Le but des systèmes de recherche d'images est de diriger rapidement l'utilisateur vers des contenus qui sont pertinents par rapport à la requête qu'il a formulée. Après une présentation de la problématique et un état d'art du domaine, cette thèse présente nos contributions dans le cadre de l'apprentissage avec très peu d'exemples qui est propre à l'imagerie satellitaire. Ces contributions se situent principalement autour de l'utilisation de méthodes semi-supervisées pour exploiter l'information contenue dans les données non-labellisées et pallier en quelque sorte la faiblesse et la non-exhaustivité des bases d'apprentissage. Nous présentons deux scénarios d'utilisation de méthodes semi-supervisées. Le premier se place dans le cadre d'un système d'annotation automatique d'images. Le but est alors de détecter les structures inconnues, c'est à dire les ensembles cohérents de données qui ne sont pas représentées dans la base d'apprentissage et ainsi de guider l'utilisateur dans son exploration de la base. Le second scénario concerne les systèmes de recherche interactive d'images. L'idée est d'exploiter une structuration des données, sous la forme d'un clustering par exemple, pour accélérer l'apprentissage (i.e. minimiser le nombre d'itérations de feedback) dans le cadre d'un système avec boucle de pertinence. La nouveauté de nos contributions se situe autour du fait que la plupart des méthodes semi-supervisées ne permettent pas de travailler avec de gros volumes de données comme on en rencontre en imagerie satellitaire ou alors ne sont pas temps-réel ce qui est problématique dans un système avec retour de pertinence où la fluidité des interactions avec l'utilisateur est à privilégier. Un autre problème qui justifie nos contributions est le fait que la plupart des méthodes semi-supervisées font l'hypothèse que la distribution des données labellisées suit la distribution des données non labellisées, hypothèse qui n'est pas vérifiée dans notre cas du fait de la non-exhaustivité des bases d'apprentissage et donc de l'existence de structures inconnues au niveau des données non labellisées. La dernière partie de cette thèse concerne un système de recherche d'objets à l'intérieur d'un schéma de type apprentissage actif. Une stratégie de type "coarse-to-fine" est introduite pour autoriser l'analyse de la base d'images à une taille de patch beaucoup plus "fine" tout en maintenant un nombre raisonnable d'évaluations de la fonction de décision du classificateur utilisé à chaque itération de la boucle d'apprentissage actif. L'idée est d' élaguer de grandes parties de la base de données à une échelle d'analyse dite "grossière'', afin de réserver un traitement plus complexe et plus coûteux sur des zones restreintes et plus prometteuses des images.

L’industrie forestière est un secteur qui, même s’il est en déclin, se trouve au cœur du débat sur la mondialisation et le développement durable. Pour de nombreux pays tels que le Canada, la Suède et le Chili, les objectifs sont de maintenir un secteur florissant sans nuire à l’environnement et en réalisant le caractère fini des ressources. Il devient important d’être compétitif et d’exploiter de manière efficace les territoires forestiers, de la récolte jusqu’à la fabrication des produits aux usines, en passant par le transport, dont les coûts augmentent rapidement. L’objectif de ce mémoire est de développer un modèle de planification tactique/opérationnelle qui permet d’ordonnancer les activités pour une année de récolte de façon à satisfaire les demandes des usines, sans perdre de vue le transport des quantités récoltées et la gestion des inventaires en usine. L’année se divise en 26 périodes de deux semaines. Nous cherchons à obtenir les horaires et l’affectation des équipes de récolte aux blocs de coupe pour une année. Le modèle mathématique développé est un problème linéaire mixte en nombres entiers dont la structure est basée sur chaque étape de la chaine d’approvisionnement forestière. Nous choisissons de le résoudre par une méthode exacte, le branch-and-bound. Nous avons pu évaluer combien la résolution directe de notre problème de planification était difficile pour les instances avec un grand nombre de périodes. Cependant l’approche des horizons roulants s’est avérée fructueuse. Grâce à elle en une journée, il est possible de planifier les activités de récolte des blocs pour l’année entière (26 périodes). / Forest industry is a sector located at the heart of the debate on globalisation and sustainable development, even if it is in decline. For many countries like Canada, Sweden and Chile, the objectives are to maintain a flourishing sector without damaging the environment and to realize the finite nature of resources. It is important to be competitive and to operate effectively on forest territories, from harvesting to manufacturing products, through transport, in a context where costs increase rapidly. This master’s thesis is developing a tactical operational planning model to organize activities for a year to meet requests for factories, without losing sight of the transport of harvested quantities and inventory management factory. The year is divided into 26 periods of two weeks. We seek harvest teams schedules and assignment to harvest areas (units) for a year. The problem is formulated as a mixed integer programming model, whose structure is based on each stage of the forest supply chain. We choose to solve it by an exact method, branch-and-bound. We were able to assess how the direct resolution of our planning problem was difficult for instances with a large number of periods. However the rolling horizon approach has proved successful. In a day, we obtained the harvest activities planning for 26 periods.

