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La surveillance du manteau neigeux, la prévision de son évolution et l'estimation du risque d'avalanche qui en découle font partie des missions de Météo-France. L'hétérogénéité des montagnes induite par le relief rend la prévision nivo-météorologique de ces territoires particulièrement difficile. A cela s'ajoute une forte demande sociétale de disposer de prévisions fiables de l'enneigement et du risque d'avalanche avec un niveau d'exigence sans cesse en accroissement tant sur la qualité des prévisions que sur leur forme et leur étendue géographique. La mise à disposition aux prévisionnistes nivologues et aux autres acteurs de montagne d'observation systématique sur l'activité avalancheuse permettrait une meilleure qualification des situations prévues par rapport aux événements passés et contribuerait à l'amélioration de la gestion du risque avalancheux. La localisation et l'estimation de taille des dépôts d'avalanches sont d'une grande importance pour les études de stabilité du manteau neigeux. Les avancées en matière de télédétection spatiale offrent la possibilité aux chercheurs et acteurs de montagne de suivre au plus près l'évolution du manteau neigeux. Dans cette thèse, nous exploitons les données d'observations satellitaires de Sentinel-1 couvrant l'intégralité des Alpes pour détecter les zones de débris avalancheux et pour suivre l'évolution de l'activité avalancheuse à l'échelle d'une région d'intérêt. Une méthode est développée permettant de détecter automatiquement les zones de débris d'avalanche de neige en utilisant une technique de segmentation novatrices des images Sentinel-1. Plusieurs autres développements algorithmiques sont menés pour améliorer les détections impliquant des méthodes de filtrage de fausses détection et de classification pour passer d'un ensemble de pixels avalancheux à un événement avalancheux. Les estimations de débris sont étudiées et leurs dépendances selon la direction de l'orbite, les caractéristiques du terrain (pente, altitude, orientation) examinées. La méthode de détection est également évaluée avec succès à l'aide d'une base de données indépendante issues d’identifications de débris d’avalanches sur une image optique de haute résolution. Par la suite, nous dérivons des indicateurs spatialisés à l'échelle des massifs de l'activité avalancheuses. Il s'agit de lignes de débris d'avalanches estimées par pente et par bandes d'altitudes. Ces indicateurs sont comparés à des données d'observations in-situ. Ce travail de thèse permet le développement de nouveaux produits à valeur ajoutée et est l'occasion d'initier une réflexion sur les besoins pour la prévision du risque d'avalanche et notamment le besoin de disposer d'indicateurs « synthétisables » sur des fenêtres temporelles d'intérêts (hebdomadaire, mensuelle, saisonnière) à des échelles allant de l'échelle locale (de l'événement) à l'échelle du massif.

Industrial X-ray computed tomography (CT) has proven its value as a non-destructive method for inspecting light metal castings. The CT volume generated enables the internal and external geometry of the specimen to be measured, casting defects to be localized and their statistical properties to be investigated. On the other hand, CT volumes are very prone to artifacts that can be mistaken for defects by conventional segmentation algorithms. Based on CT data of aluminium alloy castings provided by industrial partners, we have developed an automatic approach to analyze discontinuities inside CT volumes based on a three-step pipeline: (1) 2D segmentation of CT slices with automatic deep segmentation to detect suspicious greyscale discontinuities; (2) classification of these discontinuities into true alarms (defects) or false alarms (artifacts and noise), using a trained convolutional neural network classifier; (3) localization of the validated defects in 3D to investigate their statistical properties such as sphericity, elongation and compactness. Based on this, the validated 3D defects are then classified into porosities or shrinkage cavities using an SVM classifier and a siamese neural network. The choice of each model and the training results are presented and discussed, as well as the efficiency of the approach as an automatic defect detection algorithm for industrial CT volumes., La tomographie industrielle à rayons X (CT) a prouvé sa valeur en tant que méthode non destructive pour l'inspection des pièces de fonderie en métal léger. Le volume CT généré permet de mesurer la géométrie interne et externe de la pièce, de localiser les défauts de fonderie et d'étudier leurs propriétés statistiques. D'autre part, les volumes CT sont très sujets aux artefacts qui peuvent être confondus avec des défauts par les algorithmes de segmentation conventionnels. Sur la base des données CT des pièces de fonderie en alliage d'aluminium fournies par des partenaires industriels, une approche automatique a été développée pour analyser les discontinuités à l'intérieur des volumes CT sur la base d'un pipeline en trois étapes : (1) segmentation 2D des tranches CT avec segmentation profonde automatique pour détecter les discontinuités suspectes en niveaux de gris ; (2) classification de ces discontinuités en véritables alarmes (défauts) ou fausses alarmes (artefacts et bruit), à l'aide d'un classificateur de réseau neuronal convolutif entrainé; (3) localisation des défauts validés en 3D pour étudier leurs propriétés géométriques telles que la sphéricité, l'allongement et la compacité. Les défauts 3D validés sont ensuite classés en porosités ou retassures à l'aide d'un classificateur SVM et d'un réseau de neurones siamois. Le choix de chaque modèle et les résultats d'entrainement sont présentés et discutés, ainsi que l'efficacité de l'approche en tant qu'algorithme de détection automatique de défauts pour les volumes CT industriels.

International audience; L’ironie verbale est un type de discours difficile à détecter automatiquement. En créant des ponts entre les recherches en linguistique et en informatique sur cette question, il est possible de souligner des caractéristiques importantes permettant de faciliter ce type de tâche. Dans cet article, il sera question du rapport entre la définition de ce phénomène et son adéquation avec l’élaboration de corpus d’entraînement..

Drift wood plays a significant role both on the ecology and morphology of a river. Therefore, quantifying the amount of wood in rivers is an important issue. During recent years, streamside video monitoring has been introduced as a feasible technique to evaluate the amount of wood in riverine environment. Beside many advances, there are still many questions needed to be address concerning this technique. Therefore, in this study, I focused on three major objectives. Firstly, I studied the relation between wood flux and flow discharge in order to create a model for predicting wood flux on invisible period of camera sight. Wood in-stream can show some different characteristics in some critical events, such as in two multi-peak floods, wood flux on the first peak of discharge is more than second one, and in a flood after a stronger windy day, wood flux can be activated by water elevation arise. In addition, the second major objective was implementation and validation the application of an automatic detection software. After training the software, it is used to extract wood flux automatically by its own surveillance. The third major objective was evaluating human-based uncertainties in video monitoring due to two limitations, first time limitation which results in sampling the videos and second limitation in visibility of the operator which results in bias between different operators. I expect the results of this thesis develop the application of streamside video monitoring technique for practical concerns., Le bois flotté joue un rôle important à la fois sur l'écologie et la morphologie d'une rivière. Par conséquent, la quantification de la quantité de bois dans les rivières est une question importante. Ces dernières années, la surveillance vidéo en bord de rivière a été introduite comme une technique pour évaluer la quantité de bois en milieu fluvial. Outre de nombreuses avancées, il reste encore de nombreuses questions à résoudre concernant cette technique. Par conséquent, dans cette étude, nous nous sommes concentrés sur trois objectifs majeurs. Dans un premier temps, nous avons étudié la relation entre flux de bois et débit d'écoulement afin de créer un modèle de prévision du flux de bois sur une période durant laquelle la caméra ne peut enregistrer le flux vidéo. Le bois dans les cours d'eau peut présenter des caractéristiques différentes lors de certains événements critiques, comme par exemple, lors de deux crues à plusieurs pics, le flux de bois sur le premier pic de débit est supérieur au second, et en cas d'inondation après une journée venteuse plus forte, le flux de bois peut être activé par l'élévation de l'eau. En outre, le deuxième objectif majeur était la mise en œuvre et la validation de l'application d’un logiciel de détection automatique. Après avoir entrainé l’algorithme de détection, il est utilisé pour extraire automatiquement les flux de bois de manière continue. Le troisième objectif majeur était d'évaluer les incertitudes d'origine humaine dans la surveillance vidéo en raison de deux principaux facteurs. La détection manuelle est extrêmement fastidieuse et longue et nécessite ainsi d’envisager une stratégie d'échantillonnage des vidéos. Le second problème nécessitant une évaluation de l’incertitude est lié à la capacité souvent variable de l'opérateur à détecter les flottants, qui se traduit par un biais de mesure entre les différents opérateurs. Nous espérons que les résultats de cette thèse permettront de diffuser l’usage de la technique de surveillance vidéo fluviale à des fins pratiques.

Monitoring animal location can be a valuable tool in research and for practical applications, such as health or pasture management. Although GPS is commonly used, other solutions are available, such as RFID or image analysis. Image analysis is a non-invasive technique that has been proved to be useful to monitor animal location, as well as animal behaviour. Most, if not all, applications of image analysis for the continuous monitoring of farm animals have been developed with top-view cameras in indoor conditions. In this article, we develop a framework that combines low cost time lapse cameras, machine learning, and image registration, in order to monitor the location of animals in a pasture. We tested our framework by monitoring two flocks of goats under farm-like conditions. One time lapse camera was able to monitor an area of approximately 20 m by 20 m, and several cameras were combined to monitor the entire pasture. The precision and sensitivity of this method for automatic animal detection was estimated to be 90% and 84.5%, but the results can vary with the layout of the pasture. For example, goats were hardly detectable in front of a natural hedge, which appears dark in the image. In addition, any unwanted elements in the pasture can increase the false positive detection rate. Small animals, such as kids, were also difficult to detect in some cases, as they can be smaller than the weeds. With all the tested layouts, the sensitivity varies from 70.7% to 94.8% and the precision varies from 83.8% to 95.6%. The spatial accurracy of the method was also estimated. At a distance of 10 m, the maximal accuracy is approximately 56 cm, whereas the maximal accuracy is equal to 116 cm when the animals are at a distance of 20 m from the camera. This study shows that image analysis can be an interesting alternative to GPS with comparable accuracy and significantly lower cost.

