Le système conceptuel humain est connu pour contenir deux types de concepts principaux: concrets et abstraits. Les concepts abstraits tels que l'opinion ou la détermination expriment les relations séquentielles entre les entités, ainsi que les états mentaux et introspectifs qui caractérisent la conscience humaine. Les recherches antérieures se sont très peu intéressées à la manière dont les concepts abstraits sont représentés tant sur le plan cognitif que conceptuel. Dans la littérature, la représentation, récupération et traitement des concepts abstraits dans le système conceptuel sont principalement attribués au phénomène connu sous le nom de l’effet de concrétude (avantage pour les mots concrets relativement aux mots abstraits par rapport aux processus cognitifs). Les théories actuelles de la cognition incarnée telles que la Théorie des Symboles Perceptifs proposent que les expériences réelles et les informations situationnelles pourraient jouer un rôle clé dans la façon dont les gens simulent, comprennent et utilisent les concepts abstraits. Le but principal de la présente thèse était d’explorer la structure conceptuelle, l'organisation et la représentation des concepts abstraits dans le système cognitif. Pour ce faire, quatre séries d'études expérimentales utilisant des tâches de catégorisation et de jugement de similarité ont été réalisées. Le premier objectif était de déterminer l’effet des informations situationnelles sur la réorganisation des concepts abstraits. Le deuxième objectif était de déterminer si une organisation taxonomique ou thématique pourrait être à la base de la représentation conceptuelle des concepts abstraits. Les résultats suggèrent que la réorganisation thématique et les informations situationnelles jouent un rôle central dans le traitement et la réorganisation conceptuels des concepts abstraits. / The human conceptual system is known to contain two main types of concepts: concrete and abstract. Abstract concepts such as opinion or determination express the sequences of relations between different entities. They also manifest the internal and introspective states of existence that characterize the human consciousness. The semantic representation and organization of abstract concepts has received very little attention in the cognitive psychology literature over the past decades, whereas the vast majority of studies have been dedicated to concrete concepts. Previous research on abstract concepts has explained how they are conceptually represented by focusing on their differences from concrete concepts i.e., the concreteness effect. Current theories of grounded cognition such as the Perceptual Symbol Systems Theory propose that situational knowledge and experiences could play a key role in how people simulate, understand and use abstract concepts.Our aim was to assess the principles that underlie the conceptual structure, organization and representation of abstract concepts within the cognitive system. Four series of behavioural experiments using categorization and similarity judgment tasks were designed to investigate the role of situational information and thematic organization in the processing of abstract concepts. The results indicated that the co-occurrences and the experiencing of unrelated abstract concepts in relevant situations significantly influenced the emergence of novel thematic reorganizations between the concepts compared to baseline. Thus, suggesting the central role that thematic reorganization and situational information play in the conceptual representation of abstract concepts.

L'extraction d'information non supervisée en domaine ouvert est une évolution récente de l'extraction d'information adaptée à des contextes dans lesquels le besoin informationnel est faiblement spécifié. Dans ce cadre, la thèse se concentre plus particulièrement sur l'extraction et le regroupement de relations entre entités en se donnant la possibilité de traiter des volumes importants de données.L'extraction de relations se fixe plus précisément pour objectif de faire émerger des relations de type non prédéfini à partir de textes. Ces relations sont de nature semi-structurée : elles associent des éléments faisant référence à des structures de connaissance définies a priori, dans le cas présent les entités qu’elles relient, et des éléments donnés uniquement sous la forme d’une caractérisation linguistique, en l’occurrence leur type. Leur extraction est réalisée en deux temps : des relations candidates sont d'abord extraites sur la base de critères simples mais efficaces pour être ensuite filtrées selon des critères plus avancés. Ce filtrage associe lui-même deux étapes : une première étape utilise des heuristiques pour éliminer rapidement les fausses relations en conservant un bon rappel tandis qu'une seconde étape se fonde sur des modèles statistiques pour raffiner la sélection des relations candidates.Le regroupement de relations a quant à lui un double objectif : d’une part, organiser les relations extraites pour en caractériser le type au travers du regroupement des relations sémantiquement équivalentes et d’autre part, en offrir une vue synthétique. Il est réalisé dans le cas présent selon une stratégie multiniveau permettant de prendre en compte à la fois un volume important de relations et des critères de regroupement élaborés. Un premier niveau de regroupement, dit de base, réunit des relations proches par leur expression linguistique grâce à une mesure de similarité vectorielle appliquée à une représentation de type « sac-de-mots » pour former des clusters fortement homogènes. Un second niveau de regroupement est ensuite appliqué pour traiter des phénomènes plus sémantiques tels que la synonymie et la paraphrase et fusionner des clusters de base recouvrant des relations équivalentes sur le plan sémantique. Ce second niveau s'appuie sur la définition de mesures de similarité au niveau des mots, des relations et des clusters de relations en exploitant soit des ressources de type WordNet, soit des thésaurus distributionnels. Enfin, le travail illustre l’intérêt de la mise en œuvre d’un clustering des relations opéré selon une dimension thématique, en complément de la dimension sémantique des regroupements évoqués précédemment. Ce