Le contexte d’application de cette recherche a été le projet CRIBA. CRIBA vise à industrialiser une solution intégrée de rénovation et d’isolation de grands bâtiments. De ce fait, une part importante de la valeur ajoutée est transférée des chantiers de rénovation vers des usines de fabrications devant être synchronisées avec les chantiers. La planification est l'une des étapes importantes de la gestion de projets. S’adaptant à une organisation, elle vise une réalisation optimale en considérant les facteurs de temps, coût, qualité ainsi que l’affectation efficace des ressources. Cette affectation est d’autant plus complexe lorsqu’un ensemble de projets se partagent les ressources, renouvelables ou non renouvelables. L'objectif global de notre étude est de développer un outil d’aide à la décision pour un décideur visant à planifier plusieurs projets en intégrant l'allocation des ressources renouvelables, et la planification des flux de ressources non-renouvelables vers ces projets. Dans ce cadre, les ressources non renouvelables telles que les machines et la main-d'œuvre ont une disponibilité initiale limitée sur les chantiers. Cependant, nous supposons que des quantités limitées supplémentaires peuvent être achetées. En outre, nous prenons en compte la volonté des coordinateurs des projets pour l’approvisionnement des chantiers en juste à temps (just in time), en particulier pour les ressources peu demandées, encombrantes et à forte valeur. Ceci oblige à étendre le cadre du modèle de la planification des projets en incluant la planification de la chaîne logistique qui approvisionne les ressources non renouvelables des chantiers. Enfin, pour répondre au besoin d’outils décisionnels responsables sur le plan environnemental, le modèle prévoit le transport et le recyclage des déchets des chantiers dans les centres appropriés. Un modèle linéaire mixte du problème est ainsi posé. Puisqu’il rentre dans la classe des modèles d'optimisation NP-durs, une double résolution est proposée. D’abord à l’aide d’un solveur puis une méta-heuristique basée sur un algorithme génétique. De plus, pour faciliter l'utilisation du modèle par des utilisateurs peu familiers avec la recherche opérationnelle, un système d'aide à la décision basé sur une application web a été développé. L’ensemble de ces contributions ont été évaluées sur des jeux de test issus du projet CRIBA. / The application context of the current study is on a CRIBA project. The CRIBA aims to industrialize an integrated solution for the insulation and thermal renovation of building complexes in France. As a result, a significant part of the added value is transferred from the renovation sites to the manufacturing centers, making both synchronized. Planning is one of the important steps in project management. Depending on the different viewpoints of organizations, successful planning for projects can be achieved by performing to optimality within the time, cost, quality factors as well as the efficient assignment of resources. Planning for the allocation of resources becomes more complex when a set of projects is sharing renewable and non-renewable resources. The global objective of the study is to develop a decision-making tool for decision-makers to plan multiple projects by integrating the allocation of the renewable resources and planning the flow of non-renewable resources to the project worksites. In this context, non-renewable resources such as equipment and labor have a limited initial availability at the construction sites. Nevertheless, we assume that additional limited amounts can be added to the projects. In addition, we take into account the interest of the project coordinators in supplying the non-renewable resources in a just-in-time manner to the projects, especially for low-demand resources with a high price. This requires extending the framework of the project planning by including the planning of the supply chain which is responsible. Finally, in order to meet the requirements for environmentally responsible decision-making, the model envisages the transportation and recycling of waste from project sites to appropriate centers. A mixed integer linear model of the problem is proposed. Since it falls within the class of NP-hard optimization models, a double resolution is targeted: first, using a solver and then a metaheuristic based on the genetic algorithm. In addition, in order to facilitate the use of the model by users unfamiliar with operational research, a web-based decision-making support system has been developed. All the contributions are evaluated in a set of case studies from the CRIBA project.

