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Assemblage et interconnexion de composant électro-optique au-dessus de 100 GHz
Get PDFLa demande croissante en termes de débits de données dans les liaisons haut débit modernes force les ingénieurs et physiciens oeuvrant dans le domaine des communications à concevoir de nouveaux systèmes opérant dans les THz, et ce, avec de très large bande passante. Au cours des dernières décennies, les composants sur semiconducteurs ont atteint de nouveaux sommets en termes de fréquence limite d’opération en franchissant la barre des 100 GHz. De plus, les modulateurs optiques atteignent désormais des bandes passantes de modulation à grand signal supérieure à 100 GHz sur silicium hybride photonique. Toutefois, le principal défi auquel ces systèmes sont actuellement confrontés est le manque d’interconnexions large bande efficaces.
La technique d’encapsulation conventionnelle qu’est la liaison par fils n’est vraisemblablement plus la solution d’interfaçage approprié aux ondes millimétriques en raison d’un fort comportement inductif forçant une utilisation en bande étroite ou causant une dégradation des performances large bande. Heureusement, d’autres technologies, comme celle de la puce retournée, semblent très prometteuses. En effet, de nombreuses transitions par puces retournées large bande de DC jusqu’au-delà de 100 GHz ont été démontrées dans la littérature via l’utilisation de différentes techniques et technologies de billes. Le problème est que plusieurs d’entre elles ne sont pas rentables ou utilisent des processus vraiment complexes qui ne conviennent pas à la production de masse. Toutefois, il existe une technologie de bille qui est très accessible, a une excellente répétabilité, un faible coût et permet une une grande densité de connection. Cette technologie de liaison est la bille d’or empilable et elle est peut-être réalisée très simplement à l’aide d’une machine de liaison par fils conventionnelle. L’un des avantages principaux de cette technique est le fait que les billes d’or peuvent être empilées afin de réduire le comportement capacitif de la transition Flip-Chip et faciliter l’obtention d’une plus grande bande passante avec moins de compensation ou simplement être utilisées comme une option flexible pour satisfaire les besoins de conception. Dans la littérature, de bonnes performances large bande ont été démontrées pour les billes d’or empilées dans les interconnexions puce à puce sur ligne simple au-delà de 100 GHz, mais les transitions puce à boitier et celles sur lignes différentielles restent à démontrer.
Ce travail a pour but d’étudier la technologie de billes d’or empilées comme type d’interconnexions puce à boîtier pour des lignes coplanaires simples et différentielles du DC jusqu’à plus de 100GHz. Afin de respecter l’aspect contextualisation, les choix, des substrats du boîtier et de la puce sont le LTCC et le silicium respectivement. Des simulations ondes pleines 3D utilisant HFSS ont été effectués pour l’optimisation et la compensation de manière à trouver les meilleurs candidats. Ensuite, les assemblages expérimentaux de puces retournées ont été caractérisés du DC à 110 GHz à l’aide de sondes RF. Finalement, des règles de conception ont été extraites pour guider les futurs concepteurs souhaitant utiliser cette technologie
Automatic characterization of affective states in individuals with mood disorders based on the analysis of brain-heart interactions
Get PDFIn 2019, approximately 9% of the Canadian population experienced mood disorders such as depression or bipolar disorder. The diagnosis and treatment of these conditions are often hindered by factors like social stigma, limited clinical resources, and the lack of reliable objective markers. To address this gap, this thesis explores the potential of integrating multiple bio-signals that capture both brain and heart activity to provide a more comprehensive understanding of mood disorders, particularly depression, during sleep.
The primary aim of this research is to investigate the pathophysiological mechanisms underlying mood disorders by analyzing the interaction between sleep electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) signals. This study introduces a coherence metric as a potential interrelated biomarker for depression, linking brain and heart activity. A secondary analysis of polysomnography data from 46 individuals with depression and 40 healthy controls was conducted, revealing significant differences in brain-heart coherence of depression and healthy groups across sleep stages and EEG channels, particularly in the 0-8 Hz frequency bands.
