Le récent essor des algorithmes d'apprentissage automatique a rendu les méthodes de Traitement Automatique des Langues d'autant plus sensibles à leur facteur le plus limitant : la qualité des systèmes repose entièrement sur la disponibilité de grandes quantités de données, ce qui n'est pourtant le cas que d'une minorité parmi les 7.000 langues existant au monde. La stratégie dite du transfert cross-lingue permet de contourner cette limitation : une langue peu dotée en ressources (la cible) peut être traitée en exploitant les ressources disponibles dans une autre langue (la source). Les progrès accomplis sur ce plan se limitent néanmoins à des scénarios idéalisés, avec des ressources cross-lingues prédéfinies et de bonne qualité, de sorte que le transfert reste inapplicable aux cas réels de langues peu dotées, qui n'ont pas ces garanties. Cette thèse vise donc à tirer parti d'une multitude de sources et ressources cross-lingues, en opérant une combinaison sélective : il s'agit d'évaluer, pour chaque aspect du traitement cible, la pertinence de chaque ressource. L'étude est menée en utilisant l'analyse en dépendance par transition comme cadre applicatif. Le cœur de ce travail est l'élaboration d'un nouveau méta-algorithme de transfert, dont l'architecture en cascade permet la combinaison fine des diverses ressources, en ciblant leur exploitation à l'échelle du mot. L'approche cross-lingue pure n'étant en l'état pas compétitive avec la simple annotation de quelques phrases cibles, c'est avant tout la complémentarité de ces méthodes que souligne l'analyse empirique. Une série de nouvelles métriques permet une caractérisation fine des similarités cross-lingues et des spécificités syntaxiques de chaque langue, de même que de la valeur ajoutée de l'information cross-lingue par rapport au cadre monolingue. L'exploitation d'informations typologiques s'avère également particulièrement fructueuse. Ces contributions reposent largement sur des innovations techniques en analyse syntaxique, concrétisées par la publication en open source du logiciel PanParser, qui exploite et généralise la méthode dite des oracles dynamiques. Cette thèse contribue sur le plan monolingue à plusieurs autres égards, comme le concept de cascades monolingues, pouvant traiter par exemple d'abord toutes les dépendances faciles, puis seulement les difficiles. / As a result of the recent blossoming of Machine Learning techniques, the Natural Language Processing field faces an increasingly thorny bottleneck: the most efficient algorithms entirely rely on the availability of large training data. These technological advances remain consequently unavailable for the 7,000 languages in the world, out of which most are low-resourced. One way to bypass this limitation is the approach of cross-lingual transfer, whereby resources available in another (source) language are leveraged to help building accurate systems in the desired (target) language. However, despite promising results in research settings, the standard transfer techniques lack the flexibility regarding cross-lingual resources needed to be fully usable in real-world scenarios: exploiting very sparse resources, or assorted arrays of resources. This limitation strongly diminishes the applicability of that approach. This thesis consequently proposes to combine multiple sources and resources for transfer, with an emphasis on selectivity: can we estimate which resource of which language is useful for which input? This strategy is put into practice in the frame of transition-based dependency parsing. To this end, a new transfer framework is designed, with a cascading architecture: it enables the desired combination, while ensuring better targeted exploitation of each resource, down to the level of the word. Empirical evaluation dampens indeed the enthusiasm for the purely cross-lingual approach -- it remains in general preferable to annotate just a few target sentences -- but also highlights its complementarity with other approaches. Several metrics are developed to characterize precisely cross-lingual similarities, syntactic idiosyncrasies, and the added value of cross-lingual information compared to monolingual training. The substantial benefits of typological knowledge are also explored. The whole study relies on a series of technical improvements regarding the parsing framework: this work includes the release of a new open source software, PanParser, which revisits the so-called dynamic oracles to extend their use cases. Several purely monolingual contributions complete this work, including an exploration of monolingual cascading, which offers promising perspectives with easy-then-hard strategies.

