Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour mieux comprendre l’évolution et le développement du comportement de dessin chez les Hominidés
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 17/10/2024.
 
Auteur : Beltzung, Benjamin
Date de soutenance : 17-10-2023

Directeur(s) de thèse : Sueur, Cédric

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Bioinformatique et biologie des systèmes
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Informatique

Mots-clés libres : Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Interprétabilité, Comportement de dessin, Primates
Mots-clés :
  • Psychologie du dessin - Chez les animaux
  • Apprentissage profond
  • Réseaux neuronaux (informatique)
Résumé : L’étude du comportement de dessin peut être très informative cognitivement et psychologiquement, tant chez les humains que chez les autres primates. Cette richesse d’information peut également être un frein à son analyse et à son interprétation, en particulier en l’absence d’explication ou verbalisation de son auteur. En effet, il est possible que l’interprétation donnée par un adulte d’un dessin ne soit pas en accord avec l’intention première du dessinateur. Durant ma thèse, j’ai montré que, bien que généralement considérés comme des boîtes noires, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) peuvent permettre de mieux comprendre le comportement de dessin. Dans un premier lieu, l’utilisation d’un CNN a permis de classifier des dessins d’une femelle orang-outan selon leur saison de production ainsi que de mettre en avant une variation de style et de contenu. De plus, une approche ontogénique a permis de quantifier la similarité entre des productions de différents groupes d’âges. Par la suite, des modèles plus interprétables ainsi que l’application de nouvelles méthodes d’interprétabilité pourraient permettre de mieux déchiffrer le comportement de dessin.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAJ114
Type de ressource : Thèse