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Barrières à l'activité physique chez les personnes vivant avec un diabète de type 1 : influence des technologies de gestion du diabète, des facteurs psychosociaux, de la santé physique et d'une intervention de promotion de l'activité physique
No full textType 1 diabetes (T1D) is a chronic autoimmune disease characterized by persistent hyperglycemia. This condition results from the destruction of pancreatic beta cells and the subsequent absence of insulin secretion. Currently, there is no permanent cure for this condition,which requires complex management involving lifetime insulin administration, blood glucose monitoring, and adopting a healthy lifestyle. Among non-pharmacological strategies, regular physical activity (PA) is key to improving glycemic control and reducing the risk of T1D-relatedcomplications. However, few people living with T1D achieve the recommended level of PA. This thesis focuses on studying the perceived barriers to physical activity among people with T1D and how these barriers evolve over time. The first study revealed that, despite technological advances such as continuous glucose monitors (CGM), insulin pumps (CSII), and automated insulin delivery systems (AID), fear of hypoglycemia remains the main barrier to PA. A greater proportion of technology users reported fear of hypoglycemia and fear of losing control of their diabetes as barriers to PA than individuals on multiple daily injections without CGM did. Several psychosocial(e.g., sex, education level, income), clinical (e.g., BMI, microvascular complications), and behavioral (e.g., recent episodes of severe hypoglycemia, confidence in hypoglycemia management) factors were also associated with higher perceived barriers. The second study revealed a decrease in barriers to PA over time, primarily influenced by psychosocial factors,including reductions in diabetes distress, stigma, depression, and BMI. Finally, the third study assessed the impact of a PA promotion intervention on perceived barriers to PA. The results showed no significant reduction in barriers in the short or long term despite 18 hours of intervention. Overall, this work improves our understanding of the complexities of exercise barriers faced by people with type 1 diabetes and emphasizes the need for more individualized, tailored approaches to reduce these barriers and encourage regular physical activity.Le diabète de type 1 (DT1) est une maladie auto-immune chronique caractérisée par une hyperglycémie persistante, résultant d’une absence de sécrétion d’insuline secondaire à destruction des cellules bêta pancréatiques. À ce jour, cette pathologie demeure incurable et nécessite une prise en charge complexe reposant sur l’administration d’insuline pour le reste de la vie, la surveillance glycémique et l’adoption d’un mode de vie sain. Parmi les stratégies non pharmacologiques, la pratique régulière d’une activité physique (AP) constitue un levier majeur pour améliorer le contrôle glycémique et réduire le risque de complications associées au DT1. Cependant, la proportion de personnes vivant avec un DT1 (PvDT1) atteignant les recommandations d’AP reste faible. Cette thèse s’est ainsi intéressée à l’étude des barrières à l’activité physique perçues par les PvDT1 et à leur évolution dans le temps. La première étude a montré que la peur de l’hypoglycémie demeure la principale barrière à l’AP, malgré les avancées technologiques (capteurs de glucose en continu [CGM], pompes à insuline [CSII], systèmes automatisés d’administration d’insuline [AID]). Une plus grande proportion d’utilisateurs de ces technologies percevait la peur de l’hypoglycémie et la peur de perte de contrôle du diabète comme des barrières à l’AP,comparativement aux personnes sous multi-injections sans CGM. Par ailleurs, plusieurs facteurs sociodémographiques (sexe, niveau d’éducation, revenu), cliniques (IMC, complications microvasculaires) et comportementaux (épisodes récents d’hypoglycémie sévère, confiance en la gestion des hypoglycémies) se sont révélés être associés à un niveau plus élevé de barrières. La deuxième étude a mis en évidence une diminution des barrières à l’AP au fil du temps, influencée par des facteurs principalement psychosociaux tels qu’une diminution de la détresse liée au diabète,de la stigmatisation, de la dépression ou encore de l’IMC. Enfin, la troisième étude a évalué l’impact d’une intervention de promotion de l’AP sur la perception des barrières à l’AP. Les résultats n’ont montré aucune diminution significative des barrières, à court comme à long terme,malgré les 18 heures d’intervention réalisées. Ces travaux contribuent à une meilleure compréhension de la complexité des barrières à l’exercice et soulignent la nécessité de développer des approches plus individualisées et adaptées afin de favoriser l’engagement des PvDT1 dans l’AP
La structure des isotopes de bore les plus riches en neutrons