Dans ce mémoire, nous étudions la généralisation des réseaux de neurones dans le contexte du méta-apprentissage, en analysant divers propriétés des surface leurs fonctions objectifs. La recherche en apprentissage automatique portant sur les surfaces de fonctions objectifs des réseaux de neurones ayant aidé à comprendre leur généralisation en apprentissage supervisé standard, nous proposons l'étude de telles surfaces dans le but d'approfondir nos connaissances sur la généralisation en méta-apprentissage. Nous introduisons d'abord la littérature sur les fonctions objectifs des réseaux de neurones à la Section \ref{sec:intro:objective_landscapes}, puis celle portant sur le méta-apprentissage à la Section \ref{sec:intro:meta-learning}, pour enfin terminer notre introduction avec le méta-apprentissage par descente de gradient, très similaire à l'entraînement des réseaux de neurones par descente de gradient stochastique et pour une tâche unique. Nous présentons par la suite notre travail sur les fonctions objectifs en méta-apprentissage au Chapitre \ref{chap:prof_forcing}, lequel nous avons soumis à la conférence NeurIPS 2019 en tant qu'article scientifique. Au moment d'écrire ce mémoire, et au meilleur de notre connaissance, ce travail est le premier à étudier empiriquement les surfaces des fonctions objectifs en méta-apprentissage, particulièrement dans le contexte de l'apprentissage profond, et nous mettons notamment en lumière certaines propriétés de ces surfaces qui apparaissent liées à la généralisation des réseaux de neurones à de nouvelles tâches. Nous démontrons empiriquement qu'alors que progresse la phase de méta-entraînement, pour les solutions aux nouvelles tâches obtenues via quelques itérations de descente de gradient, la courbure de la fonction objective décroit monotoniquement, la valeur de la fonction objective diminue, tandis que la distance euclidienne avec la solution ``méta-entraînement" augmente. Cependant, nous observons que la courbure des minima continue de décroître même lorsque le sur-apprentissage devient apparent et que la généralisation commence à se dégrader, indiquant que la courbure des minima semble peu corrélée à la généralisation en méta-apprentissage par descente de gradient. De plus, nous montrons empiriquement que la généralisation aux nouvelles tâches semble plutôt liée à la cohérence de leurs trajectoires d'adaptation dans l'espace des paramètres, mesurée par la similarité cosinus moyenne entre les trajectoires. Nous montrons également que la cohérence des gradients ''meta-test", mesurée par le produit scalaire moyen entre les vecteurs de gradients spécifiques aux nouvelles tâches, évalué à solution meta-entraînement, est également corrélée à la généralisation. Nous basant sur ces observations, nous proposons un nouveau terme de régularisation pour l'algorithme de méta-apprentissage Model Agnostic Meta-Learning (MAML). / In this master's thesis, we study the generalization of neural networks in gradient-based meta-learning by analyzing various properties of the objective landscapes. Meta-learning, a challenging paradigm where models not only have to learn a task but beyond that, are trained for ``learning to learn" as they must adapt to new tasks and environments with very limited data about them. With research on the objective landscapes of neural networks in classical supervised having provided some answers regarding their ability to generalize for new data points, we propose similar analyses aimed at understanding generalization in meta-learning. We first introduce the literature on objective landscapes of neural networks in Section \ref{sec:intro:objective_landscapes}. We then introduce the literature of meta-learning in Section \ref{chap:prof_forcing}, concluding our introduction with the approach of gradient-based meta-learning, a meta-learning setup that bears strong similarities to the traditional supervised learning setup through stochastic gradient-based optimization. At the time of writing of this thesis, and to the best of our knowledge, this is the first work to empirically study the objective landscapes in gradient-based meta-learning, especially in the context of deep learning. We notably provide some insights on some properties of those landscapes that appear correlated to the generalization to new tasks. We experimentally demonstrate that as meta-training progresses, the meta-test solutions, obtained after adapting the meta-train solution of the model, to new tasks via few steps of gradient-based fine-tuning, become flatter, lower in loss, and further away from the meta-train solution. We also show that those meta-test solutions become flatter even as generalization starts to degrade, thus providing experimental evidence against the correlation between generalization and flat minima in the paradigm of gradient-based meta-leaning. Furthermore, we provide empirical evidence that generalization to new tasks is correlated with the coherence between their adaptation trajectories in parameter space, measured by the average cosine similarity between task-specific trajectory directions, starting from a same meta-train solution. We also show that coherence of meta-test gradients, measured by the average inner product between the task-specific gradient vectors evaluated at meta-train solution, is also correlated with generalization. Based on these observations, we propose a novel regularizer for the Model Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm and provide experimental evidence for its effectiveness.

