Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Title
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Hamiltonian Monte Carlo and consistent sampling for score matching based generative modeling
(2021-11-23)Ce mémoire a pour but de présenter des analyses pertinentes au sujet des méthodes génératives dites Denoising Score Matching dans le but de mieux comprendre leur fonctionnement et d'améliorer les techniques existantes. Ces méthodes consistent à ... -
Hessian-based occlusion-aware radiance caching
(2015-02-18)Simuler efficacement l'éclairage global est l'un des problèmes ouverts les plus importants en infographie. Calculer avec précision les effets de l'éclairage indirect, causés par des rebonds secondaires de la lumière sur des surfaces d'une scène 3D, est ... -
A heuristic algorithm for the Capacitated Vehicle Routing Problem with Synchronized Pick-ups and Drop-offs : a case study for medications delivery and supervision in DR Congo
(2016-03-23)Dans des contextes de post-urgence tels que le vit la partie occidentale de la République Démocratique du Congo (RDC), l’un des défis cruciaux auxquels font face les hôpitaux ruraux est de maintenir un niveau de médicaments essentiels dans la pharmacie. ... -
Heuristic solution methods for multi-attribute vehicle routing problems
(2013-02-01)Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps ... -
Une heuristique à grand voisinage pour un problème de confection de tournée pour un seul véhicule avec cueillettes et livraisons et contrainte de chargement
(2010-02-04)Dans ce mémoire, nous présentons un nouveau type de problème de confection de tour- née pour un seul véhicule avec cueillettes et livraisons et contrainte de chargement. Cette variante est motivée par des problèmes similaires rapportés dans la ... -
Une heuristique de recherche à voisinage variable pour le problème du voyageur de commerce avec fenêtres de temps
(2016-09-28)Nous adaptons une heuristique de recherche à voisinage variable pour traiter le problème du voyageur de commerce avec fenêtres de temps (TSPTW) lorsque l'objectif est la minimisation du temps d'arrivée au dépôt de destination. Nous utilisons des méthodes ... -
Hierarchical Bayesian optimization of targeted motor outputs with spatiotemporal neurostimulation
(2020-03-25)Ce mémoire par article part de la question suivante: pouvons-nous utiliser des prothèses neurales afin d’activer artificiellement certain muscles dans le but d’accélérer la guérison et le réapprentissage du contrôle moteur après un AVC ou un traumatisme ... -
Hybrid and data-driven methods for efficient and realistic particle-based liquid simulations
(2022-03-16)L’approximation de phénomènes physiques, tels qu’une simulation de liquides en informatique graphique, requiert l’utilisation de méthodes complexes nécessitant des temps de calcul et une quantité de mémoire importants. Malgré les avancées récentes dans ... -
Identification d’une architecture à base de composants dans une application orientée objets à l’aide d’une analyse dynamique
(2012-08-03)Un système, décrit avec un grand nombre d'éléments fortement interdépendants, est complexe, difficile à comprendre et à maintenir. Ainsi, une application orientée objet est souvent complexe, car elle contient des centaines de classes avec de nombreuses ... -
Identification et localisation des préoccupations fonctionnelles dans un code légataire Java
(2012-07-05)Traditionnellement, les applications orientées objets légataires intègrent différents aspects fonctionnels. Ces aspects peuvent être dispersés partout dans le code. Il existe différents types d’aspects : • des aspects qui représentent des fonctionnalités ... -
Identifying electrons with deep learning methods
(2021-03-24)Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions proton-proton au Grand collisionneur ... -
IIRC : Incremental Implicitly-Refined Classification
(2021-10-21)Nous introduisons la configuration de la "Classification Incrémentale Implicitement Raffinée / Incremental Implicitly-Refined Classification (IIRC)", une extension de la configuration de l'apprentissage incrémental des classes où les lots de classes ... -
Image forgery detection using textural features and deep learning
(2021-10-21)La croissance exponentielle et les progrès de la technologie ont rendu très pratique le partage de données visuelles, d'images et de données vidéo par le biais d’une vaste prépondérance de platesformes disponibles. Avec le développement rapide des ... -
