L'Analyse des Données Fonctionnelles (ADF) est une branche de la statistique qui est de plus en plus utilisée dans de nombreux domaines scientifiques appliqués tels que l'expérimentation biologique, la finance, la physique, etc. Une raison à cela est l'utilisation des nouvelles technologies de collecte de données qui augmentent le nombre d'observations dans un intervalle de temps.Les jeux de données fonctionnelles sont des échantillons de réalisations de fonctions aléatoires qui sont des fonctions mesurables définies sur un espace de probabilité à valeurs dans un espace fonctionnel de dimension infinie.Parmi les nombreuses questions étudiées par l'ADF, la régression linéaire fonctionnelle est l'une des plus étudiées, aussi bien dans les applications que dans le développement méthodologique.L'objectif de cette thèse est l'étude de modèles de régression linéaire fonctionnels lorsque la covariable X et la réponse Y sont des fonctions aléatoires et les deux dépendent du temps. En particulier, nous abordons la question de l'influence de l'histoire d'une fonction aléatoire X sur la valeur actuelle d'une autre fonction aléatoire Y à un instant donné t.Pour ce faire, nous sommes surtout intéressés par trois modèles: le modèle fonctionnel de concurrence (Functional Concurrent Model: FCCM), le modèle fonctionnel de convolution (Functional Convolution Model: FCVM) et le modèle linéaire fonctionnel historique. En particulier pour le FCVM et FCCM nous avons proposé des estimateurs qui sont consistants, robustes et plus rapides à calculer par rapport à d'autres estimateurs déjà proposés dans la littérature.Notre méthode d'estimation dans le FCCM étend la méthode de régression Ridge développée dans le cas linéaire classique au cadre de données fonctionnelles. Nous avons montré la convergence en probabilité de cet estimateur, obtenu une vitesse de convergence et développé une méthode de choix optimal du paramètre de régularisation.Le FCVM permet d'étudier l'influence de l'histoire de X sur Y d'une manière simple par la convolution. Dans ce cas, nous utilisons la transformée de Fourier continue pour définir un estimateur du coefficient fonctionnel. Cet opérateur transforme le modèle de convolution en un FCCM associé dans le domaine des fréquences. La consistance et la vitesse de convergence de l'estimateur sont obtenues à partir du FCCM.Le FCVM peut être généralisé au modèle linéaire fonctionnel historique, qui est lui-même un cas particulier du modèle linéaire entièrement fonctionnel. Grâce à cela, nous avons utilisé l'estimateur de Karhunen-Loève du noyau historique. La question connexe de l'estimation de l'opérateur de covariance du bruit dans le modèle linéaire entièrement fonctionnel est également traitée. Finalement nous utilisons tous les modèles mentionnés ci-dessus pour étudier l'interaction entre le déficit de pression de vapeur (Vapour Pressure Deficit: VPD) et vitesse d'élongation foliaire (Leaf Elongation Rate: LER) courbes. Ce type de données est obtenu avec phénotypage végétal haut débit. L'étude est bien adaptée aux méthodes de l'ADF. / Functional data analysis (FDA) is a statistical branch that is increasingly being used in many applied scientific fields such as biological experimentation, finance, physics, etc. A reason for this is the use of new data collection technologies that increase the number of observations during a time interval.Functional datasets are realization samples of some random functions which are measurable functions defined on some probability space with values in an infinite dimensional functional space.There are many questions that FDA studies, among which functional linear regression is one of the most studied, both in applications and in methodological development.The objective of this thesis is the study of functional linear regression models when both the covariate X and the response Y are random functions and both of them are time-dependent. In particular we want to address the question of how the history of a random function X influences the current value of another random function Y at any given time t.In order to do this we are mainly interested in three models: the functional concurrent model (FCCM), the functional convolution model (FCVM) and the historical functional linear model. In particular for the FCVM and FCCM we have proposed estimators which are consistent, robust and which are faster to compute compared to others already proposed in the literature.Our estimation method in the FCCM extends the Ridge Regression method developed in the classical linear case to the functional data framework. We prove the probability convergence of this estimator, obtain a rate of convergence and develop an optimal selection procedure of theregularization parameter.The FCVM allows to study the influence of the history of X on Y in a simple way through the convolution. In this case we use the continuous Fourier transform operator to define an estimator of the functional coefficient. This operator transforms the convolution model into a FCCM associated in the frequency domain. The consistency and rate of convergence of the estimator are derived from the FCCM.The FCVM can be generalized to the historical functional linear model, which is itself a particular case of the fully functional linear model. Thanks to this we have used the Karhunen–Loève estimator of the historical kernel. The related question about the estimation of the covariance operator of the noise in the fully functional linear model is also treated.Finally we use all the aforementioned models to study the interaction between Vapour Pressure Deficit (VPD) and Leaf Elongation Rate (LER) curves. This kind of data is obtained with high-throughput plant phenotyping platform and is well suited to be studied with FDA methods.

