L’Institut National des Produits Chimiques de l’Académie des Sciences du Vietnam (INPC) développe depuis plusieurs années une activité autour de la recherche de nouveaux médicaments issus de la biodiversité. Le développement d’un nouveau médicament prend de l’ordre d’une dizaine d’années et passe par plusieurs phases. Dans la phase de découverte, l’activité des composés chimiques sur une cible biologique est mesurée afin de mettre en évidence une action inhibitrice. Le développement d’approches in silico pour le criblage virtuel des composés chimiques est une alternative aux approches classiques in vitro beaucoup plus coûteuses à mettre en œuvre. L’utilisation de la grille a été identifiée comme une voie économiquement prometteuse pour accompagner la recherche de nouveaux médicaments au Vietnam. En effet, le développement de nouvelles stratégies basées sur l’utilisation de plates-formes de soumission de tâches (DIRAC, HTCaaS) a permis d’améliorer considérablement le taux de succès et le confort des utilisateurs, ouvrant la voie à une démocratisation de la grille.Dans ce contexte, l’objectif poursuivi dans le cadre de cette thèse est d’étudier dans quelle mesure des plates-formes multidisciplinaires pouvaient répondre aux besoins des chimistes de l’INPC. Le travail s’est concentré sur les modalités d’un partage équitable d’une plate-forme de soumission de tâches sur la grille par une ou plusieurs communautés d’utilisateurs. L’ordonnancement des tâches sur un serveur commun doit permettre que les différents groupes aient une expérience positive et comparable. Sur les infrastructures de grille EGEE et EGI en Europe , on peut distinguer deux grandes catégories d’utilisateurs : les utilisateurs « normaux » qui vont solliciter les ressources pour des tâches requérant typiquement de quelques dizaines à quelques centaines d’heures de calcul, et les « gros » utilisateurs qui vont lancer des grandes productions nécessitant le traitement de plusieurs milliers de tâches pendant des dizaines, voire des centaines de milliers d’heures de calcul. Les stratégies d’ordonnancement déployées aujourd’hui sur les plates-formes comme DIRAC ou HTCaaS ne permettent pas de servir de façon optimale et simultanée ces deux familles d’utilisateurs.Le manuscrit présente une évaluation par simulation des performances de plusieurs stratégies d’ordonnancement des tâches d’une plate-forme soumettant des jobs pilotes. L’outil SimGrid a permis de simuler l’infrastructure de grille régionale déployée en Auvergne à partir de traces archivées de son utilisation. Après évaluation des performances de plusieurs politiques d’ordonnancement tirées de la littérature, une nouvelle politique a été proposée dans laquelle les utilisateurs normaux et les très gros utilisateurs sont gérés de façon indépendante. Grâce à cette politique, le ralentissement expérimenté par les très gros utilisateurs est réduit significativement sans pénaliser excessivement les utilisateurs normaux. L’étude a été étendue à une fédération de clouds utilisant les mêmes ressources et arrive aux mêmes conclusions. Les performances des politiques d’ordonnancement ont ensuite été évaluées sur des environnements de production, à savoir l’infrastructure de grille européenne EGI et l’infrastructure nationale de supercalculateurs de la Corée du Sud. Un serveur DIRAC a été adossé aux ressources de l’organisation virtuelle biomédicale d’EGI pour étudier les ralentissements observés par les utilisateurs de ce serveur. Pareillement, les ralentissements expérimentés par les utilisateurs de la plate-forme HTCaaS au KISTI ont été observés en excellent accord avec les résultats de simulation avec SimGrid.Ces travaux confirment la faisabilité et l’intérêt d’une plate-forme unique au Vietnam au service des communautés scientifiques consommatrices des ressources académiques de grille et de cloud, notamment pour la recherche de nouveaux médicaments. / Virtual Screening (VS) is a computational technique used in the drug discovery process to select the most promising candidate drugs for in vitro testing from millions of chemical compounds. This method can offer an efficient alternative to reduce the cost of drug discovery and platform. The Natural Products Chemistry Institute of the Academy of Sciences of Vietnam (INPC) collects samples from local biodiversity and determines the 3D structure of single molecules. Their challenge is to set up a virtual screening platform on grid computing for their chemists to process their data. However, as the number of users who might have a wide range of virtual screening applications (in terms of the number of tasks and execution time) increases with limited available computing resources, it becomes crucial to devise an effective scheduling policy that can ensure a certain degree of fairness, user satisfaction and overall system throughput. In this context, the thesis focuses on an effective scheduling policy for the virtual screening workflow where multiple users with varying numbers of tasks are actively sharing a common system infrastructure. We have researched in theory and proposed some candidate policies. With the simulation results and the experimentation results in real system, we proposed the best policy for the fairness between users, which can be applied to INPC virtual screening platform.

