La gestion d’énergie est un sujet de plus en plus important dans notre société. Nous faisons actuellement face à un nombre croissant de problèmes tels que l’épuisement des réserves pétrolières, le réchauffement climatique ou encore la diminution de la qualité de l’énergie (principalement due aux coupures pendant les pics de consommation). Les smartgrids sont une des solutions à ces problèmes. En ajoutant une communication bidirectionnelle et de nouvelles capacités en matière de technologies de l’information et de la communication, il est possible de créer un système autonome de gestion intelligente de l’énergie.Les travaux décrits dans ce mémoire s'intéressent particulièrement à la gestion des microgrids à l'aide de systèmes multi-agents (SMA). Les microgrids sont des réseaux de faibles puissances, composés de petits producteurs d’énergie décentralisés (éventuellement renouvelables) et de consommateurs. Ces réseaux peuvent être reliés (ou non) au réseau global ce qui ajoute à leur complexité. De par leurs complexités et leurs répartitions géographiques, les smartgrids, comme les microgrids, ne peuvent pas être gérés facilement par des systèmes centralisés. Les intelligences artificielles distribuées et plus particulièrement les SMA apparaissent comme un moyen cohérent de résoudre les problèmes liés aux smartgrids.Dans un premier temps, nous avons défini une approche mettant en oeuvre des boucles de rétroaction. Une boucle de rétroaction apparaît dans les systèmes complexes qui peuvent être définis avec plusieurs niveaux d'abstraction. Deux niveaux sont ainsi en interaction. Le niveau micro regroupe un ensemble d'agents ayant des comportements qui, une fois combinés, influeront sur l'état du système. Le niveau macro traite ces influences pour définir un nouvel état du système qui influera sur le comportement des agents du niveau micro. Cette boucle de rétroaction permet de séparer les comportements sur plusieurs niveaux.Cette approche est utilisée pour définir un problème de gestion offre-demande dans un microgrid. Ce problème permet de prendre en compte un ensemble d'objectifs qui sont actuellement traités de manière indépendante. Enfin, une application utilisant un SMA a été développée. Cette approche peut s'intégrer dans ce problème. Elle a pour but d'assurer la stabilité du réseau à tout instant grâce au contrôle de systèmes de stockage.Dans un second temps, un simulateur de réseau électrique permettant le contrôle dynamique des périphériques a été développé. Ce simulateur repose sur trois grands principes. Le premier est une modélisation à base d’agents du simulateur lui-même, pour représenter la complexité des réseaux électriques. Le second principe repose sur l’utilisation du paradigme holonique afin de prendre en compte les multiples niveaux inhérents aux réseaux électriques. Enfin, le troisième principe est inspiré du modelé influence/réaction et propose une technique qui permet de gérer les actions simultanées, éventuellement conflictuelles, au sein des SMA. / Energy management is, nowadays, a subject of uttermost importance. Indeed, we are facing growing concerns such as petroleum reserve depletion, earth global warming or power quality (e.g. avoiding blackouts during peak times). Smart grids is an attempt to solve such problems, by adding to power grids bidirectional communications and ICT capabilities in order to provide an intelligent autonomic management for the grid.This thesis focuses on the management of microgrids thanks to multiagent systems (MAS). Microgrids are low-power networks, composed of small and decentralized energy producers (possibly renewable) and consumers. These networks can be connected to the main grid or islanded, this make them more complex. Due to their complexity and their geographical distribution, smart grids and microgrids can not be easily managed by a centralized system. Distributed artificial intelligences especially MAS appear to be a solution to resolve problems related to smart grids.Firstly we defined an approach implementing feedback loops. These feedback loops exist in complex systems which can be defined with several abstraction levels. Two levels are interacting. The micro-level contains a set of agents owning behaviours that can be combined. The result of the combination imapct the state of the system. The macro-level processes these influences to define a new state of the system which will imapct the agents behaviours at the micro-level.This feedback loop separates behaviours on several levels.This approach is used to defined a demand and supply matching problem in microgrid. This problem afford to manage a set of goals which currently are independently processed. Finally, an application is developed using MAS that ensures grid stability thanks to storage systems. This application was thought to be integrated to the approach detailed above.Secondly, a grid simulator id developed. This simulator allows dynamic control of devices. It is based on three main principles.• An agent-based model of the simulator to represent the complexity of electrical networks. • The use of the holonic paradigm to take into account the multiple levels inherent to power grids. • The use of the influence/reaction model and offers a technology that can manage simultaneous actions, possibly conflicting, in MAS.

