Les réseaux sans fil sont devenus une technologie importante dans le secteur des télécommunications. L'une des principales technologies des réseaux sans fil sont les réseaux mobiles ad hoc (MANET). MANET est un système d'auto-configuration (autonome) des routeurs mobiles où les routeurs sont libres de se déplacer de façon aléatoire et de s'organiser arbitrairement. La topologie des réseaux sans fil peut alors changer rapidement et de manière imprévisible avec une grande mobilité et sans aucune infrastructure fixe et sans administration centrale. Les protocoles de routage MANET sont Ad Hoc on Demand Distance Vector (AODV), Optimized Link State Routing (OLSR), Topology Dissemination Based on Reverse-Path Forwarding (TBRPF) et Dynamic Source Routing (DSR).En raison des caractéristiques des réseaux mobiles ad hoc, les principaux problèmes concernent la sécurité, les performances du réseau et de la qualité de service. En termes de performances, AODV offre de meilleures performances que les autres protocoles de routage MANET. Cette thèse porte donc sur le développement d'un protocole sécurisé et sur l'acheminement optimisé basé sur le protocole de routage AODV. Dans la première partie, nous combinons la fonction de gateway de AODV + et la méthode reverse de R-AODV pour obtenir le protocole optimisé en réseau hybride. Le protocole proposé appelé AODV-UI. Mécanisme de demande inverse dans R-AODV est utilisé pour optimiser le rendement du protocole de routage AODV et le module de passerelle de AODV + est ajouté à communiquer avec le noeud d'infrastructure. Nous effectuons la simulation en utilisant NS-2 pour évaluer la performance de AODV-UI. Paramètres d'évaluation de la performance sont le taux de livraison de paquets de bout en bout retard et les frais généraux de routage. Les résultats des simulations montrent que AODV-UI surperformé AODV + en terme de performance.La consommation d'énergie et les performances sont évaluées dans les scénarios de simulation avec un nombre différent de noeuds source, la vitesse maximale différente, et également des modèles de mobilité différents. Nous comparons ces scénarios sous Random Waypoint (RWP) et Reference Point Group Mobility (RPGM) modèles. Le résultat de la simulation montre que sous le modèle de mobilité RWP, AODV-UI consommer petite énergie lorsque la vitesse et le nombre de nœuds accéder à la passerelle sont augmentés. La comparaison des performances lors de l'utilisation des modèles de mobilité différents montre que AODV-UI a une meilleure performance lors de l'utilisation modèle de mobilité RWP. Globalement, le AODV-UI est plus appropriée pour l'utilisation de modèle de mobilité RWP.Dans la deuxième partie, nous proposons un nouveau protocole AODV sécurisé appelé Trust AODV en utilisant le mécanisme de la confiance. Les paquets de communication sont envoyés uniquement aux nœuds voisins de confiance. Calcul de confiance est basée sur les comportements et les activités d'information de chaque nœud. Il est divisé en Trust Global (TG) et Trust Local (TL). TG est un calcul de confiance basée sur le total de paquets de routage reçues et le total de l'envoi de paquets de routage. TL est une comparaison entre les paquets reçus au total et nombre total de paquets transmis par nœud voisin de nœuds spécifiques. Noeuds concluent le niveau de confiance totale de ses voisins en accumulant les valeurs TL et TG. Quand un noeud est soupçonné d'être un attaquant, le mécanisme de sécurité sera l'isoler du réseau avant que la communication est établie. [...] / Currently wireless networks have grown significantly in the field of telecommunication networks. Wireless networks have the main characteristic of providing access of information without considering the geographical and the topological attributes of a user. One of the most popular wireless network technologies is mobile ad hoc networks (MANET). A MANET is a decentralized, self-organizing and infrastructure-less network. Every node acts as a router for establishing the communication between nodes over wireless links. Since there is no administrative node to control the network, every node participating in the network is responsible for the reliable operation of the whole network. Nodes forward the communication packets between each other to find or establish the communication route. As in all networks, MANET is managed and become functional with the use of