Imitation from observation using behavioral learning
(2023-02-22)L'Imitation par observation (IPO) est un paradigme d'apprentissage qui consiste à entraîner des agents autonomes dans un processus de décision markovien (PDM) en observant les démonstrations d'un expert et sans avoir accès à ses actions. Ces ... -
Impact des émotions sur les performances
(2010-07-08)Les émotions jouent un rôle primordial dans les processus cognitifs et plus particulièrement dans les tâches d’apprentissage. D’ailleurs, plusieurs recherches neurologiques ont montré l’interrelation qui existe entre la cognition et les émotions. Elles ... -
Impacts and Detection of Design Smells
(2013-02-01)Les changements sont faits de façon continue dans le code source des logiciels pour prendre en compte les besoins des clients et corriger les fautes. Les changements continus peuvent conduire aux défauts de code et de conception. Les défauts de conception ... -
Implantation des futures sur un système distribué par passage de messages
(2011-03-03)Ce mémoire présente une implantation de la création paresseuse de tâches desti- née à des systèmes multiprocesseurs à mémoire distribuée. Elle offre un sous-ensemble des fonctionnalités du Message-Passing Interface et permet de paralléliser certains ... -
Implémentation d'un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation
(2017-07-12)Ce mémoire présente l'implémentation d'un nouveau langage de programmation nommé Typer. Typer est un langage fonctionnel orienté vers la méta programmation. Il a été conçu pour augmenter la productivité du programmeur et lui permettre d'écrire des ... -
Improved training of energy-based models
(2019-10-30)L'estimation du maximum de vraisemblance des modèles basés sur l'énergie est un problème difficile à résoudre en raison de l'insolubilité du gradient du logarithmique de la vraisemblance. Dans ce travail, nous proposons d'apprendre à la fois la fonction ... -
Improved training of generative models
(2019-03-13)Cette thèse explore deux idées différentes: — Une méthode améliorée d’entraînement de réseaux de neurones récurrents. Communément, l’entraînement des réseaux de neurones récurrents se fait à l’aide d’une méthode connue sous le nom de ‘teacher forcing’. ... -
Improving automation in model-driven engineering using examples
(2014-05-01)Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des ... -
Improving information subsampling with local inhibition
(2023-06-19)L’apprentissage machine a parcouru beaucoup de chemin avec des succès marquants ces dernières années. Pourtant, les réseaux de neurones font encore des erreurs surprenantes en présence de corrélations factices. Le réseau basera sa décision sur des ... -
Improving predictive behavior under distributional shift
(2024-01-31)L'hypothèse fondamentale guidant la pratique de l'apprentissage automatique est qu’en phase de test, les données sont \emph{indépendantes et identiquement distribuées} à la distribution d'apprentissage. En pratique, les ensembles d'entraînement sont ... -
Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines
(2014-05-01)L’apprentissage supervisé de réseaux hiérarchiques à grande échelle connaît présentement un succès fulgurant. Malgré cette effervescence, l’apprentissage non-supervisé représente toujours, selon plusieurs chercheurs, un élément clé de l’Intelligence ... -
Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification
(2011-07-07)Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de ... -
Incorporating health factors into food recommendation : experiments on real-world data from a weight-loss app
(2022-06-22)Les systèmes de recommandation typiques tentent d'imiter les comportements passés des utilisateurs pour faire des recommandations futures. Par exemple, dans le domaine des recommandations alimentaires, ces algorithmes de recommandation apprennent ... -
Induction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables et parallèles
(2018-03-21)Les modèles statistiques tentent de généraliser la connaissance à partir de la fréquence des événements probabilistes présents dans les données. Si plus de données sont disponibles, les événements sont plus souvent observés et les modèles sont plus ... -
Inductive biases for efficient information transfer in artificial networks
