Ce travail a pour objet l'analyse de données transcriptome et protéome pour l'étude des réponses aux stress oxydants et aux métaux lourds, en particulier chez la cyanobactérie Synechocystis. Cet organisme procaryote permet notamment d'aider à la compréhension des plantes tout en étant facilement manipulable génétiquement. La démarche a d'abord consisté à analyser les réponses transcriptionnelles des gènes de Synechocystis en conditions de stress, notamment en présence de cadmium ou de peroxyde d'hydrogène. Des méthodes de prédiction d'interactions protéine-protéine ont ensuite été développées afin de construire un réseau d'interactions. Ce dernier a été comparé à un réseau d'interactions identifiées expérimentalement, notamment en termes de structure. Puis il a été complété avec les données de transcriptome précédemment analysées, afin d'obtenir une vision plus intégrée des différents phénomènes et d'étudier la dynamique des modules fonctionnels. Les résultats font apparaître différentes phases dans les réponses transcriptionnelles, ainsi que des groupes fonctionnels de protéines en interaction et co-exprimées. De plus, l'automatisation d'une méthode de classification mixte hiérarchique-pyramidale est proposée. Une méthode d'identification de biais de composition entre des groupes de protéines a aussi été développée. Par ailleurs, un outil de prédiction d'interactions protéine-protéine, applicable à toutes les espèces séquencées, a été développé. Ce logiciel open-source, InteroPorc, présente l'avantage d'être flexible, puisqu'il peut s'appliquer à différents jeux d'interactions sources. En outre, l'outil est facilement utilisable en ligne à travers une interface web.

Ces travaux concernent les études des algorithmes d'une part pour prédire les quantités thermodynamiques et la structure secondaire des ARN, d'autre part pour l'alignement de séquences. Dans une première partie, nous appliquons un algorithme de Monte Carlo non-Boltzmann pour estimer la densité d'états d' énergie des structures secondaires d'une séquence d'ARN, ou d'une hybridation de deux molécules d'ARN. Nous montrons d'abord que la densité estimée par notre programme est aussi bonne que la densité exacte, et le temps d'exécution de notre pro- gramme est beaucoup plus rapide. Nous calculons ensuite la température de dénaturation d'une hybridation de deux molécules d'ARN. Nous montrons que nos températures de dénaturation sont plus proches des valeurs expérimentales que les deux autres programmes existants. Puis, dans une deuxième partie, nous implémentons un algorithmes de type programmation dynamique qui engendre des structures sous-optimales dans lesquelles, nous espérons de trouver les deux structures fonctionnelles de riboswitch. Nous appliquons d'abord notre programme sur un exemple du riboswitch TPP dans lequel nous avons réussi à détecter ses deux structures fonctionnelles. Nous montrons ensuite que les structures prédites par notre programme sont plus proches de la structure réelle que celles des cinq autres programmes existants. Enfin, dans une troisième partie, nous présentons un algorithme de recherche des alignements sous-optimaux de séquences. Dans le cas de protéines, nous nous intéressons surtout à l'amélioration de la qualité d'alignement de séquences pour un niveau d'identité de séquence de 10-15%. Nous comparons d'abord nos alignements à ceux produits par l'algorithme de Needman-Wunsch. Nous prédisons plus d'alignements de référence que l'algorithme de Needman-Wunsch. Nous calculons ensuite les fréquences des paires de bases alignées et les entropies de position spécifique dans nos alignements sous-optimaux. Nous montrons que les entropies calculées à partir de notre programme sont plus corrélées avec les positions des paires de résidus fiablement alignées selon BAliBASE.

