ED Mathématiques et Informatique
Ordonnancement dynamique pour l'inférence dans les réseaux de neurones profonds
par Jean-François DAVID (LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique)
Cette soutenance a lieu à 14h30 - Ada Lovelace Centre Inria de l'université de Bordeaux, 200 Av. de la Vieille Tour, 33405 Talence, FRANCE
devant le jury composé de
- Olivier BEAUMONT - Directeur de recherche - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Camille COTI - Professeure - École de Technologie Supérieure - Rapporteur
- Pierre MANNEBACK - Professeur émérite - Université de Mons - Rapporteur
- Akka ZEMMARI - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
L'essor des réseaux de neurones profonds a révolutionné de nombreux domaines, notamment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Néanmoins, la taille croissante de ces modèles induit des exigences computationnelles de plus en plus élevées, qui mettent à l'épreuve les infrastructures de calcul actuelles. Les unités de traitement graphique (GPU pour Graphics Processing Unit), bien qu'optimisées pour les calculs massivement parallèles, peuvent être surchargées par un débit de requêtes d'inférences élevé, ce qui conduit à leur congestion et à l'explosion de la latence. Parallèlement, les unités centrales de traitement (CPU pour Central Processing Unit), souvent associées aux GPU pour des tâches de gestion, ne sont pas pleinement exploitées malgré leur potentiel pour traiter certaines tâches moins intensives en calcul. Il paraît donc pertinent d'utiliser les CPU disponibles pour assister les GPU dans leurs calculs d'inférence. Dans cette thèse, nous proposons StarONNX, une solution visant à accélérer les calculs d'inférence sur des systèmes de calcul hétérogènes combinant CPU et GPU, particulièrement en cas de forte charge d'inférences. StarONNX repose sur l'intégration de partitions de modèles DNN obtenues grâce à l'outil de partitionnement METIS. Ce dernier permet de réaliser un découpage asymétrique du volume de calcul. StarONNX s'appuie sur StarPU, un système d'exécution optimisé pour la planification dynamique des tâches sur des architectures multicoeurs hétérogènes et sur ONNX Runtime, un moteur performant pour l'inférence de modèles au format ONNX. Grâce à cette combinaison, StarONNX exploite les capacités spécifiques de chaque processeur pour améliorer le débit et la latence des inférences tout en maintenant une gestion efficace des ressources. Notre approche repose sur la combinaison de méthodes issues du domaine du calcul haute performance visant à maximiser l'utilisation des ressources disponibles. Premièrement, nous utilisons la possibilité de superposer dans le temps les calculs et les communications entre les processeurs. Deuxièmement, nous optimisons l'utilisation des ressources de calcul en regroupant les coeurs CPU pour exécuter les tâches. Troisièmement, nous introduisons un pipelining des tâches d'inférence, permettant d'exécuter simultanément différentes étapes du traitement sur les GPU et les CPU, et donc d'augmenter le parallélisme et le débit. En comparant notre solution au serveur d'inférence Triton de NVIDIA, nous constatons des améliorations notables en termes de minimisation de la latence. Notre solution repousse le seuil de congestion du système à des débits plus élevés et exploite pleinement les capacités des CPU, précédemment sous-utilisées. Malgré un surcoût en latence introduit par le partitionnement, celui-ci demeure acceptable pour un partitionnement en deux ou trois segments.
ED Sciences Chimiques
Étude des Substances Non Intentionnellement Ajoutées (NIAS) dans le polypropylène et effets potentiels du recyclage et du vieillissement UV
par Zakir AMIROV (Laboratoire de Chimie des Polymères Organiques)
Cette soutenance a lieu à 9h30 - Amphi CRPP Paul Pascal Research Center (CRPP) 115 Avenue du Dr Albert Schweitzer, 33600 Pessac
devant le jury composé de
- Véronique COMA - Associate Professor - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Etienne FLEURY - Professeur - INSA (Lyon) - Rapporteur
- Emmanuel RICHAUD - Professeur des universités - PIMM (Paris) - Rapporteur
- Patrick NAVARD - Directeur de recherche émérite - CEMEF (Valbonne) - Examinateur
- Etienne GRAU - Assistant professor - LCPO (Pessac) - CoDirecteur de these
Les Substances Non Intentionnellement Ajoutées (NIAS) sont un enjeu majeur pour des raisons réglementaires et de santé publique, du fait de leurs impacts potentiels sur la santé et l'environnement via notamment leur migration possible des matériaux d'emballage vers les aliments. Afin de mieux comprendre et gérer ces risques, l'impact des conditions d'extrusion, du recyclage et du vieillissement sur la formation des NIAS dans un modèle de polypropylène (PP) a été ici étudié. Dans un premier temps, un modèle de polypropylène a été formulé avec divers additifs (Alkanox 240, BHT, UV326, UV944) afin d'identifier et de quantifier les NIAS en utilisant des techniques multi-analytiques (GC, RMN). Des NIAS tels que le 2,4-di-tert-butylphénol, le mono[2,4-bis(1,1-diméthyléthyl)phényle]ester, le