routing protocols. Some of MANET routing protocol are Ad Hoc on Demand Distance Vector (AODV), Optimized Link State Routing (OLSR), Topology Dissemination Based on Reverse-Path Forwarding (TBRPF), and Dynamic Source Routing (DSR).Due to the unique characteristics of mobile ad hoc networks, the major issues to design the routing protocol are a security aspect and network performance. In term of performance, AODV has better performance than other MANET routing protocols. In term of security, secure routing protocol is divided in two categories based on the security method, i.e. cryptographic mechanism and trust based mechanism. We choose trust mechanism to secure the protocol because it has a better performance rather than cryptography method.In the first part, we combine the gateway feature of AODV+ and reverse method from R-AODV to get the optimized protocol in hybrid network. The proposed protocol called AODV-UI. Reverse request mechanism in R-AODV is employed to optimize the performance of AODV routing protocol and gateway module from AODV+ is added to communicate with infrastructure node. We perform the simulation using NS-2 to evaluate the performance of AODV-UI. Performance evaluation parameters are packet delivery rate, end to end delay and routing overhead. Simulation results show that AODV-UI outperformed AODV+ in term of performance. The energy consumption and performance are evaluated in simulation scenarios with different number of source nodes, different maximum speed, and also different mobility models. We compare these scenarios under Random Waypoint (RWP) and Reference Point Group Mobility (RPGM) models. The simulation result shows that under RWP mobility model, AODV-UI consume small energy when the speed and number of nodes access the gateway are increased. The performance comparison when using different mobility models shows that AODV-UI has a better performance when using RWP mobility model. Overall the AODV-UI is more suitable when using RWP mobility model.In the second part, we propose a new secure AODV protocol called Trust AODV using trust mechanism. Communication packets are only sent to the trusted neighbor nodes. Trust calculation is based on the behaviors and activities information’s of each node. It is divided in to Trust Global and Trust Local. Trust global (TG) is a trust calculation based on the total of received routing packets and the total of sending routing packets. Trust local (TL) is a comparison between total received packets and total forwarded packets by neighbor node from specific nodes. Nodes conclude the total trust level of its neighbors by accumulating the TL and TG values. When a node is suspected as an attacker, the security mechanism will isolate it from the network before communication is established. [...]

Dans ce travail de thèse, nous présentons plusieurs contributions visant à améliorer l'utilisation des modèles de Markov cachés (MMC) dans les systèmes d'intelligence artificielle. Nous nous sommes concentrés sur trois objectifs : l'amélioration de l'apprentissage de MMC, l'expérimentation d'un nouveau type de MMC et la visualisation de dissimilarité pour mieux comprendre les interactions entre MMC. Dans la première partie, nous proposons, évaluons et comparons plusieurs nouvelles applications<br />de métaheuristiques biomimétiques classiques (les algorithmes génétiques, l'algorithme de fourmis artificielles API et l'optimisation par essaim particulaire) au problème de l'apprentissage de MMC. Dans la<br />deuxième partie, nous proposons un nouveau type de modèle de Markov caché, appelé modèle Markov caché à substitutions de symboles (MMCSS). Un MMCSS permet d'incorporer des connaissances a priori dans le processus d'apprentissage et de reconnaissance. Les premières expérimentations de ces modèles sur des images démontrent leur intérêt. Dans la troisième partie, nous proposons une nouvelle méthode de représentation de dissimilarité appelée matrice de scatterplots pseudo-euclidienne (MSPE), permettant de mieux comprendre les interactions entre des MMC. Cette MSPE est construite à partir<br />d'une technique que nous nommons analyse en composantes principales à noyau indéfini (ACPNI). Nous terminons par la présentation de la bibliothèque HMMTK, développée au cours de ce travail. Cette dernière intègre des mécanismes de parallélisation et les algorithmes développés au cours de la thèse.