One of the main challenges in the implementation of renewable energy is the mismatch between supply and demand. Energy storage has been identified as one of the solutions to the mismatch problem. Among various storage technologies, thermal energy storage (TES) is foreseen to have a significant role to achieve a low carbon energy systems because of the large share of thermal energy demand and its relatively low cost. However, integrating TES into energy systems requires careful design and implementation since otherwise potential financial and environmental savings may not be achieved. Computational-based design tools are ubiquitous in the design process of modern energy systems and can be broadly categorised into two methodologies: optimisation and simulation. In both cases, designing an energy system with storage technology is significantly more complicated than those without, mainly due to the coupling of variables between time steps. This thesis is concerned with two facets of the application of TES in energy systems. First, the role of TES in improving the performance of renewable-based domestic heating systems. Second, the implementation of optimisation and simulation tools in the design of energy systems with integrated TES. They are addressed by examining two case studies that illustrate the spatial and temporal variance of energy systems: a single dwelling heat pump system with a hot water tank, and a solar district heating system with a borehole thermal energy storage. In the single dwelling case study, the technical and financial benefits of TES installation in a heat pump system are illustrated by the optimisation model. A simulation model which utilises the optimisation results is developed to assess the accuracy of the optimisation results and the potential interaction between the two methodologies. The solar district heating case study is utilised to highlight the potential of a time decomposition technique, the multiple time grids method, in reducing the computational time in the operational optimisation of the system. Furthermore, the case study is also employed to illustrate the potential of installing a similar system in the UK. The latter study was performed by developing a validated simulation model of the solar district heating system. The findings of the analyses reported in this thesis exemplify the potential of TES in a domestic and community-level heating system in the UK. They also provide a basis for recommendations on the improved use of optimisation and simulation tools in the design process of energy systems.

Au cours de la conception des systèmes automatisés, il est impératif de penser à maintenir la performance qui est susceptible de se dégrader au fil du temps. Lors de l’exploitation de tels systèmes, des opérations de maintenance préventive permettent de garder cette performance au-dessus d’un niveau requis ; mais en même temps, la réalisation d’un nombre non-étudié de ces interventions, risque d’être un désavantage du l’intégralité du processus. Il est donc indispensable de réfléchir comment diminuer ces interventions à un nombre optimal, ce qui impose de pratiquer une méthodologie de conception qui organise les opérations de maintenance ; mais aussi, de diminuer le temps perdu en ce qui concerne la détermination des actions à faire lors de l’intervention, et déjà de diminuer le temps perdu suite aux opérations inutiles. Le concepteur est invité à structurer une architecture optimale, capable de réaliser une fonction définie et qui doit permettre au système d’être maintenu, avec le moindre des dépenses, la performance voulu représentée par un limite de fiabilité à ne pas dépasser. / During a design process of automated systems, it’s important to think about maintaining performance which will deteriorate over time. During the operation phase of such systems, preventive maintenance can keep this performance over a required level ; in the same time if these actions were not studied, this may be a disadvantage of the entire process. It is therefore necessary to consider how to reduce these interventions into an optimum number during the system life cycle, this fact will require a design methodology able to organize these operations, and to reduce the time lost under the determination of what to do during the maintenance, and time on unnecessary operations. The designer, is therefore invited to structure an optimum system design to achieve a defined function. This design must allow the system to maintain a reliability level with the minimal costs.

