Les réseaux véhiculaires, connus sous le terme VANETs, sont des réseaux impliquant des communications entre deux ou plusieurs véhicules et éventuellement une communication avec des éléments d’infrastructure sur la route. Récemment, le concept de systèmes de transport intelligents (STI) a connu beaucoup d’intérêt. Les STI sont des systèmes utilisant les nouvelles technologies de communication sans fil appliquées au domaine du transport pour améliorer la sécurité routière, la logistique et les services d’information. Des défis majeurs ont besoin cependant d'être abordés pour offrir une communication sur la route sécurisée et fiable dans des environnements anonymes et quelquefois hostiles à la communication. Comme dans tout système de communication, les réseaux véhiculaires doivent opérer en respectant des contraintes en termes de qualité de service. Ces contraintes sont d’autant plus strictes quand il s’agit de fournir des services de sécurité sur la route. Ce projet vise à développer des techniques de communication véhiculaires pour le transfert des informations de manière fiable entre véhicules roulant à grande vitesse tout en contrôlant la surcharge du réseau. Ces techniques visent la prise en compte des contraintes temporelles sur les délais de transfert afin d’envisager leur utilisation dans des applications critiques telle que la sécurité sur la route. Pour ce faire, cette thèse propose d’abord un protocole optimal de dissémination de messages d’urgence pour les VANETs. Il est basé sur une stratégie de diffusion qui exploite les véhicules sur la direction opposée afin d’accélérer la dissémination du message d’urgence tout en réduisant le nombre de transmissions. Ainsi, et dans le but d’assurer une dissémination fiable et à faible surcoût, une technique de retransmission périodique intelligente permettant l’adaptation du protocol proposé à différentes densités du trafic routier est proposée. Dans un second volet, ce projet propose une approche hybride de dissémination de messages d’urgence qui combine alternativement les avantages des deux principales approches de dissémination existantes (Sender-oriented et Receiver-oriented dont notre première proposition fait partie) afin de garantir une transmission fiable des alertes tout en réduisant les délais. Les approches Receiver-Oriented qui sont les plus adaptées pour les applications de sécurité dans les VANETs peuvent minimiser la latence et les limitations des approches Sender-Oriented. Mais, ilsdoivent aussi mieux exploiter les apports des messages hello (beacons) échangés dans la technologie IEEE802.11P. Ainsi, et dans le but de surmonter les limites des approches de retransmissions périodiques et celles de relais- multiples afin d’assurer des échanges fiables de messages de sécurité tout en réduisant la surcharge de la bande passante, nous introduisons un nouveau mécanisme DR/BDR (Designated Relay/Backup Designated Relay). Le BDR, dans ce mécanisme, doit remplacer le DR et assurer sa tâche quand il détecte, à travers les beacons colorés échangés,l’échec de ce dernier dans la dissémination du message d’urgence. / Vehicular Ad hoc NETworks (VANETs) have gained considerable attention in the past few years due to their promising applications such as safety warning, transport efficiency or mobile infotainment. Avoiding accidents and traffic jams are two main immediate benefits of vehicular networks. For instance, most drivers would like to receive real-time alerts about accidents happening at a short distance in front of their vehicles since these accidents could lead to collision chains involving tens of vehicles. Also, the ability to receive an alert about a potential traffic jam would allow drivers to take alternate routes, saving both time and fuel. In both cases, warning messages should be broadcasted to all vehicles traveling over a geographical area, and need to be delivered with high reliability, low delay and low overhead. It is therefore important to develop a reliable and efficient safety information dissemination protocol in vehicular networks. Due to the vehicle mobility and lossy wireless channel, highly reliable, scalable and fast multi-hop broadcast protocol is very challenging to design. A number of solutions have been proposed in the past few years. However, the tradeoff between reliability and efficiency in such solutions needs to be carefully considered. This thesis presents an optimal protocol for the broadcast of safety messages in VANETs. Optimality, in terms of delay and transmission count, is achieved using a broadcast strategy that exploits opposite vehicles. To carry out reliable and efficient broadcast coordination, intelligent periodic rebroadcasts, which effectively adapt our protocol to sparse and dense networks, are proposed. Simulations are conducted and results are presented to show that it has a better performance over existing competing protocols. As a second contribution, we propose an alternative Receiver-Sender approach that combines advantages of the two existing dissemination approaches (Sender-oriented and Receiver-oriented to which our first proposal belongs) to ensure low latency and high reliability. The proposal can use any sender or receiver oriented protocol but the same selected one is used during all the dissemination process. In order to overcome the unreliability and broadcast overhead generated by periodic rebroadcasts and multiple relays schemes, we introduce a DR/BDR (Designated Relay/Backup Designated Relay) mechanism where the BDR has to replace the DR when detecting,from exchanged colored beacons, its failure in informing concerned vehicles.