Ces travaux de thèse proposent une modélisation des structures secondaires d'ARN avec ou sans pseudonoeuds. Selon une approche combinatoire, nous concevons différents modèles de ces structures que nous étudions sous deux aspects. D'une part, nous définissons des modèles de génération aléatoire qui nous permettent de définir une mesure permettant une meilleure reconnaissance des structures biologiques. D'autre part, grâce à des codages appropriés et des bijections vers des langages représentés par des grammaires non-contextuelles, nous dénombrons les structures composant l'espace de prédiction des algorithmes exacts de prédiction de structures secondaires avec pseudonoeuds. La première partie concerne des modèles aléatoires de structures d'ARN sans pseudonoeuds. Nous montrons que ces structures aléatoires constituent une source de bruit pertinente lorsqu'il s'agit de déterminer si les logiciels de comparaison de structures attribuent un meilleur score à des comparaisons entre structures issues de la même famille d'ARN qu'à des alignements entre structures réelles et aléatoires. Nous comparons ensuite la sensibilité et la spécificité de RNAdistance, un programme de comparaison de structures, selon l'usage du score "brut" ou bien de la Z-valeur de ce score. Nous calculons plusieurs Z-valeurs selon différents modèles de structures aléatoires. Nous montrons que la Z-valeur calculée à partir d'un modèle de Markov améliore la détection des ARN de grande taille tandis que la Z-valeur calculée à partir d'un modèle basé sur des grammaires pondérées améliore la détection des ARN de petite taille. Nous nous intéressons ensuite, dans une deuxième partie, aux algorithmes de prédiction de structure secondaire avec pseudonoeuds. Nous complètons tout d'abord la classification de Condon et al. en décrivant les structures par leur graphe de cohérence et nous caractérisons également la restriction planaire de la classe de Rivas et Eddy. Nous étudions ensuite le compromis entre complexité des algorithmes existant et la taille de leur espace de prédiction. Nous dénombrons les structures en les codant par des mots de langages algébriques. Nous en déduisons alors des formules asymptotiques de dénombrement. Nous mettons aussi en évidence une bijection entre la classe de Lyngsø et Pedersen et des cartes planaires ainsi qu'une bijection entre la classe des pseudonoeuds indifférenciés, que nous avons introduite, et les arbres ternaires. Nous montrons alors que les différences de compléxité observées des algorithmes de prédiction ne sont pas toujours justifiées par la taille de l'espace de prédiction. A partir de ces grammaires, nous concevons des algorithmes efficaces de génération aléatoire, uniforme ou non uniforme contrôlée, de structures d'ARN avec pseudonoeuds.

Face à l'augmentation de la mobilité, les politiques de développement durable cherchent à optimiser l'utilisation des infrastructures de transport existantes. En particulier, les systèmes d'information du trafic à large échelle ont le potentiel d'optimiser l'utilisation du réseau de transport. Ils doivent fournir aux usagers une information fiable en temps réel leur permettant d'optimiser leurs choix d'itinéraires. Ils peuvent également servir d'outils d'aide à la décision pour les gestionnaires du réseau. La thèse étudie comment l'émergence des services Internet sur les téléphones portables et la rapide prolifération des systèmes de géolocalisation permet le développement de nouveaux services d'estimation et d'information des conditions de trafic en réseau urbain. L'utilisation des données provenant de véhicules traceurs nécessite le développement de modèles et d'algorithmes spécifiques, afin d'extraire l'information de ces données qui ne sont envoyées, jusqu'à présent, que par une faible proportion des véhicules circulant sur le réseau et avec une fréquence faible. La variabilité des conditions de circulations, due