Qu'est-ce qu'une carte ? Quelle est son utilité ? Qu'est-ce-qu'un lieu, un<br />comportement ? Qu'est-ce-que naviguer, se localiser et prédire, pour un<br />robot mobile devant accomplir une tâche donnée ?<br /><br />Ces questions n'ont pas de réponses uniques ou évidentes à ce jour, et<br />restent centrales à de nombreux domaines de recherches.<br /><br />La robotique, par exemple, souhaite y répondre en vue de la synthèse de<br />systèmes sensori-moteurs performants. Les sciences cognitives placent ces<br />questions comme essentielles à la compréhension des êtres vivants, de leurs<br />compétences, et au-delà, de leurs intelligences.<br /><br />Notre étude se situe à la croisée de ces disciplines. Nous étudions tout<br />d'abord les méthodes probabilistes classiques (Localisation Markovienne,<br />PDMPOs, MMCs, etc.), puis certaines approches dites "bio-inspirées"<br />(Berthoz, Franz, Kuipers). Nous analysons les avantages et inconvénients<br />respectifs de ces approches en les replaçant dans un cadre général de<br />programmation des robots basé sur l'inférence bayésienne (PBR).<br /><br />Nous proposons un formalisme original de modélisation probabiliste de<br />l'interaction entre un robot et son environnement : la carte bayésienne.<br /><br />Dans ce cadre, définir une carte revient à spécifier une distribution de<br />probabilités particulière. Certaines des questions évoquées ci-dessus se<br />ramènent alors à la résolution de problèmes d'inférence probabiliste.<br /><br />Nous définissons des opérateurs d'assemblage de cartes bayésiennes,<br />replaçant ainsi les notions de "hiérarchie de cartes" et de développement<br />incrémental comme éléments centraux de notre approche, en accord avec les<br />données biologiques. En appuyant l'ensemble de notre travail sur le<br />formalisme bayésien, nous profitons d'une part d'une capacité de traitement<br />unifié des incertitudes, et d'autre part, de fondations mathématiques<br />claires et rigoureuses. Notre formalisme est illustré par des exemples<br />implantés sur un robot mobile Koala.

Les mouvements de basse fréquence des protéines, tels qu'on peut les calculer via l'approximation des petits déplacements (approximation harmonique), ressemblent souvent beaucoup à des mouvements fonctionnels, tels qu'on peut les observer par cristallographie des rayons X. Ce résultat semble très robuste puisqu'il a été obtenu, tout d'abord, en partant d'une description des protéines à l'échelle atomique puis, plus récemment, de descriptions à "gros grains" (des modèles de type réseau élastique). S'appuyant sur ce constat, des applications variées ont été proposées, notamment pour faciliter la résolution de structures ou pour améliorer leur qualité (ajustement dans des enveloppes obtenues par cryomicroscopie électronique, remplacement moléculaire...). Ce mémoire est une revue des résultats obtenus, dans laquelle mes contributions sont plus particulièrement mises en avant. Parmi les développements les plus récents, sont évoquées des tentatives de faire le lien entre modèles à l'échelle atomique et modèles à gros grains, ou bien de complexifier ces derniers, en y incluant des termes anharmoniques.

Ce travail de thèse a porté sur la détection et localisation de défauts dans les réseaux de distribution HTA par les<br />indicateurs de passage de défaut (IPD). Les études ont été effectuées dans le cadre du développement attendu et<br />croissant des GED (sources de Génération d'Energie Décentralisées).<br />La première partie du mémoire est consacrée à l'analyse du comportement des IPD. En ce qui concerne<br />l'influence du contexte de fonctionnement sur la réponse des IPD, une partie est destinée à vérifier le<br />fonctionnement des modèles IPD développés et les règles d'utilisation des IPD prévus. Une autre analyse<br />l'influence des GED sur l'utilisation des IPD sur la détection et localisation de défauts. Pour l'amélioration de la<br />robustesse du diagnostic avec IPD en présence de fausses indications, une méthode de détermination de la<br />section en défaut (limitée par des IPD) est proposée.<br />La deuxième partie du mémoire est consacrée à une méthode d'optimisation du placement des IPD dans les<br />réseaux HTA sur la base d'algorithmes génétiques. Nous avons défini différents critères pour l'optimisation ; ils<br />sont validés par un programme de calcul des indices de fiabilité. L'influence de la GED dans le départ HTA sur<br />le placement optimal des IPD est analysée en tenant compte du coût de l'énergie non fournie par la GED et du<br />fonctionnement envisageable comme un secours de la GED.