Modéliser avec des squelettes est une alternative très séduisante aux "points de contrôle" souvent placés à l'extérieur des formes : cette approches, analogue à un fil de fer dans une forme modelée, permet de créer des modèles de toutes géométries et topologies. Pour cela, il faut que les formes définies par chacun des squelettes soient capable de se mélanger de manière lisse. Introduites en informatique graphique dans les années 90, les surfaces implicites sont la principale solution à ce problème. Elles constituent un modèle puissant à la fois pour la modélisation d'objets tridimensionnels et pour leur animation : leur construction par squelette et leurs capacités de mélange par sommation des champs potentiels qui les définissent permettent en effet la conception progressive et le stockage compact d'objets volumiques, ainsi que l'animation de déformations pouvant comprendre des changements de topologie. Les surfaces implicites, et plus particulièrement les surfaces de convolution, forment donc un modèle particulièrement adapté à la modélisation par squelette. Toutefois, elles présentent un certain nombre de défaut qui les ont rendu inutilisable en pratique. Cette thèse propose de nouveaux modèles implicites à squelettes, s'inspirant de la convolution mais basés aussi sur des déformations de l'espace. Ils permettent : – une génération plus aisée de forme le long de squelettes formés de courbes (des arc d'hélices), – un meilleur contrôle des formes tant au niveau de leur épaisseur que de leur mélange, notamment nos modèles sont invariant par homothétie ce qui les rend plus intuitif, – la génération de surfaces ayant une topologie plus proche de celle des squelettes, – la génération de détail fins engendrés par un bruit procédural, les détails se comportant de manière cohérentes avec la surface (et les squelettes) sous-jacente. / Modeling with skeleton is an attractive alternative to "control points" usually placed outside a shape in order to model it : this paradigm, similar to a wire inside the modeled shape, enables to create model of arbitrary geometry and topology. In order to do so, shapes defined by skeletons should be able to smoothly blend together. Introduced in computer graphics in the 90's, implicit surfaces are one of the main solution to this problem. They are powerful both for the modeling of 3D models and their animations : their construction from a skeleton and their blending capacity by simply summing their scalar field provide an easy way to incrementally create shapes and store them in a compact way, it also ease the animation containing changes in topology. Implicit surfaces, and more specifically Convolution surfaces, are therefore particularly well adapted to skeleton-based modeling. However, they present a number of drawback that make them unusable in practice. This thesis propose new skeleton-based implicit models, inspired not only by convolution but also from space deformations. They enable : – an easier generation of shape along curve skeletons (arcs of helix), – a better control of generated shape both in term of thickness and blending, in particular our model are scale-invariant that make them more intuitive, – the generation of shape which topology better reflects the topology of its skeleton, – the generation of small scale details from a procedural texture, the details behave in a coherent way with the underlying surface (and its skeleton).