Research Question: Which are the decisive factors that impact the adoption of business intelligence systems (BIS) among IT SMEs in Sweden? Purpose: This paper aims to examine Swedish SMEs and understand which decisive factors have an impact on the decision makers and their adoption of BIS. This study aims to study SMEs that have already adopted BIS. Method: A deductive qualitative approach was used to answer the study’s research question. The primary data was conducted through seven semi-structured interviews with Swedish IT SMEs. Empirical Findings: The empirical findings highlight that some factors had a greater influence on the adoption of BIS than others. These were possession of the right type of data, support of top management and service provider support. Conclusion: The presented study identified that small and medium sized enterprises are prone to BIS adoption when considering three decisive factors. First, the importance of possessing data and having the right type of data was a critical need and a factor for BIS adoption. Second, the use of service provider support for SMEs seemed to contribute with important value according to the findings. Third, working proactively with change management affected the perceived usefulness of technology and led to a higher chance of small and medium sized adopting BIS. / Frågeställning: Vilka är de avgörande faktorerna som påverkar antagande av business intelligence-system bland små och medelstora (SME) IT företag i Sverige? Syfte: Den här uppsatsen syftar på att undersöka svenska små och medelstora företag (SME) och förstå vilka faktorer som påverkar beslutsfattare och deras antagande av BIS. Uppsatsen syftar till att studera SME som redan har antagit BIS. Tillvägagångssätt: Denna studie använde en deduktiv kvalitativ metod för att besvara forskningsfrågan. Den primära datan samlades in genom sju semistrukturerade intervjuer med svenska SME inom IT-branschen. Bidrag: Resultaten visar att vissa faktorer hade ett större inflytande på antagande av BIS än andra. Dessa var innehav av rätt typ av data, stöd från högsta ledningen samt support från tjänsteleverantörer. Slutsats: Den presenterade studien identifierade att svenska SME är benägna att anta BIS när man överväger tre avgörande faktorer. För det första var vikten av att ha data och ha rätt typ av data ett kritiskt behov och en faktor för BIS antagande. För det andra verkade användningen av tjänsteleverantör stöd för små och medelstora företag bidra med ett viktigt värde enligt resultaten. För det tredje, att arbeta proaktivt med förändringsledning påverkade den upplevda användbarheten av teknik och ledde till en högre chans för SME att antagande BIS.

Le stress en début de vie (ELS) est associé à une susceptibilité accrue au développement de troubles liés au stress, tels que le trouble dépressif majeur (TDM). L'amygdale latérale (AL), une région du cerveau importante pour la régulation des comportements émotionnels et cognitifs, est vulnérable aux effets du ELS. Cependant, les mécanismes par lesquels l'ELS altère le comportement ne sont pas très bien définis. Auparavant, de nombreuses études se sont concentrées sur les mécanismes neuronaux qui sous-tendent les troubles comportementaux induits par le stress, mais le rôle des cellules gliales dans ce circuit reste indéterminé. Pourtant, les astrocytes, un type de cellule gliale, sont des déterminants clés du comportement. Nous avons donc cherché à identifier le rôle des astrocytes dans les effets de l'ELS sur le comportement dépendant de l'AL. Pour ce faire, nous avons utilisé un modèle de rongeur avec séparation maternelle, limitation de la litière et de la nidification pour reproduire les effets de l'ELS sur le cerveau en développement afin d’évaluer ses effets à long terme sur les astrocytes et le comportement dépendant de l'amygdale latérale. Bien que l'ELS n'ait pas eu d'influence sur le comportement anxieux des souris, ce dernier a altéré de manière significative la détection des menaces, un processus cognitif qui implique la capacité de distinguer avec précision un son menaçant précédemment appris (le stimulus conditionné) d'un son non menaçant dans un contexte nouveau. De plus, la diminution de la sensibilité au stress des astrocytes par la suppression des récepteurs glucocorticoïdes astrocytaires a amélioré de manière significative la fonction cognitive chez les souris ELS et naïves. Globalement, nos résultats suggèrent que les astrocytes jouent un rôle central dans la régulation des effets de l'ELS sur les troubles cognitifs. Ces données soulignent l'importance des astrocytes comme cibles thérapeutiques potentielles pour atténuer le dysfonctionnement cognitif, un symptôme omniprésent de la psychopathologie. / Early Life Stress (ELS) is associated with an enhanced susceptibility to the development of stress-related disorders, such as major depressive disorder (MDD). The lateral amygdala (LA), a brain region important for the regulation of emotive and cognitive behaviours is vulnerable to the effects of ELS. However, the mechanisms by which ELS impairs behaviour are poorly defined. Previously, research has focused on the neuronal mechanisms underlying stress-induced behavioural impairments, however the role of glial cells in this circuitry remains undetermined. Astrocytes, a type of glial cell, are key determinants of behaviour. Hence, we aimed to identify the role of astrocytes in the effects of ELS on LA-dependent behaviour. To accomplish this, we used a rodent model of maternal separation and limited bedding and nesting to replicate the effects of ELS on the developing brain by assessing its long-term effects on astrocytes and lateral-amygdala dependent behaviour. Although ELS did not influence anxiety-like behaviour in mice, ELS significantly impaired threat-detection, a cognitive process involving the ability to accurately distinguish between a previously learned threatening tone (the conditioned stimulus) and a non-threatening tone in a novel context. Additionally, decreasing astrocyte stress sensitivity by deleting astrocyte glucocorticoid receptors significantly enhanced cognitive function in both ELS and naïve mice. Overall, our results suggest that astrocytes are pivotal in the regulation of the effects of ELS on cognitive impairment. This data highlights the importance of astrocytes as potential therapeutic targets for mitigating cognitive dysfunction, a pervasive symptom of psychopathology.