Nous considérons dans cette thèse un problème d’ordonnancement de flow-shop de permutation où un ensemble de travaux doit être ordonnancé sur un ensemble de machines. Les travaux doivent être ordonnancés sur les machines dans le même ordre. L’objectif est de minimiser le retard total. Nous proposons des algorithmes heuristiques et des nouvelles matheuristiques pour ce problème. Les matheuristiques sont un nouveau type d’algorithmes approchés qui ont été proposés pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire. Les méthodes importent de la résolution exacte au sein des approches (méta) heuristiques. Ce type de méthode de résolution a reçu un grand intérêt en raison de leurs très bonnes performances pour résoudre des problèmes difficiles. Nous présentons d’abord les concepts de base d’un problème d’ordonnancement. Nous donnons aussi une brève introduction à la théorie de l’ordonnancement et nous présentons un panel de méthodes de résolution. Enfin, nous considérons un problème où un flow shop de permutation à m-machine et un problème de tournées de véhicules sont intégrés, avec pour objectif la minimisation de la somme des retards. Nous proposons un codage direct d’une solution et une méthode de voisinage. Les résultats montrent que l’algorithme Tabou améliore grandement la solution initiale donnée par EDD et où chaque voyage ne délivre qu’un travail. / We consider in this thesis a permutation flow shop scheduling problem where a set of jobs have to be scheduled on a set of machines. The jobs have to be processed on the machines in the same order. The objective is to minimize the total tardiness. We propose heuristic algorithms and many new matheuristic algorithms for this problem. The matheuristic methods are a new type of approximated algorithms that have been proposed for solving combinatorial optimization problems. These methods embed exact resolution into (meta)heuristic approaches. This type of resolution method has received a great interest because of their very good performances for solving some difficult problems. We present the basic concepts and components of a scheduling problem and the aspects related to these components. We also give a brief introduction to the theory of scheduling and present an overview of resolution methods. Finally, we consider a problem where m-machine permutation flow shop scheduling problem and a vehicle routing problem are integrated and the objective is to minimize the total tardiness. We introduce a direct coding for a complete solution and a Tabu search for finding a sequence and trips. The results show that the TS greatly improves the initial solution given by EDD heuristic where each trip serves only one job at a time.

La conception des filtres a réponse impulsionnelle finie (RIF) peut être formulée comme un problème d'optimisation non linéaire réputé pour être difficile sa résolution par les approches conventionnelles. Afin d'optimiser la conception des filtres RIF, nous explorons plusieurs méthodes stochastiques capables de traiter de grands espaces. Nous proposons un nouvel algorithme génétique dans lequel certains concepts innovants sont introduits pour améliorer la convergence et rendre son utilisation plus facile pour les praticiens. Le point clé de notre approche découle de la capacité de l'algorithme génétique (AG) pour adapter les opérateurs génétiques au cours de la vie génétique tout en restant simple et facile à mettre en oeuvre. Ensuite, l’optimisation par essaim de particules (PSO) est proposée pour la conception de filtres RIF. Finalement, un algorithme génétique hybride (HGA) est proposé pour la conception de filtres numériques. L'algorithme est composé d'un processus génétique pur et d’une approche locale dédiée. Notre contribution vise à relever le défi actuel de démocratisation de l'utilisation des AG’s pour les problèmes d’optimisation. Les expériences réalisées avec différents types de filtres mettent en évidence la contribution récurrente de l'hybridation dans l'amélioration des performances et montrent également les avantages de notre proposition par rapport à d'autres approches classiques de conception de filtres et d’autres AG’s de référence dans ce domaine d'application. / The design of finite impulse response (FIR) filters can be formulated as a non-linear optimization problem reputed to be difficult for conventional approaches. In order to optimize the design of FIR filters, we explore several stochastic methodologies capable of handling large spaces. We propose a new genetic algorithm in which some innovative concepts are introduced to improve the convergence and make its use easier for practitioners. The key point of our approach stems from the capacity of the genetic algorithm (GA) to adapt the genetic operators during the genetic life while remaining simple and easy to implement. Then, the Particle Swarm Optimization (PSO) is proposed for FIR filter design. Finally, a hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed for the design of digital filters. The algorithm is composed of a pure genetic process and a dedicated local approach. Our contribution seeks to address the current challenge of democratizing the use of GAs for real optimization problems. Experiments performed with various types of filters highlight the recurrent contribution of hybridization in improving performance. The experiments also reveal the advantages of our proposal compared to more conventional filter design approaches and some reference GAs in this field of application.