No full textThe study of nuclei at the neutron dripline allows to investigate the limits ofexistence of nuclei. For this purpose, the boron isotopic chain is an ideal case of study as itexhibits a wide variety of different structures, that may potentially host exotic phenomena. This document proposes a study of the structure of the most neutron-rich boron isotopes through two experiments conducted at RIKEN-RIBF (Japan) using radioactive beams at ∼230MeV/nucleon sent on a solid carbon target. The complete kinematics of the reactions were measured. First, a focus is made on 18B, populated by knockout reactions from 19C and 19B beams. 18B is unbound by one neutron emission and has a virtual state, for which a surprisingly large scattering length and the effective range of the interaction are measured for the first time. Through the structure of 18B, the structure of 19B was also explored. The latter is a bound nucleus with a halo of two neutrons that can be described as a three-body system, in which the very large 17B+n subsystem scattering length opens the way to the observation of the Efimov effect in nuclear physics. It is on this already very exotic system that 21B is built, the last known isotope in the chain, which is a direct two-neutron emitter. 21B was populatedby knockout reactions from a22C beam and required the measurement of several neutrons in coincidence. The last part of this document is dedicated to the study the correlations between neutrons during the 21B decay, where an unexpected phenomenon in the emission of neutron pairs is observed.L’étude des noyaux à la dripline neutron permet d’étudier les limites d’existence des noyaux. À cette fin, la chaîne isotopique du bore constitue un cas d’étude idéal, car elle présente une grande variété de structures différentes, susceptibles d’abriter des phénomènes exotiques. Ce document propose une étude de la structure des isotopes de bore les plus riches en neutrons à travers deux expériences menées au RIKEN-RIBF (Japon) à l’aide de faisceaux radioactifs à ∼230MeV/nucléon envoyés sur une cible solide de carbone. La cinématique complète des réactions a été mesurée. Tout d’abord, l’accent est mis sur 18B, peuplé par des réactions de knockout à partir de faisceaux 19C et 19B. Le 18B est non lié par une émission d’un neutron et possède un état virtuel, pour lequel une surprenament grande longueur de diffusion et la portée effective de l’interaction sont mesurées pour la première fois. À travers la structure du 18B, la structure du 19B a également été explorée. Ce dernier est un noyau lié avec un halo de deux neutrons, qui peut être décrit comme un système à trois corps dans lequel la très grande longueur de diffusion du sous-système 17B+n ouvre la voie à l’observation de l’effet Efimov en physique nucléaire. C’est sur ce système déjà très exotique qu’est construit le 21B, dernier isotope connu de la chaîne, qui est un émetteur direct de deux neutrons. Le 21B a été produit par des réactions de knockout à partir d’un faisceau de 22C et a nécessité la mesure de plusieurs neutrons en coïncidence. La dernière partie de ce document est consacrée à l’étude des corrélations entre les neutrons lors de la désintégration du 21B, où un phénomène inattendu dans l’émission de paires de neutrons est observé
Conception moléculaire par IA multitâche et exploration chémographique
No full textThis thesis is dedicated to advancing the role of in silico modeling in pharmaceutical research, addressing the persistent challenges of late-stage failures and inefficiencies in drug development. ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Elimination, and Toxicity) testing often occurs too late in the pipeline, driving up costs and delaying progress. To mitigate these issues, in silico modeling, particularly early ADMET (eADMET) prediction, has become essential for streamlining decision-making in early drug discovery. However, the complexity of human biology, evolving assays, and data inconsistencies necessitate predictive models that are not only accurate but also adaptable and interpretable. This thesis presents a systematic approach to refining eADMET modeling through data curation, multi-task learning, large-scale applicability, and human–machine collaboration.Cette thèse vise à faire progresser le rôle de la modélisation in silico dans la recherche pharmaceutique, en abordant les défis persistants liés aux échecs tardifs et aux inefficacités du développement de médicaments. L’évaluation ADMET (Absorption, Distribution, Métabolisme, Élimination et Toxicité) intervient souvent trop tard dans le processus, augmentant ainsi les coûts et ralentissant la progression. Pour remédier à ces problèmes, la modélisation in silico, en particulier la prédiction précoce des propriétés ADMET (eADMET), est devenue essentielle pour rationaliser la prise de décision dès les premières étapes de la découverte de médicaments. Cependant, la complexité de la biologie humaine, l’évolution des modèles expérimentaux et les incohérences des données exigent des modèles prédictifs à la fois précis, adaptables et interprétables. Cette thèse propose une approche systématique pour l’amélioration de la modélisation eADMET, en s’appuyant sur le nettoyage des données, l’apprentissage multi-tâches, l’application à grande échelle et la collaboration humain-machine
Le rôle du contexte résidentiel pour expliquer le tri des déchets : vers une théorie systémique du tri
