including multicast overlay scheme, automatic protection switching scheme and tunable Fabry-Pérot laser diode (FP-LD) self-seeding scheme. In the second half of the thesis, WDM optical network is utilized as a virtual computing environment, which connects widely distributed computing resources to support large-scale scientific, engineering or commercial computing applications. It is so called “optical Grid” systems. Grid applications may range from the simple transfer of a large data set to the complex execution of a collection of interdependent tasks. However, for such a system involving many heterogeneous computing and network resources, faults seem to be inevitable. This thesis will also address the issue of maximizing grid application availability in real-time optical Grid systems through resource-fault-tolerant scheduling techniques.