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre de la réduction du bruit du traffic routier. Le contact pneumatique/chaussée représente la principale source de ce phénomène dès la vitesse de 50 km/h. Dans ce contexte, une nouvelle démarche de modélisation du comportement dynamique d'un pneumatique roulant sur une chaussée rigide est développée. Au niveau du pneumatique, un modèle périodique est adopté pour calculer les fonctions de Green du pneumatique dans la zone de contact. Ce modèle permet de réduire considérablement le temps de calcul et de modéliser le pneumatique dans une large bande de fréquence. Le modèle est validé en le comparant avec un modèle d'éléments finis classique réalisé sous le logiciel Abaqus. Habituellement, la réponse temporelle du pneumatique peut être calculée par une convolution des fonctions de Green et des forces de contact. Cette technique est très coûteuse en terme de temps de calcul. Nous avons adopté une nouvelle démarche. L'idée consiste à décomposer les fonctions de Green dans une base modale. Les paramètres modaux sont ensuite utilisés pour construire une convolution plus rapide. La convolution modale est adaptée au problème de contact par l'addition d'une condition de contact cinématique. Le modèle de contact est comparé à la méthode de pénalité dans le cas d'un exemple académique. Il présente l'avantage de sa stabilité et de sa facilité de mise en oeuvre. Dans la dernière partie de ce travail, le modèle de contact est appliqué au cas d'un pneumatique roulant sur différents types de chaussée. Le contenu spectral des forces de contact est étudié en fonction de la vitesse de déplacement et la rugosité des chaussées. Afin de construire le modèle de contact d'un pneumatique réel sur une chaussée réelle, plusieurs exemples à complexité croissante sont traités. Le modèle d'anneau circulaire sous fondation élastique est largement étudié dans cette thèse. Une étude détaillée du modèle est réalisée dans les cas analytique et numérique / This work is part of the traffic noise reduction programme. The tire/road contact is the principal source of this phenomenon at speeds greater than 50 km/h. In this context, a new approach to modeling the tire vibration behavior during rolling on rigid road surface is developed. For the tire, a periodic model is used to compute Green's functions of the tire in the contact area. This model leads to a significant reduction of computing time reduction. Tire's response can be modeled in a large frequency range. The model is compared to a classic finit elements model built using Abaqus software. As a general approach, the dynamic response of the tire is calculated by convolution of the contact forces with the Green's functions. However the computation of the convolution can be time consuming. In this work we have used a new method. First it consists of the modal expansion of the pre-calculated Green's functions. The modal parameters are then used to construct a new convolution which allows quicker calculations than the traditional convolution. The modal convolution is adapted to dynamic contact problem by using a kinematic contact condition. Contact model is compared to the penalty method. Both methods give the same result but the developed method is more stable and easier to implement.In the last chapter of this work, the contact model is applied to a $3d$ tire model rolling on different road profiles. Spectrum content of the contact forces is studied for different values of the car speed and roughness of the roadway. During this study, several examples with an increasing complexity are studied. The ring on elastic foundation model is presented in details with both analytical and numerical computations

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la mise en place de schémas semi-implicites pour l’amélioration des simulations numériques du déplacement d’un globule rouge dans le sang. Nous considérons la méthode levelset, où l’interface fluide-structure est représentée comme la ligne de niveau 0 d’une fonction auxiliaire et le couplage est effectué en ajoutant un terme source dans l’équation fluide.Le principe de ces schémas semi-implicites est de prédire la position et la forme de la structure par une équation de la chaleur et d’utiliser cette prédiction pour obtenir un terme de force dans l’équation fluide plus précis. Ce type de schémas semi-implicites a d’abord été mis en place dans le cadre d’un système diphasique ou d’une membrane élastique immergée afin d’utiliser un plus grand pas de temps que pour un couplage explicite. Cela a permis d’améliorer les conditions sur le pas de temps et ainsi augmenter l’efficacité globale de l’algorithme complet par rapport à un schéma explicite classique.Pour étendre ce raisonnement au cas d’un globule rouge, nous proposons un algorithme pour simuler le flot de Willmore en dimension 2 et 3. Notre méthode s’inspire des méthodes de mouvements d’interface générés par diffusion et nous arrivons à obtenir un flot non linéaire d’ordre 4 uniquement avec des résolutions d’équations de la chaleur. Pour assurer la conservation du volume et de l’aire d’un globule rouge, nous proposons ensuite une méthode de correction qui déplace légèrement l’interface afin de recoller aux contraintes.La combinaison des deux étapes précédentes décrit le comportement d’un globule rouge laissé au repos. Nous validons cette méthode en obtenant une formed’équilibre d’un globule rouge. Nous proposons enfin un schéma semi-implicite dans le cas d’un globule rouge qui ouvre la voie vers l’utilisation de cette méthode comme prédicteur de l’algorithme de couplage complet. / In this work, we propose new semi-implicit schemes to improve the numerical simulations of the motion of an immersed red blood cell. We consider the levelset method where the interface is described as the 0 isoline of an auxiliary function and the fluid-structure coupling is done by adding a source term in the fluid equation.The idea of these semi-implicit scheme is to predict the position and the shape of the structure through a heat equation and to use this prediction to improve the accuracy of the source term in the fluid equation. This type of semi-implicit scheme has firstly been implemented in the case of a multiphase flow and a immersed elastic membrane and has shown better temporal stability than an explicit scheme, resulting in an improved global efficiency.In order extend this method to the case of a red blood cell, we propose an algorithm to compute the Willmore flow in dimenson 2 and 3. In the spirit of the diffusion generated motion methods, our method simulate a non linear four order flow by only solving heat equations. To ensure the conservation of the volume and area of the the vesicle, we add to the method a correction step that slightly moves the interface so that we recover the constraints.Combnation of these two steps allows to compute the behavior of a red blood cell left at rest. We validate this method by obtaining the convergence to an equilibrium shape in both 2D and 3D. Finaly we introduce a semi-implicit scheme in the case of a red blood cell that shows how we can use this method as a prediction in the complete coupling model.