No full textDespite the availability of recycling services, many materials are poorly sorted in collective housing. Explanatory models tend to focus on individual variables, whereas decision-making research highlights the im- portance of the immediate context. Decisions can be automatically influenced by the residential context, without activating conscious beliefs or intentions. The residential environment can also generate cognitive and emotional attachment, whose effects on recycling are still poorly understood. A qualitative study (1) in collective housing revealed under- explored residential mechanisms. A model centered on the residential context was tested using the SEM-PLS and NCA methods (2). This model explains 51% of the variance in recycling behavior and identifies both significant and necessary variables. However, these results are not generalizable to all collective housing settings, especially in social housing within Priority Urban Area. This context accumulates barriers to recycling and influences several psychological factors. A systemic approach is needed to model this complexity and intervene effectively. A study (conducted in Trappes) based on interviews and site visits enabled the construction of a Causal Loop Diagram (3). This tool revealed feedback loops and the key role of stakeholders. This doctoral researchcontributes to a systemic theory of sorting, promoting social change beyond individual behaviors.Malgré́ les services de recyclage, de nombreux matériaux sont mal triés en habitat collectif. Les modèles explicatifs se concentrent sur des variables individuelles, alors que les recherches en prise de décision montrent l’importance du contexte immédiat. Les décisions peuvent être influencées automatiquement par le contexte résidentiel, sans croyances conscientes ni intention. La résidence peut aussi générer un attachement cognitif et émotionnel, dont les effets sur le tri restent mal compris. Une étude qualitative(1) en habitat collectif a révélé des mécanismes résidentiels peu explorés. Un modèle axé sur le contexte résidentiel a été testé avec la méthode SEM-PLS et NCA (2). Ce modèle explique 51 % de la variance du tri et identifie des variables significatives et nécessaires. Toutefois, ces résultats ne sont pas généralisables à tous les habitats collectifs, notamment aux HLM en Quartier Prioritaire de la Ville. Ce contexte cumule des obstacles au tri et influence plusieurs paramètres psychologiques. Une approche systémique est nécessaire pour modéliser cette complexité et intervenir efficacement. Une étude (réalisée à Trappes) fondée sur des entretiens et des visites de sites a permis de construire un Diagramme en Boucles Causales (3). Cet outil a révélé des boucles de rétroaction et le rôle clé des parties prenantes. Cette recherche doctorale contribue à une théorie systémique du tri, favorisant un changement social au-delà des comportements individuels
Compression d'image sémantique à très bas débits
No full textIn this thesis, we present our work on semantic image compression. Our aim is focused on compression rates far beyond those achieved by standard approaches. To achieve this, we introduce a new framework based on semantic representations of images, shifting the focus from pixel-level fidelity to the preservation of meaningful content. The objective becomes clear: retain what matters to human perception while reconstructing images that are realistic. We address mainly two research questions: How can we construct a compact yet expressive semantic representation of an image? and How can we design a decoder capable of reconstructing realistic and semantically faithful images from such a representation, even at extremely low bitrates? Throughout the thesis, we show that foundation models embed images into rich semantic spaces that can be exploited for compression. We further adapt the decoder to these representations by harnessing the power of diffusion models, proposing techniques to guide them effectively without retraining. We propose a state-of-the-art framework that achieves drastically low compression rates while preserving semantic fidelity, onfirmed through subjective evaluation.Dans cette thèse, nous présentons nos travaux sur la compression d’images sémantique. Notre objectif est de réduire drastiquement les débits de compression au-delà de ceux proposés par les approches classiques. Nous introduisons un nouveau cadre fondé sur des représentations sémantiques des images, déplaçant l’accent de la fidélité pixel vers la préservation du contenu de l'image. L’objectif devient alors de conserver la sémantique du contenu tout en reconstruisant des images réalistes. Nous abordons deux questions de recherche centrales : Comment construire une représentation sémantique compacte mais expressive d’une image ? et Comment concevoir un décodeur capable de reconstruire, à partir d’une telle représentation, des images réalistes et fidèles sémantiquement, même à des débits extrêmement faibles ? Au fil des chapitres de cette thèse, nous montrons que les modèles fondamentaux possèdent des espaces sémantiques riches, exploitables pour la compression. Nous adaptons ensuite le décodeur à ces représentations en tirant parti de la puissance des modèles de diffusion, proposant des techniques permettant de les guider efficacement sans nécessiter de réentraînement. Enfin, nous introduisons un schéma de compression à l’état de l’art qui atteint des taux extrêmement bas tout en préservant la fidélité sémantique, appuyé par une évaluation subjective