Environ trois quarts des ressources globales sont aujourd'hui consommés dans les aires urbaines. Le processus d'urbanisation induit des changements sévères du climat local, de la qualité environnementale des espaces, ainsi qu'une augmentation significative de la demande énergétique des bâtiments. Les projections statistiques sur la croissance de la population urbaine indiquent que cette situation tendra à s'aggraver dans les années à venir. Il devient donc impératif de chercher d'autres stratégies pour mieux adapter les environnements urbains aux nouvelles demandes énergétiques, afin de réduire l'empreinte environnementale des villes. Dans ce contexte, ce travail est une contribution à la recherche énergétique urbaine, plus particulièrement en ce qui concerne l'énergie consommée et potentiellement produite parles bâtiments à l'échelle urbaine locale. La morphologie urbaine est ici considérée comme un paramètre crucial dans le processus d'amélioration de l'efficacité énergétique du cadre bâti. Dans les zones de basses latitudes, sous climat tropical, l'énergie solaire incidente est extrêmement abondante. Toutefois, la bonne utilisation de cette ressource dans les bâtiments peut suggérer l'adoption de formes urbaines très peu denses et étales, en vue de réduire les obstructions produites par l'environnement proche. A rebours, ces formes urbaines très peu denses peuvent entrainer une augmentation des apports solaires sur les façades,élevant la demande énergétique. Le contrôle des gains solaires sur les façades pour la réduction de la demande énergétique peut ainsi représenter une perte potentielle en terme d'éclairement naturel des espaces, et une réduction du potentiel de production d'énergie solaire. Afin de quantifier le potentiel de ces stratégies conflictuelles, il devient indispensable de convoquer des modèles d'analyse pluridisciplinaires, permettant de mettre en oeuvre des approches multicritères dans le processus de conception de la forme urbaine. Cette thèse s'appuie sur une réflexion prospective sur les quartiers de la ville de Maceió, Alagoas, au Brésil. Dans un premier temps, un ensemble de paramètres morphologiques caractéristiques sont employés pour identifier et caractériser le potentiel solaire de typologies de référence de la ville. Ensuite, ces paramètres sont soumis à une analyse de sensibilité via un plan d'expérience. Les paramètres statistiquement significatifs sont alors intégrés à une méthode paramétrique d'optimisation dans laquelle l'algorithme génétique NSGA-II est couplé à un algorithme simplifiée de radiosité, visant à maximiser le potentiel de production d'énergie sur les toitures des bâtiments, tout en minimisant les apports solaires sur ses façades. Nous considérons des seuils d'éclairement naturel et intégrons des règles locales d'urbanisme comme contraintes aux projets. Cinq typologies représentatives du tissu urbain de Maceió ont ainsi été identifiées. L'ensemble des indicateurs les plus influents sur le potentiel solaire des formes urbaines a été hiérarchisé, en mettant l'accent notamment sur le rôle du prospect moyen ou de l'albédo des surfaces. La méthode d'optimisation a permis de tester plus de 80 000configurations d'ilots urbains et les résultats obtenus font apparaître une grande diversité de morphologies «optimum». Ces projets ont des performances solaires supérieures à celles des typologies existantes dans la ville. Cette intégration de stratégies énergétiques contradictoires montre qu'au-delà de l'intégration de contraintes variées et d'une meilleure adaptation à la complexité du processus de design urbain, l'approche utilisée ici apparaît très utile pour la recherche de solutions urbaines performantes à l'échelle des quartiers. Cette approche peut ainsi participer au renouvellement de l'Architecture de la Ville / At the beginning of 21th century, the world was faced with unprecedented environmental transformations. The urbanization process reached record levels and it keeps increasing, especiallyin developing countries. Around 3/4 of global resources are currently consumed in urban settlements, with corresponding adverse environmental consequences which leads to severe local climate changes, affecting environmental quality of spaces and leading to a significant increase of energy demand in buildings. A projection of the world urban population indicates that this situation will worsen in the coming years. It is therefore imperative that we understand how to design less resource intensive urban settlements. This research consists of a contribution to the energy debate in cities, focusing on the energy potentially consumed and produced by the built environment in the neighborhood scale. Urban morphology has been pointed out as a pivotal issue on shifting to climate adapted urban environments towards energy efficiency of buildings. In tropical climate regions, solar energy represents a high potential for renewable electric production in buildings, recording high levels of irradiation throughout the year. Though, engaging such a strategy may suggest applying sparsely low-density urban forms, aiming at reducing obstructions caused by the urban built surroundings. On one hand, scattered and less dense urban forms may result in significant increase of solar thermal load in buildings vertical facades, but on the other hand, the control of the solar heat gains in urban facades may represent