In parallel, this thesis develops SleepDepNet, a deep learning model designed to automate the detection of depression by leveraging EEG and ECG biomarkers such as relative power ratio, heart rate, and the introduced coherence metric. SleepDepNet combines convolutional neural networks with long short-term memory networks to analyze the temporal and spectral characteristics of these signals. The model demonstrated a high accuracy of 98.33% in classifying depression, validating the efficacy of using brain-heart interactions as diagnostic tools. These findings suggest that integrating EEG and ECG along with deep learning algorithms offers a promising approach for the objective identification of mood disorders and lays the groundwork for future research into their automated detection and prediction
Impact de fibres cellulosiques fonctionnalisées aux (hydr)oxydes de fer en traitement des eaux
Get PDFLes eaux usées pétrochimiques posent un important enjeu environnemental au Canada, en raison de leur lente décantation et de leur toxicité, principalement attribuables à leur forte teneur en acides naphténiques (NA) et en composés organiques récalcitrants aux traitements conventionnels. L’objectif principal de cette recherche est d’explorer une stratégie innovante combinant des polymères synthétiques (polyacrylamide, PAM) et des fibres cellulosiques fonctionnalisées par greffage de fer, issues notamment de papier recyclé, afin d’améliorer significativement l’efficacité du procédé de floculation appliqué aux effluents pétrochimiques, caractérisés par leur complexité. Des essais jar test ont permis d’évaluer l’efficacité de différents polyacrylamides (c-PAM et a-PAM) seuls ou en combinés à des fibres greffées ou non. Le greffage au fer a renforcé la capacité d’adsorption et de pontage entre particules colloïdales et matières organiques dissoutes. Les meilleurs résultats ont été obtenus avec le c- PAM 3 associé aux fibres greffées, permettant d’éliminer jusqu’à 66 % d’acides naphténiques et 55-66 % du carbone organique total (COT) avec une turbidité résiduelle inférieure à 2 NTU dans des conditions optimisées. Une des conclusions majeures est l’importance cruciale du rapport optimal entre fibres et polymère pour éviter les phénomènes de surdosage, tels que la restabilisation des flocs ou la diminution des performances d’adsorption, de plus, les fibres favorisent la formation de flocs robustes et facilement déshydratables.
Les résultats préliminaires obtenus sur d’autres types d’eaux usées (hydrocarbures, lixiviats, compost, eaux agroalimentaires) témoignent du potentiel plus large de cette technologie. Ces perspectives ouvrent la voie à des travaux futurs prometteurs, notamment dans le cadre d’un doctorat, pour généraliser et approfondir l’application de cette approche innovante à une diversité d’effluents industriels complexes.
Un concept innovant de traitement basé sur un réacteur 3-en-1, combinant floculation, séparation solide-liquide et déshydratation dans une seule unité grâce aux fibres comme agent de pontage, a été développé et publié en 2025 dans npj Clean Water (facteur d’impact: 12,3). (CHAPITRE 4) D’abord testé sur des eaux africaines très turbides, il a ensuite été évalué sur les effluents pétrochimiques dans un second article soumis. Cette technologie, à la fois performante, et écologique, présente un fort potentiel d’intégration dans les procédés industriels existants
Controlled release of isoniazid by hybrid systems
Get PDFClays and polysaccharides have emerged as promising platforms for drug delivery due to their biocompatibility, tunable properties, and cost-effectiveness. This study investigates the potential of smectite clays and modified pullulan hydrogels as drug carriers for isoniazid (INH), a first-line treatment for tuberculosis. Seven natural and synthetic clays were characterized by XRF, XRD, FTIR, BET, and TGA to explore the relationship between pore volume, surface charge, and INH adsorption/release. The clay exhibiting an ideal pore volume (~0.100 cm³/g) displayed superior retention and sustained release in neural environment. Optimal adsorption (~115 mg/g) was achieved with montmorillonite at pH 2, where INH is positively charged and interacts more strongly with negatively charged clay surfaces. Comparative tests with Laponite, a hectorite clay type, revealed that surface charge and pore structure significantly influence both incorporation and release efficiency, with montmorillonite releasing less than 8% INH under simulated gastric conditions. Adsorption mechanisms varied with pH, transitioning from monolayer to multilayer regimes, which in turn influenced the release kinetics. Monolayer-loaded hybrids followed a zero-order release profile (R² > 0.93), offering steady and controlled delivery. Cytocompatibility tests confirmed the safety of the clay-based systems. In parallel, pullulan was functionalized with methacrylic anhydride to enable UV cross-linking, forming hydrogels with tunable swelling properties. The degree of functionalization was confirmed by H-NMR and FTIR. Crosslinking degree, confirmed by rheology, directly impacted the hydrogel swelling capacity and INH release profiles under gastrointestinal conditions (pH 7.4). The pullulan hydrogels demonstrated green-processing advantages and potential for sustained drug delivery. Together, these findings provide valuable insights into the design of advanced, pH-responsive drug delivery systems. By elucidating the interplay between material structure, drug state, and release behavior, this work supports the development of optimized carriers for tuberculosis therapy and highlights the complementary potential of natural clays and modified biopolymers in biomedical applications