This thesis is part of the data mining applied to ancient handwritten music scores and aims at a search for frequent melodic or rhythmic motifs defined as repetitive note sequences with characteristic properties. There are a large number of possible variations of motifs: transpositions, inversions and so-called "mirror" motifs. These motifs allow musicologists to have a level of in-depth analysis on the works of a composer or a musical style. In a context of exploring large corpora where scores are just digitized and not transcribed, an automated search for motifs that verify targeted constraints becomes an essential tool for their study. To achieve the objective of detecting frequent motifs without prior knowledge, we started from images of digitized scores. After pre-processing steps on the image, we exploited and adapted a model for detecting and recognizing musical primitives (note-heads, stems...) from the family of Region-Proposal CNN (RPN) convolution neural networks. We then developed a primitive encoding method to generate a sequence of notes without the complex task of transcribing the entire manuscript work. This sequence was then analyzed using the CSMA (Constraint String Mining Algorithm) approach designed to detect the frequent motifs present in one or more sequences, taking into account constraints on their frequency and length, as well as the size and number of gaps allowed within the motifs. The gap was then studied to avoid recognition errors produced by the RPN network, thus avoiding the implementation of a post-correction system for transcription errors. The work was finally validated by the study of musical motifs for composers identification and classification.; Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la fouille de données appliquées aux partitions musicales manuscrites anciennes et vise une recherche de motifs mélodiques ou rythmiques fréquents définis comme des séquences de notes répétitives aux propriétés caractéristiques. On rencontre un grand nombre de déclinaisons possibles de motifs : les transpositions, les inversions et les motifs dits « miroirs ». Ces motifs permettent aux musicologues d'avoir un niveau d'analyse approfondi sur les œuvres d'un compositeur ou d'un style musical. Dans un contexte d'exploration de corpus de grande taille où les partitions sont juste numérisées et non transcrites, une recherche automatisée de motifs vérifiant des contraintes ciblées devient un outil indispensable à leur étude. Pour la réalisation de l'objectif de détection de motifs fréquents sans connaissance a priori, nous sommes partis d'images de partitions numérisées. Après des étapes de prétraitements sur l'image, nous avons exploité et adapté un modèle de détection et de reconnaissance de primitives musicales (tête de notes, hampes...) de la famille de réseaux de neurones à convolutions de type Region-Proposal CNN (RPN). Nous avons ensuite développé une méthode d'encodage de primitives pour générer une séquence de notes en évitant la tâche complexe de transcription complète de l'œuvre manuscrite. Cette séquence a ensuite été analysée à travers l'approche CSMA (Contraint String Mining Algorithm) que nous avons conçue pour détecter les motifs fréquents présents dans une ou plusieurs séquences avec une prise en compte de contraintes sur leur fréquence et leur taille, ainsi que la taille et le nombre de sauts autorisés (gaps) à l'intérieur des motifs. La prise en compte du gap a ensuite été étudiée pour contourner les erreurs de reconnaissance produites par le réseau RPN évitant ainsi la mise en place d'un système de post-correction des erreurs de transcription des partitions. Le travail a été finalement validé par l'étude des motifs musicaux pour des applications d'identification et de classification de compositeurs.

International audience; Can methods of supervised learning help to evaluate the degree of acquisition of a contrast in a second language? This article addresses the issue of assessing the realizations of /ɪ/ and /iː/ by French learners of English in spontaneous conversations by considering it as a classification problem, which the resort to the k-nearest neighbours algorithm (k-NN) can solve. From a longitudinal corpus of 12 speakers recorded at the university of Paris Diderot over two years, it is shown that in spite of gaps in the numbers of occurrences of tokens for each category, and in spite of the impossibility to use cross-validation, the k-NN method is a reliable means to account for the quality of learners’ vocalic realizations.; Cet article explore la pertinence de recourir à des méthodes d’apprentissage supervisé afin d’estimer le degré d’acquisition d’un contraste phonémique dans une deuxième langue à partir de valeurs formantiques normalisées. Des réalisations de /ɪ/ et /i:/ par des francophones en anglais spontané sont classifiées automatiquement en utilisant la méthode des k plus proches voisins (k-nearest neighbours, k-NN). À partir d’un corpus longitudinal de 12 locuteurs francophones enregistrés à l’université de Paris Diderot sur deux ans, on observe qu’en dépit des écueils dus au déséquilibre entre les nombres d’occurrences des différentes catégories, et à l’impossibilité de recourir aux procédures de validation croisée, la méthode des k-NN permet de rendre compte de la qualité des réalisations vocaliques des étudiants.

The analysis of the large volumes of data resulting from continuous and long-term monitoring efforts of blue whales (BWs) benefits from the automated detection of target signals. This thesis investigates the challenging problem of the detection and classification of stereotyped signals in a low-frequency passive acoustic context where (1) signals traveling long distances are deteriorated by the propagation channel, (2) overlapping noises interfere and, (3) SNRs vary continuously. Developed methods are applied to recordings from ocean bottom seismometers deployed in the western Indian Ocean.First, the stochastic matched filter (SMF) is adapted to the passive context by overcoming noise estimation and estimating the SNR automatically. This filter is successfully applied to the detection of Antarctic blue whales calls and is compared to the MF and the Z-detector on an annotated ground-truth dataset exhibiting various SNRs and noises. The passive SMF showed better performances, increasing the detection range up to 100 km in the presence of ship noise.The problematic of the detection of concurrently calling species is addressed based on a pattern recognition development for the automatic transcription of BW songs where, tonal signals are extracted, characterized, and classified. The hence identified signals are then reconstructed as separate waveforms reconstructing of the underlying songs. The success of the reconstruction relies on the quality of the tonal detector: the ridge detector was chosen for its efficiency. Training and unsupervised application revealed promising results of the proposed transcription method and its utility for multi-species analysis.; L’analyse des grands volumes de données générés par la surveillance par acoustique passive long-terme et continue des baleines bleues (BW) est améliorée par la détection automatisée des signaux d’intérêt. Le travail présenté dans cette thèse s’attaque au problème de la détection et classification de signaux stéréotypés dans un contexte passif basse fréquence où les signaux sont modifiés par le canal de propagation, bruités et où le SNR varie continuellement. Les méthodes développées sont appliquées à des enregistrements issus d’OBS déployés dans l'océan Indien occidental.Premièrement, le filtrage adapté stochastique (SMF) est étendu au contexte passif en adaptant l’estimation du bruit et du SNR. Ce filtre est appliqué avec succès pour la détection des calls de baleine bleue antarctique et est comparé aux MF et Z-detector sur données annotées présentant de nombreux bruits et d’importantes variations du SNR. Les excellentes performances du SMF passif permettent d’augmenter la portée de détection jusqu'à 100 km en présence de bruit de bateau.La détection simultanée de différentes espèces s’appuie sur un schéma de reconnaissance de formes où les signaux tonaux de BW sont extraits, caractérisés et classifiés pour la transcription automatique des chants.Les signaux ainsi identifiés sont ensuite reconstruits avec des formes d'onde distinctes reproduisant les chants sous-jacents. Le succès de la reconstruction repose sur la qualité de la détection de tonales: le détecteur de crêtes est choisi pour son efficacité. Les résultats d'apprentissage et la première application non supervisée de la transcription ont révélé des résultats prometteurs et son utilité pour l’analyse multi-espèces.