Segmentation automatique du système vasculaire pour améliorer le système d'aide à la décision basé sur l'IA pour l'artériopathie oblitérante des membres inférieurs
No full textPeripheral artery disease (PAD) affects over 230 million people worldwide. Generally caused by atherosclerosis, it is characterized by the narrowing or occlusion of the arteries in the lower limbs. Owing to its frequent asymptomatic presentation, PAD is often diagnosed at advanced stages, increasing the risk of cardiovascular complications and amputation. As such, PAD is associated with high mortality and morbidity, representing a major public health concern. Computed Tomography Angiography (CTA) is commonly used to assess arterial lesions and anatomy, guiding revascularization strategies. However, current manual analysis of CTA is time-consuming and operator-dependent, underscoring the need for automated tools to support clinical decision-making. This thesis aims to develop an AI-based system for the comprehensive and automated assessment of PAD, facilitating personalized treatment planning. The main challenge addressed is the segmentation of small, tortuous arteries with frequent occlusions, as well as calcification plaques and arterial stents. The segmentation of these structures in the lower limbs should enable the extraction of precise anatomical and clinical features to provide clinicians with the necessary information to guide the preoperative planning for PAD.To overcome this segmentation challenge, we propose two methodological and one clinical contributions. (1) SoftMorph is a framework that converts any binary morphological operation into a differentiable probabilistic counterpart, enabling its integration into neural networks either as a final layer or within the loss function. Probabilistic filters are defined as the expectation of the binary filter over all possible binary configurations and expressed as a multi-linear polynomial derived from its truth table. For intractable cases, approximations are obtained via quasi-probabilistic operators by applying various fuzzy logic operators to convert the Boolean expression defining the morphological operation, preserving the original filter's complexity. Experiments demonstrated improvements in topological preservation for the segmentation of tubular structures. (2) Regional Hausdorff Distance losses are developed, a family of loss functions to improve boundary precision in segmented structures, particularly relevant in pathological contexts. The method relies on a fully differentiable erosion-based distance function to produce differentiable computation of the maximum, modified, and averaged regional Hausdorff Distances. These loss functions achieved state-of-the-art performance without requiring any auxiliary losses for the training of segmentation networks across multiple modalities. (3) Finally, these innovations are applied in a real clinical context for the segmentation of lower-limb arteries, stents and calcification plaques. PADSET, an in-house CTA dataset of PAD patients, is curated and annotated to provide ground truth masks of each structure. Then, deep-learning-based automatic segmentation methods are explored, along with the application of the two previous technical contributions to achieve high-performance automatic segmentation on the PADSET dataset. Additionally, the approach involves automatically identifying key arterial branches to extract the precise locations of clinically relevant features.The automatic tool reduces inter-observer variability, and supports pre-surgical planning for the treatment of PAD.L'artériopathie oblitérante des membres inférieurs (AOMI) touche plus de 230 millions de personnes dans le monde. Généralement causée par l'athérosclérose, elle se caractérise par un rétrécissement ou une occlusion des artères des membres inférieurs. En raison de sa nature souvent asymptomatique, l'AOMI est fréquemment diagnostiquée à un stade avancé, ce qui augmente le risque de complications cardiovasculaires et d'amputation. Ainsi, l'AOMI est associée à une forte mortalité et morbidité, représentant un problème majeur de santé publique. L'angiographie par tomodensitométrie (CTA) est couramment utilisée pour évaluer les lésions artérielles et l'anatomie vasculaire, et pour guider les stratégies de revascularisation. Cependant, l'analyse manuelle des CTA est chronophage et dépendante de l'opérateur, ce qui souligne le besoin d'outils automatisés pour aider la prise de décision clinique. Cette thèse vise à développer un système basé sur l'intelligence artificielle pour l'évaluation complète et automatisée de l'AOMI, facilitant la planification de traitements personnalisés. Le principal défi abordé concerne la segmentation des petites artères tortueuses avec de fréquentes occlusions, ainsi que des plaques de calcification et des stents artériels. La segmentation de ces structures dans les membres inférieurs doit permettre l'extraction de caractéristiques anatomiques et cliniques précises afin de fournir aux cliniciens les informations nécessaires pour guider la planification préopératoire de l'AOMI. Pour relever ce défi de segmentation, nous proposons deux contributions méthodologiques et une contribution clinique : (1) SoftMorph est une méthode pour convertir toute opération morphologique binaire en un équivalent probabiliste dérivable, permettant son intégration dans les réseaux de