La plupart des percées dans l'apprentissage profond et en particulier dans les réseaux de neurones convolutifs ont impliqué des efforts importants pour collecter et annoter des quantités massives de données. Alors que les mégadonnées deviennent de plus en plus répandues, il existe de nombreuses applications où la tâche d'annoter plus d'un petit nombre d'échantillons est irréalisable, ce qui a suscité un intérêt pour les tâches d'apprentissage sur petits échantillons. Il a été montré que les transformées de diffusion d'ondelettes sont efficaces dans le cadre de données annotées limitées. La transformée de diffusion en ondelettes crée des invariants géométriques et une stabilité de déformation. Les filtres d'ondelettes utilisés dans la transformée de diffusion sont généralement sélectionnés pour créer une trame serrée via une ondelette mère paramétrée. Dans ce travail, nous étudions si cette construction standard est optimale. En nous concentrant sur les ondelettes de Morlet, nous proposons d'apprendre les échelles, les orientations et les rapports d'aspect des filtres. Nous appelons notre approche le Parametric Scattering Network. Nous illustrons que les filtres appris par le réseau de diffusion paramétrique peuvent être interprétés en fonction de la tâche spécifique sur laquelle ils ont été entrainés. Nous démontrons également empiriquement que notre transformée de diffusion paramétrique partage une stabilité aux déformations similaire à la transformée de diffusion traditionnelle. Enfin, nous montrons que notre version apprise de la transformée de diffusion génère des gains de performances significatifs par rapport à la transformée de diffusion standard lorsque le nombre d'échantillions d'entrainement est petit. Nos résultats empiriques suggèrent que les constructions traditionnelles des ondelettes ne sont pas toujours nécessaires. / Most breakthroughs in deep learning have required considerable effort to collect massive amounts of well-annotated data. As big data becomes more prevalent, there are many applications where annotating more than a small number of samples is impractical, leading to growing interest in small sample learning tasks and deep learning approaches towards them. Wavelet scattering transforms have been shown to be effective in limited labeled data settings. The wavelet scattering transform creates geometric invariants and deformation stability. In multiple signal domains, it has been shown to yield more discriminative representations than other non-learned representations and to outperform learned representations in certain tasks, particularly on limited labeled data and highly structured signals. The wavelet filters used in the scattering transform are typically selected to create a tight frame via a parameterized mother wavelet. In this work, we investigate whether this standard wavelet filterbank construction is optimal. Focusing on Morlet wavelets, we propose to learn the scales, orientations, and aspect ratios of the filters to produce problem-specific parameterizations of the scattering transform. We call our approach the Parametric Scattering Network. We illustrate that filters learned by parametric scattering networks can be interpreted according to the specific task on which they are trained. We also empirically demonstrate that our parametric scattering transforms share similar stability to deformations as the traditional scattering transforms. We also show that our approach yields significant performance gains in small-sample classification settings over the standard scattering transform. Moreover, our empirical results suggest that traditional filterbank constructions may not always be necessary for scattering transforms to extract useful representations.

L'objectif de ce travail est le développement d'un modèle et d'une méthode numérique adaptés à la simulation du ruissellement d'eau de pluie sur des surfaces agricoles. Pour cela, nous utilisons un système d'équations aux dérivées partielles pour les eaux peu profondes : le système de Saint Venant. La pluie et l'infiltration y sont pris en compte par l'ajout de termes source et le couplage avec un modèle d'infiltration. Le système étant hyperbolique et conservatif nous choisissons d'utiliser un schéma aux volumes finis avec reconstruction hydrostatique. Avec cette reconstruction nous obtenons un schéma permettant de traiter les équilibres stationnaires et les interfaces sec/mouillé dues aux événements pluvieux. Tout d'abord, nous effectuons une comparaison systématique de différents flux numériques, de différentes reconstructions d'ordre deux (MUSCL et ENO modifiées) et de différentes méthodes de traitement des frottements sur des solutions analytiques unidimensionnelles. Ces comparaisons nous permettent de choisir une méthode numérique adaptée à la simulation du ruissellement qui en outre capture les phénomènes de type roll-waves. Ensuite nous nous intéressons au traitement de la pluie et de l'infiltration à l'aide du modèle de Green-Ampt. Cette méthode généralisée en dimension deux est validée sur des résultats expérimentaux obtenus à l'INRA d'Orléans et à l'IRD. La méthode numérique choisie et validée a été implémentée dans FullSWOF_2D un logiciel libre écrit en C++ pour la simulation de ruissellement d'eau de pluie sur des surfaces agricoles.