Cette thèse s'intéresse à l'étude de deux problèmes d'optimisation pour la production d’énergie électrique. Le premier est un problème académique très étudié : le Unit Commitment Problem (UCP). Le second est un problème de planification des débits d'eau dans un réseau hydro-électrique issu d'une application industrielle. Ces deux problèmes sont des problèmes NP-complets très difficiles car ils sont non linéaires, fortement contraints et que la taille des données est importante. Dans la première partie de cette thèse, nous proposons DYNAMOP. Il s'agit d'un algorithme génétique qui guide la recherche effectuée par la programmation dynamique en manipulant des solutions représentées sous forme de chemins du graphe d’états. Cette représentation est avantageuse car, d'une part, elle facilite la mise en place d'hybridations avec la programmation dynamique et, d'autre part, elle permet de proposer des opérateurs évolutionnaires efficaces tenant compte les dépendances entre les variables. DYNAMOP est appliqué aux deux problèmes de production d'énergie. La qualité des résultats permet d'affirmer que cette méthode est bien adaptée à la résolution de ce type de problèmes. Dans la seconde partie, nous présentons MO-DYNAMOP une extension de DYNAMOP à l'optimisation multi-objectif. MO-DYNAMOP est évalué sur une version bi-objectif de l'UCP nécessitant l'utilisation d'une représentation indirecte. Une solution partielle sera ainsi décodée en un ensemble de solutions complètes Pareto équivalentes ce qui rend difficile l'évaluation sa qualité. Nous proposons donc plusieurs adaptations des stratégies usuelles d'assignation de fitness et comparons les méthodes obtenues à la littérature. / In this thesis, two energy production problems are studied. The first is a well known academic problem: the Unit Commitment Problem (UCP). The second one is a hydro scheduling problem with a real world application. These two problems are very hard NP-complete problems because they are non-linear, highly constrained, and the data size is large. In the first part of this thesis we propose DYNAMOP. It is a genetic algorithm that uses a representation based on a path in the graph of states of dynamic programming. The advantages of this representation are that it makes it easy to propose efficient evolutionary operators taking the dependencies into account, and that it facilitates the hybridization with dynamic programming. DYNAMOP is tested  on the two energy production problems. The results confirm the competitiveness of the proposed method to solve energy problems. In the second part, we present MO-DYNAMOP, which is an extension of DYNAMOP to multi-objective combinatorial optimization problems. MO-DYNAMOP is applied to a bi-objective version of the UCP, but this implies an indirect representation, which is problematic. Indeed, in this case, decoding a genotypic solution involves the resolution of a multi-objective problem. Then many Pareto equivalent phenotypic solutions can be produced from one genotypic solution. We propose and compare 3 decoding strategies to solve this difficulty. A comparison study beetween MO-DYNAMOP and methods previously proposed for the bi-objective UCP is performed. Experiments indicate that MO-DYNAMOP performs considerably better.

Les outils d’aide au diagnostic sont de nos jours au cœur de plusieurs protocoles cliniques car ils améliorent la qualité du diagnostic posé et des soins médicaux. Ce travail de recherche met en avant une architecture hiérarchique pour la conception d'un outil d'aide à la détection du cancer du sein robuste et performant. Il s’intéresse à la réduction des fausses alarmes en identifiant les régions potentiellement cancérogènes. La gamme dynamique des niveaux de gris des zones sombres est étirée pour améliorer le contraste entre la région du sein et l'arrière plan et permettre une meilleure extraction de celle-ci. Toutefois, le muscle pectoral demeure incrusté dans la région du sein et interfère avec l'analyse des tissus. Son extraction est à la fois difficile et complexe à mettre en œuvre à cause de son chevauchement avec les tissus denses du sein. Dans ces conditions, même en exploitant l'information spatiale pendant la clusterisation par un algorithme de fuzzy C-means ne produit pas toujours des résultats de segmentation pertinents. Pour s'affranchir de cette difficulté, une étape de validation suivie d'un ajustement de contour est mise sur pied pour détecter et corriger les imperfections de segmentation. La seconde étape est consacrée à la caractérisation de la densité des tissus. Pour faire face au problème de variabilité des distributions de niveaux de gris dans les classes de densités, nous introduisons une modification de contraste basée sur un transport optimisé de niveaux de gris. Grâce à cette technique, la surface relative de tissus denses estimée par simple segmentation est très fortement corrélée aux classes de densités issues d’un jeu de données étiquetées. / Computer-aided diagnosis systems are currently at the heart of many clinical protocols since they significantly improve diagnosis making and therefore medical care. This research work therefore puts forward a hierarchical architecture for the design of a robust and efficient CAD tool for breast cancer detection. More precisely, it focuses on the reduction of false alarms rate through the identification of image regions of foremost interest i.e potential cancerous areas. The dynamic range of gray level intensities in dark regions is, first of all stretched to enhance the contrast between tissues and background and thus favors accurate breast region extraction. A second segmentation follows since pectoral muscle which regularly tampers breast tissue analysis remains inlaid in the foreground region. Extracting pectoral muscle tissues is both hard and challenging due to its overlap with dense tissues. In such conditions, even exploiting spatial information during the clustering process of the fuzzy C-means algorithm does not always produce a relevant segmentation. To overcome this difficulty, a new validation process followed by a refinement strategy is proposed to detect and correct the segmentation imperfections. The second macro-step is devoted to breast tissue density analysis. To address the variability in gray levels distributions with of mammographic density classes, we introduce an optimized gray level transport map for mammographic image contrast standardization. Thanks to this technique, dense region areas computed using simple thresholding are highly correlated to density classes from an annotated dataset.