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L’utilisation de câbles électriques et leurs longueurs dans certains systèmes électriques ont fortement augmenté au cours des dernières années. Or, la fiabilité de ces systèmes repose en partie sur la fiabilité des réseaux électriques. On constate en pratique qu’une part non négligeable des pannes et des dysfonctionnements de ces systèmes proviennent des défauts dans les liaisons filaires et non des équipements électriques. La connaissance de ces réseaux filaires et en particulier la détection de leurs défauts est donc importante. De nombreuses méthodes ont été développées pour tester l’état des câbles. Parmi ces méthodes on peut distinguer les méthodes de réflectométrie largement utilisées et facilement embarquables. Généralement ces méthodes sont très bien adaptées pour détecter et localiser les défauts francs mais les défauts non francs sont pratiquement transparents à ces méthodes car ils ont des conséquences électriques très faibles. Pour s’affranchir de ces limitations des améliorations en termes de mesure et traitement sont nécessaires. Dans cette thèse, trois nouvelles méthodes de diagnostic filaire ont été développées pour améliorer et faciliter la détection et la localisation de tous types de défauts filaires. Chacune des ces méthodes répond à un obstacle que nous avons rencontré pendant les trois années de recherche. Un premier obstacle concerne le phénomène de dispersion du signal dans les câbles qui rend la détection des défauts et du vieillissement des câbles très difficile. Un autre obstacle lié à la détection des défauts non-francs présente un enjeu actuel majeur du diagnostic filaire car leurs signatures sont très faibles et parfois noyées dans le bruit ou masquées par la proximité d’une autre impulsion d’amplitude plus importante. Les trois méthodes sont les suivantes : – La première méthode proposée, baptisée « corrélation adaptative » fournit un nouvel algorithme pour compenser la dispersion du signal. Elle permet de mieux localiser et mieux détecter les singularités sur des câbles de n’importe quelle longueur. – La deuxième méthode proposée, baptisée TRR (en anglais Time reversal Reflectometry) est basée sur le principe de la réflectométrie et du retournement temporel. Elle permet de caractériser le vieillissement des câbles électriques. – La troisième méthode proposée, baptisée RART (Réflectométrie associée à un processus de retournement temporel) est basée sur les principes de la réflectométrie et du retournement temporel et permet d’améliorer la détection des défauts électriques liés à une dégradation de l’isolant. Ces travaux de thèse ont montré les performances et la facilité de ces méthodes visant à assurer la sureté de fonctionnement des systèmes électriques que ce soit dans des moyens de transport, un bâtiment ou même des réseaux de communication. / The use of electric cables in electrical systems has been significantly increasing over the last decades. However, the reliability of these systems is partially based on the reliability of electrical networks. Current practices show that a significant number of failures and malfunctions of these systems come from faults in wired links and not from electrical devices. Therefore, the knowledge of the state of wire networks and particularly the detection of their faults is important. Several methods have been developed to test the status of cables. Among them, reflectometry methods are widely used and easily embeddable. Generally, these methods are appropriate to detect and locate hard faults but soft faults are virtually transparent to them because this kind of fault has very low electrical consequences. Improvements in measurement and treatment are necessary to overcome the limitations of these methods. In this respect, three new methods for wire diagnosis have been studied and developed to improve and ease the detection and location of soft wire faults. Each of these methods circumvents one or more of the barriers encountered during this research’s duration. First barrier, the phenomenon of signal dispersion in cables makes the detection of faults and of cable aging difficult or imprecise. Another barrier, the detection of soft faults, represents currently a major issue of wire diagnosis because the amplitude of soft faults signatures is very small and sometimes noisy or masked by the proximity of higher pulses. The three methods can briefly described as follows : – The first method, called "adaptive correlation", provides a new algorithm to compensate signal’s dispersion. It improves fulat’s location and the detection of singularities on cables regardless their lengths. – The second method, called TRR (Time Reversal Reflectometry), is based on the principle of reflectometry and time reversal. It allows the characterization of aging of electrical cables. – The third method, called RART (Reflectrometry combined with a time reversal process), is also based on the principle of reflectometry and time reversal. It improves the detection of electrical faults related to degradation of insulation. This research illustrates the efficiency and applicability of the proposed methods. It also demonstrates the potential of the proposed methods to improve safety in operation of electrical systems whether in transport, construction, or even communication networks.