Apprentissage profond pour l’authentification continue et la reconnaissance d’activités humaines à partir de données comportementales multimodales
Get PDFLes smartphones modernes embarquent une variété de capteurs, tels que l’accéléromètre, le gyroscope et l’écran tactile capacitif, offrant une opportunité unique pour l’authentification continue et la reconnaissance d’activités humaines. Ce mémoire propose deux architectures basées sur l’apprentissage profond et les modèles à espaces d’états structurés (SSM) : S4HI, pour l’identification robuste à partir de données comportementales inertielles, et MEDUSAA, un encodeur-décodeur multimodal combinant capteurs inertiels et interactions tactiles. Ces approches exploitent la capacité des SSM à capturer efficacement les dépendances temporelles longues, tout en réduisant la complexité et le temps d’inférence par rapport aux architectures de type Transformer. Les modèles sont évalués sur plusieurs jeux de données publics (HMOG, OU-ISIR, WhuGait, PAMAP2, Capture-24) et démontrent des performances supérieures en précision, évolutivité et déploiement en ligne. Les résultats obtenus confirment le potentiel de ces méthodes pour des applications embarquées sécurisées et à faible consommation énergétique
Assessment of the acute respiratory distress using a depth camera
No full textAcute respiratory distress is an early phase of respiratory failure marked by severely impaired gas exchange, causing inadequate oxygenation of arterial blood and/or insufficient carbon dioxide removal, which can rapidly progress to respiratory failure if not treated promptly. This clinical emergency manifests through various observable signs that reflect the body’s compensatory mechanisms attempting to maintain adequate oxygenation. Common clinical manifestations include tachypnea, nasal flaring, expiratory grunting, thoracoabdominal asynchrony and chest retractions. Among these clinical indicators, signs of chest retraction serve as highly specific and sensitive markers, as they directly indicate increased work of breathing. The presence of these signs constitutes a medical emergency necessitating prompt clinical intervention. The timely and accurate detection of these critical signs is paramount for initiating appropriate therapeutic interventions to prevent respiratory failure.
Current clinical practice relies primarily on visual assessment, a process where healthcare professionals physically observe patients at the bedside to score the severity of respiratory distress through identification of retraction signs. Visual assessment offers several advantages, including being non-invasive, providing immediate results, and requiring no specialized equipment. However, this manual, intermittent monitoring approach suffers from inter-observer variability and is resource-intensive, requiring continuous expert supervision. These limitations are particularly pronounced in resource-constrained settings and pandemic scenarios where clinical resources are strained.
This thesis presents an artificial intelligence-based contactless acute respiratory distress (ARD) detection system that mitigates the deficiencies of visual examination by automating the assessment process. The proposed system leverages RGB-D (color and depth) camera technology to capture visual and temporal information of the patient’s chest wall in a non-invasive and continuous manner. The system further utilizes deep learning models to accurately localize chest wall regions and segment clinically meaningful temporal windows while effectively removing the motion artifacts. Advanced video analysis algorithms subsequently extract discriminative spatiotemporal features from the refined multi-modal data streams for automated respiratory distress identification.
This thesis makes three key contributions through interconnected studies. First, we evaluate various deep learning-based video analysis architectures for ARD detection in case of limited clinical data settings. Our evaluation reveals that real-world clinical datasets exhibit inherent spatial biases. To address this challenge, we propose a spatial-temporal selection framework. Systematic evaluation demonstrates that clinically relevant regions and appropriate temporal window length are critical for accurate and computationally efficient detection. Further analysis reveals that models performing temporal downsampling alongside spatial feature extraction demonstrate superior performance compared to architectures that retain full temporal information. The proposed ARD system, leveraging the CSN-R101 model, attains an accuracy of an accuracy of 82%, precision of 80%, recall of 89%, and F1 score of 84.