This thesis is supervised by Mathieu Muratet, Amel Yessad and Vanda Luengo (thesis director). The goal of this work is to allow the automatic detection of peer interactions that could emerge from a multi-player learning game scenario before any use of it. The peer interactions contribute to the motivation and involvement of learners in their learning process. The work undertaken in this thesis propose models and analysis tools to allow game designers to obtain information on the peer interactions that could emerge from their game without requiring players’ traces. Thus, the designers could rely on that information to modify their scenarios to match with their needs towards peer interactions. In order to fulfill this goal, we brought three main contributions. The first contribution is an ontology thanks to which it becomes possible to model multi-player learning games scenarios with various granularity levels. The interactions are often abstractly defined; the second contribution aims to help their formalization thanks to low-level features. Interactions formalized in a such a way become automatically detectable. The third contribution is a set of algorithm dedicated to the analysis of the modeled scenario in order to detect the various interactions that could emerge from it. The ontology has been tested on various serious games scenarios. The two other contributions have been put to the test through an experimentation carried out on a game created in the scope of this thesis.; Cette thèse, encadrée par Mathieu Muratet et Amel Yessad, est dirigée par Vanda Luengo. L'objectif de ce travail est de permettre la détection automatique des interactions entre pairs pouvant émerger d'un scénario de jeux sérieux multi-joueurs en amont de toute utilisation de celui-ci. Les interactions entre pairs participent à la motivation et à l’engagement des apprenants dans leur processus d’apprentissage. Le travail engagé dans cette thèse propose des modèles et des outils d'analyse pour permettre aux concepteurs d'un jeu d'obtenir des informations sur les interactions entre pairs pouvant émerger au sein du jeu et ce sans requérir aux traces des joueurs. Les concepteurs pourraient alors s'appuyer sur ces informations pour modifier leur scénario afin qu'il corresponde au mieux à leurs attentes en terme d'interactions. Afin de satisfaire cet objectif nous avons apporté trois contributions principales. La première contribution est une ontologie grâce à laquelle il devient possible de modéliser des scénarios de jeux sérieux multi-joueurs avec différents niveaux de granularité. Les interactions ayant souvent des définitions abstraites, la deuxième contribution vise à aider leur formalisation à l'aide de propriétés de bas niveau. Les interactions ainsi formalisées deviennent détectables automatiquement. La troisième contribution est un ensemble d'algorithmes d’analyse du scénario modélisé pour détecter les différentes interactions pouvant émerger de celui-ci. L'ontologie a été testée sur différents scénarios de jeux sérieux. Les deux autres contributions sont mises à l’épreuve à travers une expérimentation menée sur un jeu créé dans le cadre de cette thèse.

This thesis examines the automatic processing of elliptical phenomena in English. Situated at the crossroads of various disciplines, such as theoretical linguistics, corpus linguistics, computational linguistics and translation studies, it implements an experimental approach in order to achieve two main goals. The first one consists in establishing that ellipsis can be detected automatically, and the second one in exploring procedures to facilitate its machine translation from English into French.For these purposes, this thesis resorts to morpho-syntactic analyses, which seem sufficient for the automatic detection of some types of ellipsis, since through breaking down the phenomenon into its specific features it makes it possible to identify it among others. The investigation draws on a parallel, multi-genre corpus compiled to test the research hypotheses. In order to develop detection patterns and exploit the corpus, the CoreNLP package developed at the University of Stanford (US) is used, and its limitations in the processing of ellipsis are highlighted. Findings and results emphasize the close link between the detection of ellipsis and its machine translation as a key factor in understanding translation errors caused by its automatic processing., Cette thèse a pour objet le traitement automatique du phénomène elliptique. À la croisée de plusieurs disciplines – linguistique théorique, linguistique de corpus, linguistique outillée et traductologie –, elle s’inscrit dans une démarche expérimentale en poursuivant deux objectifs essentiels. Il s’agit tout d’abord de vérifier la possibilité de détecter automatiquement le phénomène elliptique en anglais pour explorer ensuite les procédures facilitant sa traduction automatique de l’anglais vers le français. La détection automatique repose sur des analyses morphosyntaxiques qui paraissent suffisantes à la détection automatique de certaines catégories d’ellipse, puisqu’en décomposant le phénomène, elles permettent de l’identifier parmi d’autres. Un corpus parallèle et multi-genres, collecté et conçu pour répondre aux hypothèses de recherche, est utilisé. Afin d’élaborer des patrons de détection et exploiter le corpus, cette recherche utilise les outils CoreNLP développés à l’université de Stanford (USA) et met en lumière leurs limites lorsqu’ils sont confrontés à l’ellipse. Les résultats obtenus s’articulent autour du lien établi entre la détection et la traduction automatiques du phénomène elliptique, facteur déterminant dans la compréhension des erreurs de traduction générées lors de son traitement automatique.

This thesis is supervised by Mathieu Muratet, Amel Yessad and Vanda Luengo (thesis director). The goal of this work is to allow the automatic detection of peer interactions that could emerge from a multi-player learning game scenario before any use of it. The peer interactions contribute to the motivation and involvement of learners in their learning process. The work undertaken in this thesis propose models and analysis tools to allow game designers to obtain information on the peer interactions that could emerge from their game without requiring players’ traces. Thus, the designers could rely on that information to modify their scenarios to match with their needs towards peer interactions. In order to fulfill this goal, we brought three main contributions. The first contribution is an ontology thanks to which it becomes possible to model multi-player learning games scenarios with various granularity levels. The interactions are often abstractly defined; the second contribution aims to help their formalization thanks to low-level features. Interactions formalized in a such a way become automatically detectable. The third contribution is a set of algorithm dedicated to the analysis of the modeled scenario in order to detect the various interactions that could emerge from it. The ontology has been tested on various serious games scenarios. The two other contributions have been put to the test through an experimentation carried out on a game created in the scope of this thesis.; Cette thèse, encadrée par Mathieu Muratet et Amel Yessad, est dirigée par Vanda Luengo. L'objectif de ce travail est de permettre la détection automatique des interactions entre pairs pouvant émerger d'un scénario de jeux sérieux multi-joueurs en amont de toute utilisation de celui-ci. Les interactions entre pairs participent à la motivation et à l’engagement des apprenants dans leur processus d’apprentissage. Le travail engagé dans cette thèse propose des modèles et des outils d'analyse pour permettre aux concepteurs d'un jeu d'obtenir des informations sur les interactions entre pairs pouvant émerger au sein du jeu et ce sans requérir aux traces des joueurs. Les concepteurs pourraient alors s'appuyer sur ces informations pour modifier leur scénario afin qu'il corresponde au mieux à leurs attentes en terme d'interactions. Afin de satisfaire cet objectif nous avons apporté trois contributions principales. La première contribution est une ontologie grâce à laquelle il devient possible de modéliser des scénarios de jeux sérieux multi-joueurs avec différents niveaux de granularité. Les interactions ayant souvent des définitions abstraites, la deuxième contribution vise à aider leur formalisation à l'aide de propriétés de bas niveau. Les interactions ainsi formalisées deviennent détectables automatiquement. La troisième contribution est un ensemble d'algorithmes d’analyse du scénario modélisé pour détecter les différentes interactions pouvant émerger de celui-ci. L'ontologie a été testée sur différents scénarios de jeux sérieux. Les deux autres contributions sont mises à l’épreuve à travers une expérimentation menée sur un jeu créé dans le cadre de cette thèse.

The Mobile Mapping System technology has become common since the last few years in geomatic companies. Point clouds resulting from this technology bring a new way of treating the data and drawing topographic plans. Point clouds offer a comprehensive data of the environment. Thereby, the choice of the useful data for drawing the plans is made in post treatment. The purpose of this paper is to propose solutions for an automation of the drawing. For this purpose, this study is focused on two types of objects, poles and curbs. These objects represent the punctual and the linear elements drawn on plans. Methods using local and global descriptors along with segmentation algorithm are proposed to detect and vectorize elements in a robust and optimized way. An analysis of the accuracy and the efficiency of those methods is then explained.; La technologie de Mobile Mapping System (MMS) se démocratise depuis quelques années et s'installe petit à petit dans les entreprises de géomatique. Les nuages de points qui découlent de cette technologie renouvellent la manière de traiter la donnée et de réaliser des plans. Cesnuages de points proposent une donnée exhaustive de l'environnement et le choix de la donnée pour la réalisation de plan est réalisé en post-traitement. L'objectif de ce mémoire est de proposer des solutions et des méthodes de traitement pour automatiser un maximum la création de plans. Pour cela, cette étude est focalisée sur deux types d'objets que sont les poteaux et les bordures de trottoir afin de représenter les objets dessinés ponctuellement et linéairement sur un plan. Des méthodes utilisant des descripteurs locaux et globaux ainsi que des algorithmes de segmentation sont proposées pour détecter et vectoriser ces éléments de manière robuste et optimisée. Une analyse sur la précision et l'efficacité de ces méthodes est ensuite proposée.

L'article présente la plateforme Néoveille qui vise à détecter automatiquement, décrire linguistiquement et suivre l’évolution des innovations lexicales en corpus dynamique. Est détaillée l’architecture générale du système, puis ses modules : gestionnaire de corpus, détection automatique et validation des néologismes formels, description linguistique, outils de suivi des néologismes. La plateforme est accessible sous neoveille.org ; le code source sous https://github.com/ecartierlipn/neoveille2016., The article presents a web platform devoted to the automatic detection, the linguistic description and the tracking of the life-cycle of lexical innovations in monitor corpora. We detail the general architecture of the system and its main modules: corpora manager, formal neology automatic detection, linguistic description of neologisms, tools to track the life-cycle of lexical innovations. The platform is available at www.neoveille.org, the source code at https://github.com/ecartierlipn/neoveille2016.