clustering est réalisé de façon indirecte au travers du regroupement des contextes thématiques textuels des relations. Il offre à la fois un axe supplémentaire de structuration des relations facilitant leur appréhension globale mais également le moyen d’invalider certains regroupements sémantiques fondés sur des termes polysémiques utilisés avec des sens différents. La thèse aborde également le problème de l'évaluation de l'extraction d'information non supervisée par l'entremise de mesures internes et externes. Pour les mesures externes, une méthode interactive est proposée pour construire manuellement un large ensemble de clusters de référence. Son application sur un corpus journalistique de grande taille a donné lieu à la construction d'une référence vis-à-vis de laquelle les différentes méthodes de regroupement proposées dans la thèse ont été évaluées. / Unsupervised information extraction in open domain gains more and more importance recently by loosening the constraints on the strict definition of the extracted information and allowing to design more open information extraction systems. In this new domain of unsupervised information extraction, this thesis focuses on the tasks of extraction and clustering of relations between entities at a large scale. The objective of relation extraction is to discover unknown relations from texts. A relation prototype is first defined, with which candidates of relation instances are initially extracted with a minimal criterion. To guarantee the validity of the extracted relation instances, a two-step filtering procedures is applied: the first step with filtering heuristics to remove efficiently large amount of false relations and the second step with statistical models to refine the relation candidate selection. The objective of relation clustering is to organize extracted relation instances into clusters so that their relation types can be characterized by the formed clusters and a synthetic view can be offered to end-users. A multi-level clustering procedure is design, which allows to take into account the massive data and diverse linguistic phenomena at the same time. First, the basic clustering groups similar relation instances by their linguistic expressions using only simple similarity measures on a bag-of-word representation for relation instances to form high-homogeneous basic clusters. Second, the semantic clustering aims at grouping basic clusters whose relation instances share the same semantic meaning, dealing with more particularly phenomena such as synonymy or more complex paraphrase. Different similarities measures, either based on resources such as WordNet or distributional thesaurus, at the level of words, relation instances and basic clusters are analyzed. Moreover, a topic-based relation clustering is proposed to consider thematic information in relation clustering so that more precise semantic clusters can be formed. Finally, the thesis also tackles the problem of clustering evaluation in the context of unsupervised information extraction, using both internal and external measures. For the evaluations with external measures, an interactive and efficient way of building reference of relation clusters proposed. The application of this method on a newspaper corpus results in a large reference, based on which different clustering methods are evaluated.

Depuis environ une dizaine d’années, les images hyperspectrales produites par les systèmes de télédétection, “Remote Sensing”, ont permis d’obtenir des informations très fiables quant aux caractéristiques spectrales de matériaux présents dans une scène donnée. Nous nous intéressons dans ce travail au problème de la segmentation non supervisée d’images hyperspectrales suivant trois approches bien distinctes. La première, de type Graph Embedding, nécessite deux étapes : une première étape d’appariement des pixels de patchs de l’image initiale grâce à une mesure de similarité spectrale entre pixels et une seconde étape d’appariement d’objets issus des segmentations locales grâce à une mesure de similarité entre objets. La deuxième, de type Spectral Hashing ou Semantic Hashing, repose sur un codage binaire des variations des profils spectraux. On procède à des segmentations par clustering à l’aide d’un algorithme de k-modes adapté au caractère binaire des données à traiter et à l’aide d’une version généralisée de la distance classique de Hamming. La troisième utilise les informations riemanniennes des variétés issues des différentes façons de représenter géométriquement une image hyperspectrale. Les segmentations se font une nouvelle fois par clustering à l’aide d’un algorithme de k-means. Nous exploitons pour cela les propriétés géométriques de l’espace des matrices symétriques définies positives, induites par la métrique de Fisher Rao. / Hyperspectral images provided by modern spectrometers are composed of reflectance values at hundreds of narrow spectral bands covering a wide range of the electromagnetic spectrum. Since spectral reflectance differs for most of the materials or objects present in a given scene, hyperspectral image processing and analysis find many real-life applications. We address in this work the problem of unsupervised hyperspectral image segmentation following three distinct approaches. The first one is of Graph Embedding type and necessitates two steps : first, pixels of the original image patchs are compared using a spectral similarity measure and then objects obtained by local segmentations are fusioned by means of a similarity measure between objects. The second one is of Spectral Hashing or Semantic Hashing type. We first define a binary encoding of spectral variations and then propose a clustering segmentation relying on a k- mode classification algorithm adapted to the categorical nature of the data, the chosen distance being a generalized version of the classical Hamming distance. In the third one, we take advantage of the geometric information given by the manifolds associated to the images. Using the metric properties of the space of Riemannian metrics, that is the space of symmetric positive definite matrices, endowed with the so-called Fisher Rao metric, we propose a k-means algorithm to obtain a cluster partitioning of the image.

