 |
|
Ma recherche historique porte sur deux thèmes, et notamment sur leur intersection ; le connexionnisme (les réseaux de neurones artificiels) et le parallélisme. Ainsi j'ai beaucoup travaillé sur l'apprentissage de réseaux de neurones dans des environnements distribués. Une partie de cette recherche relève des sciences cognitives. Enfin, depuis quelques années je travaille sur l'analyse du comportement par l'instrumentation d'interfaces homme-machine, et notamment par le jeu vidéo, avec des applications concrètes à moyen terme dans le domaine de l'e-santé. Depuis mon intégration dans DRIM je travaille plus particulièrement sur la collecte décentralisée et sécurisée des données nécessaires à mes systèmes apprenants, toujours dans le cadre de l'analyse du comportement.
[1] «
Vers un modèle connexionniste multimodal de la mémoire humaine »
Habilitation à Diriger des Recherches en Informatique de l'Université Lyon 2
soutenue le 15/12/2003 à l'Institut des Sciences Cognitives.
[2] «
Parallélisme et modularité des modèles connexionnistes »
Thèse en informatique de l'École Normale Supérieure de Lyon
soutenue le 20/10/1997 à l'ENS Lyon
URL : ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/PhD/PhD1997/PhD1997-08.ps.Z.
[3] «
A computational model for binding sensory modalities »
E. Reynaud, A. Crépet, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Résumé paru dans « Consciousness and Cognition », volume 9 (2), pages 87 et 88, juin 2000, Elsevier Science / Academic Press.
[4] «
A scalable parallel algorithm for training a hierarchical mixture of neural experts »
P. Estévez, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et M. Ugarte
Article paru dans « Parallel Computing », volume 28 (6), pages 861 à 891, 2002, Elsevier Science.
[5] «
Perception of dynamic action in patients with schizophrenia »
T. Zalla, I. Verlut, N. Franck, D. Puzenat et A. Sirigu.
Article paru dans « Psychiatry Research », volume 128, pages 39 à 51, 2004, Elsevier Science.
[6] «
Levels-of-processing effects on a task of olfactory »
J.-P. Royet, O. Koenig, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et J.-L. Chassé
Article paru dans « Perceptual and Motor Skills », volume 98, pages 197 à 213, 2004.
[7] «
Alcohol consumption detection through behavioural analysis using intelligent systems »
A. Robinel et D. Puzenat
Article paru dans « Expert Systems with Applications », numéro 41, pages 2574 à 2581, 2013.
[8] «
An incremental neural classifier on a MIMD parallel computer »
A. Azcarraga, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans « Applications in Parallel and Distributed Computing », édité par C. Girault, volume A-44 des « IFIP Transactions », pages 13 à 22, Caracas, avril 1994 (ISBN 0926-5473).
[9] «
Priming an artificial neural classifier »
D. Puzenat
Article paru dans « From Natural to Artificial Neural Computation », édité par J. Mira et F. Sandoval, volume 930 des « Lecture Notes in Computer Science », pages 559 à 565, et présenté à « International Work Conference on Artificial Neural Networks (IWANN'95) », Málaga, juin 1995 (ISBN 3-540-59497-3).
[10] «
An asynchronous parallelization of an artificial neural network on a parallel virtual machine »
D. Puzenat
Article paru dans les actes du « 11th Annual International Symposium on High Performance Computing (HPCS'97) », pages 73 à 82, Winnipeg, juillet 1997.
[11] «
Modular parallel implementation for HME neural networks »
P.A. Estevez, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et M. Ugarte
Article paru dans les actes de « International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'98) », édité par H.R. Arabnia, pages 1365 à 1372, Las Vegas, juillet 1998.
[12] «
Levels-of-processing effects on olfactory naming »
J.P. Royet, O. Koenig, H. Paugam-Moisy, D. Zighed, D. Puzenat, M. Sebban, M. Vigouroux et J.L. Chassé
Article paru dans les actes du congrès « Ecro XIII », Sienne, septembre 1998.