Nous analysons dans cette thèse différents aspects associés à la modélisation des écoulements à surface libre en eaux peu profondes (Shallow Water). Nous étudions tout d’abord le système d’équations de Saint-Venant à deux dimensions et leur résolution par la méthode numérique des volumes finis, en portant une attention particulière sur les aspects hyperboliques et conservatifs. Ces schémas permettent de traiter les équilibres stationnaires, les interfaces sec/mouillé et aussi de modéliser des écoulements subcritique, transcritique et supercritique. Nous présentons ensuite la théorie de la méthode d’assimilation variationnelle de données adaptée à ce type d’écoulement. Son application au travers des études de sensibilité est longuement discutée dans le cadre de l'hydraulique à surface libre. Après cette partie à caractère théorique, la partie tests commence par une qualification de l’ensemble des méthodes numériques qui sont implémentées dans le code DassFlow, développé à l’Université de Toulouse, principalement à l’IMT mais aussi à l’IMFT. Ce code résout les équations Shallow Water par une méthode de volumes finis et est validé par comparaison avec les solutions analytiques pour des cas tests classiques. Ces mêmes résultats sont comparés avec un autre code d’hydraulique à surface libre aux éléments finis en deux dimensions, Telemac 2D. Une particularité notable du code DassFlow est de permettre l’assimilation variationnelle de données grâce au code adjoint permettant le calcul du gradient de la fonction coût. Ce code adjoint a été obtenu en utilisant l'outil de différentiation automatique Tapenade (Inria). Nous testons ensuite sur un cas réel, hydrauliquement complexe, différentes qualités de Modèles Numériques de Terrain (MNT) et de bathymétrie du lit d’une rivière. Ces informations proviennent soit d’une base de données classique type IGN, soit d’informations LIDAR à très haute résolution. La comparaison des influences respectives de la bathymétrie, du maillage et du type de code utilisé, sur la dynamique d’inondation est menée très finement. Enfin nous réalisons des études cartographiques de sensibilité aux paramètres du modèle sur DassFlow. Ces cartes montrent l’influence respective des différents paramètres ou de la localisation des points de mesure virtuels. Cette localisation optimale de ces points est nécessaire pour une future assimilation de données efficiente. / We analyze in this thesis various aspects associated with the modeling of free surface flows in shallow water approximation. We first study the system of Saint-Venant equations in two dimensions and its resolution with the numerical finite volumes method, focusing in particular on aspects hyperbolic and conservative. These schemes can process stationary equilibria, wetdry interfaces and model subcritical, transcritical and supercritical flows. After, we present the variational data assimilation method theory fitted to this kind of flow. Its application through sensitivity studies is fully discussed in the context of free surface water. After this theoretical part, we test the qualification of numerical methods implemented in the code Dassflow, developed at the University of Toulouse, mainly at l'IMT, but also at IMFT. This code solves the Shallow Water equations by finite volume method and is validated by comparison with analytical solutions for standard test cases. These results are compared with another hydraulic free surface flow code using finite elements in two dimensions: Telemac2D. A significant feature of the Dassflow code is to allow variational data assimilation using the adjoint method for calculating the cost function gradient. The adjoint code was obtained using the automatic differentiation tool Tapenade (INRIA). Then, the test is carried on a real hydraulically complex case using different qualities of Digital Elevation Models (DEM) and bathymetry of the river bed. This information are provided by either a conventional database types IGN or a very high resolution LIDAR information. The comparison of the respective influences of bathymetry, mesh size, kind of code used on the dynamics of flooding is very finely explored. Finally we perform sensitivity mapping studies on parameters of the Dassflow model. These maps show the respective influence of different parameters and of the location of virtual measurement points. This optimal location of these points is necessary for an efficient data assimilation in the future.

