Soutenances de thèse

L’intelligence artificielle prend une place de plus en plus importante dans notre quotidien, posant de nombreux défis techniques, notamment dans le développement de systèmes capables d’intégrer la connaissance humaine, de considérer divers points de vue et d’expliquer leurs décisions. Assurer que l’IA et l’humain s’améliorent mutuellement est un enjeu majeur pour le développement de systèmes d’IA plus efficaces et plus éthiques. Cette thèse se concentre sur deux contributions principales pour relever ces défis~: développer un modèle d’apprentissage supervisé intégrant l’identité des annotateurs et générer des explications compréhensibles pour les décisions de l’IA. La première contribution s’intéresse à la prise de décision multijoueur au bridge, où différents joueurs annotent un ensemble d’observations et peuvent avoir différentes stratégies d’annotation face à des situations similaires. Nous avons développé un algorithme qui prend efficacement en compte l’identité des joueurs lors de la construction du modèle, appliqué à un scénario de bridge où les désaccords des joueurs face à une situation sont fréquents. Notre approche démontre une meilleure performance et gère efficacement l’augmentation du nombre d’annotateurs. Nous avons également utilisé les règles de notre modèle pour regrouper les joueurs en fonction de leurs comportements, facilitant la recherche de partenaires de jeu compatibles. La deuxième contribution se concentre sur la création d’explications pour les actions d’un agent artificiel dans un jeu de bridge simplifié. Nous proposons une méthode pour générer des explications en logique du premier ordre, à la fois diverses et concises, qui sont communes à des sous-ensembles d’observations. Cette approche permet d’obtenir des explications plus générales et compréhensibles pour les humains, facilitant ainsi la compréhension du processus de décision de l’IA.

Afin d’appuyer des politiques publiques de prévention nutritionnelle que gouvernements et acteurs publiques cherchent à mettre en place, les profils nutritionnels sont des outils permettant de classer les aliments en fonction de leur composition dans le but de promouvoir la santé et d’éviter les maladies. Leur principale application à ce jour en France et en Europe sont les étiquetages en face avant des emballages, qui ont pour objectif d’améliorer les choix des consommateurs lors de l’acte d’achat. Plus de cinq ans après la mise en place du Nutri-Score, le logo nutritionnel synthétique recommandé en France, et après avoir été adopté par plusieurs autres pays européens, la question de la mise à jour du profil sous-jacent s’est posée afin d’actualiser son fonctionnement et de prendre en compte les cinq années d’expérience passées. Dans ce travail de travail de thèse, nous nous sommes donc intéressés à : 1/ proposer des modifications au profil nutritionnel sous-jacent au Nutri-Score, au sein de la gouvernance transnationale du Nutri-Score dans une optique de généralisation à l’ensemble des pays de l’UE ; et 2/ conduire des études sur la validité du profil nutritionnel nouvellement créé dans le contexte français. Nous avons ainsi observé que le profil mis à jour démontrait une validité de construit, et plus particulièrement convergente, satisfaisante à l’aide d’études portant sur l’alignement du profil avec les recommandations nutritionnelles françaises et avec la classification du degré de transformation des aliments NOVA. Nous avons aussi vu qu’une reformulation suivant ce profil mis à jour se traduisait par une diminution significative d’apports en nutriments défavorables (i.e. acides gras saturés, sel et sucres). Ensuite, la validité concurrente a été étudiée dans l’étude national représentative ESTEBAN et a permis de montrer qu’un indice de régime dérivé du profil mis à jour était associé à des apports alimentaires et en nutriments plus favorables à la santé, et à certains marqueurs sanguins du statut antioxydant. Enfin, l’étude de la validité prédictive à l’aide d’études prospectives dans la cohorte NutriNet-Santé a trouvé qu’un indice de régime plus faible, se traduisant par davantage de consommation d’aliments notés plus favorablement, était associé à un moindre risque de prise de poids et de survenue de multiples maladies chroniques. Enfin, l’ensemble de ces travaux ont pu montrer l’intérêt de la mise à jour quant à la validité convergente qui a été améliorée par rapport à l’ancien profil, même si peu de différence sont été notées au niveau à la validité prédictive. Ces résultats permettent de soutenir la mise en place du profil sous-jacent au Nutri-Score à l’échelle européenne à l’heure où la Commission Européenne cherche à établir un profil nutritionnel unique dans le cadre de sa stratégie « De le Ferme à la Fourchette »