[13] «
Priming an artificial associative memory »
C. Bertolini, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans « Foundations and tools for neural modeling », édité par J. Mira et J.V. Sanchez-Andres, volume 1606 des « Lecture Notes in Computer Science », pages 348 à 356, et présenté à « International Work Conference on Artificial Neural Networks (IWANN'99) », Alicante, juin 1999 (ISBN 3-540-66069-0).
[14] «
Classifiers with low decision-making error using linear combination of functions »
G. Gavin, D. Puzenat et D. Zighed
Article paru dans les actes de « International Conference on Artificial Intelligence (ICAI'99) », pages 226 à 232, Las Vegas, juin 1999.
[15] «
A modular neural network model for a multimodal associative memory »
E. Reynaud, A. Crépet, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans les actes de « International Conference on Cognitive and Neural Systems (ICCNS'2000) », page 17, Boston, mai 2000.
[16] «
A modular neural network for binding several modalities »
A. Crépet, H. Paugam-Moisy, E. Reynaud et D. Puzenat
Article paru dans les actes de « International Conference of Artificial Intelligence (ICAI'2000) », pages 921 à 928, Las Vegas, juin 2000 (ISBN 1-892512-57-2).
[17] «
New mesh generating adapted to parallel systems: PVM implementation issue »
A. Doncescu et D. Puzenat
Article paru dans les « Proceedings of the 2000 International Workshop on Parallel Processing », pages 243 à 250, Toronto, août 2000.
[18] «
A computational model for binding sensory modalities »
E. Reynaud, A. Crépet, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans les actes des « fourth conference of the Association for the Scientific Study of Consciousness (ASSC4) », Bruxelles, juin 2000. Résumé paru dans [3].
[19] «
A multisensory identification system for robotics »
E. Reynaud et D. Puzenat
Article paru dans les actes de « International Conference on Neural Networks (IJCNN'2001) », pages 2924 à 2929, Washington DC, juillet 2001.
[20] «
Neural networks for modelling memory : case studies »
H. Paugam-Moisy, D. Puzenat, E. Reynaud et J.-P. Magué
Article paru dans les actes de « 10th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN'2002) », pages 71 à 81, Bruges, avril 2002.
[21] «
Influence of emotions on cognition, a study based on neural networks synchronization »
D. Puzenat et C. Gattet
Article paru dans les actes de la seconde « IASTED International Conference Artificial Intelligence and Applications (ICAIA'02) », pages 17 à 21, Málaga, septembre 2002 (ISBN 0-88986-352-0).
[22] «
Asynchrony in a distributed modular neural network for multimodal integration »
Y. Bouchut, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article puru dans les actes de « IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS'03) », pages 588 à 593, Marina del Rey, novembre 2003 (ISBN 0-88986-392-X). Article nominé « best paper ».
[23] «
DAMNED: A Distributed And Multithreaded Neural Event Driven simulation framework »
A. Mouraud, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans les actes de « IASTED Parallel and Distributed Computing and Networks (PDCN'06) », pages 212 à 217, Innsbruck, février 2006.
[24] «
Distributed simulations of spiking neural networks »
A. Mouraud et D. Puzenat
Article présenté à l'occasion d'un workshop dans le cadre de « 11th International Conference On Principles Of Distributed Systems (OPODIS'07) », Pointe-à-Pitre, décembre 2007.
[25] «
Simulation of large spiking neural networks on distributed architectures, The "DAMNED" Simulator »
A. Mouraud et D. Puzenat
Article paru dans les actes de « The 11th International Conference on Engineering Applications of Neural Networks (EANN'09) », CCIS 43, pages 359 à 370, Londres, août 2009.
[26] «
Behavior analysis through games using artificial neural networks »
D. Puzenat et I. Verlut
Article paru dans les actes de la « Third International Conferences on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI'10) », pages 134 à 138, Sint Maarten, Netherlands, février 2010. Cet article a été élu «best paper » de la conférence.