Second, we investigate multi-modal data fusion for enhanced detection accuracy. We first establish that depth information alone is insufficient for robust ARD detection. Subsequently, we demonstrate that late feature fusion of RGB and depth modalities substantially outperforms single-modality approaches, achieving 85.2% accuracy, 86.7% precision, 85.2% recall, and 85.8% F1 score, significantly improving upon the RGB-only (82.2% accuracy, 87.2% precision, 77.7% recall, 82.1% F1 score). These findings demonstrate that while depth alone is inadequate, it provides essential complementary features that significantly improve detection when combined with RGB data.
Third, we address critical deployment challenges by developing a real-time, computationally efficient system for automated region-of-interest (ROI) detection and filtering of clinically irrelevant movements. We employed an oriented bounding box-based detection network that precisely localizes the thoracoabdominal region, achieving an 84% mean Average Precision (mAP) at IoU thresholds 0.5 to 0.95. This oriented approach outperforms traditional axis aligned methods by reducing false activations caused by surrounding medical equipment and environmental artifacts. Additionally, we propose an optical flow-based, region-aware clinically irrelevant movement detector that attains a 93% F1 score in identifying video segments where retraction symptoms are difficult to observable, ensuring the system focuses exclusively on diagnostically relevant periods.
This thesis presents a comprehensive methodology for automated acute respiratory ARD detection system. The proposed system validates the feasibility of objective, continuous respiratory monitoring with the potential to reduce clinician workload, improve diagnostic reliability, and enable monitoring in resource-constrained healthcare settings
Colonnes elliptiques en béton armé confinées à l’aide de composites en PRF : simulations par éléments finis et études paramétriques
No full textCe mémoire présente les travaux de recherche mettant en évidence les mécanismes de confinement des colonnes en béton renforcées par un chemisage en PRF et contribue à approfondir les connaissances relatives à cette technique performante de renforcement structurel. Cette méthode fait aujourd’hui partie intégrante des codes de conceptions nord-américains et européens. Néanmoins, la complexité de ce système se traduit dans ces codes par des limitations parfois exigeantes, et d’autres fois moins conservatrices, voire peu sécuritaires.
Le principe général du confinement est similaire à celui en armature transversale tel qu’exposé dans le modèle unifié de Mander et al. (1988). Des modèles expérimentaux ou semi-théoriques comme ceux Teng et Lam (2002) et Chaallal et al. (2003), on déduit que le comportement de ces colonnes dépend des principaux paramètres suivant : (1) la forme géométrique de la colonne ayant un impact sur l’uniformité du confinement tel qu’explicité par les études de Hassan et Chaallal (2007) et de Liu et al. (2023), (2) le nombre de couches de PRF, sa rigidité et sa résistance à la traction qui dictent le niveau de confinement de la colonne et sa ductilité comme précisé par les études de Benzeguir et al. (2024) et de Gahmousse et al. (2021), et (3) le comportement élasto-plastique du béton et sa résistance à la compression.
Teng et Lam (2002) et Zeng et al. (2021) ont démontré que l’ovalisation est une solution efficace pour le renforcement de colonnes confinées sujettes à divers types de chargements. Ce système de colonnes elliptiques confinées en PRF fut méticuleusement formulé à l’aide de la Méthode des Éléments Finis de Galerkin pour une représentation fidèle de leur comportement face à un chargement en compression axiale. La formulation choisie suppose de faibles déformations et rotations et une non-linéarité provenant uniquement du matériau béton. La plasticité du béton à été définie à l’aide du critère de Drucker-Prager.
Les résultats obtenus des simulations numériques valident les constats expérimentaux des divers travaux dans la littérature et conduisent à l’élaboration d’un modèle analytique précis représentant fidèlement l’impact de ces paramètres à travers un modèle de bielles et tirants radiaux. Il en ressort que la variation de la courbure de la surface de contact béton-PRF, la résistance en compression du béton, ainsi que la rigidité pourvue par le confinement à travers les caractéristiques intrinsèques du PRF et nombre de plis font parties intégrantes des équations qui prédisent les contraintes de confinement et la capacité portante de la structure avec un écart relatif de moins de 10% par rapport aux résultats expérimentaux. Des pistes d’améliorations notamment relativement aux modèles des codes de conceptions ont aussi été proposées
Reconstruction de profils de corrosion à partir d’images ultrasonores à l’aide de réseaux antagonistes génératifs conditionnels (cGAN)
No full textLa cartographie de la corrosion par contrôle ultrasonore est largement utilisée dans le domaine industriel, mais demeure une tâche complexe en raison de la difficulté d’interprétation des données acquises. Pour y remédier, une méthode basée sur un réseau antagoniste génératif conditionnel (conditional Generative Adversarial Network, cGAN), entraîné à partir de données simulées et expérimentales, est proposée afin d’interpréter les images ultrasonores et de générer des profils de corrosion schématiques destinés à assister les inspecteurs dans l’analyse des résultats.