La comparaison de site peut-elle vérifier l’hypothèse: «Les origines biosynthétiques des produits naturels leurs confèrent des activités biologiques»? Pour répondre à cette question, nous avons développé un outil modélisant les propriétés accessibles au solvant des sites de liaison. La méthode a montré des aspects intéressants, mais elle souffre d’une sensibilité aux coordonnées atomiques. Cependant, des méthodes existantes nous ont permis de prouver que l’hypothèse est valide pour la famille des flavonoïdes. Afin d’étendre l’étude, nous avons développé un procédé automatique capable de rechercher des structures d’enzymes de biosynthèse de produits naturels disposant de sites actifs capables de lier une molécule de petite taille. Nous avons trouvé les structures de 117 enzymes.Les structures nous ont permis de caractériser divers modes de liaison substrat-enzyme, nous indiquant l’empreinte biologique des produits naturels ne correspond pas toujours au modèle « clé- serrure ». / Can computational binding site similarity tools verify the hypothesis: “Biosynthetic moldings give potent biological activities to natural products”? To answer this question, we designed a tool modeling binding site properties according to solvent exposure. The method showed interesting characteristics but suffers from sensitivity to atomic coordinates. However, existing methods have delivered evidence that the hypothesis was valid for the flavonoid chemical class. In order to extend the study, we designed an automated pipeline capable of searching natural products biosynthetic enzyme structures embedding ligandable catalytic sites. We collected structures of 117 biosynthetic enzymes. Finally, according to structural investigations of biosynthetic enzymes, we characterized diverse substrate-enzyme binding-modes, suggesting that natural product biological imprints usually do not agree with the “key-lock” model.

Avec le développement important des techniques d’animation, les maillages animés sont devenus un sujet de recherche important en informatique graphique, comme la segmentation de maillages animés ou la compression. Ces maillages animés qui sont créés à l’aide de logiciels ou à partir de données de capture de mouvements sont composés d’une séquence ordonnée de maillages de forme statique et dont la topologie reste la même (nombre fixe de sommets et de triangles). Bien qu’un grand nombre de travaux ont été menés sur les maillages statiques durant les deux dernières décennies, le traitement et la compression de maillages animés présentent de nombreuses difficultés techniques. En particulier, les traitements de maillages dynamiques nécessitent une représentation de données efficace basée sur la segmentation. Plusieurs travaux ont été publiés par le passé et qui permettent de segmenter un maillage animé en un ensemble de composants rigides.Dans cette thèse, nous présentons plusieurs techniques qui permettent de calculer une segmentation spatio-temporelle d’un maillage animé ; de tels travaux n’ont pas encore été publiés sur ce sujet. De plus, nous avons étendu cette méthode pour pouvoir comparer ces maillages animés entre eux à l’aide d’une métrique. À notre connaissance, aucune méthode existante ne permet de comparer des maillages animés entre eux. / With an abundance of animation techniques available today, animated mesh has become a subject of various data processing techniques in Computer Graphics community, such as mesh segmentation and compression. Created from animation software or from motion capture data, a large portion of the animated meshes are deforming meshes, i.e. ordered sequences of static meshes whose topology is fixed (fixed number of vertices and fixed connectivity). Although a great deal of research on static meshes has been reported in the last two decades, the analysis, retrieval or compressions of deforming meshes remain as new research challenges. Such tasks require efficient representations of animated meshes, such as segmentation. Several spatial segmentation methods based on the movements of each vertex, or each triangle, have been presented in existing works that partition a given deforming mesh into rigid components. In this thesis, we present segmentation techniques that compute the temporal and spatio-temporal segmentation for deforming meshes, which both have not been studied before. We further extend the segmentation results towards the application of motion similarity measurement between deforming meshes. This may be significant as it solves the problem that cannot be handled by current approaches.