[27] «
Apprentissage parallèle d'un réseau neuronal incrémental »
D. Puzenat
Article paru dans les actes du « Premier Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives (CJC'94) », page 280, La Motte d'Aveillans, mars 1994.
[28] «
Traitement cognitif des odeurs : analyse de données expérimentales »
R. Baron, R. Eberhardt, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et J.-P. Royet
Neuvièmes Journées « Neurosciences et Sciences de l'Ingénieur (NSI'98) », pages 37 à 41, Munster, mai 1998.
[29] «
Amorçage d'une mémoire associative artificielle »
C. Bertolini, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans les actes du « Troisième Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives (CJC'99) », pages 18 à 24, Soulac, avril 1999.
[30] «
Vers un modèle de mémoire associative multimodale »
E. Reynaud, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Article paru dans les actes du « Troisième Colloque Jeunes Chercheurs en Sciences Cognitives (CJC'99) », pages 195 à 203, Soulac, avril 1999.
[31] «
Mémoire associative multimodale et mécanismes de retour de l'information pour la discrimination »
A. Crépet, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et E. Reynaud
Article paru dans les actes de la « Conférence d'Apprentissage (CAp'2000) », page 69, Paris, juin 2000.
[32] «
Classification of rocks using a MIMD parallel computer or a network of wokstations »
D. Puzenat
Conférence « Infonor'97 », Antofagasta, Chili, octobre 1997.
[33] «
Parallel simulation of modular neural networks »
P. Estévez, M. Ugarte, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
XIIe congrès chilien d'ingénierie électrique, Temuco, Chili, novembre 1997.
[34] «
Parallélisme et réseaux neuronaux »
H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Deuxième réunion de l'AFCET, AFIA Apprentissage automatique, Grenoble, avril 1995.
[35] «
Modélisation des processus de mémorisation »
H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Colloque du Pôle Rhône-Alpes de Sciences Cognitives, Glion-sur-Montreux, mai 1997.
[36] «
Introduction à la parallélisation d'applications »
D. Puzenat
Journées d'Études et de Recherche Antilles Guyane (JERAG'08), Pointe-à-Pitre, février 2008.
[37] «
An incremental neural classifier on a MIMD computer »
A. Azcarraga, H. Paugam-Moisy et D. Puzenat
Rapport de recherche RR-9340 du Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme, décembre 1993 (version étendue de [8]).
[38] «
Priming an artificial neural classifier »
D. Puzenat
Rapport de recherche RR-9510 du Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme, avril 1995 (preprint de [9]).
[39] «
Is it possible to discriminate odors with common words ? »
R. Eberhardt, H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et J.P. Royet
Rapport de recherche RR-9531 du Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme, novembre 1995. Rapport complémentaire de [12].
[40] «
Amorçage d'une mémoire associative artificielle »
C. Bertolini, D. Puzenat et H. Paugam-Moisy
Rapport de recherche RR-9903 du laboratoire d'informatique ERIC, mars 1999 (preprint de [29]).
[41] «
Vers un modèle de mémoire associative multimodale »
H. Paugam-Moisy, D. Puzenat et E. Reynaud. . Rapport de recherche RR-9904 du laboratoire d'informatique ERIC, mars 1999 (preprint de [30]).
[42] «
Classifiers with low decision-making error using linear combination of functions »
G. Gavin, D. Puzenat et D. Zighed
Rapport de recherche RR-9905 du laboratoire d'informatique ERIC, avril 1999 (preprint de [14]).
Les six logiciels présentés ici ont la particularité d'être sortis de mon laboratoire et d'avoir été utilisés par d'autres chercheurs lors d'importants projets.