Cette thèse présente des résultats appartenant aux trois thèmes fondamentaux de la cryptographie à clé publique : l’intégrité, l’authentification et la confidentialité. Au sein de chaque thème nous concevons des nouvelles primitives et améliorons des primitives existantes. Le premier chapitre, dédié à l’intégrité, introduit une preuve non-interactive de génération appropriée de clés publiques RSA et un protocole de co-signature dans lequel tout irrespect de l’équité laisse automatiquement la partie lésée en possession d’une preuve de culpabilité incriminant la partie tricheuse. Le second chapitre, ayant pour sujet l’authentification, montre comme une mesure de temps permet de raccourcir les engagements dans des preuves à divulgation nulle et comment des biais, introduits à dessin dans le défi, permettent d’accroitre l’efficacité de protocoles. Ce chapitre généralise également le protocole de Fiat-Shamir à plusieurs prouveurs et décrit une fraude très sophistiquée de cartes-à-puce illustrant les dangers de protocoles d’authentification mal-conçus. Au troisième chapitre nous nous intéressons à la confidentialité. Nous y proposons un cryptosystème à clé publique où les hypothèses de complexité traditionnelles sont remplacées par un raffinement du concept de CAPTCHA et nous explorons l’application du chiffrement-pot-de-miel au langage naturel. Nos dernières contributions concernent le chiffrement basé sur l’identité (IBE). Nous montrerons comment ajouter des fonctions d’émission à l’IBE hiérarchique et comment l’IBE permet de réduire la fenêtre temporelle de risque lors de la diffusion de mises à jour logicielles. / This thesis presents new results in three fundamental areas of public-key cryptography: integrity, authentication and confidentiality. In each case we design new primitives or improve the features of existing ones. The first chapter, dealing with integrity, introduces a non-interactive proof for proper RSA public key generation and a contract co-signature protocol in which a breach in fairness provides the victim with transferable evidence against the cheater. The second chapter, focusing on authentication, shows how to use time measurements to shorten zeroknowledge commitments and how to exploit bias in zero-knowledge challenges to gain efficiency. This chapter also generalizes Fiat-Shamir into a one-to-many protocol and describes a very sophisticated smart card fraud illustrating what can happen when authentication protocols are wrongly designed. The third chapter is devoted to confidentiality. We propose public-key cryptosystems where traditional hardness assumptions are replaced by refinements of the CAPTCHA concept and explore the adaptation of honey encryption to natural language messages. Our final contributions focus on identity-based encryption (IBE) showing how to add broadcast features to hierarchical IBE and how to use IBE to reduce vulnerability exposure time of during software patch broadcast.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

Cette thèse interroge l'apparente contradiction scalaire entre la proclamation de lois spatialement uniforme à l'échelle nationale et la territorialisation des populations françaises. Elle essaye de comprendre comment le système judiciaire hexagonal réussit à concilier ses exigences constitutionnelles d'indivisibilité et d'égalité avec la pluralité des territoires. L'analyse, enchevêtrant une démarche qualitative et une démarche quantitative par l'exploitation des données des juridictions et du casier judiciaire national, permet de conclure que les institutions judiciaires sont productrices d'injustices. Plus ou moins asphyxiés par les flux de délits à réprimer, les tribunaux de grande instance ne condamnent pas uniformément à l'échelle nationale, d'autant plus qu'ils doivent suivre les priorités définies dans la politique pénale du procureur de la République. Possédant une propension diverse à devenir de véritables acteurs politiques de leur territoire, les chefs du parquet jouent ainsi un rôle essentiel de passeur scalaire mais accentuent l'iniquité du système pénal. En effet, l'égalité proclamée comme un des fondements de la République française est abandonnée au profit d'une stigmatisation des territoires les plus défavorisés qui sont plus sévèrement condamnés que ne laisserait attendre la géographie des délits alors même qu'ils sont oubliés dans les politiques de prévention de la délinquance. Rompant dès lors complètement avec le principe de l'équité, les institutions judiciaires accentuent les fractures socio-spatiales du territoire français. Ces processus de fragmentation révèlent d'une part la pertinence de l'analyse de la justice pénale par la géographie et d'autre part l'impossibilité de ne penser une amélioration du système judiciaire qu'en vase-clos. / This thesis questions the seeming scalar contradiction between the spatially uniform proclaiming of laws on a national scale, and the public policy approach that focuses on the territory of French populations. It tries to understand how the French judiciary system succeeds in conciliating its constitutional demands of indivisibility and equality together with the plurality of territories. The analysis, mixing a quality and a quantitative approach by using the data of jurisdictions and the national police recrod, allows concluding that judiciary institutions produce injustices. More or less suffocated by the number of offences to be punished, the district courts do not condemn uniformly on the national level, all the more since they must follow the priorities defined in the penal policy by the public prosecutor. Having a different propensity to become genuine political actors in their territory, the public prosecutors are thus playing an essential part as scalar linkmen, but stress the iniquity of the penal system. Indeed, the equality claimed as a base of the French Republic, is forgotten in the benfit of a stigmatization of the most disadvantaged territories, which are more severely condemned that the geography of offences would expect, even when they are forgotten in the policies of deliquency preventing. Thus breaking totally with the principle of equity, the judiciary institutions stress the social-spatial dislocations of the French territory. These processes of fragmentation disclose that on the one hand, an analysis of the penal justice through geography is relevant, and on the other hand that it is impossible for a closed group only to think the improvement of the judiciary system.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