Les problèmes d'optimisation à grande échelle sont généralement difficiles à résoudre de façon optimale.Des algorithmes d'approximation tels que les métaheuristiques, capables de trouver rapidement des solutions sous-optimales, sont souvent préférés. Cette thèse porte sur les algorithmes de recherche locale multi-objectif (MOLS), des métaheuristiques capables de traiter l'optimisation simultanée de plusieurs critères. Comme de nombreux algorithmes, les MOLS exposent de nombreux paramètres qui ont un impact important sur leurs performances. Ces paramètres peuvent être soit prédits et définis avant l'exécution de l'algorithme, soit ensuite modifiés dynamiquement. Alors que de nombreux progrès ont récemment été réalisés pour la conception automatique d'algorithmes, la grande majorité d'entre eux ne traitent que d'algorithmes mono-objectif et l'optimisation d'un unique indicateur de performance. Dans cette thèse, nous étudions les relations entre la conception automatique d'algorithmes et l'optimisation multi-objective. Nous passons d'abord en revue les stratégies MOLS possibles et présentons un framework MOLS général et hautement configurable. Nous proposons également MO-ParamILS, un configurateur automatique spécialement conçu pour gérer plusieurs indicateurs de performance. Nous menons ensuite plusieurs études sur la conception automatique de MOLS sur de multiples problèmes combinatoires bi-objectifs. Enfin, nous discutons deux extensions de la configuration d'algorithme classique : d'abord l'intégration des mécanismes de contrôle de paramètres, pour bénéficier de multiples prédictions de configuration; puis l'utilisation séquentielle de plusieurs configurations. / Large-scale optimisation problems are usually hard to solve optimally.Approximation algorithms such as metaheuristics, able to quickly find sub-optimal solutions, are often preferred.This thesis focuses on multi-objective local search (MOLS) algorithms, metaheuristics able to deal with the simultaneous optimisation of multiple criteria. As many algorithms, metaheuristics expose many parameters that significantly impact their performance. These parameters can be either predicted and set before the execution of the algorithm, or dynamically modified during the execution itself. While in the last decade many advances have been made on the automatic design of algorithms, the great majority of them only deal with single-objective algorithms and the optimisation of a single performance indicator such as the algorithm running time or the final solution quality. In this thesis, we investigate the relations between automatic algorithm design and multi-objective optimisation, with an application on MOLS algorithms. We first review possible MOLS strategies ans parameters and present a general, highly configurable, MOLS framework. We also propose MO-ParamILS, an automatic configurator specifically designed to deal with multiple performance indicators. Then, we conduct several studies on the automatic offline design of MOLS algorithms on multiple combinatorial bi-objective problems. Finally, we discuss two online extensions of classical algorithm configuration: first the integration of parameter control mechanisms, to benefit from having multiple configuration predictions; then the use of configuration schedules, to sequentially use multiple configurations.