Cette thèse se propose de discuter la formation des alternances récurrentes dans les skarns et la précipitation oscillante par métasomatose en contexte métamorphique. On commence par discuter deux types d'alternances de Rio Marina (Ile d'Elbe, Italie). Les directions des bandes sont parallèles à la zonation des skarns ou au contact entre le skarn et le calcaire. Les études géochimiques montrent que les skarns à alternances et les skarns ordinaires sont formés sur des calcaires massifs et homogènes et que la formation des skarns nécessite des apports importants de silice et de fer et de lessivages de calcium et de gaz carbonique. La comparaison des alternances de Rio Marina avec d'autres exemples d'alternances a permis d'énoncer les règles suivantes: (1). Les alternances apparaissent généralement sous 2 formes: des strates alternantes ou des structures orbiculaires. (2) Les épaisseurs des bandes varient de 0,2 mm a 6 mm ; les épaisseurs des bandes claires et des bandes sombres sont les mêmes dans la plupart des cas. (3) Dans les alternances, il y a au moins un minéral qui est constitué non seulement d'un élément provenant de la dissolution des carbonates comme Ca et Mg mais aussi d'un élément provenant du fluide comme Si et Fe. le deuxième minéral dans les alternances est compose essentiellement d'éléments provenant du fluide comme Si et Fe. La formation des bandes requiert le couplage de la précipitation des minéraux en alternances et de la dissolution de la roche carbonatée. Des modèles qualitatifs sont établis pour discuter le mécanisme possible d'apparition de ce type de structure spatiale.

La gestion d'énergie est un sujet de plus en plus important dans notre société. Nous faisons actuellement face à un nombre croissant de problèmes tels que l'épuisement des réserves pétrolières, le réchauffement climatique ou encore la diminution de la qualité de l'énergie (principalement due aux coupures pendant les pics de consommation). Les smartgrids sont une des solutions à ces problèmes. En ajoutant une communication bidirectionnelle et de nouvelles capacités en matière de technologies de l'information et de la communication, il est possible de créer un système autonome de gestion intelligente de l'énergie.Les travaux décrits dans ce mémoire s'intéressent particulièrement à la gestion des microgrids à l'aide de systèmes multi-agents (SMA). Les microgrids sont des réseaux de faibles puissances, composés de petits producteurs d'énergie décentralisés (éventuellement renouvelables) et de consommateurs. Ces réseaux peuvent être reliés (ou non) au réseau global ce qui ajoute à leur complexité. De par leurs complexités et leurs répartitions géographiques, les smartgrids, comme les microgrids, ne peuvent pas être gérés facilement par des systèmes centralisés. Les intelligences artificielles distribuées et plus particulièrement les SMA apparaissent comme un moyen cohérent de résoudre les problèmes liés aux smartgrids.Dans un premier temps, nous avons défini une approche mettant en oeuvre des boucles de rétroaction. Une boucle de rétroaction apparaît dans les systèmes complexes qui peuvent être définis avec plusieurs niveaux d'abstraction. Deux niveaux sont ainsi en interaction. Le niveau micro regroupe un ensemble d'agents ayant des comportements qui, une fois combinés, influeront sur l'état du système. Le niveau macro traite ces influences pour définir un nouvel état du système qui influera sur le comportement des agents du niveau micro. Cette boucle de rétroaction permet de séparer les comportements sur plusieurs niveaux.Cette approche est utilisée pour définir un problème de gestion offre-demande dans un microgrid. Ce problème permet de prendre en compte un ensemble d'objectifs qui sont actuellement traités de manière indépendante. Enfin, une application utilisant un SMA a été développée. Cette approche peut s'intégrer dans ce problème. Elle a pour but d'assurer la stabilité du réseau à tout instant grâce au contrôle de systèmes de stockage.Dans un second temps, un simulateur de réseau électrique permettant le contrôle dynamique des périphériques a été développé. Ce simulateur repose sur trois grands principes. Le premier est une modélisation à base d'agents du simulateur lui-même, pour représenter la complexité des réseaux électriques. Le second principe repose sur l'utilisation du paradigme holonique afin de prendre en compte les multiples niveaux inhérents aux réseaux électriques. Enfin, le troisième principe est inspiré du modelé influence/réaction et propose une technique qui permet de gérer les actions simultanées, éventuellement conflictuelles, au sein des SMA.