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

Les systèmes de contrôle-commande importants pour la sûreté de fonctionnement doivent répondre à un certain nombre d'exigences, au premier rang desquelles se trouvent les exigences réglementaires, édictées par les autorités nationales et complétées par un ensemble de recommandations pratiques et de textes normatifs. Les exigences de ce domaine sont peu formalisées, les relations de traçabilité, et par conséquent l'organisation des exigences de ce vaste domaine est souvent implicite. Enfin, les passerelles entre contextes nationaux différents sont très peu développées. Les travaux de cette thèse se situent dans ce contexte industriel en partenariat avec EDF R&D et au sein du projet CONNEXION regroupant les acteurs majeurs du contrôle-commande nucléaire français. Les contributions de la thèse s'articulent autour de l'approche INCREMENT (Intrumentation aNd Control regulatory REquirement Modeling Environment) qui adresse les deux premiers challenges présentés, et en particulier : (1) la formalisation du domaine où nous proposons à la fois une description du domaine et un métamodèle permettant une capitalisation et une vue globale d'un référentiel d'exigences, (2) une base outillée pour l'acquisition automatique de documents, un environnement graphique pour la manipulation de modèles et l'apport de techniques de recherche d'information pour la traçabilité des exigences, (3) une approche originale avec une hybridation entre modélisation et recherche d'information pour une amélioration de la traçabilité des exigences. Le métamodèle proposé et ses outils sont utilisés dans l'industrie dans le projet CONNEXION. Notre approche hybride a permis dans nos expérimentations de réduire, en moyenne, la taille de ces espaces de 65% comparé aux approches standard de recherche d'information, sans en dégrader le contenu.

Le cloud computing a émergé au cours de la dernière décennie pour être largement adopté aujourd'hui dans plusieurs domaines de l'informatique. Il consiste à proposer des ressources axées, ou non, sur le marché sous forme de services qui peuvent être consommés de manière souple et transparente. Dans cette thèse, nous traitons le problème d'ordonnancement, un des enjeux majeurs du cloud. Selon la configuration de cloud ciblée, nous avons identifié trois niveaux d'ordonnancement : niveau service, niveau tâche et niveau machine virtuelle. Nous revisitons la modélisation du problème, la conception et l'implémentation des métaheuristiques multiobjectives pour chaque niveau d'ordonnancement du cloud. Les ordonnanceurs à base de métaheuristiques que nous proposons portent sur différents critères notamment la consommation d'énergie, les émissions de gaz à effet de serre, le profit et la qualité du service (coût et temps de réponse). Nous prouvons leur capacité d'adaptation aux contraintes du cloud en les intégrant au sein du gestionnaire de cloud OpenNebula. De plus, nos ordonnanceurs ont été largement expérimentés utilisant des configurations réalistes de cloud sur Grid'5000, en tant qu'infrastructure en tant que service (IAAS), et des scénarios concrets basés sur les instances et les tarifications d'Amazon EC2. Les résultats présentés montrent que les méthodes que nous proposons surpassent les approches l'ordonnancement existantes sur tous les critères cités précédemment.