Le traitement médical de choix pour la maladie rénale chronique est la transplantation d'organe. Cependant, plusieurs patients ne sont en mesure que de trouver un donneur direct avec lequel ils ne sont pas compatibles. Les Programmes de Don Croisé de Reins peuvent aider plusieurs paires donneur-patient incompatibles à échanger leur donneur entre elles. Typiquement, l'objectif principal d'un tel programme est de maximiser le nombre total de transplantations qui seront effectuées grâce à un plan d'échange. Plusieurs solutions optimales peuvent co-exister et comme la plupart correspondent à différents ensembles de patients obtenant un donneur compatible, il devient important de considérer quels individus seront sélectionnés. Fréquemment, ce problème n'est pas abordé et la première solution fournie par un solveur est choisie comme plan d'échange. Ceci peut mener à des parti-pris en faveur ou défaveur de certains patients, ce qui n'est pas considéré une approche juste. De plus, il est de la responsabilité des informaticiens de s'assurer du contrôle des résultats fournis par leurs algorithmes. Pour répondre à ce besoin, nous explorons l'emploi de multiples solutions optimales ainsi que la manière dont il est possible de sélectionner un plan d'échange parmi celles-ci. Nous proposons l'emploi de politiques aléatoires pour la sélection de solutions optimales suite à leur enumération. Cette tâche est accomplie grâce à la programmation en nombres entiers et à la programmation par contraintes. Nous introduisons aussi un nouveau concept intitulé équité individuelle. Ceci a pour but de trouver une politique juste pouvant être utilisée en collaboration avec les solutions énumerées. La mise à disposition de plusieurs métriques fait partie intégrante de la méthode. En faisant usage de la génération de colonnes en combinaison au métrique $L_1$, nous parvenons à applique la méthode à de plus larges graphes. Lors de l'évaluation de l'équité individuelle, nous analysons de façon systématique d'autres schémas d'équité tels que le principle d'Aristote, la justice Rawlsienne, le principe d'équité de Nash et les valeurs de Shapley. Nous étudions leur description mathématiques ainsi que leurs avantages et désavantages. Finalement, nous soulignons le besoin de considérer de multiples solutions, incluant des solutions non optimales en ce qui concerne le nombre de transplantations d'un plan d'échange. Pour la sélection d'une politique équitable ayant comme domaine un tel ensemble de solutions, nous notons l'importance de trouver un équilibre entre les mesures d'utilité et d'équité d'une solution. Nous utilisons le Programme de Bien-être Social de Nash afin de satisfaire à un tel objectif. Nous proposons aussi une méthodologie de décomposition qui permet d'étendre le système sous-jacent et de faciliter l'énumeration de solutions. / The preferred treatment for chronic kidney disease is transplantation. However, many patients can only find direct donors that are not fully compatible with them. Kidney Exchange Programs (KEPs) can help these patients by swapping the donors of multiple patient-donor pairs in order to accommodate them. Usually, the objective is to maximize the total number of transplants that can be realized as part of an exchange plan. Many optimal solutions can co-exist and since a large part of them features different subsets of patients that obtain a compatible donor, the question of who is selected becomes relevant. Often, this problem is not even addressed and the first solution returned by a solver is chosen as the exchange plan to be performed. This can lead to bias against some patients and thus is not considered a fair approach. Moreover, it is of the responsibility of computer scientists to have control of the output of the algorithms they design. To resolve this issue, we explore the use of multiple optimal solutions and how to pick an exchange plan among them. We propose the use of randomized policies for selecting an optimal solution, first by enumerating them. This task is achieved through both integer programming and constraint programming methods. We also introduce a new concept called individual fairness in a bid to find a fair policy over the enumerated solutions by making use of multiple metrics. We scale the method to larger instances by adding column generation as part of the enumeration with the $L_1$ metric. When evaluating individual fairness, we systematically review other fairness schemes such as Aristotle's principle, Rawlsian justice, Nash's principle of fairness, and Shapley values. We analyze their mathematical descriptions and their pros and cons. Finally, we motivate the need to consider solutions that are not optimal in the number of transplants. For the selection of a good policy over this larger set of solutions, we motivate the need to balance utility and our individual fairness measure. We use the Nash Social Welfare Program in order to achieve this, and we also propose a decomposition methodology to extend the machinery for an efficient enumeration of solutions.