[43] Interface d'expérimentation Dans le cadre d'une collaboration entre laboratoires lyonnais, j'ai développé une « interface d'acquisition de données ». Ce logiciel permet la gestion d'expériences dans le domaine de l'olfaction humaine : minutage, présentation des consignes, pilotage d'un « stimulateur olfactif » et d'un écran tactile... Les contraintes de temps réel, ainsi que la nécessité d'un accès « bas niveau » à l'horloge de l'ordinateur pour une mesure précise du temps, ont conduit à écrire une interface graphique dédiée. L'utilisation de ce programme a permis de nombreuses expériences qui ont conduit à plusieurs publications [2, 6, 12, 28, 39].
[44] Classifieur incrémental parallèle Ce logiciel est un classifieur parallèle basé sur un classifieur séquentiel développé au LIFIA en 1991. La stratégie de parallélisation est issue de mes travaux de thèse. Le programme peut directement être utilisé sur une grande variété de plate-formes, aussi bien une machine séquentielle qu'un réseau de stations ou une machine parallèle. Dans le cas d'une utilisation distribuée, le programme est tolérant aux pannes. Ce logiciel a été exploité dans le cadre d'un programme minier chilien (voir projet « Paralin »). Le principe et l'utilisation du programme sont détaillés dans les documents déjà cités [2, 8, 10, 27, 32, 37].
[45] Classifieur par mixture d'experts Le logiciel le plus technique auquel j'ai travaillé est sans nul doute le classifieur neuronal par mixture d'experts, fruit d'une collaboration franco-chilienne. Ce logiciel a été développé lors de mon post-doctorat au département de mathématiques de l'Université du Chili avec l'aide d'un stagiaire nommé Manuel Ugarte. Le travail a continué après mon post-doctorat, par courrier électronique et par des séjours de travail. La version actuelle du logiciel fonctionne sur une machine séquentielle, un réseau de stations, ainsi que sur la machine parallèle Capitan (Matra). Les différents aspects techniques et théoriques de ce travail ont été présentés lors de plusieurs conférences [11, 33] et dans une revue [4].
[46] Classifieur multimodal Le logiciel issu de la recherche présentée dans mon HDR est un classifieur multimodal basé sur une modélisation de la mémoire humaine. Le développement a commencé à l'Institut des Sciences Cognitives puis a continué par l'encadrement de stagiaires à distance et lors de visites, puis en collaboration avec une étudiante en thèse de mon équipe à l'ISC. Le logiciel traite séparément chaque modalité grâce à des classifieurs incrémentaux [43]. Un module dit associatif se charge de donner une réponse globale en « fusionnant » les sources. Les étapes significatives de ce travail ont été régulièrement publiées [3, 15, 16, 30, 31]. Une version du logiciel dédiée à la robotique a également été implémentée [19], ainsi qu'une version parallèle et asynchrone [22].
[47]
Simulateur DAMNED Le simulateur DAMNED (acronyme de A Distributed And Multithreaded Neural Event Driven simulation framework) est issu des recherches effectuées dans le cadre de la thèse d'Anthony Mouraud. Ce logiciel est un simulateur de réseau de neurones impulsionels basé sur une approche événementielle et dédié à toutes machines de type MIMD à mémoire distribuée. Le traitement réalisé sur chaque n
ud est fortement multi-threadé afin de profiter pleinement des processeurs multi-corps actuels. Ce simulateur a été testé sur une machine parallèle et sur une grappe de calcul, et a déjà été présenté lors de plusieurs conférences [23, 24, 25]. Le simulateur a été mis en uvre en 2009 par Anthony Mouraud pour la simulation de saccades oculaires afin de démontrer son efficacité.
[48] Outil d'aide au diagnostic à l'usage des neuropsychologues Une batterie de jeux vidéo a été instrumentée afin de mesurer les performances du sujet. Un modèle connexioniste permet d'évaluer le joueur sur un critère précis suite à un apprentissage sur une population représentative. Ce travail a été présenté en conférence en février 2010 [26]. Le logiciel est utilisé de façon expérimentale au CHU de la Guadeloupe.