Synopsis

Les méthodes deep learning sont devenues de plus en plus populaires pour construire des systèmes intelligents. Actuellement, de nombreuses architectures deep learning constituent l'état de l'art dans leurs domaines respectifs, tels que la reconnaissance d'images, la génération de texte, la reconnaissance vocale, etc. La disponibilité de bibliothèques et de frameworks matures pour développer de tels systèmes est également un facteur clé de ce succès.

Ce travail explore l'utilisation de ces architectures pour construire des systèmes intelligents pour les langues des signes. La création grands corpus de données en langue des signes a rendu possible l'entraînement d'architectures deep learning à partir de zéro. Les contributions présentées dans ce travail couvrent tous les aspects du développement d'un système intelligent basé sur l'apprentissage profond. 

Une première contribution est la création d’une base de données pour la Langue des Signes de Belgique Francophone (LSFB). Celle-ci est dérivé d’un corpus existant et a été adapté aux besoins des méthodes deep learning. La possibilité de recourir à des méthodes de collecte participative (crowdsourcing) pour recueillir d'avantages de données est également explorée.

La deuxième contribution est le développement ou l’adaptation d'architectures pour la reconnaissance automatique de la langue des signes. L'utilisation de méthodes contrastives pour apprendre de meilleures représentations est explorée, et la transférabilité de ces représentations à d'autres langues des signes est évaluée.

Enfin, la dernière contribution est l’intégration des modèles dans des logiciels destinés au grand public. Cela a permis de mener une réflexion sur les défis lié à l'intégration d'un module intelligent dans le cycle de vie du développement logiciel.

Membres du jury

  • Prof. Wim VANHOOF, Président, Université de Namur
  • Prof. Benoît FRENAY, Promoteur, Université de Namur
  • Prof. Anthony CLEVE, Membre interne, Université de Namur
  • Prof. Laurence MEURANT, Membre interne, Université de Namur
  • Prof. Lorenzo BARALDI, Membre externe, Université de Modène
  • Prof. Annelies BRAFFORT, Membre externe, Université de Paris-Saclay
  • Prof. Joni DAMBRE, Membre externe, Université de Gand

Vous êtes cordialement invités à un drink, qui suivra la soutenance publique. 

Pour une bonne organisation, merci de donner votre réponse pour le vendredi 6 juin.

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