Les jeux de données simulés ont été générés à l’aide d’un solveur par éléments finis accéléré sur GPU, intégrant des profils de corrosion réalistes, les caractéristiques des sondes et différents niveaux de bruit. Les données expérimentales ont été acquises avec une grande précision de positionnement à l’aide d’un bras robotisé et d’une sonde multiéléments ultrasonore. L’architec ture du cGAN repose sur un générateur de type U-Net pour traduire les images ultrasonores en représentations schématiques de corrosion, tandis qu’un discriminateur convolutionnel assure le réalisme des images générées.
Plusieurs stratégies d’entraînement ont été évaluées et comparées, incluant des approches basées uniquement sur des données simulées, des ensembles mixtes et des techniques d’apprentissage par transfert. Les performances ont été mesurées à l’aide de métriques telles que l’erreur quadratique moyenne (MSE), l’indice de similarité structurale (SSIM), la corrélation de Pearson et la distance de Hausdorff.
Enfin, le modèle proposé a été comparé à la méthode conventionnelle d’intensité maximale, démontrant une amélioration significative dans l’estimation de l’épaisseur et la précision du profil de corrosion reconstruit. Les résultats montrent que les images issues de la méthode Total Focusing Method (TFM) produisent systématiquement les reconstructions les plus précises, et que l’apprentissage par transfert améliore nettement les performances du modèle, en particulier pour les entrées de type B-Scan à plus faible résolution. Cette approche met en évidence le potentiel de l’imagerie ultrasonore assistée par intelligence artificielle pour reconstruire avec précision des profils de corrosion complexes, offrant ainsi une base solide pour le développement de techniques de contrôle non destructif avancées en milieu industriel
La mise en forme de métaux et d’alliages métalliques par fusion laser sur lit de poudre pour applications à haute température
No full textPour de nombreux dispositifs travaillant à haute et très haute température, l'augmentation des performances vient avec l'élévation de la température d'opération. Bien que les procédés de fabrication additive permettent d'élargir la plage d’utilisation des matériaux traditionnels, de nouveaux matériaux sont nécessaires pour dépasser leurs limites. Ce projet se concentre sur la recherche d’une alternative plus performante aux matériaux communément utilisés dans la chambre de combustion et l'assemblage du rotor d'une microturbine à architecture renversée. Ce projet vise des métaux réfractaires, un alliage de titane de nouvelle génération et un intermétallique à base d’aluminures de titane, mis en forme par fusion laser sur lit de poudre.
L’objectif est de réduire les contraintes d’intégration des nouveaux matériaux sur des machines à puissance limitée, sans contrôle de température dans la chambre d’impression. Le projet commence par collecter des informations sur le bain de fusion par des approches numériques et expérimentales, puis continue avec un plan d'expériences réduit pour produire des échantillons pour analyses structurales et tests mécaniques et obtenir des jeux de paramètres optimisés spécifiques à chaque matériau. Enfin, des pièces de précision, d’autres à géométries complexes, voire de premiers prototypes, sont fabriqués pour tester l’imprimabilité et la robustesse des paramètres retenus.
Le projet débute avec le tungstène et le molybdène. Un modèle numérique a permis de définir rapidement un plan d’expériences et d'obtenir des échantillons sans fissures, avec des propriétés compétitives par rapport à la métallurgie des poudres conventionnelle. L'ajout de rhénium au molybdène et le recours à des post-traitements ont amélioré les propriétés mécaniques, bien que des problèmes d'oxydation aient limité les performances à haute température. Les limites d'imprimabilité ont été déterminées, et un prototype d'injecteur micro-prémélangé en molybdène pur a été produit, bien qu'il n'ait pas pu être testé en conditions réelles.
