Parcourir Faculté des arts et des sciences – Département d'informatique et de recherche opérationnelle - Thèses et mémoires par date de publication
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Toward trustworthy deep learning : out-of-distribution generalization and few-shot learning
(2023-11-01)L'intelligence artificielle est un domaine en pleine évolution. Au premier plan des percées récentes se retrouve des approches connues sous le nom d'apprentissage automatique. Cependant, bien que l'apprentissage automatique ait montré des performances ... -
Efficient reformulations for deterministic and choice-based network design problems
(2023-11-01)La conception de réseaux est un riche sous-domaine de l'optimisation combinatoire ayant de nombreuses applications pratiques. Du point de vue méthodologique, la plupart des problèmes de cette classe sont notoirement difficiles en raison de leur nature ... -
Sur l’application de la structure de graphes pour le calcul automatique de nombres de reproduction dans les modèles à compartiments déterministes
(2023-11-01)En basant l'analyse des modèles épidémiologiques sur leur représentation graphique plutôt que sur leurs équations différentielles, il est possible de mettre en évidence plusieurs concepts importants à l'aide des composantes d'un hypergraphe. On décrit ... -
Remote sensing representation learning for a species distribution modeling case study
(2023-11-01)Les changements climatiques et les phénomènes météorologiques extrêmes sont devenus des moteurs importants de changements de la biodiversité, posant une menace pour la perte d’habitat et l’extinction d’espèces. Comprendre l’état actuel de la biodiversité ... -
Sur l'élaboration de meilleures techniques pour l'apprentissage auto-supervisé des représentations du code
(2023-11-01)Les représentations du code apprises par les modèles d’apprentissage profond sont une composante cruciale pour certaines applications en génie logiciel telles que la recherche de code ou la détection de clones. Les performances de ces applications ... -
Few-shot prompt learning for automating model completion
(2023-11-01)Les modélisateurs rencontrent souvent des défis ou des difficultés lorsqu’il s’agit de concevoir un modèle logiciel particulier. Dans cette thèse, nous avons exploré différentes voies et examiné différentes approches pour résoudre cette problématique. ... -
Apprentissage de stratégies de calcul adaptatives pour les réseaux neuronaux profonds
(2023-11-01)La théorie du processus dual stipule que la cognition humaine fonctionne selon deux modes distincts : l’un pour le traitement rapide, habituel et associatif, appelé communément "système 1" et le second, ayant un traitement plus lent, délibéré et contrôlé, ... -
La reconnaissance automatique des brins complémentaires : leçons concernant les habiletés des algorithmes d'apprentissage automatique en repliement des acides ribonucléiques
(2023-11-01)L'acide ribonucléique (ARN) est une molécule impliquée dans de nombreuses fonctions cellulaires comme la traduction génétique et la régulation de l’expression des gènes. Les récents succès des vaccins à ARN témoignent du rôle que ce dernier peut jouer ... -
Sample efficient reinforcement learning for biological sequence design
(2023-11-01)L’apprentissage par renforcement profond a mené à de nombreux résultats prometteurs dans l’apprentissage des jeux vidéo à partir de pixels, dans la robotique pour l’apprentissage de compétences généralisables et dans les soins de santé pour l’apprentissage ... -
Enhancing cybersecurity awareness through educational games : design of an adaptive visual novel game
(2023-11-01)Dans un monde qui est en numérisation constante, la dépendance aux outils technologiques est devenue inévitable. La pandémie de COVID-19 a encore accéléré la tendance vers le travail et l'éducation à distance, entraînant une augmentation de l'activité ... -
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 ... -
Differentiable best response shaping
(2023-11-01)Cette thèse est structurée en quatre sections. La première constitue une introduction au problème de la formation d'agents coopératifs non exploitables dans les jeux à somme non nulle. La deuxième section, soit le premier chapitre, fournit le contexte ... -
Méthodes d'évaluation en extraction d'information ouverte
(2023-11-01)L’extraction d’information ouverte (OIE) est un domaine du traitement des langues naturelles qui a pour but de présenter les informations contenues dans un texte dans un format régulier permettant d’organiser, d’analyser et de réfléchir ces informations. ... -
Deep learning on signals : discretization invariance, lossless compression and nonuniform compression
(2023-11-01)Une grande variété d'information se prête bien à être interprétée comme signal; à peu près toute quantité fluctuant continuellement dans l'espace se trouve inclue. La vie quotidienne abonde d'exemples; les images peuvent être vues comme une variation ... -
Amélioration des messages d'erreurs Typer par algorithme génétique
(2023-09-13)Un défi majeur pour les programmeurs, en particulier pour les novices, est de comprendre les messages d'erreurs émis par le compilateur. Nous nous intéresserons au problème d'affichage de bon message d'erreur de compilation. Dans certains langages, ... -
FETA : fairness enforced verifying, training, and predicting algorithms for neural networks
(2023-09-13)L’automatisation de la prise de décision dans des applications qui affectent directement la qualité de vie des individus grâce aux algorithmes de réseaux de neurones est devenue monnaie courante. Ce mémoire porte sur les enjeux d’équité individuelle ... -
Towards privacy-preserving and fairness-enhanced item ranking in recommender systems
(2023-09-13)Nous présentons une nouvelle approche de préservation de la vie privée pour améliorer l’équité des éléments dans les systèmes de classement. Nous utilisons des techniques de post-traitement dans un environnement de recommandation multipartite afin ... -
Data-driven optimization of bus schedules under uncertainties
(2023-09-13)Plusieurs sous-problèmes d’optimisation se posent lors de la planification des transports publics. Le problème d’itinéraires de véhicule (PIV) est l’un d’entre eux et consiste à minimiser les coûts opérationnels tout en assignant exactement un autobus ... -
Estimation de cartes d'énergie du bruit apériodique de la marche humaine avec une caméra de profondeur pour la détection de pathologies et modèles légers de détection d'objets saillants basés sur l'opposition de couleurs
(2023-09-13)Cette thèse a pour objectif l’étude de trois problèmes : l’estimation de cartes de saillance de l’énergie du bruit apériodique de la marche humaine par la perception de profondeur pour la détection de pathologies, les modèles de détection d’objets ... -
Towards the reduction of greenhouse gas emissions : models and algorithms for ridesharing and carbon capture and storage
(2023-09-13)Avec la ratification de l'Accord de Paris, les pays se sont engagés à limiter le réchauffement climatique bien en dessous de 2, de préférence à 1,5 degrés Celsius, par rapport aux niveaux préindustriels. À cette fin, les émissions anthropiques de gaz ...