La reconstruction de surfaces spéculaires à partir d'images est un domaine relativement peu exploré, du fait du caractère peu commun de ces objets, et la complexité induite par rapport aux surfaces mattes. Ceci est du au fait que la texture apparente de telles surfaces est dépendante du point de vue, ou formulé autrement, que le chemin lumineux entre un point d'intérêt et un pixel n'est pas une ligne droite. De ce fait, la plupart des algorithmes de reconstructions ignorent les contributions spéculaires, alors que nous montrons que le contraintes qu'elles apportent permettent d'obtenir des informations géométriques de localisation et d'orientation précises, et ce sans les contraintes de continuité ou de régularité habituellement requises. Cette thèse présente deux méthodes permettant d'obtenir la position et l'orientation de points d'une surface parfaitement spéculaire, à partir de la réflection de points environnants connus. La première étend les approches de ”space carving”, et obtient des voxels d'un objet spéculaire en utilisant une mesure de consistance géométrique putôt que photométrique, qui dans ce cas n'a pas de sens. La deuxième procède par triangulation, en supposant une caméra fixe observant la refléction d'au moins 2 points connus par point de la surface à reconstruire. Finalement, nous proposons des méthodes pour obtenir la pose d'objets de calibration alors qu'ils ne sont pas dans le champ de vue d'une caméra, à travers la reflection d'objets spéculaires. La première suppose que cet objet est vu à travers la réflection de 3 miroirs plans inconnus, et obtient par ailleurs la pose de ces miroirs. La seconde présente une contrainte géométrique permettant théoriquement d'obtenir la pose d'un tel objet placé à deux endroits différents, vu à travers la reflection d'une surface spéculaire quelconque.

Le séquençage à grande échelle a permis d'accéder aux génomes complets de nombreux organismes. Les modèles de Markov cachés sont une des méthodes probabilistes les plus utilisées pour l'analyse des séquences. L'objectif de ces travaux est de participer à l'analyse de l'organisation et à la compréhension de l'évolution des génomes. Une méthode de prédiction des isochores adaptée au génome humain a été développée. L'originalité de cette approche consiste à identifier des ruptures d'homogénéité des séquences mais surtout leurs causes biologiques, comme l'influence des régions UTRs lors du classement des gènes dans un isochore. Cette méthode a ensuite été appliquée au génome du tetraodon, pour lequel l'existence d'une structure en mosaïque nouvelle le long de son génome a été mise en évidence.

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Cette thèse, codirigée par l'Inrets et le Lamsade, vise à contribuer à la conception d'un outil infornatique pour des responsables publics qui souhaiteraient s'appuyer sur un modèle afin de gérer de manière durable les problèmes environnementaux dus aux transports et cela dans un contexte de démocratie participative. Nous proposons donc une « aide multicritère à l'évaluation de l'impact sur l'environnement» qui consiste à structurer hiérarchiquement un ensemble d'objectifs, puis à appréhender leur atteinte à l'aide de critères dans un but d'établir un diagnostic, de donner l'alerte, de réaliser une analyse tendancielle et non systématiquement d'envisager une prise de décision. Cela nous amène naturellement à comparer 1'« aide à la décision », classique, à 1'« aide à l'évaluation ». Compte tenu de la complexité du problème et pour faire face au conflit qu'il existe entre la simplicité et la transparente d'un résultat d'évaluation, nous proposons, à tous les niveaux de la hiérarchie d'objectifs, une agrégation multicritère qui s'inspire fortement des méthodes Electre et de l'indice Atmo. Nous illustrons cela par une modélisation du problème, des spécifications fonctionnelles et un prototype. Mots clés libres : évaluation; multicritère; agrégation; environnement; transports

La géostatistique spatio-temporelle traditionnelle n'est pas en mesure de décrire adéquatement la dynamique, en général fortement non-linéaire, de processus spatio-temporels multivariables. Pour cela des modèles de transport physico-chimiques sont en général bien mieux adaptés. Cependant, étant donné que ces derniers ne maîtrisent pas totalement la complexité des processus qu'ils cherchent à décrire, soit parce qu'ils sont basés sur des hypothèses simplificatrices, soit parce que l'information servant à établir les conditions initiales et aux limites est imparfaite, il est opportun d'introduire des techniques statistiques servant à les guider pour assimiler un flot de mesures émanant de capteurs automatiques. Des projets récents au Centre de Géostatistique de l'Ecole des Mines de Paris ont permis d'explorer l'application de ces techniques dans le domaine de l'océanographie et en pollution de l'air. Il s'est très vite avéré que la géostatistique offrait des concepts et des approches qui pouvaient contribuer à enrichir les techniques d'Assimilation Séquentielle de Données. La thèse de Laurent Bertino et des publications ultérieures ont permis de développer cette thématique porteuse, dont la présente synthèse établit un compte-rendu.