neurones soit comme couche finale, soit au sein de la fonction de coût. Les filtres probabilistes sont définis comme l'espérance du filtre binaire sur l'ensemble des configurations binaires possibles et exprimés sous la forme d'un polynôme multilinéaire dérivé de sa table de vérité. Pour les cas complexes, des approximations sont obtenues via des opérateurs quasi-probabilistes en appliquant divers opérateurs de logique floue à l'expression booléenne définissant l'opération morphologique, tout en préservant la complexité du filtre original. Les expériences ont démontré des améliorations en termes de préservation topologique pour la segmentation des structures tubulaires. (2) Regional Hausdorff Distance losses : une famille de fonctions de coût développée pour améliorer la précision des bords de structures segmentées, particulièrement pertinente pour certaines lésions pathologiques. La méthode repose sur une fonction de distance dérivable basée sur un opérateur d'érosion, permettant un calcul dérivable des distances régionales maximale, modifiée et moyenne de Hausdorff. Ces fonctions de coût ont atteint de bonnes performances sans nécessiter de fonctions auxiliaires pour l'entraînement des réseaux de segmentation pour plusieurs modalités. (3) Enfin, ces innovations sont appliquées dans un contexte clinique pour la segmentation des artères des membres inférieurs, des stents et des plaques de calcification. PADSET, une base de données interne de CTA de patients atteints d'AOMI, a été constituée et annotée afin de fournir des masques de référence pour chaque structure. Ensuite, des méthodes de segmentation automatique basées sur l'apprentissage profond sont explorées, intégrant les deux contributions techniques précédentes pour obtenir une segmentation automatique de haute performance sur le jeu de données PADSET. De plus, l'approche permet l'identification automatique des principales branches artérielles afin d'extraire la localisation précise des caractéristiques cliniquement pertinentes. L'outil automatique réduit la variabilité inter-observateurs et contribue à aider la planification pré chirurgicale dans le traitement de l'AOMI
Navigation autonome multi-risques tenant compte de l’incertitude induite par les véhicules électriques légers personnels
No full textModern transportation is being transformed by autonomous vehicles (AVs), which promise enhanced safety, efficiency, and convenience. These vehicles rely on complex algorithms to perceive their environment, make decisions, and control motion in real time. A critical component is the risk assessment and management unit, which analyzes traffic scenarios for potential hazards and determines the safest control outputs. This process requires predicting and simulating multiple road scenarios, leading to various hypotheses and algorithms for estimating the future states of surrounding road users.The emergence of Personal Light Electric Vehicles (PLEVs), such as electric scooters and bikes, has increased uncertainty on the road. These vehicles exhibit multi-modal behavior—moving like pedestrians at low speeds and accelerating rapidly—and their small size complicates detection. Two main challenges arise: uncertainty in predicting the states (position, velocity, size) of surrounding agents, and managing multi-modal motion predictions without overly conservative control actions. This PhD thesis, conducted under the ANNAPOLIS (AutoNomous Navigation Among Personal mObiLity devIceS) project, addresses these challenges to ensure safe and comfortable AV navigation in dynamic and constrained urban environments. The research aims to design and validate a Multi-Risk Assessment and Multi-level Motion Optimization \& Control (MiRA-MOC) architecture as a comprehensive multi-risk assessment and management system.Specifically, the thesis addresses autonomous driving challenges posed by uncertainties in the dynamic, possibly erratic motion of surrounding agents, including PLEVs. It introduces a decision-making and control strategy based on a multi-level motion optimization framework that handles motion uncertainties using a Fusion of stochastic Predictive Inter-Distance Profiles (F-sPIDP). This continuous multi-risk assessment metric projects uncertainty in agents’ motion onto the predicted inter-distance between the AV and its surroundings.To address the first challenge, F-sPIDP extends the Predictive Inter-Distance Profile (PIDP) concept to a stochastic version (sPIDP) that captures uncertainty in predicted states. The second challenge in multi-modal prediction is handled by fusing multiple sPIDPs. An optimal trajectory is then selected from possible maneuvers using a combination of safe global trajectory sampling and F-sPIDP. Finally, local control optimization computes control actions that minimize collision risk while respecting vehicle dynamics. The proposed strategy has been validated through extensive simulations and real-vehicle experiments.Le transport moderne est transformé par les véhicules autonomes (VA), qui promettent une meilleure sécurité, une efficacité accrue et une plus grande commodité. Ces véhicules utilisent des algorithmes complexes pour observer leur environnement, prendre des décisions et contrôler leur mobilité en temps réel. Un élément clé de ces algorithmes est constitué des unités d’évaluation et de