Malgré le rôle important joué par les comportements alimentaires durant la grossesse, et de leurs implications pour la santé de la mère et de l’enfant à naître, plusieurs études soulignent que les besoins d’informations des femmes enceintes à faible revenu ou issues de minorités ethniques n’ont pas été comblés. Le comportement de recherche d’informations de femmes enceintes immigrantes maghrébines à faible revenu sera donc abordé via le modèle d’Engel, Kollat et Blackwell. L’objectif général est l’exploration de ce comportement de recherche d’informations en lien avec des thématiques associées à leur alimentation au cours de la grossesse. La thèse propose quatre questions spécifiques de recherche visant l’exploration des facteurs d’ordre individuel et d’environnement susceptibles d’influencer une recherche active d’informations, des sources auprès desquelles des informations sont recherchées, et de la nature de l’information recueillie. Un total de 28 femmes enceintes volontaires (14 primigestes et 14 secondigestes) ont été recrutées via le Dispensaire diététique de Montréal entre les mois d’août 2010 et 2011. Des entrevues semi-structurées de 60 à 90 minutes ont été réalisées par l’étudiante au doctorat. Les données ont été soumises à une analyse de contenu via le logiciel NVivo. Des facteurs d’ordre individuel susceptibles d’influencer le comportement de recherche active d’informations furent identifiés: perspective idéologique à l’égard de la grossesse, présence de malaises de grossesse, perception du caractère contradictoire des informations reçues, perceptions liées au caractère adéquat de l’information reçue, perceptions liées au caractère suffisant de l’information détenue, variation du poids corporel, valorisation du bien-être du bébé, attitudes à l’égard de la supplémentation prénatale, valorisation d’une saine alimentation et motivation à apprendre. Des facteurs d’environnement susceptibles d’influencer le comportement de recherche active d’informations ont été identifiés: culture (habitudes alimentaires, croyances alimentaires, croyances religieuses, perte de repères culturels traditionnels quant aux soins de santé et conseils offerts durant la grossesse) et interactions avec les membres de l’environnement social. Des sources d’informations significatives en lien avec la nutrition prénatale se sont avérées être pour les primigestes: diététiste, mère, amies, mari et Internet. Pour les secondigestes, ces sources d’informations étaient: diététiste, médecin, amies et mari. Une source d’informations professionnelle significative concernant la supplémentation prénatale et le gain de poids durant la grossesse, tant pour les primigestes que secondigestes, s’est révélée être la diététiste. Peu de femmes ont rapporté avoir reçu des professionnels de l’information à propos de la salubrité alimentaire et des risques de gagner trop de poids. Les résultats soulèvent une réflexion à l’égard de l’implication des professionnels en période prénatale et quant à la révision de leurs approches de counseling nutritionnel. Les résultats amènent également à réfléchir quant à l’amélioration des activités ayant pour objectif de répondre aux besoins d’informations des femmes enceintes immigrantes maghrébines à faible revenu en lien avec des thématiques liées à l’alimentation durant la grossesse. Pour terminer, il serait utile que de futures recherches s’attardent à mieux comprendre le comportement de recherche d’informations en lien avec des thématiques associées à l’alimentation de femmes enceintes de différents horizons culturels ou de celle de l’enfant à venir. / Despite the important role played by healthy behaviours during pregnancy, and their health implications for both mother and baby, several studies have highlighted that health information needs of low-income and ethnic minority pregnant women have not been met. Thus, the information-seeking behaviour of low-income pregnant Maghrebian women has been studied in this thesis by using the Engel, Kollat and Blackwell (EKB) model. The main objective of this thesis’s research is to explore information-seeking behaviours regarding nutrition-related topics during pregnancy in order to determine whether decisional processes regarding information-seeking behaviour differ among primigravid and secundigravid women. This thesis proposes four specific research questions aiming at the exploration of individual and environmental factors likely to influence the active information-seeking behaviour, the type of information and the sources from which such information is collected. Data has been collected among 28 low-income voluntary women (14 primigravid and 14 secundigravid) mainly referred by the Montreal Diet Dispensary between August 2010 and 2011. Semi-structured interviews lasting 60 to 90 minutes were conducted by the doctoral student. Data were analyzed using content analysis with NVivo software. On one hand, individual factors likely to influence the active information-seeking behaviour have been found to be: the ideological examination of pregnancy, presence of pregnancy discomforts, perception of conflicting information from providers, perceived adequacy of received nutrition information, perceived sufficiency of information, body weight changes, recognition of the baby’s well-being, attitudes toward prenatal supplementation, importance given to healthy eating, and motivation to learn. On the other hand, environmental factors likely to influence the active information-seeking behaviour have been identified to be: culture (eating habits, food beliefs, religious beliefs, loss of cultural markers regarding health care and counseling during pregnancy) and interactions with individuals from the social environment. Significant information sources consulted by primigravid women for topics regarding prenatal nutrition were as follows: the registered dietitian, mother, friends, husband, and Internet. For secundigravid women, significant information sources were as follows: the dietitian, doctor, friends and husband. A significant professional information source, both for primigravid and secundigravid women, about prenatal vitamin and mineral supplementation and pregnancy weight gain was the registered dietitian. Internet was a significant public information source from which primigravid women got information regarding prenatal nutrition-related topics. Few women reported having received, during their follow-up examinations, professional information related to food safety issues and risks of gaining too much weight during pregnancy. Overall, results presented in this thesis highlight the importance of improving communicating strategies in order to better address the information needs of low-income pregnant Maghrebian women. Results raise a number of questions with regards to improving the participation of professionals to prenatal education and their nutritional counseling. Moreover, results from this thesis suggest means to improve activity planning to better address the nutrition-related information needs of pregnant Maghrebian women during pregnancy. It would be useful for researchers to get involved in studies aimed at a better understanding of the information-seeking behaviour of expectant mothers from different cultural backgrounds regarding nutrition-related topics during pregnancy as well as the baby’s nutrition.