à la présence de feux de signalisation, motive une approche statistique de la dynamique du trafic, tout en intégrant les principes physiques hydrodynamiques (formation et dissolution de files d'attentes horizontales). Ce modèle statistique permet d'intégrer de façon robuste les données bruitées envoyées par les véhicules traceurs, d'estimer les paramètres physiques caractérisant la dynamique du trafic et d'obtenir l'expression paramétrique de la loi de probabilité des temps de parcours entre deux points quelconques du réseau. La thèse s'appuie sur les données et les infrastructures développées par le projet Mobile Millennium à l'Université de Californie, Berkeley pour valider les modèles et algorithmes proposés. Les résultats soulignent l'importance du développement de modèles statistiques et d'algorithmes adaptés aux données disponibles pour développer un système opérationnel d'estimation du trafic à large échelle

Les machines à vecteurs support (SVM) sont des modèles de l'apprentissage automatique qui font actuellement l'objet de nombreux travaux de recherche, ceci pour deux raisons principales : d'une part, <br />leurs performances constituent l'état de l'art dans de multiples domaines<br />de la reconnaissance des formes, d'autre part, elles possèdent des propriétés statistiques remarquables. Le premier modèle de SVM proposé par Vapnik et ses co-auteurs calcule des dichotomies. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches de discrimination à catégories multiples, dans le cadre de l'application de méthodes de décomposition. Des SVM multi-classes ont également été proposées dans la littérature, parmi lesquelles nous distinguons celles qui s'appuient sur un modèle affine multivarié, que nous nommons M-SVM. Ce mémoire se présente comme une étude synthétique de la discrimination à catégories multiples au moyen de SVM. Il se concentre plus particulièrement sur l'analyse des M-SVM.<br /><br />Le chapitre deux est consacré à la description des SVM multi-classes,<br />à leur mise en oeuvre et à l'analyse de leurs performances. Nous présentons successivement le cadre théorique de leur étude, les différents modèles, une étude théorique de leurs performances en généralisation, leur programmation ainsi que les différentes méthodes de sélection de modèle qui leur sont dédiées. Le chapitre trois décrit une application de la M-SVM de Weston et Watkins en biologie structurale prédictive. Le problème traité est la prédiction de la structure secondaire des protéines globulaires.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Dans l’optique de limiter l’impact environnemental négatif de l’utilisation immodérée du pétrole, le développement de nouveaux moyens de transport plus écoénergétiques est favorisé. Bien qu’elle offr actuellement une autonomie considérablement plus limitée que celle du véhicule à gazoline, la technologie du véhicule électrique est la plus prisée. Liée à la faible autonomie des véhicules électriques, l’angoisse de la panne, un sentiment éprouvé chez les utilisateurs de ce type de véhicules qui a été identifié lors des années 1990, représente actuellement une barrière socio-technologique importante au développement de la technologie du véhicule électrique. Afin de limiter les risques de panne d'énergie et dans le but de renforcer la confiance du conducteur face à cette nouvelle technologie de véhicule, une méthode précise de prédiction de la distance résiduelle est proposée. Cette méthode originale utilise un algorithme de prédiction du trajet basé sur l'identification des virages à gauche et à droite. Sachant que le type de trajet parcouru influence de façon importante la distance résiduelle, cette stratégie de prédiction offr une amélioration de la précision face aux autres couramment utilisées. La pertinence de cette nouvelle méthode de prédiction sera démontrée à la fois en situation de simulation et d’expérimentation.

