Browsing Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires by Title
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Abitbol : un langage sur mesure pour la métaprogrammation
(2016-03-23)Ce mémoire a pour thèse que les fonctions devraient être transparentes lors de la phase de métaprogrammation. En effet, la métaprogrammation se veut une possibilité pour le programmeur d’étendre le compilateur. Or, dans un style de programmation ... -
Abstraction de comportement de haut niveau à l’aide de la visualisation interactive
(2022-03-16)Comprendre le comportement de haut niveau des programmes est nécessaire pour effectuer différentes tâches dans le développement et la maintenance des logiciels. Pour cela, on utilise régulièrement des traces d’exécution du système, enregistrées pendant ... -
Accelerated algorithms for temporal difference learning methods
(2023-06-19)L'idée centrale de cette thèse est de comprendre la notion d'accélération dans les algorithmes d'approximation stochastique. Plus précisément, nous tentons de répondre à la question suivante : Comment l'accélération apparaît-elle naturellement dans les ... -
Acceleration and new analysis of convex optimization algorithms
(2022-10-26)Ces dernières années ont vu une résurgence de l’algorithme de Frank-Wolfe (FW) (également connu sous le nom de méthodes de gradient conditionnel) dans l’optimisation clairsemée et les problèmes d’apprentissage automatique à grande échelle avec des ... -
Accounting for variance and hyperparameter optimization in machine learning benchmarks
(2022-10-26)La récente révolution de l'apprentissage automatique s'est fortement appuyée sur l'utilisation de bancs de test standardisés. Ces derniers sont au centre de la méthodologie scientifique en apprentissage automatique, fournissant des cibles et mesures ... -
Accurate and efficient strategies for the appearance filtering of complex materials
(2020-03-25)La synthèse d’images réalistes repose sur des modèles physiques décrivant les interactions entre la lumière et les matériaux attachés aux objets dans une scène tridimensionnelle. Ces modèles mathématiques sont complexes et, dans le cas général, ... -
Adapting modeling environments to domain specific interactions
(2021-07-14)Software tools are being used by experts in a variety of domains. There are numerous software modeling environments tailored to a specific domain expertise. However, there is no consistent approach to generically synthesize a product line of such ... -
Adaptive learning of tensor network structures
(2023-02-22)Les réseaux tensoriels offrent un cadre puissant pour représenter efficacement des objets de très haute dimension. Les réseaux tensoriels ont récemment montré leur potentiel pour les applications d’apprentissage automatique et offrent une vue unifiée ... -
An adaptive neighborhood search algorithm for optimizing stochastic mining complexes
(2016-09-28)Les métaheuristiques sont très utilisées dans le domaine de l'optimisation discrète. Elles permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, pour des problèmes qui sont de grande taille, complexes, et difficiles à résoudre. ... -
Adding hygiene to gambit scheme
(2023-08-15)Le langage de programmation Scheme est reconnu pour son puissant système de macro-transformations. La représentation du code source d'un programme, sous forme de données manipulables par le langage, permet aux programmeurs de modifier directement ... -
Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding
(2020-12-16)Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de la reconnaissance de la parole et compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important de l'intelligence artificielle. ... -
Advances in deep learning with limited supervision and computational resources
(2020-03-25)Les réseaux de neurones profonds sont la pierre angulaire des systèmes à la fine pointe de la technologie pour une vaste gamme de tâches, comme la reconnaissance d'objets, la modélisation du langage et la traduction automatique. Mis à part le progrès ... -
Advances in generative models for dynamic scenes
(2022-10-26)Les réseaux de neurones sont un type de modèle d'apprentissage automatique (ML) qui résolvent des tâches complexes d'intelligence artificielle (AI) sans nécessiter de représentations de données élaborées manuellement. Bien qu'ils aient obtenu des ... -
Advances in parameterisation, optimisation and pruning of neural networks
(2021-07-14)Les réseaux de neurones sont une famille de modèles de l'apprentissage automatique qui sont capable d'apprendre des tâches complexes directement des données. Bien que produisant déjà des résultats impressionnants dans beaucoup de domaines tels que la ... -
Advances in scaling deep learning algorithms
(2016-03-23)Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé ... -
Advances in uncertainty modelling : from epistemic uncertainty estimation to generalized generative flow networks
(2024-01-31)Les problèmes de prise de décision se produisent souvent dans des situations d'incertitude, englobant à la fois l'incertitude aléatoire due à la présence de processus inhérents aléatoires et l'incertitude épistémique liée aux connaissances limitées. ... -
Adversarial games in machine learning : challenges and applications
(2023-03-22)L’apprentissage automatique repose pour un bon nombre de problèmes sur la minimisation d’une fonction de coût, pour ce faire il tire parti de la vaste littérature sur l’optimisation qui fournit des algorithmes et des garanties de convergences pour ce ... -
Affectation de composantes basée sur des contraintes énergétiques dans une architecture multiprocesseurs en trois dimensions