bis[2,4-bis(1,1-diméthyléthyl)phényle]ester, l'oxyde de dihydroxyphosphine et le tris(2,4-di-tert-butylphényle)phosphate issus de l'Alkanox ont été identifiés et quantifiés. Des NIAS dérivés du BHT ont également été observés, bien que leur faible concentration n'ait pas permis leur identification et leur quantification précises. En revanche, aucun NIAS dérivé des UV 326 et UV 944 n'a été détecté, bien que leur présence combinée à d'autres additifs ait contribué à réduire la dégradation du PP et de l'Alkanox 240. L'impact de l'extrusion (temps, température, cisaillement) sur la formation des NIAS a ensuite été étudié, avec une répétition de cycles pour simuler le processus de recyclage. Le processus comprenait trois cycles successifs d'extrusion à 240 °C pendant 5 minutes, à une vitesse de 100 tours par minute. À chaque étape, les additifs se sont dégradés, entraînant une augmentation des quantités de NIAS. Afin de limiter la dégradation du PP et de simuler les conditions réelles des procédés industriels de recyclage, des additifs ont été réintroduits à chaque étape. Malgré cette mesure, une augmentation significative de la quantité et du nombre de NIAS a été observée. Enfin, dans un troisième temps, l'impact du vieillissement UV sur le profil de NIAS dans le PP a été étudié, dans l'hypothèse d'une irradiation possible avant les procédés de recyclage, ne serait-ce que du fait de l'utilisation du matériau. La dégradation des additifs et la formation des NIAS ont été accélérées en fonction de la durée d'irradiation et du type d'additif. En conclusion, cette étude apporte des informations clés sur la formation des NIAS tout au long du cycle de vie des plastiques, contribuant ainsi au développement de matériaux plus sûrs et conformes aux réglementations en vigueur. Ces recherches peuvent être directement appliqués à l'identification et à la quantification des NIAS dans le cadre des processus de contrôle qualité des matériaux en PP, garantissant ainsi leur sécurité et leur fiabilité avant leur utilisation.
ED Sociétés, Politique, Santé Publique
Evolution du cadre de l'évaluation économique en santé
par Sandrine BOURGUIGNON (Bordeaux Population Health Research Center)
Cette soutenance a lieu à 13h00 - Salle Chastang à l'Isped Campus Carreire, 146 rue Léo Saignat, 33000 Bordeaux
devant le jury composé de
- JEROME WITTWER - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Hélène JACQMIN-GADDA - Directrice de recherche - UNIVERSITE DE BORDEAUX - Examinateur
- Isabelle BORGET - Professeure des universités - praticienne hospitalière - Service d'Etudes et Recherche en Economie de la Santé - Examinateur
- Antoine PARIENTE - Professeur des universités - Université de Bordeaux - Examinateur
- Florence JUSOT - Directrice de recherche - Université Paris Dauphine - Rapporteur
- Pascal PAUBEL - Professeur des universités - praticien hospitalier - Paris-Cité Université - Rapporteur
EVOLUTION DU CADRE DE L'EVALUATION ECONOMIQUE EN SANTE L'évaluation économique en santé a évolué en France sous l'impulsion de la Haute Autorité de Santé (HAS) et la Commission d'Evaluation Economique et de Santé Publique (CEESP). Initialement centrée sur le rapport coût-utilité, elle intervient dans la fixation des prix des produits de santé. Cependant, ces analyses restent limitées, ne considérant pas plus largement les impacts dans le système de santé et la société. Les travaux comme l'évaluation de Mitraclip TM démontrent l'intérêt des modélisations économique mais aussi l'absence de considérations des impacts organisationnels. L'étude de l'agent de réversion idarucizumab met en évidence l'intérêt de collectes de dires d'experts structurées en consensus comme le Delphi Panel en l'absence granularité de données intrahospitalières. Enfin, l'analyse d'impact budgétaire du carboxymaltose ferrique révèle des économies possibles et ouvrent la voie aux impacts organisationnels et environnementaux. L'évolution du cadre de l'évaluation économique implique l'intégration de nouveaux critères. Les impacts de santé publique, organisationnels, environnementaux ou encore d'équité sont autant de critères sur lesquels les décisionnaires pourraient s'appuyer pour élargir le niveau d'information soutenant leur prise de décision. Tous ces critères peuvent être intégrer dans les méthodes de modélisation médico-économiques existantes. La structuration des données sont essentiels pour accéder à des données solides, exhaustives avec une granularité autorisant d'investiguer des approches de santé populationnelle, selon les spécificités territoriales ou socio-économiques. L'intégration de ces nouveaux critères permettrait d'élargir la notion de valeur en santé. Une approche plus large et multidimensionnelle permettrait une meilleure allocation des ressources tout en garantissant un accès équitable aux innovations. Ce travail plaide ainsi pour une évolution de l'évaluation médico-économique afin d'intégrer une vision plus globale et pragmatique de la valeur des produits de santé, essentielle pour la soutenabilité des systèmes de soins et décrispant la simple question du prix des produits de santé.