Large-scale mapping of coastal oil spills and their monitoring over time is a major issue that can be adressed by using hyperspectral images and dedicated processing. Previous researches have shown that it is possible to map the polluted coastline caused by the explosion of the Deepwater Horizon (DwH) platform from AVIRIS images (AVIRIS: Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer). But the detection processes required either ground truth or laboratory spectra of hydrocarbons or were not fully automatic. In this paper we focused on an AVIRIS image which covers The Bay Jimmy, located south of New Orleans, and particularly impacted by oil pollution. Two automatic methods were developed to detect oiled coasts. In the first one, we have developed a new spectral index able to detect directly hydrocarbon and less sensitive to noise than indices proposed in previous works. The second one extracts endmembers via Orthogonal Subspace Projection, and then sorts the endmembers in terms of hydrocarbon indices scores, in descending order. Then, the detection map or the abundance map corresponding to the best endmember is used to map oiled areas. Both approaches give results consistent with those of studies previously conducted on the same image, and with maps built from field observations., La cartographie à grande échelle des marées noires côtières et leur suivi dans le temps est un problème majeur qui peut être résolu en utilisant des images hyperspectrales et un traitement dédié. Des recherches antérieures ont montré qu'il était possible de cartographier le littoral pollué par l'explosion de la plate-forme Deepwater Horizon (DwH) à partir d'images AVIRIS (AVIRIS : Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer). Mais les processus de détection nécessitaient soit l’utilisation de mesures in-situ, soit des spectres d'hydrocarbures en laboratoire, ou bien n'étaient pas entièrement automatiques.Dans cet article, nous nous sommes concentrés sur une image hyperspectrale AVIRIS qui couvre La Baie Jimmy, située au sud de la Nouvelle-Orléans, et particulièrement affectée par la pollution. Deux méthodes automatiques ont été mises au point pour détecter les côtes mazoutées. Dans la première, nous avons développé un nouvel indice spectral capable de détecter directement les hydrocarbures et moins sensible au bruit que les indices proposés dans les travaux précédents. La seconde utilise une méthode de démélange spectral, puis trie les pôles de mélange en termes d'indices d'hydrocarbure par ordre décroissant. Les cartes de détection ou d'abondance correspondant au meilleur pôle de mélange sont alors utilisées pour cartographier les zones mazoutées. Les deux approches donnent des résultats cohérents avec ceux d'études réalisées précédemment sur la même image et avec des cartes établies à partir d'observations sur le terrain.

This thesis is part of the data mining applied to ancient handwritten music scores and aims at a search for frequent melodic or rhythmic motifs defined as repetitive note sequences with characteristic properties. There are a large number of possible variations of motifs: transpositions, inversions and so-called "mirror" motifs. These motifs allow musicologists to have a level of in-depth analysis on the works of a composer or a musical style. In a context of exploring large corpora where scores are just digitized and not transcribed, an automated search for motifs that verify targeted constraints becomes an essential tool for their study. To achieve the objective of detecting frequent motifs without prior knowledge, we started from images of digitized scores. After pre-processing steps on the image, we exploited and adapted a model for detecting and recognizing musical primitives (note-heads, stems...) from the family of Region-Proposal CNN (RPN) convolution neural networks. We then developed a primitive encoding method to generate a sequence of notes without the complex task of transcribing the entire manuscript work. This sequence was then analyzed using the CSMA (Constraint String Mining Algorithm) approach designed to detect the frequent motifs present in one or more sequences, taking into account constraints on their frequency and length, as well as the size and number of gaps allowed within the motifs. The gap was then studied to avoid recognition errors produced by the RPN network, thus avoiding the implementation of a post-correction system for transcription errors. The work was finally validated by the study of musical motifs for composers identification and classification., Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la fouille de données appliquées aux partitions musicales manuscrites anciennes et vise une recherche de motifs mélodiques ou rythmiques fréquents définis comme des séquences de notes répétitives aux propriétés caractéristiques. On rencontre un grand nombre de déclinaisons possibles de motifs : les transpositions, les inversions et les motifs dits « miroirs ». Ces motifs permettent aux musicologues d'avoir un niveau d'analyse approfondi sur les œuvres d'un compositeur ou d'un style musical. Dans un contexte d'exploration de corpus de grande taille où les partitions sont juste numérisées et non transcrites, une recherche automatisée de motifs vérifiant des contraintes ciblées devient un outil indispensable à leur étude. Pour la réalisation de l'objectif de détection de motifs fréquents sans connaissance a priori, nous sommes partis d'images de partitions numérisées. Après des étapes de prétraitements sur l'image, nous avons exploité et adapté un modèle de détection et de reconnaissance de primitives musicales (tête de notes, hampes...) de la famille de réseaux de neurones à convolutions de type Region-Proposal CNN (RPN). Nous avons ensuite développé une méthode d'encodage de primitives pour générer une séquence de notes en évitant la tâche complexe de transcription complète de l'œuvre manuscrite. Cette séquence a ensuite été analysée à travers l'approche CSMA (Contraint String Mining Algorithm) que nous avons conçue pour détecter les motifs fréquents présents dans une ou plusieurs séquences avec une prise en compte de contraintes sur leur fréquence et leur taille, ainsi que la taille et le nombre de sauts autorisés (gaps) à l'intérieur des motifs. La prise en compte du gap a ensuite été étudiée pour contourner les erreurs de reconnaissance produites par le réseau RPN évitant ainsi la mise en place d'un système de post-correction des erreurs de transcription des partitions. Le travail a été finalement validé par l'étude des motifs musicaux pour des applications d'identification et de classification de compositeurs.

The road network is subject to degradations due to traffic and weather conditions. The detection of surface defects within pavement images is used to evaluate the road network and to schedule the necessary maintenance operations. The goal of this thesis is to develop unsupervised processing techniques for the analysis of 2D and 3D pavement images, which originate from imaging systems operating in the field of road engineering. We focus on the detection of road marking damage and the detection of cracks on the pavement. In the context of road marking, our objective is to realize an algorithm for detecting, recognizing, geo-locating and monitoring the wearing conditions of road marking using a panoramic imaging system. The performed image processing uses a color segmentation method to facilitate the extraction phase of the road marking zones. Then, an inverse perspective technique is applied to ease the identification of detected objects.The wearing conditions of road marking is established from the variations in the geometric (length, width, etc.) and colorimetric (white color level) characteristics of the objects identified in the image.In the context of road crack detection, our aspiration is the automatic segmentation of cracks within pavement images, assuming that they represent fine and dark features in the image. Among the many existing methods, our chosen approaches follow a classical scheme composed of three main phases, namely, a pre-processing phase to reduce the amount of information to be processed in the image, a processing phase to extract the points having a high likelihood of belonging to a crack on the road and a post-processing phase to estimate the severity and the damage level of the pavement. The performances of our proposed algorithms are evaluated on 2D and 3D real images, coming from 3 types of existing imaging devices for road engineering (VIAPIX®, LCMS and Aigle-RN).; Le réseau routier subit des dégradations sous l’effet du trafic et des conditions climatiques. Le relevé dans les images de différents types de défauts de surface permet d’évaluer l’état du réseau et de programmer des opérations de maintenance nécessaires. Le but de cette thèse est ainsi de développer des méthodes non-supervisées dédiées à l'analyse des images 2D et 3D. Nous nous focalisons sur la détection de dégradations du marquage routier et la détection des fissures sur la chaussée. Dans le cadre de la signalisation horizontale, notre objectif est de réaliser un algorithme capable de détecter, reconnaitre, géolocaliser et quantifier l’état du marquage routier à l’aide d’un système d’imagerie panoramique. Le traitement d’images effectué utilise une méthode de segmentation couleur pour faciliter la phase d’extraction des zones de marquages routiers. Ensuite, une technique de perspective inverse est appliquée pour faciliter l’identification des objets détectés. L’état du marquage est établi à partir des variations des caractéristiques géométriques (longueur, largeur, etc.) et colorimétriques (niveau de couleur blanche) des objets identifiés dans l’image. Dans le cadre de la détection des fissures, notre aspiration consiste à extraire automatiquement les fissures en surface de chaussée, en supposant que celles-ci sont des structures fines et sombres dans l’image. Parmi les nombreuses méthodes existantes, nos approches retenues suivent un schéma classique composé de trois phases principales, à savoir une phase de pré-traitement pour réduire la quantité d’information à traiter, une phase de traitement pour extraire les points ayant une forte vraisemblance d’appartenir à une fissure et une phase de post-traitement pour estimer la gravité du matériel. Les performances de nos algorithmes sont évaluées sur des images réelles 2D et 3D issues de 3 capteurs différents (VIAPIX®, LCMS et Aigle-RN).

Tail biting and aggression in finishing pigs are injurious behaviors affecting health and welfare of pigs as well as productivity of the farms. In the PIGWATCH European project (ERANET Anihwa), INRA and CEA are working on development of an automated technique, based on the use of sensors and machine learning algorithms, to detect injurious behaviors or abnormal patterns of activity. A wireless ear tag was developed, including a triaxial accelerometer and an Android application for data recording, processing and alert sending to the farmer on his smartphone when injurious behaviors are detected. Pigs were housed in groups of 8 on solid floor covered daily with fresh straw. Twelve pigs, i.e. 4 per group, were fitted with these ear tags. Their activity was recorded with the sensors during a period of two months. Their behavior was analyzed using video records on selected days. They were subjected to straw deprivation followed by food restriction in order to stimulate injurious behaviors or changes in the behavioral pattern of activity. In a first step, 24 hours of video records were analyzed and synchronized with signals from sensors for each pig. Relevant mathematical features were extracted from signals to predict various pig’s behaviors and notably, discriminate injurious behaviors from normal activity. These features were used in machine learning algorithms to build a model, able to automatically predict pig’s behaviors and detect injurious ones. Regarding “marked” fights (> 3 aggressive acts within 10 s), the model has a sensitivity of 42% and a specificity of 62%. This model has been implemented in an Android App and will be assessed in farms in Germany, notably in terms of true and false alerts. We will get the feedback from farmers on the usefulness and how to improve the system ergonomic. As a third step, the whole database collected at INRA is currently processed with this model to predict other pig’s behaviors (e.g. resting, feeding) and assess individual and nycthemeral variations.