(2023-03-22)Malgré des progrès remarquables dans une grande variété de sujets, les réseaux de neurones éprouvent toujours des difficultés à exécuter certaines tâches simples pour lesquelles les humains excellent. Comme indiqué dans des travaux récents, nous émettons ... -
Inferring API Usage Patterns and Constraints : a Holistic Approach
(2017-03-28)Les systèmes logiciels dépendent de plus en plus des librairies et des frameworks logiciels. Les programmeurs réutilisent les fonctionnalités offertes par ces librairies à travers une interface de programmation (API). Par conséquent, ils doivent faire ... -
Influencing the Properties of Latent Spaces
(2017-03-28)L'apprentissage automatique repose sur l'étude des méthodes de détermination de paramètres de modélisation de données a n d'accomplir une tâche, telle que la classification d'image ou la génération de phrases, pour un jeu de données. Ces paramètres ... -
L'ingénierie des documents d'affaires dans le cadre du web sémantique
(2015-02-18)Dans cette thèse, nous présentons les problèmes d’échange de documents d'affaires et proposons une méthode pour y remédier. Nous proposons une méthodologie pour adapter les standards d’affaires basés sur XML aux technologies du Web sémantique en ... -
Integrated Management of Interface Power (IMIP) Framework
(2010-05-05)La présence importante de plusieurs réseaux sans-fils de différentes portées a encouragée le développement d’une nouvelle génération d’équipements portables sans-fils avec plusieurs interfaces radio. Ainsi, les utilisateurs peuvent bénéficier d’une ... -
Intégration de la visualisation à multiples vues pour le développement du logiciel
(2011-05-05)Le développement du logiciel actuel doit faire face de plus en plus à la complexité de programmes gigantesques, élaborés et maintenus par de grandes équipes réparties dans divers lieux. Dans ses tâches régulières, chaque intervenant peut avoir à répondre ... -
Intégration de services de raisonnement automatique basés sur les logiques de description dans les applications d’entreprise
(2013-02-01)Ce mémoire présente un patron d’architecture permettant, dans un contexte orientéobjet, l’exploitation d’objets appartenant simultanément à plusieurs hiérarchies fonctionnelles. Ce patron utilise un reasoner basé sur les logiques de description (web ... -
Intégration du contexte en traduction statistique à l’aide d’un perceptron à plusieurs couches
(2010-11-04)Les systèmes de traduction statistique à base de segments traduisent les phrases un segment à la fois, en plusieurs étapes. À chaque étape, ces systèmes ne considèrent que très peu d’informations pour choisir la traduction d’un segment. Les scores ... -
An intelligent real-time help system for clinical reasoning in virtual reality environment based on emotional analysis
(2020-12-16)Le raisonnement clinique est l'une des compétences les plus importantes de la pratique médicale. Hypocrates est une plateforme logicielle d'évaluation médicale et d'analyse émotionnelle construite sur un environnement de réalité virtuelle. Grâce à cette ... -
Interactive quantum information theory
(2015-09-23)La théorie de l'information quantique s'est développée à une vitesse fulgurante au cours des vingt dernières années, avec des analogues et extensions des théorèmes de codage de source et de codage sur canal bruité pour la communication unidirectionnelle. ... -
Interrelated product design activities sequencing with efficient tabu search algorithms
(2016-09-28)This paper proposes and investigates a metaheuristic tabu search algorithm (TSA) that generates optimal or near optimal solutions sequences for the feedback length minimization problem (FLMP) associated to a design structure matrix (DSM). The FLMP ... -
Intrication & non-localité
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Introduction à la reconstruction 3D par lumière structurée
(2021-07-14)Ce mémoire porte sur la reconstruction 3D active par la lumière structurée et se veut une introduction au travers d'une vue d'ensemble du domaine. L'accent est mis sur une compréhension des différents aspects du scan 3D, en commençant par l'acquisition ... -
Investigating intra and inter-subject performance with deep learning for gait on irregular surfaces
(2023-06-19)La médecine personnalisée promet des soins adaptés à chaque patient. Cependant, l’ap- prentissage automatique appliqué à cette fin nécessite beaucoup d’améliorations. L’évalua- tion des modèles est une étape cruciale qui nécessite du travail pour ... -