L’objectif de ce travail de thèse était d’approfondir les connaissances actuelles sur l’organisation des concepts d’objets fabriqués manipulables. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés au traitement implicite des relations thématiques (e.g., scie-bois) et des relations de similarité fonctionnelle spécifique (e.g., scie-hâche) et générale (e.g., scie-couteau) lors de l’identification des objets fabriqués manipulables. Les stimuli ont été sélectionnés par une tâche de génération de propriétés et le traitement implicite des relations sémantiques a été évalué grâce à l’enregistrement des mouvements oculaires dans le Paradigme du Monde Visuel. Tout d’abord, nous avons évalué le développement du traitement implicite des relations thématiques et de similarité fonctionnelle chez les enfants de 6-, 8- 10- ans et chez l’adulte. Les résultats ont montré que le traitement implicite des relations de similarité fonctionnelle générale évolue progressivement avec l’âge, alors que les relations thématiques sont déjà implicitement traitées dès 6-ans. Ensuite, nous avons testé le rôle de l’action dans le traitement de ces relations. Chez l’adulte, les résultats ont montré que l’action amorce le traitement des relations thématiques différemment en fonction du niveau de représentation de l’action impliqué. Le traitement thématique est facilité par l’action représentée au niveau du geste mais gêné par l’action représentée au niveau de l’intention. Chez l’enfant, les données ont montré que le traitement de relations de similarité fonctionnelle générale est facilité par l’action représentée au niveau de l’intention. Les données préliminaires chez le patient cérébro-lésé renforcent l’idée d’une structure conceptuelle multidéterminée et graduelle. Dans l’ensemble, ce travail démontre que les connaissances sur les objets fabriqués manipulables sont organisées selon des relations sémantiques distinctes qui présentent des trajectoires développementales différentes et correspondent à diffèrent niveaux de représentation d’action. / The general aim of this work was to provide a better understanding of the cognitive mechanisms underlying manipulable artifact object conceptual organization. Specifically, we investigated implicit processing of thematic (e.g., saw-wood) and functional similarity relations at the specific (e.g., saw-axe) and general (e.g., saw-knife) levels during manipulable artifact object identification. Stimuli were selected from property generation and implicit semantic processing was investigated using eye-tracking in the Visual World Paradigm. First, we assessed the development of thematic and functional similarity processing in 6-, 8-, 10- year-old children and adults. Results demonstrated progressive emergence of general function similarity processing with age, while thematic and specific function similarity processing was already present from 6. Findings support a graded involvement of distinct mechanisms in object semantic processing and development. In the second series of experiments, we investigated the role of action in thematic and functional similarity processing by combining action priming with the Visual World Paradigm in adults and 6-year-olds. In adults, action primed thematic processing differently depending on the level of action representation entailed. Thematic processing was facilitated by gesture-level action representations but disturbed by intention-level action representations. In 6-year-olds, intention-level action representations improved general functional similarity relation implicit processing. Findings highlight the role of different action representation levels in manipulable artifact object semantic processing. Finally, preliminary data collected in 8 stroke patients provided additional evidence in favor of a multidetermined and graded manipulable artifact semantic structure. Together, findings demonstrate that knowledge about manipulable artifacts is organized along distinct types of semantic relations that show different developmental trajectories and relate to different levels of action representations.