(2014-09-29)La lithographie et la loi de Moore ont permis des avancées extraordinaires dans la fabrication des circuits intégrés. De nos jours, plusieurs systèmes très complexes peuvent être embarqués sur la même puce électronique. Les contraintes de développement ... -
Agent abstraction in multi-agent reinforcement learning
(2022-10-26)Cette thèse est organisée en deux chapitres. Le premier chapitre sert d’introduction aux concepts et idées utilisés dans le deuxième chapitre (l’article). Le premier chapitre est divisé en trois sections. Dans la première section, nous introduisons ... -
AI alignment and generalization in deep learning
(2023-09-13)This thesis covers a number of works in deep learning aimed at understanding and improving generalization abilities of deep neural networks (DNNs). DNNs achieve unrivaled performance in a growing range of tasks and domains, yet their behavior during ... -
AI for molecule discovery with multi-modal knowledge
(2023-09-13)Artificial intelligence for drug discovery has been revoking an increasing interest in the machine learning and chemistry \& biology communities. During my 3-year Ph.D. research, I have devoted myself to studying the multi-modal modeling of molecules, ... -
AI-based modeling of brain and behavior : combining neuroimaging, imitation learning and video games
(2023-11-01)Les récentes avancées dans le domaine de l'intelligence artificielle ont ouvert la voie au développement de nouveaux modèles d'activité cérébrale. Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) formés à des tâches complexes, telles que la reconnaissance ... -
L'algorithme de Branch and Price and Cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes et sans capacité
(2015-09-23)Le problème de conception de réseaux est un problème qui a été beaucoup étudié dans le domaine de la recherche opérationnelle pour ses caractéristiques, et ses applications dans des nombreux domaines tels que le transport, les communications, et la ... -
Algorithme de branch-and-price-and-cut pour le problème de conception de réseaux avec coûts fixes, capacités et un seul produit
(2016-04-20)De nombreux problèmes liés aux domaines du transport, des télécommunications et de la logistique peuvent être modélisés comme des problèmes de conception de réseaux. Le problème classique consiste à transporter un flot (données, personnes, produits, ... -
Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation
(2013-02-01)L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ... -
Algorithmes de construction et correction d'arbres de gènes par la réconciliation
(2016-09-28)Les gènes, qui servent à encoder les fonctions biologiques des êtres vivants, forment l'unité moléculaire de base de l'hérédité. Afin d'expliquer la diversité des espèces que l'on peut observer aujourd'hui, il est essentiel de comprendre comment ... -
Algorithmes de recommandation musicale
(2010-05-05)Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant ... -
Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques
(2014-03-03)La liste des domaines touchés par l’apprentissage machine s’allonge rapidement. Au fur et à mesure que la quantité de données disponibles augmente, le développement d’algorithmes d’apprentissage de plus en plus puissants est crucial. Ce mémoire est ... -
Algorithmes heuristiques et exacts pour le problème de l’ensemble dominant connexe minimum
(2015-02-18)Dans ce mémoire, nous abordons le problème de l’ensemble dominant connexe de cardinalité minimale. Nous nous penchons, en particulier, sur le développement de méthodes pour sa résolution basées sur la programmation par contraintes et la programmation ... -
Algorithmes pour la réconciliation d’un arbre de gènes avec un arbre d’espèces
(2010-06-03)Une réconciliation entre un arbre de gènes et un arbre d’espèces décrit une histoire d’évolution des gènes homologues en termes de duplications et pertes de gènes. Pour inférer une réconciliation pour un arbre de gènes et un arbre d’espèces, la ... -
Algorithmes pour le problème de repositionnement
(2008-08-07) -
Algorithmic contributions to bilevel location problems with queueing and user equilibrium : exact and semi-exact approaches
(2019-03-13)Bien que la littérature sur le problème d'emplacement soit vaste, la plupart des publications considèrent des modèles simples, dans lesquels une autorité centrale assigne les utilisateurs aux installations les plus proches. Des caractéristiques plus ... -
Algorithmique et complexité des systèmes à compteurs
(2016-09-28)L'un des aspects fondamentaux des systèmes informatiques modernes, et en particulier des systèmes critiques, est la possibilité d'exécuter plusieurs processus, partageant des ressources communes, de façon simultanée. De par leur nature concurrentielle, ... -
Alignement de phrases parallèles dans des corpus bruités
(2014-03-03)La traduction statistique requiert des corpus parallèles en grande quantité. L’obtention de tels corpus passe par l’alignement automatique au niveau des phrases. L’alignement des corpus parallèles a reçu beaucoup d’attention dans les années quatre ... -
Alignement des ontologies OWL-Lite
(2005) -
Alzheimer prediction from connected speech extracts : assessment of generalisation to new data
(2021-10-21)Plusieurs avancées utilisant le discours obtenu de la tâche de description d’image ont été réalisées dans la détection de la maladie d’Alzheimer (AD). L’utilisation de caractéristiques linguistiques et acoustiques sélectionnées manuellement ainsi que ... -
Amélioration a posteriori de la traduction automatique par métaheuristique
(2016-05-25)La traduction automatique statistique est un domaine très en demande et où les machines sont encore loin de produire des résultats de qualité humaine. La principale méthode utilisée est une traduction linéaire segment par segment d'une phrase, ce qui ...