Cette thèse porte sur le problème d'allocation de ressource décentralisée, sans argent, où les agents n'ont qu'une connaissance partielle sur le système. L'approche de la thèse sera d'utiliser des échanges locaux, plus exactement des swaps, c'est-à-dire des échanges bilatéraux où chaque agent donne une ressource en échange d'un autre. Le travail se divise en deux parties. La première se concentre sur les problèmes de house market, avec une approche très simple et les agents travaillent sans les connaissances. Le but sera de montrer qu'elle a quand même une performance honorable. Je mettrais en valeur notamment que l'algorithme s'en sort bien par rapport à ceux de la littérature. Et je montrerais même que dans le domaine unimodal, l'algorithme est Pareto-optimal. La deuxième se présente dans une situation plus générale, et où le mécanisme présenté est divisée en 3 parties : protocole de contact, protocole de négociation, et conditions d'arrêt. chaque partie a plusieurs variantes. Je les décrirais et je les testerais expérimentalement. / This thesis covers distributed resources allocation setting, without money balance, where agents have limited knowledge of the system. This thesis will use local swaps, i.e. bilateral deals, where one resource is exchanged for another. This work is divided in two parts. The first part focus the house market, with a very simple mechanism and agents don't use knowledge. The aim will to show that it has however good performances. For this, I will compare the algorithm with those of literature. I will also prove that in the single-peaked domains, this mechanism is Pareto-optimal. The second part examines a general framework. The mechanism contains three sub-protocols : contact protocol, negotiation protocols, and stop conditions. Each protocol will be described and experimented.

La prédominance d’algorithmes de prise de décision, qui sont souvent basés sur desmodèles issus de l’apprentissage machine, soulève des enjeux importants en termes de ladiscrimination et du manque d’équité par ceux-ci ainsi que leur impact sur le traitement degroupes minoritaires ou sous-représentés. Cela a toutefois conduit au développement de tech-niques dont l’objectif est de mitiger ces problèmes ainsi que les les difficultés qui y sont reliées. Dans ce mémoire, nous analysons certaines de ces méthodes d’amélioration de l’équitéde type «pré-traitement» parmi les plus récentes, et mesurons leur impact sur le compromiséquité-utilité des données transformées. Plus précisément, notre focus se fera sur troistechniques qui ont pour objectif de cacher un attribut sensible dans un ensemble de données,dont deux basées sur les modèles générateurs adversériaux (LAFTR [67] et GANSan [6])et une basée sur une transformation déterministe et les fonctions de densités (DisparateImpact Remover [33]). Nous allons premièrement vérifier le niveau de contrôle que cestechniques nous offrent quant au compromis équité-utilité des données. Par la suite, nousallons investiguer s’il est possible d’inverser la transformation faite aux données par chacunde ces algorithmes en construisant un auto-encodeur sur mesure qui tentera de reconstruireles données originales depuis les données transformées. Finalement, nous verrons qu’unacteur malveillant pourrait, avec les données transformées par ces trois techniques, retrouverl’attribut sensible qui est censé être protégé avec des algorithmes d’apprentissage machinede base. Une des conclusions de notre recherche est que même si ces techniques offrentdes garanties pratiques quant à l’équité des données produites, il reste souvent possible deprédire l’attribut sensible en question par des techniques d’apprentissage, ce qui annulepotentiellement toute protection que la technique voulait accorder, créant ainsi de sérieuxdangers au niveau de la vie privée. / The prevalence of decision-making algorithms, based on increasingly powerful patternrecognition machine learning algorithms, has brought a growing wave of concern about dis-crimination and fairness of those algorithm predictions as well as their impacts on equity andtreatment of minority or under-represented groups. This in turn has fuelled the developmentof new techniques to mitigate those issues and helped outline challenges related to such issues. n this work, we analyse recent advances in fairness enhancing pre-processing techniques,evaluate how they control the fairness-utility trade-off and the dataset’s ability to be usedsuccessfully in downstream tasks. We focus on three techniques that attempt to hide asensitive attribute in a dataset, two based onGenerative Adversarial Networksarchitectures(LAFTR [67] and GANSan [6]), and one deterministic transformation of dataset relyingon density functions (Disparate Impact Remover [33]). First we analyse the control overthe fairness-utility trade-off each of these techniques offer. We then attempt to revertthe transformation on the data each of these techniques applied using a variation of anauto-encoder built specifically for this purpose, which we calledreconstructor. Lastly wesee that even though these techniques offer practical guarantees of specific fairness metrics,basic machine learning classifiers are often able to successfully predict the sensitive attributefrom the transformed data, effectively enabling discrimination. This creates what we believeis a major issue in fairness-enhancing technique research that is in large part due to intricaterelationship between fairness and privacy.