La sélection d’un modèle approprié est l’une des tâches essentielles de l’apprentissage statistique. En général, pour une tâche d’apprentissage donnée, on considère plusieurs classes de modèles ordonnées selon un certain ordre de « complexité». Dans ce cadre, le processus de sélection de modèle revient `a trouver la « complexité » optimale, permettant d’estimer un modèle assurant une bonne généralisation. Ce problème de sélection de modèle se résume à l’estimation d’un ou plusieurs hyper-paramètres définissant la complexité du modèle, par opposition aux paramètres qui permettent de spécifier le modèle dans la classe de complexité choisie. L’approche habituelle pour déterminer ces hyper-paramètres consiste à utiliser une « grille ». On se donne un ensemble de valeurs possibles et on estime, pour chacune de ces valeurs, l’erreur de généralisation du meilleur modèle. On s’intéresse, dans cette thèse, à une approche alternative consistant à calculer l’ensemble des solutions possibles pour toutes les valeurs des hyper-paramètres. C’est ce qu’on appelle le chemin de régularisation. Il se trouve que pour les problèmes d’apprentissage qui nous intéressent, des programmes quadratiques paramétriques, on montre que le chemin de régularisation associé à certains hyper-paramètres est linéaire par morceaux et que son calcul a une complexité numérique de l’ordre d’un multiple entier de la complexité de calcul d’un modèle avec un seul jeu hyper-paramètres. La thèse est organisée en trois parties. La première donne le cadre général des problèmes d’apprentissage de type SVM (Séparateurs à Vaste Marge ou Support Vector Machines) ainsi que les outils théoriques et algorithmiques permettant d’appréhender ce problème. La deuxième partie traite du problème d’apprentissage supervisé pour la classification et l’ordonnancement dans le cadre des SVM. On montre que le chemin de régularisation de ces problèmes est linéaire par morceaux. Ce résultat nous permet de développer des algorithmes originaux de discrimination et d’ordonnancement. La troisième partie aborde successivement les problèmes d’apprentissage semi supervisé et non supervisé. Pour l’apprentissage semi supervisé, nous introduisons un critère de parcimonie et proposons l’algorithme de chemin de régularisation associé. En ce qui concerne l’apprentissage non supervisé nous utilisons une approche de type « réduction de dimension ». Contrairement aux méthodes à base de graphes de similarité qui utilisent un nombre fixe de voisins, nous introduisons une nouvelle méthode permettant un choix adaptatif et approprié du nombre de voisins. / The selection of a proper model is an essential task in statistical learning. In general, for a given learning task, a set of parameters has to be chosen, each parameter corresponds to a different degree of “complexity”. In this situation, the model selection procedure becomes a search for the optimal “complexity”, allowing us to estimate a model that assures a good generalization. This model selection problem can be summarized as the calculation of one or more hyperparameters defining the model complexity in contrast to the parameters that allow to specify a model in the chosen complexity class. The usual approach to determine these parameters is to use a “grid search”. Given a set of possible values, the generalization error for the best model is estimated for each of these values. This thesis is focused in an alternative approach consisting in calculating the complete set of possible solution for all hyperparameter values. This is what is called the regularization path. It can be shown that for the problems we are interested in, parametric quadratic programming (PQP), the corresponding regularization path is piece wise linear. Moreover, its calculation is no more complex than calculating a single PQP solution. This thesis is organized in three chapters, the first one introduces the general setting of a learning problem under the Support Vector Machines’ (SVM) framework together with the theory and algorithms that allow us to find a solution. The second part deals with supervised learning problems for classification and ranking using the SVM framework. It is shown that the regularization path of these problems is piecewise linear and alternative proofs to the one of Rosset [Ross 07b] are given via the subdifferential. These results lead to the corresponding algorithms to solve the mentioned supervised problems. The third part deals with semi-supervised learning problems followed by unsupervised learning problems. For the semi-supervised learning a sparsity constraint is introduced along with the corresponding regularization path algorithm. Graph-based dimensionality reduction methods are used for unsupervised learning problems. Our main contribution is a novel algorithm that allows to choose the number of nearest neighbors in an adaptive and appropriate way contrary to classical approaches based on a fix number of neighbors.