significant losses on indoors daylight levels andalso reducing solar energy harness. Estimating the relative potential of these conflicting design strategies, taking into account the constrained parameters related to local building regulation, requires coupling multidisciplinary and multiobjective models of analysis in order to integrate multi-criteria approach in the urban design process. This thesis aims to contribute to a prospective energy debate toward sustainable urban districts for the city of Maceió in Brazil. Firstly, a set of energy-related morphological parameters are applied to identify, classify and characterize the solarpotential of local urban typologies. Then, these parameters are analyzed by means of a sensitivity analysis using a design of experiments reduced factorial method. The statistically most significant parameters are then submitted to a parametric design methodology via optimization, in which thenon-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is coupled with a simplified radiosity algorithm.The solar constraints are integrated as design criteria aiming at maximizing the solar energy potential on building roofs and minimizing solar gains on the their vertical facades. Daylight threshold levels as well as local building regulation parameters are taken into account as design constraints. Five representative types of urban fabric of Maceió were identified which allowed examining and adapting them from the use of energy-related indicators of the urban form. A set of most influential indicators of solar potential of urban forms was hierarchized, highlighting the role of the aspect ratio and albedo of urban surfaces. The application of optimization algorithm allowed testing more than 80,000 urban settings, pointing out a great diversity of "optimum" morphologies of urban blocks. The urban block designs obtained behaved better compared to the existing local typologies. Dealing with conflicting energy strategies by means of a constrained evolutionary optimization design process offered a great opportunity in searching for new solutions to the urban design in the neighborhood scale, helping to guide urban designers' decisions and allowing arenewal of the Architecture of the city

Dans le contexte de l'avion plus électrique, de nouveaux défis technologiques apparaissent dans le développement des systèmes embarqués afin d'augmenter leur puissance électrique. Une optimisation visant la sécurité, l'efficacité énergétique et une diminution du volume et de la masse est ainsi nécessaire. A cet effet, les dispositifs doivent être considérés dans leur ensemble et non par éléments séparés. Pour faciliter l'intégration des systèmes de puissance et assurer la qualité du réseau de bord avion, cette thèse propose de tenir compte de la mission de vol et d'étudier la CIO « Conception Intégrée Optimale » du système complet comprenant le filtre d'entrée et l’onduleur de tension alimentant l'actionneur synchrone à aimants permanents haute vitesse « HSPMSM ». L'application est dédiée au système de conditionnement d'air cabine « ECS – Environmental Conditioning Systems » comprenant le compresseur d'air étudié, d'une puissance nominale de 70 kW. La thèse est structurée en trois parties principales: le dimensionnement des composants de la chaîne de conversion électromécanique ; la conception locale et séquentielle de chacun des composants du système (boucle d'optimisation actionneur puis boucle d'optimisation « onduleur de tension + filtre d'entrée » ; la conception simultanée de tous les composants du système (boucle d'optimisation globale). Les fronts « Pareto-optimaux » des solutions obtenues à partir des méthodes de conception séquentielles et simultanées sont présentés, analysés et comparés. Les résultats mettent clairement en évidence l'avantage d'utiliser une boucle d'optimisation unique pour l'amélioration de la masse et de l'efficacité énergétique du système. / The concept of More Electric Aircraft (MEA) implies new challenges especially due to the increase of the electrical embedded power. By this way, necessary improvements in terms of safety, energy efficiency and weight reduction are required. For this reason, the design of devices should be more approached with a view to the whole system than as separated elements. In order to facilitate power system integration and to ensure power quality aboard, this dissertation proposes an Integrated Optimal Design (IOD) of the input filter and the inverter feeding the High Speed Permanent Magnet Synchronous Motor (HSPMSM) by taking the flight mission into account. The Environmental Conditioning System (ECS) is equipped of the studied cabin air compressor with a rated power of 70 kW: a Multiobjective Genetic Algorithm (MOGA) is applied to achieve the CIO process. Considering the ECS as a whole, this thesis can be divided into three main parts: components sizing of the electromechanical conversion chain; local and sequential design of each system components (HSPMSM optimization loop followed by “voltage source inverter + input filter” optimization loop); simultaneous design of all system components (global optimization loop). Pareto-optimal solutions obtained from sequential and simultaneous design approaches are presented, analyzed and compared. Results clearly highlight the advantage of using a single optimization loop for the whole system in order to improve mass and efficiency.