Recommender systems are widely used in websites and applications to help users find relevant content based on their interests. Graph neural networks achieved state- of-the- art results in the field of recommender systems, working on data represented in the form of a graph. However, most graph- based solutions hold challenges regarding computational complexity or the ability to generalize to new users. Therefore, we propose a novel graph- based recommender system, by modifying Simple Graph Convolution, an approach for efficient graph node classification, and add the capability of generalizing to new users. We build our proposed recommender system for recommending the articles of Peltarion Knowledge Center. By incorporating two data sources, implicit user feedback based on pageview data as well as the content of articles, we propose a hybrid recommender solution. Throughout our experiments, we compare our proposed solution with a matrix factorization approach as well as a popularity- based and a random baseline, analyse the hyperparameters of our model, and examine the capability of our solution to give recommendations to new users who were not part of the training data set. Our model results in slightly lower, but similar Mean Average Precision and Mean Reciprocal Rank scores to the matrix factorization approach, and outperforms the popularity- based and random baselines. The main advantages of our model are computational efficiency and its ability to give relevant recommendations to new users without the need for retraining the model, which are key features for real- world use cases. / Rekommendationssystem används ofta på webbplatser och applikationer för att hjälpa användare att hitta relevant innehåll baserad på deras intressen. Med utvecklingen av grafneurala nätverk nådde toppmoderna resultat inom rekommendationssystem och representerade data i form av en graf. De flesta grafbaserade lösningar har dock svårt med beräkningskomplexitet eller att generalisera till nya användare. Därför föreslår vi ett nytt grafbaserat rekommendatorsystem genom att modifiera Simple Graph Convolution. De här tillvägagångssätt är en effektiv grafnodsklassificering och lägga till möjligheten att generalisera till nya användare. Vi bygger vårt föreslagna rekommendatorsystem för att rekommendera artiklarna från Peltarion Knowledge Center. Genom att integrera två datakällor, implicit användaråterkoppling baserad på sidvisningsdata samt innehållet i artiklar, föreslår vi en hybridrekommendatörslösning. Under våra experiment jämför vi vår föreslagna lösning med en matrisfaktoriseringsmetod samt en popularitetsbaserad och en slumpmässig baslinje, analyserar hyperparametrarna i vår modell och undersöker förmågan hos vår lösning att ge rekommendationer till nya användare som inte deltog av träningsdatamängden. Vår modell resulterar i något mindre men liknande Mean Average Precision och Mean Reciprocal Rank poäng till matrisfaktoriseringsmetoden och överträffar de popularitetsbaserade och slumpmässiga baslinjerna. De viktigaste fördelarna med vår modell är beräkningseffektivitet och dess förmåga att ge relevanta rekommendationer till nya användare utan behov av omskolning av modellen, vilket är nyckelfunktioner för verkliga användningsfall.

Machine vision is hot research topic with findings being published at a high pace and more and more companies currently developing automated vehicles. Robotic lawn mowers are also increasing in popularity but most mowers still use relatively simple methods for cutting the lawn. No previous work has been published on machine learning networks that improved between cutting sessions by automatically collecting data and then used it for training. A data acquisition pipeline and neural network architecture that could help the mower in avoiding collision was therefor developed. Nine neural networks were tested of which a convolutional one reached the highest accuracy. The performance of the data acquisition routine and the networks show that it is possible to design a object detection model that improves between runs.

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