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la biologie des systèmes et porte plus particulièrement sur un problème relatif aux réseaux biologiques hétérogènes. Elle se concentre sur les relations entre le métabolisme et le contexte génomique, en utilisant une approche de fouille de graphes.Il est communément admis que des étapes enzymatiques successives impliquant des produits de gènes situés à proximité sur le chromosome traduisent un avantage évolutif du maintien de cette relation de voisinage au niveau métabolique ainsi que génomique. En conséquence, nous choisissons de nous concentrer sur la détection de réactions voisines catalysées par des produits de gènes voisins, où la notion de voisinage peut être modulée en autorisant que certaines réactions et/ou gènes soient omis. Plus spécifiquement, les motifs recherchés sont des trails de réactions (c'est-à-dire des séquences de réactions pouvant répéter des réactions, mais pas les liens entre elles) catalysées par des produits de gènes voisins. De tels motifs de voisinage sont appelés des motifs métaboliques et génomiques.De plus, on s'intéresse aux motifs de voisinage métabolique et génomique conservés, c'est-à-dire à des motifs similaires pour plusieurs espèces. Parmi les variations considérées pour un motif conservé, on considère l'absence/présence de réactions et/ou de gènes, ou leur ordre différent.Dans un premier temps, nous proposons des algorithmes et des méthodes afin d'identifier des motifs de voisinage métabolique et génomique conservés. Ces méthodes sont implémentées dans le pipeline libre CoMetGeNe (COnserved METabolic and GEnomic NEighborhoods). À l'aide de CoMetGeNe, on analyse une sélection de 50 espèces bactériennes, en utilisant des données issues de la base de connaissances KEGG.Dans un second temps, un développement de la détection de motifs conservés est exploré en prenant en compte la similarité chimique entre réactions. Il permet de mettre en évidence une classe de modules métaboliques conservés, caractérisée par le voisinage des gènes intervenants. / This thesis fits within the field of systems biology and addresses a problem related to heterogeneous biological networks. It focuses on the relationship between metabolism and genomic context through a graph mining approach.It is well-known that succeeding enzymatic steps involving products of genes in close proximity on the chromosome translate an evolutionary advantage in maintaining this neighborhood relationship at both the metabolic and genomic levels. We therefore choose to focus on the detection of neighboring reactions being catalyzed by products of neighboring genes, where the notion of neighborhood may be modulated by allowing the omission of several reactions and/or genes. More specifically, the sought motifs are trails of reactions (meaning reaction sequences in which reactions may be repeated, but not the links between them). Such neighborhood motifs are referred to as metabolic and genomic patterns.In addition, we are also interested in detecting conserved metabolic and genomic patterns, meaning similar patterns across multiple species. Among the possible variations for a conserved pattern, the presence/absence of reactions and/or genes may be considered, or the different order of reactions and/or genes.A first development proposes algorithms and methods for the identification of conserved metabolic and genomic patterns. These methods are implemented in an open-source pipeline called CoMetGeNe (COnserved METabolic and GEnomic NEighborhoods). By means of this pipeline, we analyze a data set of 50 bacterial species, using data extracted from the KEGG knowledge base.A second development explores the detection of conserved patterns by taking into account the chemical similarity between reactions. This allows for the detection of a class of conserved metabolic modules in which neighboring genes are involved.

Ce travail de recherche a pour objectif de comprendre l’impact de la mise en place d’une approche relationnelle auprès de populations vulnérables sur les pratiques de dépistage du cancer. La problématique principale est la suivante : La mise en place d’une approche relationnelle en santé, via la présence de navigateurs auprès de populations vulnérables, permetelle d’améliorer la communication en prévention et son impact sur les pratiques de dépistage ? Ce travail fait suite au développement de dispositifs de prévention en santé visant à faire davantage participer au dépistage du cancer et réduire les inégalités sociales de santé. Ils testaient jusque-là la mise en place d’une approche relationnelle, prônant l’adaptation du profil du personnel en contact à une population vulnérable, sans toutefois tester l’effet des différentes caractéristiques de ce personnel. Les promoteurs de ces dispositifs, appelés « programmes de navigation », affirment que l’adaptation du profil du navigateur (chargé de prévention) à la population cible permet d’augmenter significativement la participation au dépistage. Cette adaptation se fait par le recrutement d’un chargé de prévention partageant des caractéristiques similaires avec la population cible (âge, genre, lieu d’habitation, etc.) et n’ayant pas nécessairement d’expertise en santé. Si l’efficacité des dispositifs mis en œuvre dans de précédentes expérimentations a été prouvée, rien n’est dit sur l’impact des caractéristiques des navigateurs. Un cadre théorique mobilisant les travaux en marketing des services et en marketing relationnel est proposé pour identifier les facteurs d’efficacité des programmes de navigation et, ainsi faisant, les caractéristiques des navigateurs. Pour cela, trois études empiriques sont menées. Les deux premières études (études 1 et 2) explorent la genèse d’un de ces dispositifs « ColoNav » afin d’en comprendre les tenants et les aboutissants. L’étude 1 mesure l’impact de ce dispositif sur la participation au dépistage du cancer colorectal et met en lien ces résultats avec