EDELWEISS est une expérience de détection directe de matière noire froide non-baryonique sous forme de particules massives et faiblement interagissantes (connues sous l'acronyme de WIMPs), qui constituent actuellement les candidats les plus populaires pour rendre compte de la masse manquante de l'Univers. Dans ce but, EDELWEISS utilise des bolomètres de germanium opérés à température cryogénique (20 mK environ) dans le Laboratoire Souterrain de Modane (LSM) à la frontière franco-italienne. En particulier, depuis 2008, un nouveau type de détecteur est en fonctionnement, équipé d'électrodes concentriques pour optimiser le rejet des évènements de surface (détecteurs à grilles coplanaires). Cette thèse se décompose en plusieurs axes de recherche. Tout d'abord, nous avons réalisé des mesures concernant la collecte des charges dans les cristaux. Les lois de vitesse des porteurs (électrons et trous) ont été déterminées dans le germanium à 20 mK dans la direction <100>, et une étude complète de la répartition des charges a été menée, avec une évaluation de l'anisotropie du transport et de la diffusion transverse des porteurs. Ces résultats permettent d'avoir une meilleure compréhension du fonctionnement interne des détecteurs d'Edelweiss. Ensuite, des études portant sur l'amélioration des performances ont été effectuées. Nous avons en particulier permis d'optimiser la procédure de régénération des cristaux et améliorer le rejet passif des évènements de surface (β). Le volume utile de détection des détecteurs a été évalué en utilisant les raies de deux radio-isotopes activés cosmiquement, le 68Ge et le 65Zn. Enfin, une étude exhaustive portant sur l'étude des spectres à basse énergie a été menée, ce qui permet de mettre au point une méthode d'analyse systématique pour la recherche de WIMPs de basse masse dans EDELWEISS. / EDELWEISS is a direct non-baryonic cold dark matter detection experiment in the form of weakly interacting massive particles (also known as WIMPs), which currently constitute the most popular candidates to account for the missing mass in the Universe. To this purpose, EDELWEISS uses germanium bolometers at cryogenic temperature (20 mK approximately) in the Underground Laboratory of Modane (LSM) at the French-Italian border. Since 2008, a new type of detector is operated, equipped with concentric electrodes to optimize the rejection of surface events (coplanar-grid detectors). This thesis work is divided into several research orientations. First, we carried out measurements concerning charge collection in the crystals. The velocity laws of the carriers (electrons and holes) have been determined in germanium at 20 mK in the <100> orientation, and a complete study of charge sharing has been done, including an evaluation of the transport anisotropy and of the straggling of the carriers. These results lead to a better understanding of the inner properties of the EDELWEISS detectors. Then, studies relating to the improvement of the performances were carried out. In particular, we have optimized the space-charge cancellation procedure in the crystals and improved the passive rejection of surface events (β). The fiducial volume of the detectors has been evaluated using two X-ray lines from cosmically activated radionuclides: 68Ge and 65Zn. Lastly, an exhaustive study of the low energy spectra has been carried out, which makes it possible to develop a systematic analysis method for the search of low-mass WIMPs in EDELWEISS.

Nous avons développé, et évalué en détail, un nouveau prototype d'inclinomètre longue base à niveaux hydrostatiques appelé " wth2o ". Ce système, aux principes particulièrement simples grâce à l'absence de pièces mécaniques mobiles, présente une grande fiabilité et une excellente stabilité (dérive linéaire de 0.05 µrad par mois). Sa haute résolution jusque dans la gamme des ondes sismiques longues périodes (où, par exemple, la résolution est meilleure que 0.001 masec, soit 5. 10-12 rad), et son niveau de bruit très bas, ont permis d'obtenir des résultats d'analyses harmoniques de marées terrestres (5 ans d'enregistrements) en excellent accord avec les modèles, et dont les écarts quadratiques moyens sont les plus bas de toutes les mesures inclinométriques réalisées au Laboratoire de Géodynamique de Walferdange (Luxembourg). A titre d'exemple, l'amplitude de l'onde M2 est déterminée avec une incertitude de seulement 0.003 masec, tandis que sa phase est déterminée avec un EQM de 0.028°, ce qui correspond à une incertitude de seulement 3.3 secondes. Cet instrument permit également d'observer des phénomènes rarement mesurés avec ce type d'appareil, tel les modes sphéroïdaux et toroïdaux les plus graves des oscillations libres de la Terre excitées par le séisme du Dénali (Mw 7.9) en novembre 2002, ou les passages successifs des ondes de Love jusqu'à G7, correspondant à 3 révolutions de ces ondes de surface autour du globe. Il fut également possible de séparer pour la première fois dans une analyse harmonique de marée terrestre inclinométrique, les constituants des groupes ter- et quater-diurnes. Ces très petites ondes enregistrées sont vraisemblablement liées aux ondes de marées océaniques propres aux eaux peu profondes présentes en Mer du Nord. Les modèles théoriques détaillés de cet appareil (comprenant des composantes relatives à l'amortissement produit par l'écoulement des fluides entre les électrodes des capteurs capacitifs) ont permis de dériver les solutions des équations du mouvement en composante inclinométrique et accélérométrique. De ces solutions furent tirées les formes théoriques des fonctions de transfert de l'appareil. Ces fonctions de transferts furent comparées avec succès aux mesures expérimentales de la réponse en fréquence. Grâce aux formes analytiques des fonctions de transfert en composante inclinométrique