Since the early 80s, technological advances of seabed imagery and exploration of continental margins allowed to discover and study numerous seabed features recording fluid circulation within the sediment column.In this study of mud volcanoes, we propose an innovative method of analysis combining an automated statistical approach including detection and analysis of morphometric parameters together with a classical geological study. We used broad homogenous academic and industrial marine geophysical and geological dataset, at the scale of Eastern Mediterranean sea.The analysis of these parameters shows that the mechanism of formation of the mud volcanoes is directly related to a local or regional constrain that may have a tectonic or gravitational origin.Various geological parameters conditioning the size and shape of mud volcanoes have been studied and lead to propose an original model for the formation of mud volcanoes. The design of this model, which is intended to be generic, makes it possible to group the constituent parameters of a mud volcano system in three spatial stages, from the source layer to the superficial expression.; Depuis le début des années 80, les progrès technologiques de l'imagerie des fonds marins et l'exploration des marges continentales ont permis de découvrir et d'étudier de nombreuses morphologies du fond marin témoignant de la circulation des fluides dans la colonne sédimentaire et de leur expulsion. Dans cette étude des volcans de boue, nous proposons une méthode d'analyse innovante combinant une approche statistique automatisée incluant la détection et l'analyse de paramètres morphométriques avec une étude géologique classique. Nous avons utilisé un vaste jeu de données de géophysiques marines et géologiques, d’origines académiques et industrielles, à l’échelle du bassin oriental de la mer Méditerranée.Il ressort de cette analyse que le mécanisme de formation des volcans de boue est directement lié à une contrainte locale ou régionale pouvant avoir une origine tectonique ou gravitaire.Différents paramètres géologiques conditionnant les dimensions et formes des volcans de boue ont été étudiés permettant de proposer un modèle original de leur formation. La conception de ce modèle, qui se veut générique, permet de regrouper les paramètres constitutifs d’un système de volcan de boue en trois étapes spatiales, depuis la couche source jusqu’à l’expression superficielle.

The road network is subject to degradations due to traffic and weather conditions. The detection of surface defects within pavement images is used to evaluate the road network and to schedule the necessary maintenance operations. The goal of this thesis is to develop unsupervised processing techniques for the analysis of 2D and 3D pavement images, which originate from imaging systems operating in the field of road engineering. We focus on the detection of road marking damage and the detection of cracks on the pavement. In the context of road marking, our objective is to realize an algorithm for detecting, recognizing, geo-locating and monitoring the wearing conditions of road marking using a panoramic imaging system. The performed image processing uses a color segmentation method to facilitate the extraction phase of the road marking zones. Then, an inverse perspective technique is applied to ease the identification of detected objects.The wearing conditions of road marking is established from the variations in the geometric (length, width, etc.) and colorimetric (white color level) characteristics of the objects identified in the image.In the context of road crack detection, our aspiration is the automatic segmentation of cracks within pavement images, assuming that they represent fine and dark features in the image. Among the many existing methods, our chosen approaches follow a classical scheme composed of three main phases, namely, a pre-processing phase to reduce the amount of information to be processed in the image, a processing phase to extract the points having a high likelihood of belonging to a crack on the road and a post-processing phase to estimate the severity and the damage level of the pavement. The performances of our proposed algorithms are evaluated on 2D and 3D real images, coming from 3 types of existing imaging devices for road engineering (VIAPIX®, LCMS and Aigle-RN)., Le réseau routier subit des dégradations sous l’effet du trafic et des conditions climatiques. Le relevé dans les images de différents types de défauts de surface permet d’évaluer l’état du réseau et de programmer des opérations de maintenance nécessaires. Le but de cette thèse est ainsi de développer des méthodes non-supervisées dédiées à l'analyse des images 2D et 3D. Nous nous focalisons sur la détection de dégradations du marquage routier et la détection des fissures sur la chaussée. Dans le cadre de la signalisation horizontale, notre objectif est de réaliser un algorithme capable de détecter, reconnaitre, géolocaliser et quantifier l’état du marquage routier à l’aide d’un système d’imagerie panoramique. Le traitement d’images effectué utilise une méthode de segmentation couleur pour faciliter la phase d’extraction des zones de marquages routiers. Ensuite, une technique de perspective inverse est appliquée pour faciliter l’identification des objets détectés. L’état du marquage est établi à partir des variations des caractéristiques géométriques (longueur, largeur, etc.) et colorimétriques (niveau de couleur blanche) des objets identifiés dans l’image. Dans le cadre de la détection des fissures, notre aspiration consiste à extraire automatiquement les fissures en surface de chaussée, en supposant que celles-ci sont des structures fines et sombres dans l’image. Parmi les nombreuses méthodes existantes, nos approches retenues suivent un schéma classique composé de trois phases principales, à savoir une phase de pré-traitement pour réduire la quantité d’information à traiter, une phase de traitement pour extraire les points ayant une forte vraisemblance d’appartenir à une fissure et une phase de post-traitement pour estimer la gravité du matériel. Les performances de nos algorithmes sont évaluées sur des images réelles 2D et 3D issues de 3 capteurs différents (VIAPIX®, LCMS et Aigle-RN).

International audience; Automatic Detection, Linguistic Description and Life-cycle of Neologisms in Corpus : French Contemporary Tendencies from the Neoveille Platform. This article describes a research project, Néoveille, that began in 2015, whose goal is to setup a web platform to automatically detect, linguistically analyse and follow the life-cycle of neologisms in contemporary monitor corpora, in seven languages. Here, we focus on the results obtained for the French language.We frst introduce severaltheoretical hypotheses to defne the concept of lexical innovation. We then present the web platform and its components. Finally, we detail the current results and trends for the French language, from the automatic detection, the manual validation and linguistic description of more than 20.000 neologisms in about 250 web newspapers since 2015.; L'objet du présent article est de faire un point d'étape sur unprojet de recherche, Néoveille, commencé en 2015 et visantà confectionner une plateforme pour détecter automatiquement, décrire linguistiquement et suivre le cycle de vie des néologismes en corpus dynamique contemporain, en sept langues. Nous nous concentrons ici sur les résultats obtenus sur le français. Nous introduisons tout d'abord quelques jalons théoriques permettant de situer le phénomène néologique. Ensuite, nous présentons la plateforme web qui a été construiteet qui offre aux linguistes un outil pour la détection automatique, l'analyse linguistique et de le suivi des néologismes sur corpus dynamique. Enfn, une dernière partie fait un point sur les tendances néologiques du français contemporain, suite à la collecte automatique, à la validation manuelle et à la description linguistique des innovations lexicales détectées depuis 2015 dans près de 250 sources de presse.

La France est dotée d’une multitude d’autorités administratives indépendantes (AAI) tendant à garantir les Libertés et à réguler les acteurs économiques. C’est en novembre 1977, à l’occasion de la discussion du projet de loi Informatique et Libertés qu’un amendement de la commission des Lois du Sénat est venu instaurer la notion d’autorité administrative indépendante (la CNIL, plus précisément). Définies comme étant des autorités, dont le statut s’efforce d’assurer l’indépendance vis-à-vis de...

« Notre société privilégie l’interface, terme informatique qui insiste sur la performance opératoire, la fonctionnalité immédiate. Immédiate au plein sens du terme, donc excluant les médiations et les reculs, qui sont le propre de la vie démocratique. » Jean Chesneaux, 1996, Habiter le temps, Paris, Fayard, p. 17.« Les paranoïaques ont toujours raison. La Loi de Murphy est faite pour eux, le monde, et même ce qui le détruit, sont fait pour eux : si le pire est possible, alors il a toutes les ...

Le postulat est simple : la vidéosurveillance peut être considérée aujourd’hui comme un outil acceptable dans les dispositifs civils et pénaux d’une grande majorité de démocraties. Il n’est point besoin de refaire l’histoire du déploiement de ces dispositifs, mais plutôt de remarquer le glissement sémantique opéré vers la « vidéo protection », terminologie désormais employée et consacrée par le Ministère de l’Intérieur depuis le second trimestre 2009. Les systèmes de surveillance basés sur la...

Le mot « cybersurveillance » est issu de la contraction des mots cyberespace et surveillance. Cyber, du grec « kuber », signifie « pilote », a évolué vers le mot cybernétique, « nétique » du grec « netos » qui signifie « commandant », la cybernétique étant une science du contrôle des systèmes vivants ou non vivants, imbriqués et en interaction. Le mot cyberespace se caractérise aujourd’hui par un environnement immatériel dans lequel circulent et se transmettent des informations, et qui s’affr...

« Mon commandant, demanda-t-il, d’une voix calme en apparence, est-ce que je puis jeter un coup d’œil au nord, voir ce qu’il y a par-delà ces murs ?— Par-delà ces murs ? Je ne savais pas que vous vous intéressiez aux panoramas, répondit le commandant. »D. Buzzati, Le désert des Tartares Introduction Le territoire peut se définir comme espace physique. Il peut être décrit comme simple superficie spatiale, une carte présentant les frontières d’un pays, illustrant les ressources naturelles en pr...

