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Volume 42 - Numéro spécial CRI 2023 - 2024
Le Colloque de Recherche en Informatique est la plus importance conférence scientifique en Informatique au Cameroun depuis sa création en 2013. Il regroupe tous les deux ans plus de deux cents chercheurs, enseignants-chercheurs et professionnels de l’Informatique au Cameroun pour discuter des enjeux, défis, opportunités, risques et présenter les innovations et résultats scientifiques dans ce domaine. La sixième édition du Colloque de Recherche en Informatique CRI’2023 (http://cri-info.cm) s’est tenu les 12 et 13 décembre 2023 au Département d’Informatique de la Faculté des Sciences de l’Université de Yaoundé I en traitant les problématiques d’apprentissage artificielle, de fouille de données, d’optimisation combinatoire et du traitement automatique du langage naturel et de la parole.
1. Deux Schémas de Stéganographie Textuelles basés sur le codage des couleurs.
La stéganographie textuelle est un mécanisme permettant de cacher un message secret dans un texte. Dans ce papier, nous proposons un schéma stéganographique basé sur le codage de couleurs. Ce schéma comprend deux méthodes différentes : la première, basée sur les permutations et la seconde, basée sur les systèmes de numération. Etant donné un message secret et un texte de couverture, les méthodes proposées cachent le message secret dans le texte de couverture en le coloriant. Le stégo-texte est ensuite envoyé au destinataire par mail. Après expérimentations, les résultats obtenus montrent que nos modèles proposent un meilleure capacité d'embarquement par rapport au schéma d'Aruna Malik et al. sur laquelle repose notre idée.
2. Application du modèle de représentation acoustique multilingue XLSR pour la transcription de l'Ewondo
Les modèles auto-supervisés récemment popularisés apparaissent comme une solution au problème de la faible disponibilité des données grâce à un transfert d'apprentissage parcimonieux. Nous étudions l'efficacité de ces modèles acoustiques multilingues, en l'occurrence wav2vec 2.0 XLSR-53 et wav2vec 2.0 XLSR-128, pour la tâche de transcription de la langue Ewondo (parlée au Cameroun). Les expériences ont été menées sur 11 minutes de discours construits à partir de 103 phrases lues. Malgré une forte capacité de généralisation du modèle acoustique multilingue, les résultats préliminaires montrent que la distance entre les langues intégrées dans le XLSR (anglais, français, espagnol, allemand, mandarin, . . .) et l'ewondo a un impact important sur la performance du modèle de transcription. Les performances les plus élevées obtenues sont de l'ordre de 69% pour le WER et de 28.1% pour le CER. Une analyse de ces résultats préliminaires est effectuée et interprétée afin de proposer des pistes d'amélioration efficaces.