Investigating the Impact of Personal, Temporal and Participation Factors on Code Review Quality
(2015-09-23)La révision du code est un procédé essentiel quelque soit la maturité d'un projet; elle cherche à évaluer la contribution apportée par le code soumis par les développeurs. En principe, la révision du code améliore la qualité des changements de code ... -
Iterative Solvers for Physics-based Simulations and Displays
(2018-10-18)La génération d’images et de simulations réalistes requiert des modèles complexes pour capturer tous les détails d’un phénomène physique. Les équations mathématiques qui composent ces modèles sont compliquées et ne peuvent pas être résolues analytiquement. ... -
Job dissatisfaction detection through progress note
(2022-03-16)La détection d'insatisfaction basée sur les notes de progression rédigées par des soignants de la santé domestique attire de plus en plus d'attention en tant que méthode de sondage, ce qui aidera à réduire le taux de rotation du personnel soignant. ... -
JSreal : un réalisateur de texte pour la programmation web
(2014-03-03)La génération automatique de texte en langage naturel est une branche de l’intelligence artificielle qui étudie le développement de systèmes produisant des textes pour différentes applications, par exemple la description textuelle de jeux de données ... -
Key agreement against quantum adversaries
(2013-06-03)Key agreement is a cryptographic scenario between two legitimate parties, who need to establish a common secret key over a public authenticated channel, and an eavesdropper who intercepts all their messages in order to learn the secret. We consider ... -
Lagrangian-based methods for single and multi-layer multicommodity capacitated network design
(2019-03-13)Le problème de conception de réseau avec coûts fixes et capacités (MCFND) et le problème de conception de réseau multicouches (MLND) sont parmi les problèmes de conception de réseau les plus importants. Dans le problème MCFND monocouche, plusieurs produits ... -
Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations
(2014-05-01)La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de ... -
Large state spaces and self-supervision in reinforcement learning
(2022-03-16)L'apprentissage par renforcement (RL) est un paradigme d'apprentissage orienté agent qui s'intéresse à l'apprentissage en interagissant avec un environnement incertain. Combiné à des réseaux de neurones profonds comme approximateur de fonction, ... -
Latent data augmentation and modular structure for improved generalization
(2022-10-26)This thesis explores the nature of generalization in deep learning and several settings in which it fails. In particular, deep neural networks can struggle to generalize in settings with limited data, insufficient supervision, challenging long-range ... -
Latent variable language models
(2019-03-13)There has been a renewed interest in generative modeling/unsupervised learning for language for downstream natural language understanding tasks. In this thesis, we explore the augmentation of standard language models with latent variables. In the ... -
A layered JavaScript virtual machine supporting dynamic instrumentation
(2013-09-03)L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée ... -
Learned interpreters : structural and learned systematicity in neural networks for program execution
(2023-09-13)Les architectures de réseaux de neurones profonds à usage général ont fait des progrès surprenants dans l'apprentissage automatique pour le code, permettant l’amélioration de la complétion de code, la programmation du langage naturel, la détection et ... -
Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning
(2017-03-28)Dans ce document, nous présentons une nouvelle approche en apprentissage machine pour la classification. Le cadre que nous proposons est basé sur des circuits booléens, plus précisément le classifieur produit par notre algorithme a cette forme. ... -
Learning and planning with noise in optimization and reinforcement learning
(2023-11-01)La plupart des algorithmes modernes d'apprentissage automatique intègrent un certain degré d'aléatoire dans leurs processus, que nous appellerons le bruit, qui peut finalement avoir un impact sur les prédictions du modèle. Dans cette thèse, nous ... -
Learning and time : on using memory and curricula for language understanding