Ensuite, ne pouvant recourir au modèle numérique pour l’alliage de titane nouvelle génération Ti-6Al-2Sn-4Zr-6Mo, la démarche a été adaptée de manière expérimentale. Cette approche a permis de définir des plages réduites de paramètres de fabrication pour enfin obtenir des échantillons de qualité, avec des jeux de paramètres optimisés offrant le choix entre productivité et précision. Cependant, les tests mécaniques ont révélé un manque de ductilité critique dans le cadre de cette application, que des post-traitements ont su améliorer au détriment de la résistance mécanique. Enfin, le passage vers un équipement de capacité équivalente a mis en avant que la différence d’architecture seule d’un tel équipement suffît à compromettre les propriétés obtenues, justifiant la nécessité d’ajustement des paramètres de fabrication pour chaque équipement de fabrication.
Enfin, pour l’intermétallique à base d’aluminures de titane Ti-22Al-25Nb, les modifications des paramètres de fabrication n'ont pas suffi à éviter les fissures dans les pièces. Un post-traitement en sortie d’impression a permis d’obtenir des échantillons sains, mais le passage à des géométries plus complexes et plus larges a révélé les limites de cette solution. Les données recueillies ont cependant permis de définir des critères d’imprimabilité pour cet alliage, tout en soulignant les contraintes de sa mise en forme sur des machines à puissance limitée sans contrôle de température dans la chambre d’impression.
Ce projet montre que, bien que prometteuse, l’implémentation de nouveaux métaux pour application à haute température par le procédé de fusion laser sur lit de poudre reste soumise à des défis techniques liés à l’optimisation des paramètres de fabrication et de post-traitements avant d’envisager leur intégration dans des dispositifs fonctionnels
Traçage et suivi du palais dans les images échographiques : un système de biofeedback visuel pour l’apprentissage d’une langue seconde
No full textL’imagerie échographique (US) émerge comme un outil précieux dans les sciences de la parole, offrant une fenêtre non invasive et en temps réel sur les mouvements de la langue durant l’articulation. Pour l’analyse articulatoire, et dans les systèmes de biofeedback visuel destinés à l’apprentissage d’une langue seconde (L2), un tracé du palais dur peut constituer une valeur ajoutée significative. Il sert non seulement de cible passive pour de nombreux sons consonantiques, mais aussi de cadre de référence stable pour normaliser les mesures articulatoires, comparer les productions et guider les apprenants vers des gestes plus ciblés. Toutefois, l’utilisation d’un tracé du palais en biofeedback est limitée par un défi majeur : son invisibilité durant la parole, due à l’interface air-tissu qui bloque les ultrasons. Les méthodes existantes, peu nombreuses, se limitent donc à la reconstruction statique du tracé, souvent acquise par le biais d’une tâche de déglutition.
Ce mémoire propose deux contributions complémentaires. Premièrement, nous établissons des pratiques exemplaires pour le traçage fiable du palais. Notre analyse comparative (51 vidéos, 17 participants, 3 tâches, 3 méthodes) démontre que la déglutition sèche combinée à la méthode du squelette d’échos cumulés (CES) produit le meilleur accord inter-juges (erreur de 2,87 mm) et valide la viabilité du CES automatique (erreur de 2,63 mm).
Deuxièmement, ce mémoire introduit une méthode de suivi automatique du palais. L’approche repose sur l’inférence du mouvement palatin à partir d’un repère constamment visible : le tendon du muscle génioglosse. Un système hybride, combinant un détecteur YOLOv8 et un filtre particulaire, assure un suivi robuste du tendon, permettant d’inférer la position du palais via un modèle de transformation rigide. Évaluée sur 71 vidéos (déglutitions et parole libre), la méthode atteint une erreur moyenne de 1,34 à 2,68 mm et reste fiable même avec moins de 5 % de visibilité palatine. L’hypothèse d’inférence anatomique est validée par une corrélation significative (r = 0, 64, p = 0, 001) entre l’exactitude du suivi du tendon et celle du palais.
Ces avancées posent les fondations de systèmes de biofeedback visuel améliorés pour l’orthopho nie et l’apprentissage d’une L2. La première étude établit une pratique exemplaire (déglutition sèche et CES) pour obtenir un tracé de référence fiable et valide la méthode CES automatique, notant ses limites face aux artefacts causés par la présence de liquides. La seconde contribution s’appuie sur cette base pour proposer un suivi continu malgré l’invisibilité. Le potentiel de ce suivi est démontré par le prototype ReaPT, développé en marge de ce projet et salué par les utilisateurs. Les limites actuelles, comme l’hypothèse de transformation rigide affectée par les mouvements mandibulaires, ouvrent des pistes futures : modèles non rigides, ré-initialisation, et validation clinique