gestion du risque, qui analysent les scénarios de circulation afin de détecter les dangers potentiels, notamment vis-à-vis des autres usagers, et de calculer les meilleures commandes pour une navigation sûre. Cela nécessite de prévoir et de simuler de multiples scénarios routiers, ce qui a conduit au développement de nombreuses hypothèses et algorithmes de prédiction pour estimer les états futurs des usagers.Cette incertitude s’est accentuée avec l’introduction des Véhicules Personnels Légers Électriques (PLEVs), comme les trottinettes et vélos électriques. Ces dispositifs peuvent présenter des comportements multimodaux, se déplacer à basse vitesse comme des piétons puis accélérer soudainement, et leurs petites tailles compliquent leur détection. Deux défis majeurs se présentent : l’incertitude liée à l’état prédit (position, vitesse, taille) des agents environnants, et la difficulté de gérer les prédictions multi-modales sans adopter une approche trop conservatrice. Cette thèse de doctorat, menée dans le cadre du projet ANNAPOLIS (AutoNomous Navigation Among Personal mObiLity devIceS), s’attaque à ces scénarios complexes pour garantir une navigation sûre, confortable et pas excessivement conservatrice dans des environnements urbains dynamiques et contraints. L’objectif principal est de proposer et de valider une architecture globale de contrôle/commande (intitulée MiRA-MOC), permettant d'évaluer simultanément plusieurs risques possibles et agir en conséquent via des processus d'optimisation et de contrôle multi-niveaux, constituant la partie management du risque de MiRA-MOC.Plus précisément, cette thèse aborde les défis de la conduite autonome liés aux incertitudes du mouvement dynamique et parfois erratique des agents environnants, y compris les PLEVs. Elle introduit une stratégie de décision et de contrôle fondée sur une méthode d’optimisation du mouvement multi-niveaux, capturant ces incertitudes via une Fusion of stochastic Predictive Inter-distance Profile (F-sPIDP). En utilisant le F-sPIDP comme métrique continue d’évaluation multi-risques, les incertitudes du mouvement sont projetées sur la distance inter-prévisionnelle entre le VA et son environnement. Pour répondre au premier défi, le F-sPIDP étend le Predictive Inter-Distance Profile (PIDP) à une version stochastique (sPIDP) intégrant l’incertitude dans l’état prédit des agents. Le second défi, la prédiction multi-modale, est traitée par la fusion de plusieurs sPIDPs. Une trajectoire optimale est ensuite sélectionnée parmi les manœuvres possibles grâce à la combinaison de l’échantillonnage de trajectoires sûres et du F-sPIDP. Enfin, les actions de contrôle minimisant le risque de collision et respectant la dynamique du VA sont calculées par une optimisation du contrôle local. La stratégie a été validée par des simulations intensives et des essais sur un véhicule autonome réel
Vers des dialogues plus naturels : intégrer des compétences de dialogue informel à des agents conversationnels orientés tâche
No full textThe ability to hold natural, human-like conversations has long been regarded as a hallmark of intelligence. Contemporary dialogue systems are typically divided into two categories: task-oriented dialogue (TOD), focused on efficiency and goal completion, and open-domain chitchat, centered on engagement and social connection. Yet human conversations rarely conform to this dichotomy. Everyday dialogue interleaves transactional and social goals, suggesting that dialogue systems should likewise integrate both modes to achieve more natural interactions. This thesis investigates the integration of chitchat into task-oriented dialogue, advancing the argument that these modes are not competing but complementary. The work is structured in two parts. The first part provides a state-of-the-art overview of dialogue systems, tracing the historical evolution of TOD and chitchat agents, the datasets and evaluation paradigms that shaped them, and the emergence of integrated “inter-mode” approaches. It also introduces relevant natural language processing and machine learning foundations, positioning recent advances in large language models as critical enablers of hybrid dialogue systems. The second part presents original research contributions that explore how chitchat can enhance task-oriented dialogue in practice. Four studies are reported. First, a comparative study evaluates different strategies for injecting chitchat into TOD, revealing distinct lexical patterns and showing how certain forms of social talk improve diversity and engagement. Second, a unified modeling approach demonstrates that incorporating user emotion detection into an end-to-end TOD system improves both task success and conversational naturalness, underscoring the value of affective signals in practical interactions. Third, we augment TODs with synthetic user backstories, simulating inter-mode scenarios by embedding elements of a user narrative into task requests. This training data supports both the evaluation and improvement of model robustness to such common inter-mode inputs. Finally, a few-shot prompting approach shows that large language models can flexibly combine task-oriented and chitchat capabilities without architectural modifications, highlighting the practicality of LLM-based methods for building unified dialogue