Le risque d’inondations dans les zones urbaines a considérablement augmenté au cours des dernières décennies avec la croissance rapide de la population et le processus d’urbanisation à proximité des cours d’eau et des zones inondables. Afin de faire face à ce risque, différents acteurs se réunissent dans le but de proposer une solution d’aménagement du territoire, capable de le maîtriser au mieux. La solution proposée doit répondre à plusieurs objectifs de natures différentes (économiques, sociaux, politiques,…) qui sont le plus souvent contradictoires. Des outils numériques d’aide à la décision sont actuellement disponibles et fréquemment utilisés par les aménageurs pour les aider dans leurs choix d’une solution adéquate. Cependant ces outils se basent généralement sur des approches empiriques et l’efficacité des solutions proposées reste incertaine. Dans ce contexte, l’objectif des travaux réalisés au cours de cette thèse, consiste à développer une approche complémentaire aux outils d’aide à la décision en se basant principalement sur des méthodes numériques directes, telles que la modélisation 3D, la simulation numérique et l’optimisation multicritères. L’approche consiste dans un premier temps à coupler la modélisation géométrique 3D issue de Système d’Information Géographique « SIG » avec la modélisation en mécanique des fluides « CFD », afin de représenter le phénomène d’inondation urbaine avec une précision proche du réel. Cette étape permet de fournir une cartographie tridimensionnelle de différentes caractéristiques de l’inondation (Vitesses, Hauteur d’eau, étendue de l’inondation, …), et par conséquent localiser les différentes parties de la ville à aménager en priorité. Dans un second temps, en se basant sur les résultats obtenus dans la première partie, des stratégies d'optimisation multicritères sont mises en œuvre afin de trouver parmi une multitude de solutions proposées, représentant des projets d’aménagement, celle la plus convenable pour la situation étudiée, et qui satisfasse simultanément les différentes contraintes techniques, économiques et environnementales. Une telle approche permet aux décideurs à la fois d’accélérer leur procédure d’analyse du risque dans la zone urbaine et de les rassurer sur l’efficacité de la solution choisie face à ce risque. / The risk and impact of floods in urban areas has been increased in the last few decades as population and urbanization processes rapidly increase and subsequently more and more people and properties are being concentrated in flood-prone coastal zones and river flood-plains. To cope with this risk, different stakeholders meet in order to provide a land planning solution able of better managing the risk. The proposed solution must meet different kinds of objectives simultaneously (geographical, economic, social, political,...). These ones are often contradictory. Digital tools for decision support are currently available and commonly used by developers to help them in their choice of an appropriate solution. However, these tools are usually based on empirical approaches and the effectiveness of the proposed solutions is uncertain. In this context, the principal objective of this research working is to develop a complementary numerical approach to the tools of decision support based primarily on direct numerical methods, such as 3D modeling, numerical simulation and multi-criteria optimization. As a first step, the proposed approach consists to couple the geometric modeling, based on 3D data of GIS (Geographic Information System) , with the CFD modeling (Computational fluid dynamics) in order to represent the urban flooding scenario with an accuracy close to the actual . This step will provide a three-dimensional mapping of the different characteristics of the flood (velocity and height of water, the flood extent ...). Thus we can easily and quickly locate different parts of the city that will be developed in priority. As a second step, based on the results obtained in the first step, some advanced strategies of the multi-criteria optimization are implemented to find among a multitude of proposed solutions, representing the most suitable development projects for the situation studied, and meets the various technical, economic and environmental constraints. Such approach allows decision makers to both accelerate their process of risk analysis, in the urban area, and reassure the effectiveness of the chosen solution against this risk.