Deterioration of reinforced-concrete (RC) structures due to corrosion of steel limits the service-life and increases the rehabilitation costs. Concrete slabs in parking structures deteriorate faster than any other structural elements because of direct exposure to high concentrations of chlorides used for snow and ice removal-during winter seasons. The use of fiber-reinforced polymer (FRP) bars as an alternative to conventional steel has emerged as a realistic and cost-effective solution to overcome the corrosion problems, particularly for concrete structure exposed to harsh environmental conditions. Design of RC flat slabs is often compromised by their ability to resist shear stresses at the punching-shear surface area. The connections between slabs and supporting columns could be susceptible to high shear stresses and might cause brittle and sudden punching-shear failure. These connections may become the starting points leading to catastrophic punching-shear failure of a flat slab system when the steel reinforcement corrodes. Extensive research work has been conducted on the punching-shear behaviour of steel-reinforced flat slabs. The punching-shear strength of RC flat slabs reinforced with glass fiber-reinforced polymer (GFRP) bars, however, is yet to be fully investigated and understood. This is due to the limited research work on the subject and to the numerous parameters affecting punching-shear behaviour. In addition, the current FRP design codes and guidelines do not provide rational design models addressing the contribution of the FRP as shear reinforcement (stirrups) for FRP-RC flat slabs. Thus, this study aims at investigating the punching-shear behaviour of concrete two-way slabs reinforced in flexure with GFRP bars. The investigation included two-way test specimens without shear reinforcement and others with carbon or glass FRP stirrups to evaluate the performance of specimens without shear reinforcement and the effect of shear reinforcement on the punching-capacity and performance. To achieve this, experimental and analytical studies were conducted. The experimental program included twenty-six interior slab-column connections reinforced with GFRP bars and two specimens reinforced with steel bars for comparisons. The specimens were tested through two phases. Phase I, focused on the two-way slabs without shear reinforcement and the investigated parameters were: (i) flexural reinforcement ratio (ranged from 0.34% to 1.66%) and type (steel and GFRP); (ii) GFRP compression reinforcement; (iii) slab thickness (200 mm and 350 mm); (v) column dimensions (300 × 300 mm and 450 × 450 mm); (iv) concrete strength (normal and high-strength concretes). Phase II, focused on the use of FRP shear reinforcement (stirrups) and its effectiveness and contribution to the punching-shear capacity. The test variables considered in Phase II were: (i) the material of stirrups (carbon and glass FRP); (ii) shear reinforcement ratio; (iii) stirrup spacing; (iv) the effect of flexural reinforcement ratio on the effectiveness of the shear reinforcement. The effect of the different parameters considered in the two phases of the experimental work were presented and discussed in four journal papers. Moreover, the test results and the findings contributed to the first field implementation of GFRP bars in two flat slabs parking garages in Québec's city, which were Québec's city hall (Québec, Canada, 2010) and La Chancelière parking garage (the world's first flat-slab parking garage totally reinforced with GFRP bars) (Québec, Canada, 2011). On the other hand, the analytical study included assessing the accuracy of the current punching-shear design provisions through comparing the test results of the specimens tested herein and 35 specimens from literature. The provisions included CSA 8806-12 (2012), ACI 440 (2006), BS 8110 (1997), and JSCE (1997).

Ce mémoire présente les résultats de calculs analytiques de prédiction du comportement de dispositifs de retenue de niveau PL-2 armé d'armature en polymères renforcés de fibres de verre (PRFV) soumis aux essais de chargement quasi statique horizontal. L'un des modèles analytiques à l'étude est le calcul de la charge ultime que peut reprendre un dispositif de retenue en fonction des dimensions de la fissure au niveau de la connexion. Le deuxième modèle analytique à l'étude est le calcul de prédiction de la relation charge-déflexion en tête de muret. La collaboration entre le Ministère des Transports du Québec (MTQ), le Ministère des Transports de l'Alberta et l'Université de Sherbrooke a permis d'effectuer des essais quasi statiques sur plusieurs configurations durant les dernières années. Les configurations de dispositifs provenant du MTQ sont des barrières de type 210 et 311 dont les murets et les dalles sont entièrement armés de barres en PRFV. Les configurations des dispositifs de l'Alberta sont quant à eux des dispositifs de type S-1642 et S-1650 dont les murets sont armés de barres en PRFV et les dalles sont armées de barres d'acier enduit d'époxy. Grâce à cette banque de données, il est possible d'effectuer l'étude des modèles sur différentes configurations et ainsi déterminer certaines de leurs limites. De plus, une modélisation par éléments finis de la configuration de dispositif de retenue de type 311 (PL-2) a été effectuée. Le dispositif a été modélisé en trois dimensions avec le logiciel ADINA. De ce modèle, une comparaison avec les données expérimentales a été effectuée afin de le valider. De plus, une étude paramétrique a été effectuée sur l'influence des résistances du béton de la dalle et du muret et du module d'élasticité des barres en polymères renforcés de fibres (PRF). En effet, des bétons de 35 MPa et 50 MPa ont été utilisés afin de représenter trois cas de combinaison de résistance en compression des bétons. Finalement, trois grades de modules élastiques ont été utilisés sur le dispositif ayant un béton de 35 MPa au niveau de la dalle et un béton de 50 MPa au niveau du muret (combinaison la plus courante) afin d'étudier l'effet du module élastique des barres.

