Jury :
Cette thèse examine les défis de la prédiction de séquence dans différents scénarios, tels que la prédiction de séquence à l'aide de réseaux de neurones récurrents (RNN) dans le contexte de séries temporelles et de sessions de recherche d'informations (RI). La prédiction des valeurs inconnues qui suivent certaines valeurs précédemment observées est appelée prédiction de séquence. Elle est largement applicable à de nombreux domaines où un comportement séquentiel est observé dans les données. Dans cette étude, nous nous concentrons sur deux tâches différentes de prédiction de séquences : la prévision de séries temporelles et la prédiction de la requête suivante dans une session de recherche d'informations.