le profil des personnels en contact recrutés. L’étude 2 analyse les données qualitatives de ce dispositif et met en lumière les différents facteurs ayant pu avoir un impact dans son efficacité. L’étude 3 (expérimentation) mesure le réel impact de l’adaptation du profil (similarité et expertise) du personnel en contact à une population vulnérable sur l’intention de participation au dépistage du cancer colorectal et sur l’intention de le recommander. L’étude 1 montre que la présence du navigateur pour promouvoir le dépistage du cancer colorectal semble avoir un effet sur la participation à celui-ci. Cependant, les conditions de l’étude ne permettent pas de conclure de façon satisfaisante au seul effet de l’adaptation du profil du chargé de prévention (étude 1). Ces résultats nous ont amenée à nous interroger sur le réel impact de cette adaptation et sur l’existence d’autres facteurs que le profil pouvant impacter les résultats de ce genre de dispositif. L’étude 2 nous a permis de constater l’existence de trois principaux facteurs et de les analyser en profondeur (étude 2). Ainsi, au profil du personnel en contact s’ajoutent son investissement dans la relation avec les personnes de la population cible (choix en matière de communication et capacité à s’adapter à son interlocuteur) et ses relations avec son environnement de travail (acteurs et population cible) qui viennent modérer son action (la faciliter ou la compliquer). Enfin, les résultats de l’étude 3 permettent de conclure à l’impact positif significatif de la similarité et de l’expertise sur l’intention de dépistage et de recommandation. Les conclusions de cette étude complètent celles faites pour le dispositif ColoNav. ... / The purpose of this research is to understand the impact of implementing a relational approach on vulnerable populations regarding cancer screening practices. The main issue was as follows: Does the implementation of a relational approach in health, through the presence of navigators with vulnerable populations, improve prevention communication and its impact on screening practices?This research is a follow-up to health prevention devices which aim was to increase participation in cancer screening and thus reduce social inequalities in health. Until now, they tested the implementation of a relational approach advocating the adaptation of the frontline employee’s profile to a vulnerable population, without however testing the effect of the different characteristics of this employee. These devices, called "navigation programs", claim that adapting the navigator’s profile (prevention officer) to a target population significantly increases the participation in screening. This adaptation is done by recruiting a prevention officer who shares similar characteristics with the target population (age, gender, place of residence, etc.) and does not necessarily have expertise in healthcare. If the effectiveness of the devices implemented in previous experiments has been proven, nothing is said about the impact of the navigators’ characteristics. A theoretical framework mobilizing research in Services marketing and Relationship marketing is proposed to identify the efficiency factors ofnavigation programs, thus, the characteristics of navigators. For that, three empirical studies have then been conducted.The first two studies (studies 1 and 2) explore the genesis of one of these devices, "ColoNav", in order to understand the reasons and outcomes. Study 1 measures the impact of this device on participation in colorectal cancer screening and links these results to the profile of the frontline employees recruited. Study 2 analyzes the qualitative data of this device and highlights the various factors that may have had an impact on its effectiveness. Study 3 (experimentation) measures the real impact of the adapting of the frontline employee’s profile (similarity and expertise) to a vulnerable population on the intention to participate to colorectal cancer screening and on the intention to recommend it. The first study shows that the presence of the navigator promoting colorectal cancer screening appears to affect participation to it. However, the conditions of the study do not allow to conclude satisfactorily on the only effect of the adaptation of the prevention officer’s profile (study 1). These results raise questions about the real impact of the adaptation of the frontline employee’s profile (similarity and expertise) and the existence of other factors than the profile that could impact the results of this kind of device. Study 2 allows us to find three main factors and analyzed them in depth (study 2). Thereby, the frontline employee’s profile complemented by his investment in the relationship with the target population (his communication choices and his ability to adapt to his nterlocutor) as well as by his relationship with his work environment (actors and target population), which moderates its action (facilitate or complicate it). Finally, the results of the experiment (study 3) allow us to conclude that there is a significant and positive impact of similarity and expertise on screening and recommendation intentions. The conclusions of study 3 complement those of the ColoNav device. They confirm the fact that in the context of the implementation of a relational approach, such as ColoNav, other factors than the frontline employee’s profile are to be considered in the effectiveness of a health prevention program.