agents. Together, these contributions advance the development of inter-mode dialogue systems by addressing key challenges such as dataset limitations, unified modeling of social and task signals, and robustness to blended user input. The thesis demonstrates that chitchat and TOD can be coherently integrated without necessarily sacrificing task performance. Ultimately, it argues that moving beyond the artificial separation of TOD and chitchat is essential for creating dialogue systems that are not only effective and reliable, but also more natural, empathetic, and enjoyable.Mener des conversations naturelles et humaines est depuis longtemps considéré comme marqueur essentiel d'intelligence. Les systèmes de dialogue contemporains sont généralement classés en deux catégories: les dialogues orientés-tâches, où l'efficacité et la réalisation d'objectifs transactionnels priment, et les dialogues informels à domaine ouvert, centrés sur l'engagement et la connexion sociale. Cependant, les conversations humaines ne se limitent que rarement à cette dichotomie. Dans les échanges quotidiens, objectifs transactionnels et sociaux s'entremêlent régulièrement, ce qui suggère que les systèmes de dialogue devraient eux aussi intégrer ces deux dimensions afin de rendre les interactions plus naturelles. Cette thèse s'intéresse à l'intégration d'éléments de dialogue informel dans les dialogues orientés-tâche, en défendant l'idée que ces deux modes sont complémentaires plutôt que concurrents. Le travail est structuré en deux parties. La première propose un état de l'art des systèmes de dialogue, retraçant l'évolution historique des agents orientés-tâche et des agents de dialogue informel, les jeux de données et paradigmes d'évaluation qui les ont façonnés, ainsi que l'émergence d'approches dites « inter-modes », qui combinent les deux types de systèmes. Elle introduit également quelques bases du traitement automatique du langage et de l'apprentissage automatique, en soulignant le rôle des récents progrès des grands modèles de langue qui ont accéléré l'émergence des systèmes hybrides. La seconde partie présente des contributions originales explorant comment l'intégration de dialogue informel peut enrichir les agents orientés-tâche. Quatre études sont proposées. Premièrement, une étude comparative évalue différentes stratégies d'injection de dialogue informel dans des dialogues orientés- tâche, révélant des motifs lexicaux distincts et montrant comment certains éléments améliorent la diversité et l'engagement. Deuxièmement, une approche unifiée et bout-en-bout démontre que l'intégration de la détection d'émotions (coté utilisateur) dans un système orienté-tâche améliore à la fois le taux de réussite et le naturel des échanges. Troisièmement, nous proposons d'enrichir les dialogues orientés-tâche par l'ajout d'éléments narratifs que les utilisateurs ajoutent pour expliquer leur situation. Cela simule ainsi des scénarios inter-modes dans lesquels les utilisateurs intègrent des éléments contextuels à leurs requêtes. Ces données d'entraînement permettent à la fois d'évaluer et d'améliorer la robustesse des modèles face à ce type de requêtes inter-modes, courantes dans les conversations réelles. Enfin, une approche par few-shot prompting montre que les grands modèles de langue peuvent combiner de manière flexible compétences transactionnelles et conversationnelles sans nécessiter de modifications architecturales, mettant en évidence la rapidité et la simplicité de mise en œuvre de ces méthodes pour construire des agents de dialogue unifiés. Dans l'ensemble, ces contributions font progresser le développement des systèmes de dialogue inter-modes en répondant à des défis clés tels que les limites des jeux de données, la modélisation unifiée de dimensions sociales et transactionnelles, et la robustesse face aux requêtes inter-modes. Cette thèse démontre que le dialogue informel et le dialogue orienté-tâche peuvent être intégrés de manière cohérente sans être nécessairement accompagné par un sacrifice de performance. Elle soutient en définitive que dépasser la séparation artificielle entre ces deux modes de dialogue est essentiel pour concevoir des systèmes non seulement efficaces et fiables, mais aussi plus naturels, empathiques et agréables à utiliser
Tolérance au fautes des Architectures matérielles pour algorithmes d'intelligence artificielle
No full textNeural networks are widely used across various domains and are increasingly deployed in critical environments such as aerospace, healthcare, and autonomous driving. Their integration into embedded systems poses challenges related to energy consumption, limited hardware resources, and vulnerability to faults, including bit-flips caused by radiation, manufacturing defects, or component aging. This thesis proposes a method for evaluating the robustness of neural networks based on statistical fault injection, implemented in the SFI4NN tool, which allowsassessing the impact of perturbations without exhaustive exploration. A key feature of this approach is the analysis of fault directionality, showing that bit-flips moving values away from zero are the most critical, while early layers and the most significant bits are particularly sensitive. Based on these findings, several hardware protection mechanisms were developed, including HTAG for floating-point