Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Issue Date
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Coordination in generative modeling, automatic differentiation and multi-agent learning
(2024-08-13)Cette thèse présente quatre articles dans trois domaines différents : la modélisation générative de la musique, l’attribution de crédits pour les réseaux de neurones récurrents (RNN) et l’apprentissage par renforcement multi-agents (MARL) dans des ... -
Entanglement-assisted communication complexity and nonlocal games
(2024-08-13)Ce mémoire étudie le problème ancestral 1 de déterminer la puissance relative de l’intrication préalable en complexité de la communication comparée à la communication quantique. L’idée maîtresse du mémoire est d’opérer un rapprochement entre la ... -
Detecting pre-error states and process deviations resulting from cognitive overload in aircraft pilots
(2024-08-13)Les pilotes d'avion sont constamment confrontés à des situations où ils doivent traiter des quantités importantes de données en très peu de temps, ce qui peut conduire à des erreurs. Nous avons créé un système de détection des écarts capable d'auditer ... -
Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content
(2024-06-19)Les résumés abstraits de dialogues permettent aux gens de comprendre rapidement les aspects clés des conversations dont la synthèse nécessiterait autrement des efforts considérables. Malgré les progrès considérables réalisés par les grands modèles ... -
Microservices identification in existing applications using meta-heuristics optimization and machine learning
(2024-06-19)L’architecture en microservices met en évidence de multiples avantages pour les entreprises et les développeurs. Cela explique pourquoi de nombreuses entreprises technologiques choisissent de migrer leurs logiciels d’une architecture monolithique ... -
Deep learning algorithms for database-driven peptide search
(2024-06-19)Modern proteomics – the large-scale analysis of proteins (Graves and Haystead, 2002) – relies heavily on the analysis of complex raw experimental, time series-like data. In a typical shotgun mass spectrometry workflow where the goal is to identify ... -
Building sample-efficient reinforcement learning
(2024-06-19)L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage une gamme de solutions pour ... -
Probability flows in deep learning
(2024-06-19)Les modèles génératifs basés sur la vraisemblance sont des éléments fondamentaux pour la modélisation statistique des données structurées. Ils peuvent être utilisés pour synthétiser des échantillons de données réalistes, et la fonction de vraisemblance ... -
Self-supervision for reinforcement learning
(2024-05-22)Cette thèse tente de construire de meilleurs agents d'apprentissage par renforcement (RL) en tirant parti de l'apprentissage auto-supervisé. Il se présente sous la forme d'une thèse par article qui contient trois travaux. Dans le premier article, ... -
Strategic planning of intracity electric vehicle charging station locations with integrated advanced demand dynamics
(2024-05-22)Dans des régions avec beaucoup d'électricité renouvelable, comme le Québec, une augmentation du nombre de Véhicules Électriques (VE) peut réduire les gaz à effet de serre. Par contre, l'autonomie réduite des VE et la présence limitée d'infrastructure ... -
Scalable and robust fog-computing design & dimensioning in dynamic, trustless smart cities
(2024-05-22)Le concept de Ville Intelligent concerne l’interconnectivité totale de plusieurs industries vers l’amélioration des modes de vie des résidents. Ceci est rendu possible par la croissance et l'utilisation généralisée de l'Internet des objets (IoT), un ... -
Finer grained evaluation methods for better understanding of deep neural network representations
(2024-05-22)Établir des méthodes d'évaluation pour les systèmes d'intelligence artificielle (IA) est une étape importante pour précisément connaître leurs limites et ainsi prévenir les dommages qu'ils pourraient causer et savoir quels aspects devraient être ... -
Sur la génération d'exemples pour réduire le coût d'annotation
(2024-05-22)L'apprentissage machine moderne s'appuie souvent sur l'utilisation de jeux de données massifs, mais il existe de nombreux contextes où l'acquisition et la manipulation de grandes données n'est pas possible, et le développement de techniques d'apprentissage ... -
Beyond the status quo in deep reinforcement learning
(2024-05-22)L’apprentissage par renforcement profond (RL) a connu d’énormes progrès ces dernières années, mais il est encore difficile d’appliquer le RL aux problèmes de prise de décision du monde réel. Cette thèse identifie trois défis clés avec la façon dont ... -
Traitement automatique du langage naturel pour les textes juridiques : prédiction de verdict et exploitation de connaissances du domaine
(2024-05-22)À l'intersection du traitement automatique du langage naturel et du droit, la prédiction de verdict ("legal judgment prediction" en anglais) est une tâche permettant de représenter la question de la justice prédictive, c'est-à-dire tester les capacités ... -
Evaluating approaches to solving proportional sentence analogies
(2024-05-22)L'analogie, c'est-à-dire une correspondance entre deux entités, est considérée une capacité de raisonnement importante. L'analogie proportionnelle, écrite $a:b::c:d$ et qui se lit ``$a$ est à $b$ ce que $c$ est à $d$'', en est un cas particulier où la ... -
The role of continual learning and adaptive computation in improving computational efficiency of deep learning
(2024-05-22)Au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine de l’IA, principalement grâce aux progrès de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’utilisation de modèles à grande échelle. Cependant, ... -
Towards an extension of causal discovery with generative flow networks to latent variables models
(2024-05-22)Le raisonnement causal est au centre des facultés intellectuelles humaines qui nous permettent de transférer nos connaissances acquises dans des situations très différentes de l'expérience vécue à partir de peu de nouvelles observations. En fait, ... -
Apprentissage de descripteurs locaux pour l’amélioration des systèmes de SLAM visuel
(2024-04-17)This thesis covers the topic of image matching in a visual SLAM or SfM context. These problems are generally based on a vector representation of the keypoints of one image, called a descriptor, which we seek to map to the keypoints of another, using ... -
FACTS-ON : Fighting Against Counterfeit Truths in Online social Networks : fake news, misinformation and disinformation
(2024-04-17)L'évolution rapide des réseaux sociaux en ligne (RSO) représente un défi significatif dans l'identification et l'atténuation des fausses informations, incluant les fausses nouvelles, la désinformation et la mésinformation. Cette complexité est amplifiée ...