La croissance exponentielle des données textuelles a souligné l’importance de l’extraction d’information en tant que sous-domaine crucial du traitement automatique du langage naturel (TALN). Cette thèse de doctorat fait progresser l’état de l’art de l’IE, avec un accent particulier sur la langue arabe et ses dialectes, qui présentent des défis uniques en raison de leur structure morphologique riche, de la variabilité des diacritiques et de la diversité dialectale. La recherche s’articule autour de trois contributions majeures. Premièrement, nous introduisons le premier système d’extraction d’information neuronale conjointe spécifiquement conçu pour l’arabe standard moderne (ASM). Ce modèle intègre un encodage basé sur BERT pour les tokens avec des champs aléatoires conditionnels (CRF) pour l’identification des entités et des déclencheurs d’événements, ainsi que des réseaux de neurones feedforward (FFN) pour la classification des relations et des arguments d’événements. Notre modèle navigue efficacement dans les complexités de la morphologie arabe, établissant un nouveau standard de performance pour l’IE en arabe. Deuxièmement, la thèse explore la reconnaissance d’entités nommées (NER) à travers les dialectes arabes. Nous construisons des ensembles de données complets pour les dialectes égyptien, marocain et syrien, et explorons la transférabilité des modèles NER entraînés sur l’ASM vers ces dialectes dans un cadre sans apprentissage préalable (zero-shot). Cette approche atténue considérablement le défi des ressources annotées limitées, permettant une application plus large du NER dans diverses régions arabophones. Enfin, nous proposons un cadre novateur pour les tâches d’IE conjointes, en utilisant la recherche par faisceau différentiable sur des réseaux de neurones récurrents graphiques (GRNN). Cette méthode s’attaque au problème du biais d’exposition dans les modèles séquence-à-séquence, améliorant la capacité du modèle à capturer et à exploiter les interdépendances entre les entités, les relations et les événements. L’approche démontre des performances solides dans plusieurs langues, y compris l’arabe, offrant un outil polyvalent pour l’IE multilingue. Cette thèse fait non seulement progresser le TALN en arabe en répondant à ses défis linguistiques spécifiques, mais contribue également au domaine plus large de l’extraction d’information multilingue, en offrant de nouvelles méthodologies et des perspectives pour la recherche future.

Cette thèse propose de nouvelles architectures d’apprentissage profond, ainsi que des algorithmes d’entraînement et de décodage pour l’extraction d’informations. Nos contributions se concentrent principalement sur la Reconnaissance d’Entités Nommées (REN) et l’Extraction conjointe d’Entités et de Relations (JERE). Toutes nos approches sont centrées sur la structure de graphe inhérente à ces tâches, que nous utilisons pour concevoir à la fois l’architecture du modèle et des algorithmes d’entraînement et de décodage efficaces. Pour la Reconnaissance d’Entités Nommées, nous abordons d’abord le problème des chevauchements de spans dans la REN basée sur des spans, où les entités produites ne doivent pas se chevaucher. Pour cela, nous proposons une nouvelle architecture appelée GNNer, qui enrichit la représentation des spans à l’aide d’un graphe de chevauchement basé sur les réseaux neuronaux de graphes (GNN), réduisant ainsi les chevauchements. De plus, nous introduisons une méthode de décodage global de sélection des spans, qui formule le décodage des spans comme un problème de l’ensemble indépendant maximum, permettant un décodage exact. Nous proposons également le CRF Semi-Markov Filtré, une alternative plus efficace et performante aux modèles CRF Semi-Markov classiques. Pour l’extraction conjointe d’entités et de relations, nous proposons plusieurs nouvelles architectures. Notre approche initiale traite cette tâche comme un processus de génération de graphe auto-régressif. Contrairement aux travaux précédents qui génèrent soit du texte augmenté, soit des sorties textuelles structurées, notre modèle ATG génère des spans textuels en utilisant un mécanisme de pointeur, garantissant l’extraction d’informations sous forme de graphe valide grâce à un décodage contraint. Sur cette base, nous proposons une nouvelle architecture qui supprime la génération auto-régressive, conduisant à une inférence plus efficace.