Cette thèse s'intègre dans le cadre du traitement automatique du langage naturel. La problématique du résumé automatique de documents arabes qui a été abordée, dans cette thèse, s'est cristallisée autour de deux points. Le premier point concerne les critères utilisés pour décider du contenu essentiel à extraire. Le deuxième point se focalise sur les moyens qui permettent d'exprimer le contenu essentiel extrait sous la forme d'un texte ciblant les besoins potentiels d'un utilisateur. Afin de montrer la faisabilité de notre approche, nous avons développé le système "L.A.E", basé sur une approche hybride qui combine une analyse symbolique avec un traitement numérique. Les résultats d'évaluation de ce système sont encourageants et prouvent la performance de l'approche hybride proposée. Ces résultats, ont montré, en premier lieu, l'applicabilité de l'approche dans le contexte de documents sans restriction quant à leur thème (Éducation, Sport, Science, Politique, Reportage, etc.), leur contenu et leur volume. Ils ont aussi montré l'importance de l'apprentissage dans la phase de classement et sélection des phrases forment l'extrait final. / This thesis falls within the framework of Natural Language Processing. The problems of automatic summarization of Arabic documents which was approached, in this thesis, are based on two points. The first point relates to the criteria used to determine the essential content to extract. The second point focuses on the means to express the essential content extracted in the form of a text targeting the user potential needs.In order to show the feasibility of our approach, we developed the "L.A.E" system, based on a hybrid approach which combines a symbolic analysis with a numerical processing.The evaluation results are encouraging and prove the performance of the proposed hybrid approach.These results showed, initially, the applicability of the approach in the context of mono documents without restriction as for their topics (Education, Sport, Science, Politics, Interaction, etc), their content and their volume. They also showed the importance of the machine learning in the phase of classification and selection of the sentences forming the final extract.

Les travaux décrits dans cette thèse apportent une contribution au problème de la navigation autonome de robots mobiles dans un contexte de vision indoor. Il s’agit de chercher à concilier les avantages des différents paradigmes d’architecture de contrôle et des stratégies de navigation. Ainsi, nous proposons l’architecture RHIZOME (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : une architecture unique de contrôle robotique mettant en synergie ces différentes approches en s’appuyant sur un système neuronal. Les interactions du robot avec son environnement ainsi que les multiples connexions neuronales permettent à l’ensemble du système de s’adapter aux conditions de navigation. L’architecture RHIZOME proposée combine les avantages des approches comportementales (e.g. rapidité de réaction face à des problèmes imprévus dans un contexte d’environnement dynamique), et ceux des approches délibératives qui tirent profit d’une connaissance a priori de l’environnement. Cependant, cette connaissance est uniquement exploitée pour corroborer les informations perçues visuellement avec celles embarquées. Elle est représentée par une séquence de symboles artificiels de navigation guidant le robot vers sa destination finale. Cette séquence est présentée au robot soit sous la forme d’une liste de paramètres, soit sous la forme d’un plan. Dans ce dernier cas, le robot doit extraire lui-même la séquence de symboles à suivre grâce à une chaine de traitements d’images. Ainsi, afin de prendre la bonne décision lors de sa navigation, le robot traite l’ensemble de l’information perçue, la compare en temps réel avec l’information a priori apportée ou extraite, et réagit en conséquence. Lorsque certains symboles de navigation ne sont plus présents dans l’environnement de navigation, l’architecture RHIZOME construit de nouveaux lieux de référence à partir des panoramas extraits de ces lieux. Ainsi, le robot, lors de phases exploratoires, peut s’appuyer sur ces nouvelles informations pour atteindre sa destination finale, et surmonter des situations imprévues. Nous avons mis en place notre architecture sur le robot humanoïde NAO. Les résultats expérimentaux obtenus lors d’une navigation indoor, dans des scenarios à la fois déterministes et stochastiques, montrent la faisabilité et la robustesse de cette approche unifiée. / The work described in this dissertation is a contribution to the problem of autonomous indoor vision-based mobile robot navigation, which is still a vast ongoing research topic. It addresses it by trying to conciliate all differences found among the state-of-the-art control architecture paradigms and navigation strategies. Hence, the author proposes the RHIZOME architecture (Robotic Hybrid Indoor-Zone Operational ModulE) : a unique robotic control architecture capable of creating a synergy of different approaches by merging them into a neural system. The interactions of the robot with its environment and the multiple neural connections allow the whole system to adapt to navigation conditions. The RHIZOME architecture preserves all the advantages of behavior-based architectures such as rapid responses to unforeseen problems in dynamic environments while combining it with the a priori knowledge of the world used indeliberative architectures. However, this knowledge is used to only corroborate the dynamic visual perception information and embedded knowledge, instead of directly controlling the actions of the robot as most hybrid architectures do. The information is represented by a sequence of artificial navigation signs leading to the final destination that are expected to be found in the navigation path. Such sequence is provided to the robot either by means of a program command or by enabling it to extract itself the sequence from a floor plan. This latter implies the execution of a floor plan analysis process. Consequently, in order to take the right decision during navigation, the robot processes both set of information, compares them in real time and reacts accordingly. When navigation signs are not present in the navigation environment as expected, the RHIZOME architecture builds new reference places from landmark constellations, which are extracted from these places and learns them. Thus, during navigation, the robot can use this new information to achieve its final destination by overcoming unforeseen situations.The overall architecture has been implemented on the NAO humanoid robot. Real-time experimental results during indoor navigation under both, deterministic and stochastic scenarios show the feasibility and robustness of the proposed unified approach.