Les regroupements d'’animaux forment sans doute l’'un des plus fréquents comportements collectifs et peuvent considérablement varier en taille, en forme et en stabilité. Ces structures émergent souvent de processus simples d’'interattraction, basés sur l’'amplification d'’un signal d'’agrégation.Pour autant, la compréhension de la modulation des décisions collectives selon le contexte social et environnemental nécessite une approche globale et multifactorielle. En outre, la complexité du tissu liant les interactions individuelles, l’'environnement et les structures collectives en résultant reste encore mal connue.Les isopodes terrestres forment un groupe remarquable de crustacés terrestres particulièrement grégaires. Dans un premier volet de ce document, nous nous intéressons à la sensibilité de leur comportement d’'agrégation aux facteurs biotiques (densité de congénères, présence de différentes espèces) et abiotiques (luminosité, présence d’hétérogénéités environnementales). Dans un second volet, nous nous intéresserons aux valeurs adaptatives de leur comportement d’'agrégation, c'’est-à-dire aux bénéfices individuels tirés du groupe, notamment au regard de la dessiccation corporelle.Nos résultats montrent principalement que (1) l’'agrégation chez les isopodes terrestres est le fruit d'’un équilibre entre des préférences individuelles pour les hétérogénéités de l’'environnement et d’'une interattraction sociale. Particulièrement, (2) cette composante sociale se caractérise par une modulation des comportements individuels selon la taille du groupe :le temps passé dans l'’agrégat par chaque individu augmente avec le nombre de congénères suite à un effet synergique d’'attraction et de rétention des congénères. Cet effet est à la base des processus d'’amplification nécessaire à l’'émergence d'’un agrégat (3). Par ailleurs, (4) la forme sigmoïdale des fonctions mathématiques sous-jacentes conduisent à effet de seuil densité-dépendant, impliquant un nombre minimum d’'individu pour qu'’un agrégat puisse émerger. Ces règles élémentaires conduisent à une régulation importante de la taille des groupes et de leur distribution spatio-temporelle dans l’'environnement (5). Elles sont également à l’œ'oeuvre dans l’'établissement de groupes mixtes (i.e. composés de plusieurs espèces)dans lesquels nous montrons des processus d'’amplification fortement partagés entre les espèces mais pour lesquels le poids accordé aux informations hétérospécifiques est plus faible (6). Nous discutons de la nature des interactions possiblement impliqués dans l’'émergence des groupes,notamment à travers des modèles de contagion sociale impliquant une mise en repos collective (7). Enfin, (8) nous montrons une relation entre la conformation spatiale des individus agrégés, la taille des groupes et les bénéfices individuels non-linéaires tirés du groupe. L'’ensemble de ces résultats est discuté dans le contexte générique des phénomènes auto-organisés observés chez de nombreux vertébrés et invertébrés grégaires. Nous discutons pour finir de l'’intérêt des isopodes terrestres dans la compréhension du rôle des groupements collectifs dans les transitions écologiques majeures. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished