Cette thèse traite du développement d'algorithmes d'estimation en haute dimension. Ces algorithmes visent à résoudre des problèmes de discrimination et de classification, notamment, en incorporant un mécanisme de sélection des variables pertinentes. Les contributions de cette thèse se concrétisent par deux algorithmes, GLOSS pour la discrimination et Mix-GLOSS pour la classification. Tous les deux sont basés sur le résolution d'une régression régularisée de type "optimal scoring" avec une formulation quadratique de la pénalité group-Lasso qui encourage l'élimination des descripteurs non-significatifs. Les fondements théoriques montrant que la régression de type "optimal scoring" pénalisée avec un terme "group-Lasso" permet de résoudre un problème d'analyse discriminante linéaire ont été développés ici pour la première fois. L'adaptation de cette théorie pour la classification avec l'algorithme EM n'est pas nouvelle, mais elle n'a jamais été détaillée précisément pour les pénalités qui induisent la parcimonie. Cette thèse démontre solidement que l'utilisation d'une régression de type "optimal scoring" pénalisée avec un terme "group-Lasso" à l'intérieur d'une boucle EM est possible. Nos algorithmes ont été testés avec des bases de données réelles et artificielles en haute dimension avec des résultats probants en terme de parcimonie, et ce, sans compromettre la performance du classifieur. / This thesis deals with the development of estimation algorithms with embedded feature selection the context of high dimensional data, in the supervised and unsupervised frameworks. The contributions of this work are materialized by two algorithms, GLOSS for the supervised domain and Mix-GLOSS for unsupervised counterpart. Both algorithms are based on the resolution of optimal scoring regression regularized with a quadratic formulation of the group-Lasso penalty which encourages the removal of uninformative features. The theoretical foundations that prove that a group-Lasso penalized optimal scoring regression can be used to solve a linear discriminant analysis bave been firstly developed in this work. The theory that adapts this technique to the unsupervised domain by means of the EM algorithm is not new, but it has never been clearly exposed for a sparsity-inducing penalty. This thesis solidly demonstrates that the utilization of group-Lasso penalized optimal scoring regression inside an EM algorithm is possible. Our algorithms have been tested with real and artificial high dimensional databases with impressive resuits from the point of view of the parsimony without compromising prediction performances.

Ce travail de thèse porte sur le comportement en vol de drones légers à voilure fixe en présence de vent. Ces dispositifs aériens offrent une transition en douceur de la théorie à la pratique dans le domaine de la commande autonome. En outre, ils fournissent une solution appropriée dans des environnements inaccessibles ou dangereux pour les êtres humains. Cependant, ne pas avoir un pilote humain à bord implique que les UAV reposent sur l'automatisation pour naviguer ou pour éviter les obstacles. De plus, leur vitesse de fonctionnement relativement faible les rend particulièrement affectés par le vent. Motivé par ces considérations, les objectifs de ce travail de recherche visent des résultats théoriques et expérimentaux dans le domaine de la conception de contrôleurs de vol pour les petits drones à voilure fixe de configuration classique permettant le vol stable dans les conditions de vent. Pour atteindre ces objectifs, plusieurs domaines de recherche sont abordés dans cette thèse comme il suit.Tout d'abord, une étude approfondie sur l'aspect aérodynamique de l'avion est menée afin d'obtenir le modèle mathématique du véhicule en présence de vent. En outre, des modèles qui reproduisent le comportement essentiel du système dans un contexte simplifié sont analysés. Par conséquent, des modèles non linéaires de complexité réduite, qui sont plus simples à analyser et simuler et plus adaptés à la conception de stratégies de contrôle, sont présentés. Deuxièmement, le problème à résoudre est formulé comme un problème de suivi de trajectoire dans lequel le dispositif de commande de vol doit être en mesure de diriger le véhicule le long d'un chemin. Des stratégies de navigation sont élaborées dans le but d'éliminer la déviation de l'avion par rapport à la trajectoire de référence. Le vent est considéré d'abord mesurable par une station au sol et, ensuite, estimé en utilisant une navigation adaptative basée sur la théorie de Lyapunov. La performance de l'algorithme d'estimation est améliorée en utilisant la stratégie de commande basée sur la méthode des fonctions de réglage. Le troisième axe de recherche est la conception et la mise en œuvre d'un dispositif expérimental qui se compose d'une station au sol utilisée pour la visualisation et la commande à distance du drone et d'un pilote automatique embarqué contenant la plate-forme de vol munie d'avionique appropriée.