et accélérométrique qui sont données dans le présent travail, il est possible de calculer les caractéristiques géométriques optimales pour la construction d'un prototype devant répondre aux besoins particuliers d'une nouvelle application. Une étude originale des effets de ménisques (déformations de l'interface des fluides au contact de la paroi solide des pots) a montré que, s'ils n'ont pas d'influence sur les mesures en mode différentiel, ils peuvent par contre introduire des erreurs de plusieurs pour-cent sur l'estimation de la sensibilité par déplacement d'une quantité de liquide supposée connue. Cette erreur, ne dépendant que des propriétés physico-chimiques des fluides et matériaux en contacts, provient des variations de volumes de liquide contenu dans les ménisques lors des mouvements des interfaces. Si ces mouvements sont effectués lors des étalonnages sans que la ligne de contact ne se déplace, ces erreurs [en %] seront indépendantes du volume déplacé. Ces erreurs ne sont pas particulières à notre instrument mais peuvent affecter les étalonnages réalisés de la sorte pour tout inclinomètre à niveaux hydrostatiques, quel que soit le principe de mesure de l'instrument (mesures différentielles de pression, positionnement de flotteurs etc…). / We developed and evaluated a new prototype of long base water-tube tiltmeter named "wth2o". This system, particularly simple by the absence of moving parts, showed a great reliability and a fairly high stability (linear drift rate of 0.05 µrad/month). We analyzed a 5 years-long data set of Earth tides measurements performed in the Underground Laboratory for Geodynamics in Walferdange (Luxemburg). Its high resolution up to the long-period seismic band (where for instance the resolution is better than 0.001 masec, or 5. 10-12 rad) and its very low noise rate enabled us to obtain results in excellent accordance with the models, with the lowest root mean squares among all the results obtained with other tiltmeters in Walferdange. For instance, the amplitude of the M2 wave is estimated with a RMS as small as 0.003 masec and its phase is determined with an uncertainty below 0.028°, which represents 3.3 seconds only. With the "wth2o" we have also observed some events rarely measured with a water-tube, such as the gravest toroidal and spheroidal modes of the Earth free oscillations excited by the Mw 7.9 Denali earthquake or the successive passages of Love waves (up to G7) circling the globe. For the first time in an analysis of tilt Earth tide measurements, it was possible to separate the small constituents of the ter- and quater-diurnal band. The presence of these very small waves is most likely due to the effects of the shallow-water tides known to be remarkable in the North Sea. Theoretical models of this instrument (taking into account the damping produced by the liquids' flow between the plates of the capacitive sensors) allowed to obtain the solutions of the equations of motion for tilt as well as for acceleration. From these solutions we were able to produce very accurate theoretical transfer functions, as confirmed by the successful comparison with observed frequency responses. Thanks to the analytical tilt and acceleration transfer functions given in the present document it is possible to calculate the best geometrical characteristics for the construction of a new prototype having to respond to specific requirements of a new application. A new extended study of the menisci effects (deformations of the interface of the fluids in contact with the solid wall of the end vessels) showed that they do not influence the differential measurements but they could introduce errors of a few percents in the calibration factor when this factor is evaluated by the displacement of a "known" volume of liquid. This error depends only on the physical and chemical properties of the fluids and solids put in contact. It is due to the variation of volume of liquid trapped in the menisci while the interface is moving up- or downwards. If these interface movements are made without displacing the contact line, the errors [in %] will remain the same whatever the displaced volume of liquid could be. These errors can not only affect our results but can also be found in the calibration procedure of any kind of water-tube (central differential pressure, float positioned etc…).

La reconstruction 3D monoculaire déformable est le problème général d'estimation de forme 3D d'un objet déformable à partir d'images 2D. Plusieurs scénarios ont émergé : le Shape-from-Template (SfT) et le Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) sont deux approches qui ont été grandement étudiées pour leur applicabilité. La première utilise une seule image qui montre un objet se déformant et un patron (une forme 3D texturée de l'objet dans une pose de référence). La seconde n'utilise pas de patron, mais utilise plusieurs images et estime la forme 3D dans chaque image. Les deux approches s'appuient sur le mouvement de points de correspondances entre les images et sur des a priori de déformations, restreignant ainsi leur utilisation à des surfaces texturées qui se déforment de manière lisse. Cette thèse fait avancer l'état de l'art du SfT et du NRSfM dans deux directions. La première est l'étude du SfT dans le cas de patrons 1D (c’est-à-dire des courbes comme des cordes et des câbles). La seconde direction est le développement d'algorithmes de SfT et de NRSfM qui exploitent plusieurs indices visuels et qui résolvent des cas réels et complexes non-résolus précédemment. Nous considérons des déformations isométriques et reconstruisons la partie extérieure de l'objet. Les contributions techniques et scientifiques de cette thèse sont divisées en quatre parties.La première partie de cette thèse étudie le SfT curvilinéaire, qui est le cas du patron