formats, VANDOR for fixed-point representations, and TVU, a hybrid approach, which exploit this asymmetry to enhance reliability while limiting hardware cost. Overall, this work highlights the importance of considering fault directionality to design more reliable embedded neural networks adapted to the constraints of critical environments.Les réseaux de neurones, utilisés dans de nombreux domaines, trouvent également leur place dans des environnements critiques tels que l’aérospatial, le médical ou la conduite autonome. Leur déploiement sur des systèmes embarqués pose des défis liés à la consommation énergétique, aux ressources matérielles limitées et à leur vulnérabilité aux perturbations, notamment les inversions de bits causées par les radiations, les défauts de fabrication ou le vieillissement des composants. Cette thèse propose une méthode d’évaluation de la robustesse des réseaux de neurones basée sur l’injection statistique de fautes, mise en œuvre dans l’outil SFI4NN, permettant de mesurer l’impact des perturbations sans exploration exhaustive. Une originalité de cette approche est l’analyse de la directionnalité des fautes, montrant que les inversions éloignant les valeurs de zéro sont les plus critiques, tandis que certaines couches et bits les plus significatifs sont sensibles.Plusieurs mécanismes matériels de protection ont été développés, tels que HTAG pour les formats flottants, VANDOR pour les représentations fixes et TVU, une approche hybride, qui exploitent cette asymétrie pour améliorer la fiabilité tout en limitant le coût matériel. Ces travaux soulignent l’importance de considérer la directionnalité des fautes pour concevoir des réseaux embarqués fiables et adaptés aux environnements critiques
Méthode de décomposition de domaine basée sur une formulation de Trefftz pour l’acoustique anisotrope
No full textTrefftz methods are discontinuous finite element methods, in which the basis functions are local solutions of the problem under study. Applied to wave equations in the harmonic regime, they have the particularity of leading to a variational formulation based only on the mesh skeleton, with each element linked to its neighbor via a numerical trace, the definition of which determines the method's efficiency. Studies show that these methods, like all discontinuous Galerkine methods, are more resistant to numerical pollution than continuous finite element methods. In addition, the size of the linear Trefftz system is considerably reduced, which is of great interest for geophysical applications involving domains containing a very large number of wavelengths. However, these methods have one major drawback: they are highly dependent on numerical traces, which play a central role in the variational formulation of the problem. To better explain this dependence, we revisit Trefftz's method, written in the formalism of Friedrichs systems extended to the harmonic regime. To do this, we express the problem using new variables, derived from the spectral decomposition of the hyperbolic flow into an incoming and an outgoing flow. The communication between the elements respects the hyperbolic character of the problem, and the resulting Trefftz formulation is well-posed. The new method is studied in the case where the approximation spaces are plane wave spaces. As the stability of the formulation tends to weaken with the number of plane waves, we propose regularization techniques to enhance the stability of the method while maintaining good accuracy.Les méthodes de Trefftz sont des méthodes d'éléments finis discontinus, dans lesquelles les fonctions de base sont des solutions locales du problème étudié. Appliquées à des équations d'ondes en régime harmonique, elles ont la particularité de conduire à une formulation variationnelle posée uniquement sur le squelette du maillage, chaque élément étant lié à son voisin via une trace numérique dont la définition détermine l'efficacité de la méthode. Des études montrent que ces méthodes, comme toutes les méthodes de Galerkine discontinues, résistent mieux au phénomène de pollution numérique que les méthodes d'éléments finis continus. De plus, la taille du système linéaire de Trefftz est considérablement réduite, ce qui est très intéressant pour des applications géophysiques impliquant des domaines contenant un très grand nombre de longueurs d'ondes. Cependant, ces méthodes présentent un inconvénient majeur : elles dépendent très fortement des traces numériques qui jouent un rôle central dans la formulation variationnelle du problème. Afin d'expliciter mieux cette dépendance, nous revisitons la méthode de Trefftz écrite dans le formalisme des systèmes de Friedrichs étendus au régime harmonique. Pour cela, on exprime le problème à l'aide de nouvelles variables, issues de la décomposition spectrale du flux hyperbolique en un flux entrant et un flux sortant. La communication entre les éléments respecte le caractère hyperbolique du problème et la formulation de Trefftz qui en découle est bien posée. La nouvelle méthode est étudiée dans le cas où les espaces d'approximation sont des espaces d'ondes planes. La stabilité de la formulation tendant à s'affaiblir avec le nombre d'ondes planes, nous proposons des techniques de régularisation visant à renforcer la stabilité de la méthode tout en maintenant une bonne précision