L’entreprise Subsea Tech développe un ROV (véhicule sous-marin téléopéré - Remotely OperatedVehicle) léger (40 kg), nommé Tortuga 500, dont la particularité est la capacité de reconfiguration de ses actionneurs. Ses quatre propulseurs horizontaux, dits azimutaux, peuvent en effet pivoter autour de leur axe vertical en cours de mission pour permettre une optimisation de la poussée ou de la manœuvrabilité du véhicule. Le but de cette thèse est de maximiser, à chaque instant de la mission effectuée, la propulsion du ROV dans une direction souhaitée qui peut évoluer en cours de mission. Pour ce faire, une méthode d’optimisation locale et déterministe est utilisée pour calculer en ligne l’orientation optimale de chaque propulseur. Elle est initialisée par une méthode de recherche globale effectuée en amont. Les perturbations dues aux interactions entre les flux des propulseurs sont prises en compte dans la méthode d’optimisation. La poussée du véhicule est alors maximisée à chaque instant, et pour chaque direction souhaitée, tout en conservant un minimum de commandabilité latérale pour faire face aux perturbations extérieures (traînée de l’ombilical, courant). Plusieurs simulations, portant sur la poussée maximale atteignable par le véhicule, sa puissance consommée, et sa vitesse maximale lors d’un transit, permettent de comparer les performances de la méthode d’optimisation proposée avec celles de la traditionnelle configuration fixe dite "vectorielle" observée sur la majorité des autres ROVs du commerce. / The Subsea Tech company is developing a lightweight (40 kg) Remotely Operated Vehicle (ROV) called Tortuga 500, which can online reconfigure its four horizontal thrusters. These thrusters, also called "azimuth thrusters", can steer around their vertical axis during a mission in order to optimize the thrust or the manoeuvrability of the vehicle. This thesis focuses on the online thrust maximization of the ROV, along a variable desired direction. To do so, a local and deterministic optimization method is used and allows to get the optimal orientation of each thruster in real time. It is initialized by values previously computed by a sparse and offline research method. The interactions between thrusters due to cross flows are modelled and integrated into the optimization method. Thus, the vehicle thrust is maximized at every iteration step, and for every desired direction. Furthermore, a fixed minimum ratio of manoeuvrability is preserved during this process, to cope with external disturbances such as the tether’s drag and currents. Several simulations have been made and allow to compare the maximal reachable thrust, the consumed power, and the maximal achievable velocity, when it is configured with the proposed optimization method or with the "vectorized configuration" found on most other commercial ROVs.

L'implantation de parois végétalisées dans les zones urbaines est encouragée par les pouvoirs publics car elle contribue à l'amélioration de la qualité de l'air, favorise la biodiversité et atténue les effets d'îlot de chaleur urbain. L'apport acoustique de ces parois végétalisées est mis en évidence par des études récentes. Les phénomènes physiques à l’origine de leur propriétés acoustiques restent cependant insuffisamment compris et font l'objet de ce travail de thèse. Dans ce but, un dispositif expérimental original couplant mesures acoustiques via un tube à impédance et mesures vibratoires à l'aide d’un vibromètre laser à balayage est développé pour caractériser simultanément les propriétés acoustiques et vibratoires des feuillages et substrats qui composent ces parois dans la gamme 100 Hz-1000 Hz. Ce dispositif caractérise les coefficients acoustiques (absorption, réflexion, transmission...), les propriétés physiques effectives (célérité, impédance caractéristique...) et la réponse vibratoire d'échantillons de feuillages (fusain et laurier) et de substrats (perlite, fibre de coco, tourbe de coco). Les résultats obtenus mettent en évidence les propriétés acoustiques de chaque milieu et soulignent le lien étroit entre résonances vibratoires et propriétés acoustiques des parois. Enfin, l'étude acoustique d'échantillons superposant les couches de feuillage et de substrat montre une augmentation du coefficient d'absorption due aux résonances en épaisseur de la paroi et à l'adaptation d'impédance entre l'air et le substrat apportée par la couche de feuillage. Une stratégie d'optimisation de l'absorption acoustique dans une bande de fréquence donnée est également proposée. / Establishment of green walls in urban areas is supported by the public administration as it improves air quality, fosters biodiversity and mitigates urban heat island effects. Contribution of green walls to urban soundscape due to their acoustic properties has also been demonstrated by recent works. However, physical phenomena behind these acoustical properties are not yet fully understood and constitutes the purpose of this thesis. In this work, a new experimental setup coupling acoustical measurements with an impedance tube and vibration measurements with a scanning laser vibrometer is developped to characterize simultaneously acoustical and vibrational properties of foliages and substrates used in green walls in the 100 Hz-1000 Hz frequency range. This setup is used to characterize acoustic coefficients (absorption, reflection, transmission...), effective physical properties (speed of sound, characteristic impedance...) and vibrational response of foliage (spindle and bay) substrate (perlite, coco fiber, coco peat) samples. Results reveal acoustic properties of each medium and highlight the close link between vibrational resonances and acoustic coefficients of walls. Acoustic properties of samples constituted by the superposition of foliage and substrate layers are finally studied. Results demonstrate that the increase of absorption coefficient comes from both wall thickness resonances and impedance matching between air and substrate provided by the foliage layer. A method for optimizing acoustic absorption in a given frequency range is also proposed.