The importance of intelligent tools that extract in real-time abnormal (suspect) behaviors of video surveillance data increased these last years, with the need of the security team to access informative data for security purpose. This is much more important with the explosion of the video surveillance systems in various environments such as airports, malls and subway stations. The objective is to develop a system that detects in real-time abnormal events from video-surveillance data in order ...

« Où passent les rebelles ? Réponse : dans des catégories » Pierre Legendre, L’amour du censeur. Essai sur l’ordre dogmatique, Paris, Seuil, 1974, p. 165 « La grande famille indéfinie et confuse des ‘anormaux’ dont la peur hantera la fin du XIXe siècle, ne marque pas simplement une phase d’incertitude ou un épisode un peu malheureux dans l’histoire de la psychopathologie ; elle a été formée en corrélation avec tout un ensemble d’institutions de contrôle, toute une série de mécanismes de surve...

La surveillance n’est pas une notion récente. En France, la surveillance était gérée par le Ministère de la Défense et visait à assurer la sécurité du territoire. Cette surveillance était alors acceptable puisqu’elle rentrait dans les objectifs même des prérogatives de l’État. Le glissement de la surveillance entendue en terme territorial à la surveillance des individus sur un territoire présente le même objectif : la sécurité. En effet, au cours de ces dernières années, les sociétés démocrat...

« La notion de gouvernement se simplifie : le nombre seul fait la loi et le droit. Toute la politique se réduit à une question d’arithmétique. » Tocqueville A. de, Considérations sur la révolution (in œuvres, Paris Gallimard, 2004, t. III, p. 492)« Autrefois, devant un “mystère de la nature”, on réfléchissait. Aujourd’hui, on traduit ses interrogations en systèmes logiques propres à être digérés par la machine. Mais celle-ci est très sélective. Ce qui masque l’appauvrissement, c’est la quanti...

Le droit, en ce qu’il réalise un encadrement normatif des conduites, participe à la fixation de la ligne séparative entre comportements normaux et anormaux. La norme juridique, qui formule interdits et prescriptions, dessine les contours des conduites stigmatisées par le droit comme déviantes. Le propre du droit serait d’ailleurs, selon le Doyen Carbonnier, de se saisir de l’anormal. Pour mesurer la portée de la relation qui s’établit entre norme juridique et déviance, il est nécessaire de se...

Au cours de l’année 2010, la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) a fêté son trente-deuxième anniversaire. Autorité administrative indépendante, elle est chargée de veiller aux libertés des citoyens telles que le droit au respect de la vie privée. Dans l’optique d’une présentation brève, la CNIL est composée de dix sept membres dont douze sont élus par le corps législatif ou juridictionnel. Accompagnée de différents collaborateurs choisis par le Président de la CNIL, ...

The Antarctic blue whale, Balaenoptera musculus intermedia, is currently critically endangered since the commercial whaling in the 20th century. The population recovery of this species, as well as its ecology, are still poorly known. Due to the ineffectiveness of visual observations, passive acoustics is a preferred method to monitor this highly vocal species. This dissertation presents an analysis of 7 years of passive acoustic monitoring in the southern Indian Ocean, known as a particularly important area of habitat and migration for the Antarctic blue whale. Deployed since 2010 over an area of about 9,000,000 km2, the OHASISBIO hydrophone network provides a multi-site and multi-year acoustic database. An algorithm for the automated detection of Antarctic blue whale calls, first tested and validated, has been applied to characterize the seasonal and geographic patterns of the species presence in the study area. The systematic analysis of these vocalizations also allowed to characterize intra- and inter-annual variations of their frequency, with a long-term decline and seasonal variations. A preliminary analysis of other vocal signatures recorded by the network, from 3 populations of pygmy blue whales and fin whales, highlighted similar variations of their frequencies and outlined their geographic and seasonal patterns of presence in the area. Finally, two previously undescribed vocalizations, with characteristics close to that of blue whale calls, were identified and characterized., La baleine bleue Antarctique, Balaenoptera musculus intermedia, est en danger critique d’extinction depuis la chasse baleinière intensive du 20e siècle. L’état de ses populations et leur écologie restent encore mal connus. En raison de l’inefficacité des observations visuelles, la surveillance par acoustique passive est privilégiée pour étudier cette espèce vocalement très active. Cette thèse porte sur l’analyse de 7 ans de surveillance acoustique passive dans l’océan Indien austral, région d’habitat et de migration particulièrement importante pour la baleine bleue Antarctique. Déployé depuis 2010 sur une aire de près de 9 000 000 km2, le réseau d’hydrophones OHASISBIO fournit une base de données acoustiques multi-site et pluri-annuelle. L’application d’un algorithme de détection automatique des vocalisations de baleines bleues Antarctique, préalablement testé et validé, a permis d’établir les patrons géographiques et saisonniers de présence de l’espèce au sein du réseau. L’analyse systématique de ces vocalisations a également permis de caractériser des variations intra- et inter-annuelles de leur fréquence, affectée par une décroissance long-terme et des modulations saisonnières. L’analyse préliminaire de signatures vocales d’autres espèces présentes dans le réseau - rorquals communs et trois populations de baleines bleues pygmées – a révélé des variations de fréquence similaires de leur vocalisation et permis d’esquisser leurs patrons géographiques et saisonniers. Enfin, deux vocalisations, jusqu’alors non décrites, aux caractéristiques semblables à celles de baleines bleues, ont été identifiées et caractérisées.

Prix de la meilleure communication section endoscopie; International audience; La vidéocapsule endoscopique (VCE) a révolutionné les modalités d'exploration de l’intestin grêle. La préparation à la VCE consiste en un régime liquide et une purge orale variant entre 1 à 4 litres de poly-éthylène-glycol (PEG) la veille de l’ingestion de la capsule. La totalité de la muqueuse intestinale est visualisée dans plus de 80% des cas. Cependant, au cours de la réalisation d’une VCE, plusieurs facteurs, notamment l’air, la présence de bile et de bulles, un temps de transit trop long et la présence de résidus alimentaires dans l’intestin grêle, influencent la qualité de la visualisation de la muqueuse, le délai d’arrivée au caecum, et donc potentiellement le rendement diagnostique. Plusieurs études ont évalué l'intérêt de l'administration orale d'un agent anti-bulles, le siméthicone, lors de la préparation qui semble améliorer la visualisation de la muqueuse de l’intestin grêle en réduisant la présence de bulles intra luminales couverte de bulles. L’objectif principal de notre étude était de développer et valider un algorithme semi-quantitatif électronique automatisé évaluant l’abondance des bulles couvrant la surface d'images fixes de VCE du grêle .

National audience

International audience; How to measure the impact of a scientific paper? What can be inferred from these measures? Is it possible to falsify them and are they actually falsified? Meaning-less scientific papers can be randomly generated. Such generators exists for different fields: computer science, mathematics or philosophy. Meaningless computer generated scientific texts can be used in se- veral ways. For example, they have allowed Ike Antkare to become one of the most highly cited scientists of the world. Such fake publications are also appearing in real scientific conferences and published by some well known publishers (IEEE, Springer) and, as a result, they appear in bibliographic services (Scopus, ISI-Web of Knowledge, Google Scholar,...). For the time being, these generated texts are quite easy to spot by an automatic way, using intertextual distance combined with automatic clustering. Such methods are now used by the main players of the scientific diffusion (ArXiv, Springer, Hindawi...).; Comment mesurer l’importance et l’impact des communications scientifiques ? Que peut-on déduire de ces mesures ? Sont-elles falsifiables et falsifiées ? Des générateurs aléatoires d’articles scientifiques existent en informatique, en physique, en mathématiques ou encore en philosophie. Ces articles, dépourvus de sens, peuvent être utilisés de différentes manières. Ils ont permis à Ike Antkare de devenir l’un des scientifiques les plus cités au monde, du moins d’après Google Scholar. De tels articles apparaissent aussi dans des conférences réelles pu- bliées par de grandes maisons d’édition (IEEE, Springer...). Ces publications, sans aucun sens, ont été comptabilisées par les services de bibliométrie les plus réputés (Scopus, ISI-Web of Knowledge). L’existence de ces documents peut être l’occasion de s’interroger, d’une part sur les habitudes et les processus de validation des documents scientifiques mais aussi sur les modes d’évaluation de la recherche. Ces textes générés automatiquement sont faciles à identifier de manière automatique et des processus de vérification sont mis en œuvre par les principaux ac- teurs du paysage de la diffusion scientifique (ArXiv, Springer, Hindawi...).

A new statistical approach for on-line change detection in uncertain dynamic system is proposed. In change detection problem, the distribution of a sequence of observations can change at some unknown instant. The goal is to detect this change, for example a parameter change, as quickly as possible with a minimal risk of false detection. In this paper, the observations come from an uncertain system modeled by an autoregressive model containing an unknown functional component. The popular Page’s CUSUM rule is not applicable anymore since it requires the full knowledge of the model. A new detection CUSUM-like scheme is proposed, which is based on the nonparametric estimation of the unknown component from a learning sample. Moreover, the estimation procedure can be updated on-line which ensures a better detection, especially at the beginning of the monitoring procedure. Simulation trials were performed on a model describing a water treatment process and show the interest of this new procedure with respect to the classic CUSUM rule.

