Les essaims de robots sont des systèmes composés d’un grand nombre de robots relativement simples. Du fait du grand nombre d’unités, ces systèmes ont de bonnes propriétés de robustesse et de passage à l’échelle. Néanmoins, il reste en général difficile de concevoir manuellement des contrôleurs pour les essaims de robots, à cause de la grande complexité des interactions inter-robot. Par conséquent, les approches automatisées pour l’apprentissage de comportements d’essaims de robots constituent une alternative attrayante. Dans cette thèse, nous étudions l’adaptation de comportements d’essaim de robots avec des méthodes de Embodied Evolutionary Robotics (EER) distribuée. Ainsi, nous fournissons trois contributions principales : (1) Nous étudions l’influence de la pression à la sélection dirigée vers une tâche dans un essaim d’agents robotiques qui utilisent une approche d’EER distribuée. Nous évaluons l’impact de différents opérateurs de sélection dans un algorithme d’EER distribuée pour un essaim de robots. Nos résultats montrent que le plus forte la pression à la sélection est, les meilleures performances sont atteintes lorsque les robots doivent s’adapter à des tâches particulières. (2) Nous étudions l’évolution de comportements collaboratifs pour une tâche de récolte d’objets dans un essaim d’agents robotiques qui utilisent une approche d’EER distribuée. Nous réalisons un ensemble d’expériences où un essaim de robots s’adapte à une tâche collaborative avec un algorithme d’EER distribuée. Nos résultats montrent que l’essaim s’adapte à résoudre la tâche, et nous identifions des limitations concernant le choix d’action. (3) Nous proposons et validons expérimentalement un mécanisme complètement distribué pour adapter la structure des neurocontrôleurs des robots dans un essaim qui utilise une approche d’EER distribuée, ce qui permettrait aux neurocontrôleurs d’augmenter leur expressivité. Nos expériences montrent que notre mécanisme, qui est complètement décentralisé, fournit des résultats similaires à un mécanisme qui dépend d’une information globale / Robot swarms are systems composed of a large number of rather simple robots. Due to the large number of units, these systems, have good properties concerning robustness and scalability, among others. However, it remains generally difficult to design controllers for such robotic systems, particularly due to the complexity of inter-robot interactions. Consequently, automatic approaches to synthesize behavior in robot swarms are a compelling alternative. In this thesis, we focus on online behavior adaptation in a swarm of robots using distributed Embodied Evolutionary Robotics (EER) methods. To this end, we provide three main contributions: (1) We investigate the influence of task-driven selection pressure in a swarm of robotic agents using a distributed EER approach. We evaluate the impact of a range of selection pressure strength on the performance of a distributed EER algorithm. The results show that the stronger the task-driven selection pressure, the better the performances obtained when addressing given tasks. (2) We investigate the evolution of collaborative behaviors in a swarm of robotic agents using a distributed EER approach. We perform a set of experiments for a swarm of robots to adapt to a collaborative item collection task that cannot be solved by a single robot. Our results show that the swarm learns to collaborate to solve the task using a distributed approach, and we identify some inefficiencies regarding learning to choose actions. (3) We propose and experimentally validate a completely distributed mechanism that allows to learn the structure and parameters of the robot neurocontrollers in a swarm using a distributed EER approach, which allows for the robot controllers to augment their expressivity. Our experiments show that our fully-decentralized mechanism leads to similar results as a mechanism that depends on global information

Cette thèse est consacrée à l'étude de diagnostic de pannes pour les systèmes pile à combustible de type PEMFC. Le but est d'améliorer la fiabilité et la durabilité de la membrane électrolyte polymère afin de promouvoir la commercialisation de la technologie des piles à combustible. Les approches explorées dans cette thèse sont celles du diagnostic guidé par les données. Les techniques basées sur la reconnaissance de forme sont les plus utilisées. Dans ce travail, les variables considérées sont les tensions des cellules. Les résultats établis dans le cadre de la thèse peuvent être regroupés en trois contributions principales.La première contribution est constituée d'une étude comparative. Plus précisément, plusieurs méthodes sont explorées puis comparées en vue de déterminer une stratégie précise et offrant un coût de calcul optimal.La deuxième contribution concerne le diagnostic online sans connaissance complète des défauts au préalable. Il s'agit d'une technique adaptative qui permet d'appréhender l'apparition de nouveaux types de défauts. Cette technique est fondée sur la méthodologie SSM-SVM et les règles de détection et de localisation ont été améliorées pour répondre au problème du diagnostic en temps réel.La troisième contribution est obtenue à partir méthodologie fondée sur l'utilisation partielle de modèles dynamiques. Le principe de détection et localisation de défauts est fondé sur des techniques d'identification et sur la génération de résidus directement à partir des données d'exploitation.Toutes les stratégies proposées dans le cadre de la thèse ont été testées à travers des données expérimentales et validées sur un système embarqué. / Aiming at improving the reliability and durability of Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell (PEMFC) systems and promote the commercialization of fuel cell technologies, this thesis work is dedicated to the fault diagnosis study for PEMFC systems. Data-driven fault diagnosis is the main focus in this thesis. As a main branch of data-driven fault diagnosis, the methods based on pattern classification techniques are firstly studied. Taking individual fuel cell voltages as original diagnosis variables, several representative methodologies are investigated and compared from the perspective of online implementation.Specific to the defects of conventional classification based diagnosis methods, a novel diagnosis strategy is proposed. A new classifier named Sphere-Shaped Multi-class Support Vector Machine (SSM-SVM) and modified diagnostic rules are utilized to realize the novel fault recognition. While an incremental learning method is extended to achieve the online adaptation.Apart from the classification based diagnosis approach, a so-called partial model-based data-driven approach is introduced to handle PEMFC diagnosis in dynamic processes. With the aid of a subspace identification method (SIM), the model-based residual generation is designed directly from the normal and dynamic operating data. Then, fault detection and isolation are further realized by evaluating the generated residuals.The proposed diagnosis strategies have been verified using the experimental data which cover a set of representative faults and different PEMFC stacks. The preliminary online implementation results with an embedded system are also supplied.