Les travaux en administration publique ont jusqu’à ce jour principalement abordé la question de la gestion de la diversité au travers de la thématique des représentations bureaucratiques (Mosher, 1968; Krislov et Rosenbloom, 1981; Dobbin, 2009; Peters et al., 2015). Cette littérature qui émerge dans le sillage de l’administration publique américaine des années 1960-70 a cherché à comprendre et à analyser les dispositifs de politiques publiques mis en place par les gouvernements afin d’accroitre la représentativité de la fonction publique. Ces précédents travaux ont ainsi le mérite d’avoir permis de souligner l’importance et l’efficacité de ces dispositifs mais il en reste que trop peu d’études se sont penchées sur leur institutionnalisation et leur application aux systèmes de gestion des organisations. De plus, à différentes générations de débats et de littératures sur la diversité s’ajoute aujourd’hui la question de l’EDI (équité, diversité et inclusion) en tant que nouvel espace de gestion dans le secteur public. La présente thèse de Doctorat porte sur la structuration historique du champ de la gestion de la diversité dans les ministères et les agences du gouvernement central du Canada, et plus particulièrement sur le tournant qui a fait en sorte de voir émerger (et s’institutionnaliser) l’EDI dans le secteur public. À partir des archives gouvernementales, des plans stratégiques ministériels et d’une enquête de terrain conduite auprès d’une trentaine de gestionnaires fédéraux, elle documente les processus de gestion dans les organisations sélectionnées. Alors que la plupart des travaux néo-institutionnalistes en théorie des organisations s’intéressent à l’émergence et à l’influence de nouveaux champs de normes et de pratiques en mettant l’emphase sur les organisations, la contribution de cette étude est de souligner que les dynamiques de formation, d’évolution et de mise sous tension des champs organisationnels peuvent aussi conduire à la constitution de nouveaux « métiers ». En s’intéressant au cas des gestionnaires fédéraux de l’équité en emploi, l’étude souligne une évolution incrémentale dans l’institutionnalisation de nouvelles normes, pratiques et fonctions managériales depuis la mise en œuvre de la loi sur l'équité en matière d’emploi dans la fonction publique fédérale à compter de 1995. Cette progressive mutation de l’administration publique fédérale, d’une approche unique et réactive vis-à-vis du concept d’équité en emploi à une approche multidimensionnelle et proactive intégrant dorénavant à tous les niveaux les notions d’équité, de diversité et d’inclusion se reflète dans l’exploration des processus administratifs existants ainsi que des processus émergents. Cette exploration vient donc confirmer la constitution d’un nouveau corps de gestionnaires qui agissent en qualité d’acteurs du changement institutionnel. À l’issue de cette étude de 17 organisations du gouvernement central du Canada, nous soulignons que les champs organisationnels peuvent entrevoir différentes formes de dynamiques ou de tensions institutionnelles : des dynamiques de professionnalisation qui coïncident avec la formation d’un nouveau corps de gestionnaires de l’EDI; des dynamiques d’autonomisation qui mettent en évidence qu’en dépit de mêmes arrangements institutionnels entre les organisations étudiées, celles-ci ont tout de même une propension à pouvoir traduire et adapter les cadres de l’EDI à leur propre réalité organisationnelle; des dynamiques de rationalisation qui mettent en lumière une fonction performative de l’EDI à l’échelle de la fonction publique via la mise en place d’indicateurs et la révision au fil du temps des outils et des procédures du contrôle de gestion et enfin, des dynamiques de politisation qui viennent dans le contexte de l’agenda gouvernemental reconfigurer les lignes de partage des responsabilités entre les acteurs politiques et les professionnels de la gestion publique.