La reconnaissance faciale (RF) est un domaine de recherche très actif en raison de ses nombreuses applications dans le domaine de la vision par ordinateur en général et en biométrie en particulier. Cet intérêt est motivé par plusieurs raisons. D’abord, le visage est universel. Ensuite, il est le moyen le plus naturel par les êtres humains de s’identifier les uns des autres. Enfin, le visage en tant que modalité biométrique est présente un caractère non intrusif, ce qui le distingue d’autres modalités biométriques comme l’iris ou l’emprunte digitale. La RF représente aussi des défis scientifiques importants. D’abord parce que tous les visages humains ont des configurations similaires. Ensuite, avec les images faciales 2D que l’on peut acquérir facilement, la variation intra-classe, due à des facteurs comme le changement de poses et de conditions d’éclairage, les variations d’expressions faciales, le vieillissement, est bien plus importante que la variation inter-classe.Avec l’arrivée des systèmes d’acquisition 3D capables de capturer la profondeur d’objets, la reconnaissance faciale 3D (RF 3D) a émergé comme une voie prometteuse pour traiter les deux problèmes non résolus en 2D, à savoir les variations de pose et d’éclairage. En effet, les caméras 3D délivrent généralement les scans 3D de visages avec leurs images de texture alignées. Une solution en RF 3D peut donc tirer parti d’une fusion avisée d’informations de forme en 3D et celles de texture en 2D. En effet, étant donné que les scans 3D de visage offrent à la fois les surfaces faciales pour la modalité 3D pure et les images de texture 2D alignées, le nombre de possibilités de fusion pour optimiser le taux de reconnaissance est donc considérable. L’optimisation de stratégies de fusion pour une meilleure RF 3D est l’objectif principal de nos travaux de recherche menés dans cette thèse.Dans l’état d’art, diverses stratégies de fusion ont été proposées pour la reconnaissance de visages 3D, allant de la fusion précoce "early fusion" opérant au niveau de caractéristiques à la fusion tardive "late fusion" sur les sorties de classifieurs, en passant par de nombreuses stratégies intermédiaires. Pour les stratégies de fusion tardive, nous distinguons encore des combinaisons en parallèle, en cascade ou multi-niveaux. Une exploration exhaustive d’un tel espace étant impossible, il faut donc recourir à des solutions heuristiques qui constituent nos démarches de base dans le cadre des travaux de cette thèse.En plus, en s’inscrivant dans un cadre de systèmes biométriques, les critères d’optimalité des stratégies de fusion restent des questions primordiales. En effet, une stratégie de fusion est dite optimisée si elle est capable d’intégrer et de tirer parti des différentes modalités et, plus largement, des différentes informations extraites lors du processus de reconnaissance quelque soit leur niveau d’abstraction et, par conséquent, de difficulté.Pour surmonter toutes ces difficultés et proposer une solution optimisée, notre démarche s’appuie d’une part sur l’apprentissage qui permet de qualifier sur des données d’entrainement les experts 2D ou 3D, selon des critères de performance comme ERR, et d’autre part l’utilisation de stratégie d’optimisation heuristique comme le recuit simulé qui permet d’optimiser les mélanges des experts à fusionner. [...] / Face recognition (FR) was one of the motivations of computer vision for a long time, but only in recent years reliable automatic face recognition has become a realistic target of biometrics research. This interest is motivated by several reasons. First, the face is one of the most preferable biometrics for person identification and verification related applications, because it is natural, non-intrusive, and socially well accepted. The second reason relates to the challenges encountered in the FR domain, in which all human faces are similar to each other and hence offer low distinctiveness as compared with other biometrics, e.g., fingerprints and irises. Furthermore, when employing facial texture images, intra-class variations due to various factors as illumination and pose changes are usually greater than inter-class ones, preventing 2D face recognition systems from being completely reliable in real conditions.Recent, 3D acquisition systems are capable to capture the shape information of objects. Thus, 3D face recognition (3D FR) has been extensively investigated by the research community to deal with the unsolved issues in 2D face recognition, i.e., illumination and pose changes. Indeed, 3D cameras generally deliver the 3D scans of faces with their aligned texture images. 3D FR can benefit from the fusion of 2D texture and 3D shape information.This Ph.D thesis is dedicated to the optimization of fusion strategies based on three dimensional data. However, there are some problems. Indeed, since the 3D face scans provide both the facial surfaces for the 3D model and 2D texture images, the number of fusion method is high.In the literature, many fusion strategies exist that have been proposed for 3D face recognition. We can roughly classify the fusion strategies into two categories: early fusion and late fusion. Some intermediate strategies such as serial fusion and multi-level fusion have been proposed as well. Meanwhile, the search for an optimal fusion scheme remains extraordinarily complex because the cardinality of the space of possible fusion strategies. It is exponentially proportional to the number of competing features and classifiers. Thus, we require fusion technique to efficiently manage all these features and classifiers that constitute our contribution in this work. In addition, the optimality criteria of fusion strategies remain critical issues. By definition, an optimal fusion strategy is able to integrate and take advantage from different data.To overcome all these difficulties and propose an optimized solution, we adopted the following reflection. [...]

