Note ABES Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour mieux comprendre l’évolution et le développement du comportement de dessin chez les Hominidés Using convolutional neural networks to better understand the evolution and development of drawing behavior in Hominids Intelligence artificielle Apprentissage profond Interprétabilité Comportement de dessin Primates Artificial intelligence Deep learning Interpretability Drawing behavior Primates 570.285 006.3 Psychologie du dessin Chez les animaux Apprentissage profond Réseaux neuronaux (informatique) 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. The study of drawing behavior can be highly informative, both cognitively and psychologically, in humans and other primates. However, this wealth of information can also be a challenge to analysis and interpretation, particularly in the absence of explanation or verbalization by the author of the drawing. Indeed, an adult's interpretation of a drawing may not be in line with the artist's original intention. During my thesis, I showed that, although generally regarded as black boxes, convolutional neural networks (CNNs) can provide a better understanding of the drawing behavior. Firstly, by using a CNN to classify drawings of a female orangutan according to their season of production, and highlighting variation in style and content. In addition, an ontogenetic approach was considered to quantify the similarity between productions from different age groups. In the future, more interpretable models and the application of new interpretability methods could be applied to better decipher drawing behavior. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 6931079 Université de Strasbourg Strasbourg 2024-12-31 https://theses.hal.science/tel-04780844 application/pdf 6802899 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2023/BELTZUNG_Benjamin_2023_ED414.pdf http://www.theses.fr/2023STRAJ114/abes https://theses.hal.science/tel-04780844 https://theses.hal.science/tel-04780844 Beltzung Benjamin 1996-06-24 FR 27611678X 1507015174X 21404119 4200047 https://theses.fr/2023STRAJ114 2023STRAJ114 https://doi.org/10.70675/8aceb1afzfcccz4d84z93dazef530e70d4a3 2023-10-17 Bioinformatique et biologie des systèmes Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Sueur Cédric MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 131289349 Naegel Benoît MADS_PRESIDENT_DU_JURY 09031669X Pelé Marie MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 143755242 Saraux Claire MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 160576938 Soulé-Dupuy Chantal MADS_RAPPORTEUR_1 083175032 Teste Olivier MADS_RAPPORTEUR_2 076013286 École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 414 156502844 Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 157760502 93777 ddc:570 ddc:004 Sueur Cédric Naegel Benoît Pelé Marie Saraux Claire Soulé-Dupuy Chantal Teste Olivier École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....) Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....) PDF 6931079 confidentialité 2023-10-17 2024-10-17 confidentialité 2023-10-17 2024-10-17 confidentialité 2023-10-17 2024-10-17 confidentialité 2023-10-17 2024-10-17