Monitoring de la mise à la reproduction et du vêlage chez les bovins

Coronary heart diseases are the group of disorders that affect the coronary artery vessels. They are the world's leading cause of mortality. Therefore, early detection of these diseases using less invasive techniques provides better therapeutic outcome, as well as reduces costs and risks, compared to an interventionist approach. Recent studies showed that X-ray computed tomography (CT) may be used as an alternative to accurately locate and grade heart lesions in a non invasive way. However, analysis of cardiac CT exam for coronaries lesions inspection remains a tedious and time consuming task, as it is based on the manual analysis of the vessel cross sections. High accuracy is required, and thus only highly experienced clinicians are able to analyze and interpret the data for diagnosis. Computerized tools are critical to reduce processing time and ensure quality of diagnostics. The goal of this thesis is to provide automated coronaries analysis tools to help in non-invasive CT angiography examination. Such tools allow pathologists to efficiently diagnose and evaluate risks associated with CVDs, and to raise the quality of the assessment from a purely qualitative level to a quantitative level. The first objective of our work is to design, analyze and validate a set of automated algorithms for coronary arteries analysis with the final purpose of automated stenoses detection and quantification. We propose different algorithms covering different processing steps towards a fully automated analysis of the coronary arteries. Our contribution covers the three major blocks of the whole processing chain and deals with different image processing fields. First, we present an algorithm dedicated to heart volume extraction. The approach extracts the heart as one single object that can be used as an input masque for automated coronary arteries segmentation. This work eliminates the tedious and time consuming step of manual removing obscuring structures around the heart (lungs, ribs, sternum, liver...) and quickly provides a clear and well defined view of the coronaries. This approach uses a geometric model of the heart that is fitted and adapted to the image data. Quantitative and qualitative analysis of results obtained on a 114 exam database shows the efficiency and the accuracy of this approach. Second, we were interested to the problem of coronary arteries enhancement and segmentation. In this context, we first designed a novel approach for coronaries enhancement that combines robust path openings and component tree filtering. The approach showed promising results on a set of 11 CT exam compared to a Hessian based approach. For a robust stenoses detection and quantification, a precise and accurate lumen segmentation is crucial. Therefore, we have dedicated a part of our work to the improvement of lumen segmentation step based on vessel statistics. Validation on the Rotterdam Coronary Challenge showed that this approach provides state of the art performances. Finally, the major core of this thesis is dedicated to the issue of stenosis detection and quantification. Two different approaches are designed and evaluated using the Rotterdam online evaluation framework. The first approach get uses of the lumen segmentation with some geometric and intensity features to extract the coronary stenosis. The second is using a learning based approach for stenosis detection and stenosis. The second approach outperforms some of the state of the art works with reference to some metrics. This thesis results in a prototype for automated coronary arteries analysis and stenosis detection and quantification that meets the level of required performances for a clinical use. The prototype was qualitatively and quantitatively validated on different sets of cardiac CT exams, Les maladies coronariennes constituent l'ensemble des troubles affectant les artères coronaires. Elles sont la première cause mondiale de mortalité. Par conséquent, la détection précoce de ces maladies en utilisant des techniques peu invasives fournit un meilleur résultat thérapeutique, et permet de réduire les coûts et les risques liés à une approche interventionniste. Des études récentes ont montré que la tomodensitométrie peut être utilisée comme une alternative non invasive et fiable pour localiser et quantifier ces lésions. Cependant, l'analyse de ces examens, basée sur l'inspection des sections du vaisseau, reste une tâche longue et fastidieuse. Une haute précision est nécessaire, et donc seulement les cliniciens hautement expérimentés sont en mesure d'analyser et d'interpréter de telles données pour établir un diagnostic. Les outils informatiques sont essentiels pour réduire les temps de traitement et assurer la qualité du diagnostic. L'objectif de cette thèse est de fournir des outils automatisés de traitement d'angiographie CT, pour la visualisation et l'analyse des artères coronaires d'une manière non invasive. Ces outils permettent aux pathologistes de diagnostiquer et évaluer efficacement les risques associés aux maladies cardio-vasculaires tout en améliorant la qualité de l'évaluation d'un niveau purement qualitatif à un niveau quantitatif. Le premier objectif de ce travail est de concevoir, analyser et valider un ensemble d'algorithmes automatisés utiles pour la détection et la quantification de sténoses des artères coronaires. Nous proposons un nombre de techniques couvrant les différentes étapes de la chaîne de traitement vers une analyse entièrement automatisée des artères coronaires. Premièrement, nous présentons un algorithme dédié à l'extraction du cœur. L'approche extrait le cœur comme un seul objet, qui peut être utilisé comme un masque d'entrée pour l'extraction automatisée des coronaires. Ce travail élimine l'étape longue et fastidieuse de la segmentation manuelle du cœur et offre rapidement une vue claire des coronaires. Cette approche utilise un modèle géométrique du cœur ajusté aux données de l'image. La validation de l'approche sur un ensemble de 133 examens montre l'efficacité et la précision de cette approche. Deuxièmement, nous nous sommes intéressés au problème de la segmentation des coronaires. Dans ce contexte, nous avons conçu une nouvelle approche pour l'extraction de ces vaisseaux, qui combine ouvertures par chemin robustes et filtrage sur l'arbre des composantes connexes. L'approche a montré des résultats prometteurs sur un ensemble de 11 examens CT. Pour une détection et quantification robuste de la sténose, une segmentation précise de la lumière du vaisseau est cruciale. Par conséquent, nous avons consacré une partie de notre travail à l'amélioration de l'étape de segmentation de la lumière, basée sur des statistiques propres au vaisseau. La validation avec l'outil d'évaluation en ligne du challenge de Rotterdam sur la segmentation des coronaires, a montré que cette approche présente les mêmes performances que les techniques de l'état de l'art. Enfin, le cœur de cette thèse est consacré à la problématique de la détection et la quantification des sténoses. Deux approches sont conçues et évaluées en utilisant l'outil d'évaluation en ligne de l'équipe de Rotterdam. La première approche se base sur l'utilisation de la segmentation de la lumière avec des caractéristiques géométriques et d'intensité pour extraire les sténoses coronaires. La seconde utilise une approche basée sur l'apprentissage. Durant cette thèse, un prototype pour l'analyse automatisée des artères coronaires et la détection et quantification des sténoses a été développé. L'évaluation qualitative et quantitative sur différents bases d'examens cardiaques montre qu'il atteint le niveau de performances requis pour une utilisation clinique

This Ph.D. dissertation processes and analyzes signals from the neonatal intensive care units (NICUs) for the study of maturity, systemic infection (sepsis) and the influence of immunization in the premature newborn. A special attention is payed to the electroencephalography and the breathing signal. The former is often contaminated by several sources of noise, thus methods based on the signals decomposition and optimal noise cancellation, adapted to the characteristics of the immature EEG, were proposed and evaluated objectively on real and simulated signals. By means of the EEG and delta burst analysis, detected automatically by a proposed classifier, infant's maturation and the effects of vaccination are studied. Concerning the second signal, breathing, non-linear and fractal methods are adapted to evaluate maturity and sepsis. A robustness study of estimation methods is also conducted, showing that the Hurst exponent, estimated on respiratory variability signals, is a good detector of infection.; Ce mémoire de thèse porte sur le traitement et l'analyse des signaux issus des unités de soins intensifs néonatales (USIN) pour l'étude de la maturité, de l'infection généralisée et de l'influence de l'immunisation chez le nouveau-né prématuré. Une attention particulière est portée sur l'électroencéphalographie et le signal de respiration. Pour le premier, ce signal est souvent bruité en USIN et des méthodes de décomposition du signal et d'annulation optimale du bruit, adaptées aux particularités des EEG immatures, ont été proposées et évaluées objectivement sur signaux réels et simulés. L'analyse de l'EEG et des bouffées delta, repérées automatiquement par un classificateur proposé, ont permis d'étudier la maturation et les effets de la vaccination. Pour la seconde modalité, la respiration, des méthodes non-linéaires et fractales sont retenues et adaptées pour évaluer la maturité et l'infection généralisée. Une étude de robustesse des méthodes d'estimation est menée et on montre que l'exposant de Hurst, estimé sur des signaux de variabilité respiratoire, est un bon détecteur de l'infection.