La conception des systèmes de contrôle embarqués devient de plus en plus complexe en raison des algorithmes utilisés, de l'augmentation des besoins industriels et de la nature des domaines d'applications. Une façon de gérer cette complexité est de concevoir les contrôleurs correspondant en se basant sur des plateformes numériques puissantes et ouvertes. Plus précisément, cette thèse s'intéresse à l'utilisation des plateformes FPGA System-on-Chip (SoC) pour la mise en œuvre des algorithmes d'entraînement électrique pour des applications avioniques. Ces dernières sont caractérisées par des difficultés techniques telles que leur environnement de travail (pression, température élevée) et les exigences de performance (le haut degré d'intégration, la flexibilité). Durant cette thèse, l'auteur a contribué à concevoir et à tester un contrôleur numérique pour un variateur de vitesse synchrone qui doit fonctionner à 200 °C de température ambiante. Il s'agit d'une commande par flux orienté (FOC) pour une Machine Synchrone à Aimants Permanents (MSAP) associée à un capteur de type résolveur. Une méthode de conception et de validation a été proposée et testée en utilisant une carte FPGA ProAsicPlus de la société Actel/Microsemi. L'impact de la température sur la fréquence de fonctionnement a également été analysé. Un état de l'art des technologies basées sur les SoC sur FPGA a été également présenté. Une description détaillée des plateformes numériques récentes et les contraintes en lien avec les applications embarquées a été également fourni. Ainsi, l'intérêt d'une approche basée sur SoC pour des applications d'entrainements électriques a été démontré. D'un autre coté et pour profiter pleinement des avantages offertes par les SoC, une méthodologie de Co-conception matériel-logiciel (hardware-software (HW-SW)) pour le contrôle d'entraînement électrique a été proposée. Cette méthode couvre l'ensemble des étapes de développement de l'application de contrôle à partir des spécifications jusqu'à la validation expérimentale. Une des principales étapes de cette méthode est le partitionnement HW-SW. Le but est de trouver une combinaison optimale entre les modules à mettre en œuvre dans la partie logiciel et celles qui doivent être mis en œuvre dans la partie matériel. Ce problème d'optimisation multi-objectif a été réalisé en utilisant l'algorithme de génétique, Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Ainsi, un Front de Pareto des solutions optimales peut être déduit. L'illustration de la méthodologie proposée a été effectuée en se basant sur l'exemple du régulateur de vitesse sans capteur utilisant le filtre de Kalman étendu (EKF). Le choix de cet exemple correspond à une tendance majeure dans le domaine des contrôleurs embraqués pour entrainements électriques. Par ailleurs, la gestion de l'architecture du contrôleur embarqué basée sur une approche SoC a été effectuée en utilisant un système d'exploitation temps réel. Afin d'accélérer les services de ce système d'exploitation, une unité temps réel a été développée en VHDL et associée au système d'exploitation. Il s'agit de placer les services d'ordonnanceur et des processus de communication du système d'exploitation logiciel au matériel. Ceci a permis une accélération significative du traitement. La validation expérimentale d'un contrôleur du courant a été effectuée en utilisant un banc de test du laboratoire. Les résultats obtenus prouvent l'intérêt de l'approche proposée. / Designing embedded control systems becomes increasingly complex due to the growing of algorithm complexity, the rising of industrials requirements and the nature of application domains. One way to handle with this complexity is to design the corresponding controllers on performing powerful and open digital platforms. More specifically, this PhD deals with the use of FPGA System-on-Chip (SoC) platforms for the implementation of complex AC drive controllers for avionic applications. These latters are characterized by stringent technical issues such as environment conditions (pressure, high temperature) and high performance requirements (high integration, flexibility and efficiency). During this thesis, the author has contributed to design and to test a digital controller for a high temperature synchronous drive that must operate at 200°C ambient. It consists on the Flux Oriented Controller (FOC) for a Permanent Magnet Synchronous Machine (PMSM) associated with a Resolver sensor. A design and validation method has been proposed and tested using a FPGA ProAsicPlus board from Actel-Microsemi Company. The impact of the temperature on the operating frequency has been also analyzed. A state of the art FPGA SoC technology has been also presented. A detailed description of the recent digital platforms and constraints in link with embedded applications was investigated. Thus, the interest of a SoC-based approach for AC drives applications was also established. Additionally and to have full advantages of a SoC based approach, an appropriate HW-SW Co-design methodology for electrical AC drive has been proposed. This method covers the whole development steps of the control application from the specifications to the final experimental validation. One of the main important steps of this method is the HW-SW partitioning. The goal is to find an optimal combination between modules to be implemented in software and those to be implemented in hardware. This multi-objective optimization problem was performed with the Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II). Thus, the Pareto-Front of optimal solution can be deduced. The illustration of the proposed Co-design methodology was made based on the sensorless speed controller using the Extended Kalman Filter (EKF). The choice of this benchmark corresponds to a major trend in embedded control of AC drives. Besides, the management of SoC-based architecture of the embedded controller was allowed using an efficient Real-Time Operating System (RTOS). To accelerate the services of this operating system, a Real-Time Unit (RTU) was developed in VHDL and associated to the RTOS. It consists in hardware operating system that moves the scheduling and communication process from software RTOS to hardware. Thus, a significant acceleration has been achieved. The experimentation tests based on digital current controller were also carried out using a laboratory set-up. The obtained results prove the interest of the proposed approach.