Les Big Data mettent en évidence tous les défauts du paradigme de l'informatique classique. Au contraire, le Neuro-Inspiré traite les Big Data comme ressources pour progresser. Dans cette thèse, nous adoptons les principes de Hierarchical Temporal Memory (HTM) comme références neuroscientifiques et nous élaborons sur la façon dont le Bayesian Machine Learning (BML) mène les approches dans le Neuro-Inspiré à s’unifier et à atteindre nos objectives: (i) la simplification et l'amélioration des algorithmes de BML et (ii) l'approche au Neuro-Inspiré avec une prospective Ultra-Low-Power. Donc, nous nous efforçons d'apporter le traitement intelligent proche aux sources de données et de populariser le BML sur l'électronique strictement limitées tels que les appareils portables, mettable et implantables. Cependant, les algorithmes de BML ont besoin d’être optimisés. En fait, leur mise en œuvre en HW est ni efficaces, ni réalisables en raison de la mémoire, la puissance de calcul requises. Nous proposons un algorithme moins complexe, en ligne, distribué et non paramétrique et montrons de meilleurs résultats par rapport aux solutions de l’état de l’art. En fait, nous gagnons deux ordres de grandeur de réduction en complexité au niveau algorithmique et un autre ordre de grandeur grâce à des techniques traditionnelles d'optimisation HW. En particulier, nous concevons une preuve de concept sur une plateforme FPGA pour l'analyse en temps réel d’un flux de données. Enfin, nous démontrons d’être en mesure de résumer les ultimes découvertes du domaine du BML sur un algorithme généralement valide qui peut être mis en œuvre en HW et optimisé pour des applications avec des ressources limitées. / Big Data highlights all the flaws of the conventional computing paradigm. Neuro-Inspired computing and other data-centric paradigms rather address Big Data to as resources to progress. In this dissertation, we adopt Hierarchical Temporal Memory (HTM) principles and theory as neuroscientific references and we elaborate on how Bayesian Machine Learning (BML) leads apparently totally different Neuro-Inspired approaches to unify and meet our main objectives: (i) simplifying and enhancing BML algorithms and (ii) approaching Neuro-Inspired computing with an Ultra-Low-Power prospective. In this way, we aim to bring intelligence close to data sources and to popularize BML over strictly constrained electronics such as portable, wearable and implantable devices. Nevertheless, BML algorithms demand for optimizations. In fact, their naïve HW implementation results neither effective nor feasible because of the required memory, computing power and overall complexity. We propose a less complex on-line, distributed nonparametric algorithm and show better results with respect to the state-of-the-art solutions. In fact, we gain two orders of magnitude in complexity reduction with only algorithm level considerations and manipulations. A further order of magnitude in complexity reduction results through traditional HW optimization techniques. In particular, we conceive a proof-of-concept on a FPGA platform for real-time stream analytics. Finally, we demonstrate we are able to summarize the ultimate findings in Machine Learning into a generally valid algorithm that can be implemented in HW and optimized for strictly constrained applications.