In general, computer software vulnerabilities are defined as special cases where an unexpected behavior of the system leads to the degradation of security properties or the violation of security policies. These vulnerabilities can be exploited by malicious users or systems impacting the security and/or operation of the attacked system. Since the literature on vulnerabilities is not always available to developers and the used tools do not allow detecting and avoiding them; the software industry continues to be affected by security breaches. Therefore, the detection of vulnerabilities in software has become a major concern and research area. Our research was done under the scope of the SHIELDS European project and focuses specifically on modeling techniques and formal detection of vulnerabilities. In this area, existing approaches are limited and do not always rely on a precise formal modeling of the vulnerabilities they target. Additionally detection tools produce a significant number of false positives/negatives. Note also that it is quite difficult for a developer to know what vulnerabilities are detected by each tool because they are not well documented. Under this context the contributions made in this thesis are: Definition of a formalism called template. Definition of a formal language, called Vulnerability Detection Condition (VDC), which can accurately model the occurrence of a vulnerability. Also a method to generate VDCs from templates has been defined. Defining a second approach for detecting vulnerabilities which combines model checking and fault injection techniques. Experiments on both approaches, De manière générale, en informatique, les vulnérabilités logicielles sont définies comme des cas particuliers de fonctionnements non attendus du système menant à la dégradation des propriétés de sécurité ou à la violation de la politique de sécurité. Ces vulnérabilités peuvent être exploitées par des utilisateurs malveillants comme brèches de sécurité. Comme la documentation sur les vulnérabilités n'est pas toujours disponible pour les développeurs et que les outils qu'ils utilisent ne leur permettent pas de les détecter et les éviter, l'industrie du logiciel continue à être paralysée par des failles de sécurité. Nos travaux de recherche s'inscrivent dans le cadre du projet Européen SHIELDS et portent sur les techniques de modélisation et de détection formelles de vulnérabilités. Dans ce domaine, les approches existantes sont peu nombreuses et ne se basent pas toujours sur une modélisation formelle précise des vulnérabilités qu'elles traitent. De plus, les outils de détection sous-jacents produisent un nombre conséquent de faux positifs/négatifs. Notons également qu'il est assez difficile pour un développeur de savoir quelles vulnérabilités sont détectées par chaque outil vu que ces derniers sont très peu documentés. En résumé, les contributions réalisées dans le cadre de cette thèse sont les suivantes: Définition d'un formalisme tabulaire de description de vulnérabilités appelé template. Définition d'un langage formel, appelé Condition de Détection de Vulnérabilité (VDC). Une approche de génération de VDCs à partir des templates. Définition d'une approche de détection de vulnérabilités combinant le model checking et l'injection de fautes. Évaluation des deux approches

This Ph.D. dissertation processes and analyzes signals from the neonatal intensive care units (NICUs) for the study of maturity, systemic infection (sepsis) and the influence of immunization in the premature newborn. A special attention is payed to the electroencephalography and the breathing signal. The former is often contaminated by several sources of noise, thus methods based on the signals decomposition and optimal noise cancellation, adapted to the characteristics of the immature EEG, were proposed and evaluated objectively on real and simulated signals. By means of the EEG and delta burst analysis, detected automatically by a proposed classifier, infant's maturation and the effects of vaccination are studied. Concerning the second signal, breathing, non-linear and fractal methods are adapted to evaluate maturity and sepsis. A robustness study of estimation methods is also conducted, showing that the Hurst exponent, estimated on respiratory variability signals, is a good detector of infection., Ce mémoire de thèse porte sur le traitement et l'analyse des signaux issus des unités de soins intensifs néonatales (USIN) pour l'étude de la maturité, de l'infection généralisée et de l'influence de l'immunisation chez le nouveau-né prématuré. Une attention particulière est portée sur l'électroencéphalographie et le signal de respiration. Pour le premier, ce signal est souvent bruité en USIN et des méthodes de décomposition du signal et d'annulation optimale du bruit, adaptées aux particularités des EEG immatures, ont été proposées et évaluées objectivement sur signaux réels et simulés. L'analyse de l'EEG et des bouffées delta, repérées automatiquement par un classificateur proposé, ont permis d'étudier la maturation et les effets de la vaccination. Pour la seconde modalité, la respiration, des méthodes non-linéaires et fractales sont retenues et adaptées pour évaluer la maturité et l'infection généralisée. Une étude de robustesse des méthodes d'estimation est menée et on montre que l'exposant de Hurst, estimé sur des signaux de variabilité respiratoire, est un bon détecteur de l'infection.

Identifying the sessions of a search engine's users aroused the creation of several benchmark collections and the elaboration of different automatic detection methods. This task actually represents the starting point of numerous studies dealing with the research context and the users' information needs. We detail within this study the creation of a benchmark collection based on a query log from the OpenEdition portal. We present as well an evaluation of the manual annotations which constitute this collection. The resulting benchmark contains 947 queries corresponding to 406 sessions, with an inter-annotator agreement (Cohen's Kappa) varying from 0.47 to 0.61. This collection will be exploited for both the evaluation of sessions automatic detection methods and studies of query reformulations., La tâche d'identification des sessions des utilisateurs d'un moteur de recherche a suscité la construction de plusieurs collections de référence et l'élaboration de multiples méthodes de détection automatique. Cette tâche constitue en effet le point de départ de nombreuses études s'intéressant au contexte de la recherche et aux besoins d'information des utilisateurs. Nous détaillons dans cette étude la construction d'une collection de référence à partir d'un journal de requêtes issu du portail OpenEdition, et nous présentons une évaluation des annotations manuelles constituant cette collection. La référence obtenue contient 947 requêtes pour 406 sessions, avec un taux d'accord (Kappa de Cohen) entre les annotateurs allant de 0, 47 à 0, 61. Cette collection servira à l'évaluation de méthodes de détection automatique des sessions ainsi qu'à des études portant sur les reformulations de requêtes.

La normativité est le pouvoir de générer des normes de fonctionnement. Cette notion a été introduite en médecine pour caractériser le vivant. Dans un grand partage entre la Vie et la Mort, la normativité indique l’élan du vivant, une capacité à générer des normes de fonctionnement dont la perte totale est l’entrée dans la Mort. Une dimension morale et comportementale a toujours été présente dans cette notion de normativité. Cependant, l’extension de cette notion à des normes sociales et techn...

International audience; Other-repetitions are a device involving the reproduction by a speaker of what another speaker has just said. This paper proposes a solution to automatically detect other-repetitions in French conversational dialogue. A first step of the proposed system consists in finding all possible other-repetitions in the dialogue. A second step is used to select other-repetitions which need to be kept by combining rules with speaker statistics. This automatic detection, evaluated on a one hour dialogue, shows good results according to the expected objectives : recall is 1, and precision is about 80%.; Cet article propose des critètres définitoires des hétéro-répétitions qui systématisent leur recherche dans un dialogue oral spontané.

National audience; Détecter automatiquement et de manière précoce des bioagresseurs dans les cultures sous serre sans pesticides, tel est le défi dont nous parle Sabine Moisan.

1. Avant-proposLa ponctuation orthographique de l'écrit n'est pas opératoire pour transcrire l'oral(Blanche-Benveniste, 1998 ; Béguelin, 2002), aussi tout le monde est d'accordpour dire qu'il faut trouver d'autres façons pour segmenter les corpus de langueparlée en ‘unités' de différents rangs, utiles pour la description des multiplesniveaux de l'analyse linguistique (grammaire, structure informationnelle, analysedes interactions, etc.). Un des moyens les plus couramment convoqués pour cefaire est la prosodie :La transcription des corpus oraux à l'aide de la ponctuation de l'écrit est loind'être satisfaisante, et il serait largement préférable d'en transcrire la prosodie.(Campione, 2003 : 103)Toute transcription de la prosodie repose au minimum sur le repérage de syllabesproéminentes et sur l'appréciation de degrés de frontière. Le système ToBI(acronyme pour Tones and Break Index), développé dans la mouvance des travaux dePierrehumbert (1980) sur la phonologie supra-segmentale de l'anglais américainstandard, constitue le système de transcription de ce type le plus célèbre et le plusrépandu à l'heure actuelle1 :Par sa notation des événements prosodiques sur une couche tonale en tons Haut etBas, événements liés aux syllabes accentuées (accent mélodique ou pitch accent),aux frontières de constituants (tons de frontière ou boundary tones et accents desyntagme, phrase accents), le système ToBI se veut à la fois proche de la réalitéphonétique et apparaître comme une notation phonétique à vocation universelle,tout en étant lié par sa définition même à des entités phonologiques (Martin,2003 : 109)Même si la transcription de ces phénomènes prosodiques donne lieu à uneinterprétation phonologique (consensuelle ou non), elle est effectuéemanuellement par des annotateurs humains. Elle exige donc un temps detraitement considérable. De ce fait, elle demeure difficilement envisageable pourle traitement de gros corpus. En outre, par son caractère manuel, elle resteempirique, aléatoire et subjective. La variation inter-juges dans le repéraged'objets prosodiques pertinents constitue un problème majeur. D'autre part,restreindre les points prosodiques remarquables à des saillances de F0 pose unproblème de fond, surtout quand on sait que dans beaucoup de langues, et tel estle cas du français, le marquage des phénomènes prosodiques estmultiparamétrique par essence2. D'où la nécessité de développer et de mettre enoeuvre des algorithmes robustes pour leur identification (semi-)automatique dansles corpus de langue parlée.Dans cet article, nous exposons les premiers résultats d'un algorithme implémentésous Praat (Boersma and Weenink, 2007) pour effectuer une telle tâche. À partird'une transcription orthographique standard, notre système procède à unephonétisation, à un alignement phonétique et à un étiquetage automatique dusignal en syllabes. Ensuite, une détection des proéminences syllabiques estréalisée sur la base d'une analyse acoustique. Cette détection automatique a étésystématiquement comparée à une détection auditive et les divergences entre ladétection automatique et celle des annotateurs experts (humains) a permisd'ajuster progressivement les seuils de l'algorithme.

This paper presents the inner details of three differentalgorithms for prominence detection. On the basis of a 50-minute corpus made of five speaking styles and manuallyannotated for prominence, a quantitative evaluationcompares the three approaches.