Cette thèse a pour objectif de mener une optimisation des corrections de forme des engrenages cylindriques, droits et hélicoïdaux. Le travail se décompose en quatre parties principales. Dans la première partie, on présente un état de l’art sur les différents types de corrections de forme proposées dans la littérature. Une analyse des travaux d’optimisation, menés jusqu’à présent, est conduite. La deuxième partie est focalisée sur une approche déterministe visant à cerner l’influence des corrections de dentures sur les principaux critères de performance. Dans ce contexte, on propose un développement analytique qui caractérise les fluctuations d’erreur de transmission quasi-statique permettant d’obtenir des relations approchées originales. En présence de plusieurs paramètres de corrections, un algorithme génétique est utilisé afin d’identifier, en un temps réduit, les solutions optimales. Nous proposons, en troisième partie, une étude probabiliste pour caractériser les corrections robustes. Ainsi, on définit une fonction objectif de robustesse faisant intervenir des paramètres statistiques. Après une étape de validation, l’estimation de ces paramètres est effectuée en utilisant les formules de quadrature de Gauss. Plusieurs études paramétriques sont ensuite menées et qui reflètent entre autre l’influence des classes de qualité, la forme de la correction, etc. Enfin, on a conduit une optimisation multicritère en utilisant un algorithme d’optimisation spécifique : « NSGA-II ». / The objective of this PhD thesis is to define optimum tooth shape modifications for spur and helical gears with regard to a number of design parameters. The memoir is divided into four parts. A literature review on tooth modification along with optimization techniques is presented in the first section. The second part of the text is centred on a deterministic approach to the performance induced by tooth modifications on several design criteria commonly used in gearing. Some original analytical developments on transmission errors are presented which are combined with a genetic algorithm in order to define optimum profile relief. In the third part of the memoir, a probabilistic analysis is conducted based on Gaussian quadrature leading to robust tooth modifications. A number of results are presented which illustrate the influence of the quality grade, the tooth modification shapes, etc. Finally, the results delivered by a specific multi-criterion optimization algorithm “NSGA-II” are displayed and commented upon.

Dans cette thèse nous proposons de mettre en œuvre des méthodes des mathématiques appliquées et du traitement du signal pour l’étude à partir de spectres infrarouges (IR) de l’évolution des litières végétales au cours du processus de biodégradation. Nous présentons tout d’abord une nouvelle méthode de classification floue fondée sur une optimisation de type non supervisée, basée sur le facteur de covariance qui permet de classer des données IR de forme sphérique ou non sphérique afin d’identifier les méthodes de prétraitement et de choix de gammes spectrales les mieux adaptées. Nous développons des outils mathématiques et des algorithmes innovants permettant de combiner des informations spectrales moyen IR (MIR) et proche IR (MIR) afin d’identifier des marqueurs spectroscopiques discriminants de résidus lignocellulosiques en fonction de leur niveau de dégradation. Pour cela, nous proposons une méthode d'optimisation stochastique basée sur un algorithme génétique avec paramètres adaptés. Nous montrons que l’analyse conjoints des spectres MIR et NIR fusionnés par le produit extérieur permet de mieux discriminer la biomasse lignocellulosique au cours du processus de dégradation qu’un traitement séparé. Nous proposons ensuite une nouvelle approche d’optimisation non linéaire basée sur la sélection d’un vecteur qui met en évidence les poids des bandes spectrales. Enfin, nous développons une méthode de modélisation mathématique basée sur l’extension de l’algorithme AG-PLS en combinant les informations spectrales MIR et NIR par le produit extérieur (OP-AG-PLS). Cette méthode permet d’améliorer les performances de prédiction de l’état de dégradation de la biomasse. / In this thesis we propose to implement methods of applied mathematics and signal processing for the study of the evolution of plant biomass during the biodegradation process. The degradation of plant biomass is identified by FTIR spectroscopy, particularly in the MIR and NIR ranges. We proposed a new unsupervised classification method of Fuzzy C-Means based on the covariance factor to classify the