(2019-03-13)Cette thèse présente quelques-unes des étapes entreprises pour pouvoir un jour résoudre le problème de la compréhension du langage naturel et d’apprentissage de dépendances à long terme, dans le but de développer de meilleurs algorithmes d’intelligence ... -
Learning competitive ensemble of information-constrained primitives
(2019-10-30)Nous voulons développer des algorithmes d'apprentissage par renforcement qui permettent à l'agent apprenant d'obtenir une décomposition structurée de son comportement. L’apprentissage par renforcement hiérarchique fournit un mécanisme permettant de le ... -
Learning discrete word embeddings to achieve better interpretability and processing efficiency
(2021-07-14)L’omniprésente utilisation des plongements de mot dans le traitement des langues naturellesest la preuve de leur utilité et de leur capacité d’adaptation a une multitude de tâches. Ce-pendant, leur nature continue est une importante limite en terme de ... -
Learning neural ordinary differential equations for optimal control
(2022-03-16)Ce mémoire rassemble des éléments d'optimisation, d'apprentissage profond et de contrôle optimal afin de répondre aux problématiques d'apprentissage et de planification dans le contexte des systèmes dynamiques en temps continu. Deux approches ... -
Learning representations for Information Retrieval
(2016-05-25)La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou ... -
Learning to compare nodes in branch and bound with graph neural networks
(2023-02-22)En informatique, la résolution de problèmes NP-difficiles en un temps raisonnable est d’une grande importance : optimisation de la chaîne d’approvisionnement, planification, routage, alignement de séquences biologiques multiples, inference dans les ... -
Learning to sample from noise with deep generative models
(2017-09-27)L’apprentissage automatique et spécialement l’apprentissage profond se sont imposés ces dernières années pour résoudre une large variété de tâches. Une des applications les plus remarquables concerne la vision par ordinateur. Les systèmes de détection ... -
Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
(2018-03-21)La recherche sur les réseaux de neurones a permis de réaliser de larges progrès durant la dernière décennie. Non seulement les réseaux de neurones ont été appliqués avec succès pour résoudre des problèmes de plus en plus complexes; mais ils ... -
Learning-Based Matheuristic Solution Methods for Stochastic Network Design
(2018-10-18)Cette dissertation consiste en trois études, chacune constituant un article de recherche. Dans tous les trois articles, nous considérons le problème de conception de réseaux multiproduits, avec coût fixe, capacité et des demandes stochastiques en ... -
Leveraging deep reinforcement learning in the smart grid environment
(2021-03-24)L’apprentissage statistique moderne démontre des résultats impressionnants, où les or- dinateurs viennent à atteindre ou même à excéder les standards humains dans certaines applications telles que la vision par ordinateur ou les jeux de stratégie. ... -
Leveraging distant supervision for improved named entity recognition
(2020-12-16)Les techniques d'apprentissage profond ont fait un bond au cours des dernières années, et ont considérablement changé la manière dont les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) sont traitées. En quelques années, les réseaux de ... -
Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting
(2015-02-18)Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement ... -
Leveraging self-supervision for visual embodied navigation with neuralized potential fields
(2023-09-13)Une tâche fondamentale en robotique consiste à naviguer entre deux endroits. En particulier, la navigation dans le monde réel nécessite une planification à long terme à l'aide d'images RVB (RGB) en haute dimension, ce qui constitue un défi considérable ... -
Lifelong learning of concepts in CRAFT
(2020-12-16)La planification à des niveaux d’abstraction plus élevés est essentielle lorsqu’il s’agit de résoudre des tâches à long horizon avec des complexités hiérarchiques. Pour planifier avec succès à un niveau d’abstraction donné, un agent doit comprendre ... -
Lifelong topological visual navigation
(2022-03-16)La possibilité pour un robot de naviguer en utilisant uniquement la vision est attrayante en raison de sa simplicité. Les approches de navigation traditionnelles basées sur la vision nécessitent une étape préalable de construction de carte qui est ardue ...