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Ce travail présente nos principales contributions à la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire en environnements déterministe et stochastique. Au niveau des métaheuristiques, une vue unifiée de la conception de métaheuristiques à solution unique et de métaheuristiques multi-objective est proposée. Cette unification a permis notamment de retravailler la plateforme ParadisEO afin d'offrir plus de flexibilité et de polyvalence. La synthèse des travaux présente également une vue unifiée des métaheuristiques coopératives. Nous montrons que cette vue convient aussi bien pour des coopérations entre métaheuristiques que des coopération entre des métaheuristiques et des méthodes exactes mais également des coopérations entre des métaheuristiques et des algorithmes d'extraction de connaissances. Différents exemples de coopérations réalisées dans mes travaux de recherche illustent ces coopérations et leur application à des problèmes d'optimisation combinatoire mono- et multi-objectif. Cette habilitation se termine par la présentation de travaux réalisés en optimisation stochastique notamment dans le cadre de l'optimisation sous incertitude et de l'optimisation dynamique. L'importance des critères de robustesse est discutée ainsi que l'intérêt et la mise en œuvre de méthodes coopératives dans un contexte dynamique. Les principales applications présentées on été réalisées sur des problèmes en transport et logistique ainsi qu'en biologie dans le cadre de l'ANR Dock.

L'utilisation d'un framework pose des problèmes liés au respect de la structure et du comportement de celui-ci. Ces problèmes sont la conséquence de la perte des informations de conception lors de l'implémentation, ce qui se traduit par l'absence d'une documentation pertinente lors de l'utilisation. Ainsi le but de cette thèse est de fournir un modèle d'expression des dépendances structurelles et comportementales. Ces modèles sont intégrés au cycle de vie du framework, de la spécification jusqu'à la finalisation. Le modèle de dépendances structurelles propose une expression explicite des dépendances grâce à une réification partielle du framework. Ce modèle, indépendant de tout langage permet au développeur du framework aussi bien qu'à un utilisateur, de consulter les dépendances entre les éléments du framework, et de bénéficier d'une aide dynamique ainsi que d'un système de vérification. Le modèle de dépendances comportementales étend l'interface statique des classespar une spécification dynamique (protocole) de celles-ci. Cette spécification définit les séquences valides d'enchaînement de messages entrant et sortant de la classe. Cette spécification, basée sur le modèle formel d'Esterel, permet des vérifications statiques et dynamiques.

Ce travail concerne la modélisation du processus de synthèse (construction) de supports de catalyseurs obtenus par réaction silice-alumine. La synthèse est caractérisée par 5 variables d'entrée et 2 variables de sortie (la surface spécifique et le volume mesoporeux du support de catalyseur). Chaque combinaison des valeurs de sortie ayant une application potentielle, on voudrait savoir en synthétiser le plus grand nombre, c'est-a-dire connaitre les variables d'entrée permettant de construire un catalyseur ayant une surface et un volume donnes quelconques. Les limites atteignables des deux sorties du système sont inconnues. Ne disposant pas de suffisamment d'essais pour pouvoir espérer construire un modèle fiable sur l'ensemble du domaine de variation des variables d'entrée, nous choisissons une approche par plans d'expérience séquentiels avec modélisation par krigeage, permettant d'éviter une trop grande dispersion des variables d'entrée tout en assurant une exploration du domaine accessible pour les variables de sortie. Les essais sont choisis séquentiellement en se servant de l'information apportée par les essais précédents et traitée par le modèle de krigeage. Cette façon de procéder est a priori plus efficace que celle consistant a utiliser un plan d'expériences fixe au départ et comprenant la totalité des essais disponibles. Des critères d'ajout séquentiel de points d'expérimentation (définissant les valeurs des variables d'entrée) sont proposes, qui favorisent une forte dispersion des sorties correspondantes et prennent en compte les incertitudes associées aux prédictions par krigeage. Enfin, les critères retenus, l'un à base de distance et l'autre à base d'entropie, sont testes sur des données simulées afin de vérifier la bonne répartition finale des valeurs des réponses. Des rappels sur la modélisation par processus gaussien, la régression/interpolation par krigeage et ses liens avec les méthodes de type splines et SVM, ainsi que la planification d'expériences sont présentes en essayant de concilier rigueur et clarté.

La recherche de la solution optimale d'un problème combinatoire est souvent très longue puisque, d'une manière générale, le temps de résolution est une fonction exponentielle de la taille de ce problème. Dès l'instant où on se place dans un contexte temps réel, c'est-à-dire chaque fois qu'on impose une limite au temps de calcul alloué, les algorithmes d'optimisation classique s'avèrent, à quelques rares exceptions près , impuissants, et on doit se contenter d'utiliser des méthodes heuristiques. La présente étude porte sur l'évaluation de celles qui sont susceptibles d'apporter une réponse satisfaisante à certains problèmes d'ordonnancement. Trois types d'approches sont étudiées : - les heuristiques non convergentes, - les heuristiques convergentes, - les méthodes d'apprentissage. L'évaluation de leurs performances est réalisée sur le double critère de la qualité de la solution et du temps de calcul nécessaire à leur mise en œuvre.