curvilinéaire plongé dans un espace 2D ou 3D. Nous proposons une analyse théorique approfondie et des solutions pratiques pour le SfT curvilinéaire. Malgré son apparente simplicité, le SfT curvilinéaire s'est avéré être un problème complexe : il ne peut pas être résolu à l'aide de solutions locales non-holonomes d'une équation différentielle ordinaire et ne possède pas de solution unique, mais un nombre fini de solutions ambiguës. Une contribution technique majeure est un algorithme basé sur notre théorie, qui génère toutes les solutions ambiguës. La deuxième partie de cette thèse traite d'une limitation des méthodes de SfT : la reconstruction de plis. Cette limitation vient de la parcimonie de la contrainte de mouvement et de la régularisation. Nous proposons deux contributions qui s'appuient sur un cadre de minimisation d'énergie non-convexe. Tout d'abord, nous complétons la contrainte de mouvement avec une contrainte robuste de bord. Ensuite, nous modélisons implicitement les plis à l'aide d'une représentation dense de la surface basée maillage et d'une contrainte robuste de lissage qui désactive automatiquement le lissage de la courbure sans connaître a priori la position des plis.La troisième partie de cette thèse est dédiée à une autre limitation du SfT : la reconstruction de surfaces peu texturées. Cette limitation vient de la difficulté d'obtenir des correspondances (parcimonieuses ou denses) sur des surfaces peu texturées. Comme l'ombrage révèle les détails sur des surfaces peu texturées, nous proposons de combiner l'ombrage avec le SfT. Nous présentons deux contributions. La première est une initialisation en cascade qui estime séquentiellement la déformation de la surface, l'illumination de la scène, la réponse de la caméra et enfin les albédos de la surface à partir d'images monoculaires où la surface se déforme. La seconde est l'intégration de l'ombrage à notre précédent cadre de minimisation d'énergie afin de raffiner simultanément les paramètres photométriques et de déformation.La dernière partie de cette thèse relâche la connaissance du patron et aborde deux limitations du NRSfM : la reconstruction de surfaces peu texturées avec des plis. Une contribution majeure est l'extension du second cadre d'optimisation pour la reconstruction conjointe de la forme 3D de la surface sur toutes les images d'entrée et des albédos de la surface sans en connaître un patron. / Monocular deformable 3D reconstruction is the general problem of recovering the 3D shape of a deformable object from monocular 2D images. Several scenarios have emerged: the Shape-from-Template (SfT) and the Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) are two approaches intensively studied for their practicability. The former uses a single image depicting the deforming object and a template (a textured 3D shape of this object in a reference pose). The latter does not use a template, but uses several images and recovers the 3D shape in each image. Both approaches rely on the motion of correspondences between the images and deformation priors, which restrict their use to well-textured surfaces which deform smoothly. This thesis advances the state-of-the-art in SfT and NRSfM in two main directions. The first direction is to study SfT for the case of 1D templates (i.e. curved, thin structures such as ropes and cables). The second direction is to develop algorithms in SfT and NRSfM that exploit multiple visual cues and can solve complex, real-world cases which were previously unsolved. We focus on isometric deformations and reconstruct the outer part of the object. The technical and scientific contributions of this thesis are divided into four parts. The first part of this thesis studies the case of a curvilinear template embedded in 2D or 3D space, referred to Curve SfT. We propose a thorough theoretical analysis and practical solutions for Curve SfT. Despite its apparent simplicity, Curve SfT appears to be a complex problem: it cannot be solved locally using exact non-holonomic partial differential equation and is only solvable up to a finite number of ambiguous solutions. A major technical contribution is a computational solution based on our theory, which generates all the ambiguous solutions.The second part of this thesis deals with a limitation of SfT methods: reconstructing creases. This is due to the sparsity of the motion constraint and regularization. We propose two contributions which rely on a non-convex energy minimization framework. First, we complement the motion constraint with a robust boundary contour constraint. Second, we implicitly model creases with a dense mesh-based surface representation and an associated robust smoothing constraint, which deactivates curvature smoothing automatically where needed, without knowing a priori the crease location. The third part of this thesis is dedicated to another limitation of SfT: reconstructing poorly-textured surfaces. This is due to correspondences which cannot be obtained so easily on poorly-textured surfaces (either sparse or dense). As shading reveals details on poorly-textured surfaces, we propose to combine shading and SfT. We have two contributions. The first is a cascaded initialization which estimates sequentially the surface's deformation, the scene illumination, the camera response and then the surface albedos from deformed monocular images. The second is to integrate shading to our previous energy minimization framework for simultaneously refining deformation and photometric parameters.The last part of this thesis relaxes the knowledge of the template and addresses two limitations of NRSfM: reconstructing poorly-textured surfaces with creases. Our major contribution is an extension of the second framework to recover jointly the 3D shapes of all input images and the surface albedos without any template.