Les personnes atteintes du syndrome de Lynch présentent une forte probabilité d’apparition précoce de plusieurs cancers, principalement le cancer colorectal, en raison d’altérations génétiques héréditaires. Bien que le cancer colorectal soit le cancer le plus influencé par des facteurs de risque nutritionnels, aucun consensus n’a encore été établi concernant les liens entre l’alimentation, l’activité physique et le cancer colorectal associé au syndrome de Lynch. Alors que le microbiote intestinal est influencé par des facteurs environnementaux, y compris l’alimentation et qu’une altération du microbiote intestinal a été mise en évidence dans le cadre du cancer sporadique, aucune donnée n’est disponible sur la relation microbiote-alimentation chez les personnes atteintes du syndrome de Lynch. Ce travail de thèse, réalisé dans le cadre de l’essai clinique AAS-Lynch, repose sur la collecte de données nutritionnelles (alimentation, activité physique) via des questionnaires validés, ainsi que d’échantillons de selles analysés par une approche métagénomique ciblant le gène codant pour l’ARNr 16S. L’objectif était, dans un premier temps, de donner une vue d’ensemble des comportements nutritionnels à savoir l’alimentation, le niveau d’activité physique et de sédentarité de personnes atteintes d’un syndrome de Lynch. Nous avons montré que les personnes atteintes d’un syndrome de lynch avaient des consommations alimentaires déséquilibrées, étaient majoritairement des personnes inactives et sédentaires, et plus de la moitié d’entre elles avaient une pratique d’activité physique inférieure aux recommandations en vigueur. Ainsi, les comportements nutritionnels de personnes atteintes du syndrome de Lynch se révélaient globalement moins favorables à la santé que ceux observés en population générale. De plus, nous avons identifié des sous-groupes présentant des comportements nutritionnels plus à risque : les individus plus jeunes, les hommes et les personnes en situation de précarité avaient plus souvent un régime alimentaire déséquilibré, tandis que les femmes et les personnes âgées étaient davantage touchées par la sédentarité et de faibles niveaux d’activité physique. Dans un second temps, nous avons exploré la relation entre les données alimentaires et le microbiote intestinal des personnes atteintes du syndrome de Lynch. Nous avons observé des associations similaires à celles décrites dans la population générale, notamment qu’un régime alimentaire de type occidental était lié à une plus faible diversité microbienne et permettait d’expliquer une partie de la variation microbienne. De plus, des apports alimentaires plus élevés en acides gras polyinsaturés (EPA et DHA) ainsi qu’en vitamine D étaient associés à une moindre abondance de certaines bactéries notamment enrichies chez des patients atteints de cancer colorectal ou de maladies inflammatoires de l’intestin. Ces travaux de thèse ont révélé des comportements nutritionnels inadéquats chez les personnes atteintes du syndrome de Lynch qui pourraient constituer des axes d’amélioration pour les stratégies de prévention nutritionnelle. De plus, nos résultats soulignent l’importance d’intégrer les données nutritionnelles dans les recherches futures sur le microbiote des personnes atteintes du syndrome de Lynch.

Les entérobactéries productrices de carbapénémases (EPC) représentent un enjeu majeur de santé publique à l’échelle mondiale. Depuis leur identification en France, leur diffusion dans les établissements de santé n’a cessé d’augmenter, malgré la mise en place de recommandations de prévention de leur diffusion dès leur émergence. Les établissements, notamment ceux à forte prévalence d’EPC, mobilisent d’importants moyens humains et matériels pour limiter leur diffusion. Dans les services cliniques, la récurrence des épisodes à EPC entraîne des contraintes supplémentaires pour les équipes de soins et peut parfois conduire à une banalisation des situations à EPC, entraînant une habituation. Face à cette situation, il est légitime de se demander s’il est nécessaire de maintenir les recommandations actuelles de prévention des EPC (en 2024) ou de les aligner avec celles des bactéries multirésistantes. L’objectif de travail était de contribuer à répondre à cette question en évaluant deux conséquences directes de la colonisation intestinale des patients hospitalisés sur leur état de santé. Après avoir établi que le délai de décolonisation intestinale spontanée des EPC pouvait durer plusieurs années, nous avons évalué les conséquences de cette colonisation sur la survenue de bactériémies à entérobactéries, indépendamment de leur profil de résistance, ainsi que sur le délai de récupération fonctionnelle des patients hospitalisés dans des services de Médecine Physique et Réadaptation. Dans les deux cas, la colonisation intestinale par les EPC s’est révélée associée à un risque accru de bactériémies et à un allongement du délai de récupération fonctionnelle.