Dans cette thèse, nous traitons la question de la fiabilité du système électrique et notamment le problème d’adéquation des capacités de production d’électricité avec une demande future, qui évolue d’une façon hautement imprévisible. Cette question suscite actuellement des débats économiques et politiques au sein de la commission européenne de l’énergie. Elle s'inscrit dans le contexte de déréglementation et de réformes de libéralisation opérées aux seins de pays occidentaux. Les défaillances qui se sont accompagnées avec cette déréglementation et qui ont provoqué diverses crises ont pour origine l’aversion aux risques des investisseurs, l’incertitude sur la demande future et les prix du carburants et le pouvoir de marché exercé pour les producteurs existants particulièrement en période de tension. Ceci a provoqué d’une part, des prix d’électricité hautement aléatoires et élevés et d’autre part, un manque d’incitations aux nouveaux investissements. Pour y faire face, plusieurs mécanismes additionnels assurant une incitation adéquate aux investissements et une maîtrise des prix d’électricité ont été proposés. Dans ce travail, on compare l’efficacité relative des mécanismes marchands d’incitation aux investissements. L’adéquation des capacités de production dans le long terme constitue le principal critère d’évaluation de ces mécanismes. Par ailleurs l’efficacité en termes de coût et de réduction des manipulations des prix dans les marchés forment deux éléments importants à prendre en considération lors de leur évaluation. Dans la littérature, ces mécanismes ont été traités d’un point de vue purement qualitatif, ce qui limite les enseignements qu’on peut tirer sur l’efficacité de chacun. L'apport de ce travail est de proposer une analyse conduite dans le cadre d'un modèle dynamique numérique. La dimension concurrentielle est prise en compte en mobilisant la théorie des jeux. La résolution du modèle fait appel à la méthode de la programmation dynamique et aux méthodes de problème de complémentarité et de l’inégalité variationnelle. En complément à l'analyse théorique, une étude expérimentale est conduite afin d'intégrer une plus grande diversité de stratégie. Nous concluons de ces recherches que la mise en place d’un mécanisme marchand d’incitation aux investissements est prometteuse. Il permet d’assurer l‘adéquation future du système électrique à faible coût et de lutter efficacement contre le problème de pouvoir de marché. / In this thesis, we deal with the question of reliability of electricity system and particularly the problem of generation capacity adequacy in electricity markets, characterized by uncertain and volatile demand. This question is currently the object of many politics and economics debates in the European Commission of energy. It occurs within the context of deregulations and reforms of liberalization operated in western countries. This deregulation was caused many shortages and crisis in many electricity markets in the world. Failures are caused by several factors such as, the presence of uncertainties on future demand and fuel prices, the risk-averse behavior of investors and the market power exercised by existing generators. They had lead to high spot market prices and a fundamental imbalance between the steadily growing demand for power and the limited increases, due to the lack of investments, in generation capacities. Many mechanisms, additional to the energy market, that ensure an adequate incentive for investments and a stable and socially acceptable electricity prices have been proposed. In this work, we compare different investment incentive mechanisms, in terms of long-term capacity adequacy in an uncertain environment, cost effectiveness and the ability of reducing market power. In the literature, the problem of long-term system reliability has been largely studied in qualitative terms. A few works attempt to model the quantitative effects of those market designs. The contribution of this work is to propose a quantitative analysis based on dynamics models. Competition is considered by using the principles of game theory. Stochastic dynamic programming is used to deal with the stochastic environment of the market and mixed complementarity problem and variational inequality formulations are employed to find Nash equilibrium. In addition to the analytic analysis, an experimental study is carried out in order to include a larger diversity of strategy. The main finding of this thesis is that market-based mechanisms would be the most cost-efficient mechanisms for assuring long-term system adequacy, encouraging earlier and adequate new investments in the system and for reducing market power.