Ce travail étudie les capacités de méthodes d’adaptation pour la prédiction de mots. Le premier groupe de méthodes traite de l’adaptation aux préférences lexicales et syntaxiques de l’utilisateur d’un système de communication assistée. Au sein de ce groupe de méthodes, nous avons étudié le modèle cache, le lexique auto-adaptatif et le modèle d’utilisateur dynamique (MUD), intégrant toute saisie de l’utilisateur. Le deuxième groupe de méthodes rassemble des approches qui ont pour objectif d’exploiter le contexte sémantique. Dans ce contexte, nous avons en particulier étudié l’Analyse Sémantique Latente (LSA), un modèle vectoriel qui se base sur les propriétés distributionnelles. Dans la dernière partie nous présentons un système d’aide à la communication, dans lequel nous avons implémenté les méthodes d’adaptation. Après une description de l’interface utilisateur nous avons exposé quelques expériences réalisées avec ce système, qui est utilisé dans un centre de rééducation fonctionnelle. / This thesis investigates the capacities of adaptive methods for word prediction. We present and evaluate several adaptation methods: First, we consider strategies enabling to adapt to the lexical and syntactic preferences of the user of an AAC system. Here we investigate the cache model, an auto-adaptive user lexicon and the dynamic user model (DUM), which integrates every input of the user. The second class of methods aims to adapt to the semantic context. Here we focus in particular on Latent Semantic Analysis (LSA), a vectorial model establishing semantic similarity from distributional properties. In the last part an assistive communication system is presented that implements the previously investigated adaptation methods. After a description of the user interface we report results from the application of this system in a rehabilitation center. / Die vorliegende Arbeit untersucht die Kapazitäten adaptiver Methoden für die Wortprädiktion, einer zentralen Strategie im Kontext der unterstützenden Kommunikation (UK) für sprach- und bewegungsbehinderte Menschen. Zunächst wird eine allgemeine Einführung in die Forschungsgebiete der UK einerseits und derWortprädiktion andererseits gegeben. Dabei wird insbesondere Bezug genommen auf stochastische Sprachmodelle, welche sich für die Prädiktion als sehr geeignet erwiesen haben. Die Untersuchung adaptiver Methoden erfolgt daraufhin entlang zweier Achsen: In einem ersten Abschnitt werden die Verfahren betrachtet, welche die Adaption an die spezifische Lexik und Syntax des Benutzers eines UK-Systems erlauben. Dabei werden insbesondere das sogenannte Cache-Modell, ein selbstlernendes Benutzerlexikon sowie das dynamische Benutzermodell (dynamic user model, DUM) diskutiert. Auf der zweiten Achse werden nun Modelle untersucht, welche auf eine Adaption der Wortprädiktion an den semantischen bzw. topikalischen Kontext abzielen. Hier rückt vor allem eine Methode in den Mittelpunkt: die Latent-Semantische Analyse (LSA), ein vektorraumbasiertes Verfahren, welches semantische Ähnlichkeit durch distributionelle Eigenschaften lexikalischer Einheiten etabliert. Als schwierig erweist sich jedoch die Integration der LSA-basierten semantischen Information in das allgemeine Prädiktionsmodell, weshalb hier verschiedene Integrationsmöglichkeiten untersucht werden. Im letzten Teil dieser Arbeit wird ein UK-System vorgestellt, welches die erfolgreichsten der zuvor betrachteten Adaptionsverfahren implementiert. Nach einer Präsentation der verschiedenen kommunikationsfördernden Komponenten wird von der Anwendung dieses Systems berichtet, welches seit mehreren Jahren in einem Rehabilitationszentrum eingesetzt wird.