IR data with spherical and not spherical form to identify the pre-treatment methods and the choice of spectral ranges that are the best adapted for our study. We have developed mathematical tools and innovative algorithms to combine these spectral information and identifying infrared spectroscopic markers that are discriminative in the lignocellulosic residues according to their level of degradation. For this, we have proposed a stochastic optimization method based on a genetic algorithm by choosing the appropriate parameters. We have shown that the joint analysis of the MIR and NIR spectra by the outer product (OP) provides better results than the separate analysis for the discrimination of the lignocellulosic biomass during the degradation process. Then, we proposed a new nonlinear optimization approach based on the built of vector which highlights the weight of spectral bands. Finally, we have developed a mathematical modelisation based on the extension of the GA-PLS algorithm combining the MIR and NIR spectral information by outer product (OP-GA-PLS) which significantly improves the prediction performance of the state of degradation of biomass.

En bio-informatique, comprendre comment les molécules d’ADN ont évolué au cours du temps reste un problème ouvert etcomplexe. Des algorithmes ont été proposés pour résoudre ce problème, mais ils se limitent soit à l’évolution d’un caractèredonné (par exemple, un nucléotide précis), ou se focalisent a contrario sur de gros génomes nucléaires (plusieurs milliardsde paires de base), ces derniers ayant connus de multiples événements de recombinaison – le problème étant NP completquand on considère l’ensemble de toutes les opérations possibles sur ces séquences, aucune solution n’existe à l’heureactuelle. Dans cette thèse, nous nous attaquons au problème de reconstruction des séquences ADN ancestrales en nousfocalisant sur des chaînes nucléotidiques de taille intermédiaire, et ayant connu assez peu de recombinaison au coursdu temps : les génomes de chloroplastes. Nous montrons qu’à cette échelle le problème de la reconstruction d’ancêtrespeut être résolu, même quand on considère l’ensemble de tous les génomes chloroplastiques complets actuellementdisponibles. Nous nous concentrons plus précisément sur l’ordre et le contenu ancestral en gènes, ainsi que sur lesproblèmes techniques que cette reconstruction soulève dans le cas des chloroplastes. Nous montrons comment obtenirune prédiction des séquences codantes d’une qualité telle qu’elle permette ladite reconstruction, puis comment obtenir unarbre phylogénétique en accord avec le plus grand nombre possible de gènes, sur lesquels nous pouvons ensuite appuyernotre remontée dans le temps – cette dernière étant en cours de finalisation. Ces méthodes, combinant l’utilisation d’outilsdéjà disponibles (dont la qualité a été évaluée) à du calcul haute performance, de l’intelligence artificielle et de la biostatistique,ont été appliquées à une collection de plus de 450 génomes chloroplastiques. / In Bioinformatics, understanding how DNA molecules have evolved over time remains an open and complex problem.Algorithms have been proposed to solve this problem, but they are limited either to the evolution of a given character (forexample, a specific nucleotide), or conversely focus on large nuclear genomes (several billion base pairs ), the latter havingknown multiple recombination events - the problem is NP complete when you consider the set of all possible operationson these sequences, no solution exists at present. In this thesis, we tackle the problem of reconstruction of ancestral DNAsequences by focusing on the nucleotide chains of intermediate size, and have experienced relatively little recombinationover time: chloroplast genomes. We show that at this level the problem of the reconstruction of ancestors can be resolved,even when you consider the set of all complete chloroplast genomes currently available. We focus specifically on the orderand ancestral gene content, as well as the technical problems this raises reconstruction in the case of chloroplasts. Weshow how to obtain a prediction of the coding sequences of a quality such as to allow said reconstruction and how toobtain a phylogenetic tree in agreement with the largest number of genes, on which we can then support our back in time- the latter being finalized. These methods, combining the use of tools already available (the quality of which has beenassessed) in high performance computing, artificial intelligence and bio-statistics were applied to a collection of more than450 chloroplast genomes.