Im Rahmen der EFRE-geförderten Projekte wurde in den Jahren 2011–2014 für elf sächsische Hochschulbibliotheken eine auf der Open-Source-Software Vufind basierende ‚Recherche-Oberfläche‘ entwickelt. Mit der Einbindung der Nutzerdienste der Bibliotheksmanagementsysteme, der Abbildung hierarchischer Mehrbändigkeit und der Integration von Normdaten hatte ein Proof-of-Concept schon früh die Leistungsfähigkeit des Open Source-Systems belegt. Jetzt, am Ende der Projektlaufzeit, können wir die anfänglichen Prognosen bestätigen und sagen: ‚finc‘– so der Name des neuen Suchsystems – ist ein großer Erfolg (vgl. BIS 2012, H. 2, S. 72–76).

A l'articulation de la théorie des nombres et de la didactique des mathématiques, notre recherche vise à étudier la question de la transposition du travail du mathématicien, via l'analyse de processus de recherche de chercheurs, élèves et étudiants sur la recherche d'un même problème non résolu : la conjecture d'Erdös-Straus. Les analyses mathématiques et épistémologiques nous ont permis d'identifier différents aspects du travail du mathématicien et les éléments moteurs dans l'avancée de ses recherches. Cela nous a conduite à développer la notion de "geste" de la recherche pour décrire, analyser et mettre en perspective les processus de recherche des trois publics. Ces analyses ont mis en évidence les potentialités du problème pour créer une situation de recherche de problèmes en classe, plaçant les élèves dans une position proche de celle du mathématicien. Les analyses didactiques se sont appuyées sur la construction d'une telle situation puis sur sa mise à l'épreuve dans un contexte de laboratoire avec des élèves de terminale scientifique. Nous avons analysé finement les processus de recherche des élèves à l'aide des outils méthodologiques développés dans les analyses mathématiques et épistémologiques. Les analyses ont mis en évidence la richesse des procédures mises en oeuvre, un travail effectif de la dialectique entre les connaissances mathématiques et les heuristiques mobilisées, et selon les groupes, une mise en oeuvre de démarches de type expérimental, l'approfondissement de connaissances mathématiques notionnelles et une acquisition d'heuristiques expertes de recherche de problème non résolu. Elles montrent également la pertinence de la notion de "geste" de la recherche pour étudier la question de la transposition du travail des chercheurs.

Le problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire. / The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems. / Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

No description available.