Ce travail de thèse porte sur le comportement en vol de drones légers à voilure fixe en présence de vent. Ces dispositifs aériens offrent une transition en douceur de la théorie à la pratique dans le domaine de la commande autonome. En outre, ils fournissent une solution appropriée dans des environnements inaccessibles ou dangereux pour les êtres humains. Cependant, ne pas avoir un pilote humain à bord implique que les UAV reposent sur l'automatisation pour naviguer ou pour éviter les obstacles. De plus, leur vitesse de fonctionnement relativement faible les rend particulièrement affectés par le vent. Motivé par ces considérations, les objectifs de ce travail de recherche visent des résultats théoriques et expérimentaux dans le domaine de la conception de contrôleurs de vol pour les petits drones à voilure fixe de configuration classique permettant le vol stable dans les conditions de vent. Pour atteindre ces objectifs, plusieurs domaines de recherche sont abordés dans cette thèse comme il suit.Tout d'abord, une étude approfondie sur l'aspect aérodynamique de l'avion est menée afin d'obtenir le modèle mathématique du véhicule en présence de vent. En outre, des modèles qui reproduisent le comportement essentiel du système dans un contexte simplifié sont analysés. Par conséquent, des modèles non linéaires de complexité réduite, qui sont plus simples à analyser et simuler et plus adaptés à la conception de stratégies de contrôle, sont présentés. Deuxièmement, le problème à résoudre est formulé comme un problème de suivi de trajectoire dans lequel le dispositif de commande de vol doit être en mesure de diriger le véhicule le long d'un chemin. Des stratégies de navigation sont élaborées dans le but d'éliminer la déviation de l'avion par rapport à la trajectoire de référence. Le vent est considéré d'abord mesurable par une station au sol et, ensuite, estimé en utilisant une navigation adaptative basée sur la théorie de Lyapunov. La performance de l'algorithme d'estimation est améliorée en utilisant la stratégie de commande basée sur la méthode des fonctions de réglage. Le troisième axe de recherche est la conception et la mise en œuvre d'un dispositif expérimental qui se compose d'une station au sol utilisée pour la visualisation et la commande à distance du drone et d'un pilote automatique embarqué contenant la plate-forme de vol munie d'avionique appropriée. / This research work addresses the flight behavior of lightweight fixed-wing UAVs in windy conditions. Such aerial devices offer a smooth transition of autonomous flight control design from theory to practice in addition to providing a proper solution in environments inaccessible or dangerous to human beings. However, not having a human pilot onboard implies that UAVs rely on automation to navigate or to avoidobstacles. In addition, their relatively low operating speed makes them particularly affected by the wind field.Motivated by theses considerations, the objectives of the current research aim theoretical and experimental results in designing flight controllers for small fixed-wing UAVs of conventional configuration allowing for stable flight in windy conditions. In order to achieve these objectives, several research areas are being addresses in this thesis as it follows. First, a comprehensive study on the aerodynamic aspect of the aiplane in conducted in order to obtain the mathematical model of the aircraft in presence of wind. Further, models thet reproduce the essential behavior of the system in a simplified context are analyzed. consequently, nonlinear models of reduced complexity, that are easier to analyze and simulate and more adapted to the design of control strategies, are presented. Secondly, the problem to be solved is formulated as a trajectory following problem in which the flight controller must be able to steer the vehicle along a path. Navigation strategies are developed in order to minimize the airplane deviation relative to the reference trajectory. the wind is considered initially measurable by a ground station and, then, estimated using adaptative navigation based on the theory of Lyapunov. The performance of the estimation algorithm is improved using control design based on thr tuning functions method. The third axis of research is the design and the implementation of an experimental setup which consists of a ground station used for visualization and control purposes and an embedded autopilot architecture containing the airframe platform equipped with appropriate avionics.