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.

Le code source offre un domaine d'application passionnant des méthodes d'apprentissage en profondeur, englobant des tâches telles que la synthèse, la réparation et l'analyse de programmes, ainsi que des tâches à l'intersection du code et du langage naturel. Bien que les modèles d’apprentissage profond pour le code, en particulier les grands modèles de langage, aient récemment connu un succès significatif, ils peuvent avoir du mal à se généraliser à du code invisible. Cela peut conduire à des inexactitudes, en particulier lorsque vous travaillez avec des référentiels contenant des logiciels propriétaires ou du code en cours de travail. L'objectif principal de cette thèse est d'exploiter efficacement les signaux utiles du contexte disponible afin d'améliorer les performances des modèles de code d'apprentissage profond pour une tâche donnée. En incorporant ces indices contextuels, les capacités de généralisation du modèle sont amplifiées, fournissant des informations supplémentaires non évidentes à partir de l'entrée d'origine et orientant son attention vers des détails essentiels. De plus, l'utilisation d'indices contextuels facilite l'adaptation aux nouvelles tâches et améliore les performances des tâches existantes en effectuant des prédictions plus contextuelles. Pour y parvenir, nous présentons un cadre général comprenant deux étapes : (a) l'amélioration du contexte, qui implique l'enrichissement de l'entrée avec un contexte de support obtenu grâce à l'identification et à la sélection d'indices contextuels pertinents, et (b) la prédiction à l'aide du contexte amélioré, où nous exploitez le contexte de support combiné aux entrées pour faire des prédictions précises. La thèse présente quatre articles qui proposent diverses approches pour ces étapes. Le premier article divise le problème standard de la programmation par exemples en deux étapes: (a) trouver des programmes qui satisfont des exemples individuels (solutions par exemple) et, (b) combiner ces solutions par exemple en tirant parti de leurs états d'exécution de programme pour trouver un programme qui satisfait tous les exemples donnés. Le deuxième article propose une approche pour sélectionner des informations ciblées à partir du fichier actuel et les utiliser pour adapter le modèle de complétion de code à un contexte local jamais vu précédemment. Le troisième article s'appuie sur le deuxième article en tirant parti des indices contextuels de l'ensemble du répertoire de code à l'aide d'un ensemble de requêtes ({\it prompts}) proposées suggérant l'emplacement et le contenu du contexte particulièrement utile à extraire du répertoire. Nous proposons un cadre pour sélectionner la requête la plus pertinente, qui est ensuite utilisée pour demander à un modèle de langage de code de générer des prédictions pour le reste de la ligne de code suivant un curseur positionné dans un fichier. Le quatrième article prolonge le troisième article en proposant un cadre qui apprend à combiner plusieurs contextes divers à partir du répertoire. Nous montrons que la formation de modèles de language de code plus petits de cette manière fonctionne mieux ou à égalité avec des modèles beaucoup plus grands qui n'utilisent pas le contexte du répertoire de code. / Source code provides an exciting application area of deep learning methods, encompassing tasks like program synthesis, repair, and analysis, as well as tasks at the intersection of code and natural language. Although deep learning models for code, particularly large language models, have recently seen significant success, they can face challenges in generalizing to unseen code. This can lead to inaccuracies especially when working with repositories that contain proprietary software or work-in-progress code. The main focus of this thesis is to effectively harness useful signals from the available context such that it can improve the performance of the deep learning models of code at the given task. By incorporating these contextual cues, the model's generalization capabilities are amplified, providing additional insights not evident from the original input and directing its focus toward essential details. Furthermore, the use of contextual cues aids in adapting to new tasks and boosts performance on existing ones by making more context-aware predictions. To achieve this, we present a general framework comprising two stages: (a) Context Enhancement, which involves enriching the input with support context obtained through the identification and selection of relevant contextual cues, and (b) Prediction using the Enhanced Context, where we leverage the support context combined with the input to make accurate predictions. The thesis presents four articles that propose diverse approaches for these stages. The first article breaks the standard problem of programming by examples into two stages: (a) finding programs that satisfy individual examples (per-example solutions) and, (b) combining these per-example solutions by leveraging their program execution states to find a program that satisfies all given examples. The second article proposes an approach for selecting targeted information from the current file and using it to adapt the code completion model to an unseen, local context. The third article builds upon the second article by leveraging contextual cues from the entire code repository using a set of prompt proposals that govern the location and content of the context that should be taken from the repository. We propose a framework to select the most relevant prompt proposal context which is then used to prompt a large language model of code to generate predictions for the tokens in the rest of the line following the cursor in a file. The fourth article extends the third article by proposing a framework that learns to combine multiple diverse contexts from the repository. We show that training smaller models of code this way performs better or at par with significantly larger models that are not trained with repository context.

L'Intelligence Territoriale est un concept récemment apparu en France. Nous l'avons identifié comme la conjugaison d'actions d'Intelligence Economique et de Knowledge Management appliquées à un territoire. L'Intermédiation Territoriale en est une forme particulière, qui s'appuie sur la notion de médiation et l'utilisation d'intermédiaire(s) humain(s). Nous avons participé à la mise en place d'un tel dispositif, dans lequel les intermédiaires humains sont notamment chargés de résoudre des problèmes informationnels pour des tiers. Nos travaux ont cherché à améliorer l'efficacité de ces personnels pour répondre aux Problèmes de Recherche d'Informations (PRI) qui leurs sont posés. Dans ce but, nous avons puisé notre inspiration dans les domaines de la Communication Humaine, de la Représentation des Connaissances et de la Résolution de Problèmes. Nous en avons déduit une solution en quatre parties : (1) des Principes de bonne formulation d'un énoncé de PRI, (2) un Modèle d'aide à la génération d'un questionnement sur un PRI, (3) un Outil d'aide à la représentation de l'interprétation d'un sujet de PRI, (4) une Pertinence informationnelle orientée vers la demande.