Le traitement auditif dans le cerveau humain et dans les systèmes informatiques consiste en une cascade de transformations représentationnelles qui extraient et réorganisent les informations pertinentes pour permettre l'exécution des tâches. Cette thèse s'intéresse à la nature des représentations acoustiques et aux principes de conception et d'apprentissage qui soutiennent leur développement. Les objectifs scientifiques sont de caractériser et de comparer les représentations auditives dans les réseaux de neurones convolutionnels profonds (CNN) et la voie auditive humaine. Ce travail soulève plusieurs questions méta-scientifiques sur la nature du progrès scientifique, qui sont également considérées. L'introduction passe en revue les connaissances actuelles sur la voie auditive des mammifères et présente les concepts pertinents de l'apprentissage profond. Le premier article soutient que les questions philosophiques les plus pressantes à l'intersection de l'intelligence artificielle et biologique concernent finalement la définition des phénomènes à expliquer et ce qui constitue des explications valables de tels phénomènes. Je surligne les théories pertinentes de l'explication scientifique que j’espére fourniront un échafaudage pour de futures discussions. L'article 2 teste un modèle populaire de cortex auditif basé sur des modulations spectro-temporelles. Nous constatons qu'un modèle linéaire entraîné uniquement sur les réponses BOLD aux ondulations dynamiques simples (contenant seulement une fréquence fondamentale, un taux de modulation temporelle et une échelle spectrale) peut se généraliser pour prédire les réponses aux mélanges de deux ondulations dynamiques. Le troisième article caractérise la spécificité linguistique des couches CNN et explore l'effet de l'entraînement figé et des poids aléatoires. Nous avons observé trois régions distinctes de transférabilité: (1) les deux premières couches étaient entièrement transférables, (2) les couches 2 à 8 étaient également hautement transférables, mais nous avons trouvé évidence de spécificité de la langue, (3) les couches suivantes entièrement connectées étaient plus spécifiques à la langue mais pouvaient être adaptées sur la langue cible. Dans l'article 4, nous utilisons l'analyse de similarité pour constater que la performance supérieure de l'entraînement figé obtenues à l'article 3 peuvent être attribuées aux différences de représentation dans l'avant-dernière couche: la deuxième couche entièrement connectée. Nous analysons également les réseaux aléatoires de l'article 3, dont nous concluons que la forme représentationnelle est doublement contrainte par l'architecture et la forme de l'entrée et de la cible. Pour tester si les CNN acoustiques apprennent une hiérarchie de représentation similaire à celle du système auditif humain, le cinquième article compare l'activité des réseaux «freeze trained» de l'article 3 à l'activité IRMf 7T dans l'ensemble du système auditif humain. Nous ne trouvons aucune évidence d'une hiérarchie de représentation partagée et constatons plutôt que tous nos régions auditifs étaient les plus similaires à la première couche entièrement connectée. Enfin, le chapitre de discussion passe en revue les mérites et les limites d'une approche d'apprentissage profond aux neurosciences dans un cadre de comparaison de modèles. Ensemble, ces travaux contribuent à l'entreprise naissante de modélisation du système auditif avec des réseaux de neurones et constituent un petit pas vers une science unifiée de l'intelligence qui étudie les phénomènes qui se manifestent dans l'intelligence biologique et artificielle. / Auditory processing in the human brain and in contemporary machine hearing systems consists of a cascade of representational transformations that extract and reorganize relevant information to enable task performance. This thesis is concerned with the nature of acoustic representations and the network design and learning principles that support their development. The primary scientific goals are to characterize and compare auditory representations in deep convolutional neural networks (CNNs) and the human auditory pathway. This work prompts several meta-scientific questions about the nature of scientific progress, which are also considered. The introduction reviews what is currently known about the mammalian auditory pathway and introduces the relevant concepts in deep learning.The first article argues that the most pressing philosophical questions at the intersection of artificial and biological intelligence are ultimately concerned with defining the phenomena to be explained and with what constitute valid explanations of such phenomena. I highlight relevant theories of scientific explanation which we hope will provide scaffolding for future discussion. Article 2 tests a popular model of auditory cortex based on frequency-specific spectrotemporal modulations. We find that a linear model trained only on BOLD responses to simple dynamic ripples (containing only one fundamental frequency, temporal modulation rate, and spectral scale) can generalize to predict responses to mixtures of two dynamic ripples. Both the third and fourth article investigate how CNN representations are affected by various aspects of training. The third article characterizes the language specificity of CNN layers and explores the effect of freeze training and random weights. We observed three distinct regions of transferability: (1) the first two layers were entirely transferable between languages, (2) layers 2--8 were also highly transferable but we found some evidence of language specificity, (3) the subsequent fully connected layers were more language specific but could be successfully finetuned to the target language. In Article 4, we use similarity analysis to find that the superior performance of freeze training achieved in Article 3 can be largely attributed to representational differences in the penultimate layer: the second fully connected layer. We also analyze the random networks from Article 3, from which we conclude that representational form is doubly constrained by architecture and the form of the input and target. To test whether acoustic CNNs learn a similar representational hierarchy as that of the human auditory system, the fifth article presents a similarity analysis to compare the activity of the freeze trained networks from Article 3 to 7T fMRI activity throughout the human auditory system. We find no evidence of a shared representational hierarchy and instead find that all of our auditory regions were most similar to the first fully connected layer. Finally, the discussion chapter reviews the merits and limitations of a deep learning approach to neuroscience in a model comparison framework. Together, these works contribute to the nascent enterprise of modeling the auditory system with neural networks and constitute a small step towards a unified science of intelligence that studies the phenomena that are exhibited in both biological and artificial intelligence.