Bien que les piles à combustible de type PEM représentent de composantes majeures capables de provoquer l'évolution du domaine énergétique, il reste néanmoins de nombreux problèmes à résoudre avant d'envisager leur développement et leur commercialisation. Le caractère très fortement couplé des phénomènes physico-chimiques se produisant dans le coeur de piles rend ces systèmes très complexes et difficiles à maîtriser. Dans ce contexte, la modélisation mathématique se positionne comme un outil précieux pour la compréhension, la prédiction et l'amélioration du comportement de ces systèmes. Parmi les différentes approches de modélisation existantes, nous nous sommes intéressés à la représentation d'état qui présente des avantages vis-à-vis de l'analyse, de la commande et de la prédiction des processus internes. Ce travail de thèse propose une modélisation dynamique non linéaire qui prend en compte le couplage entre les différents phénomènes physiques internes afin de traduire aussi bien que possible le comportement réel du système. Nous élaborons des modèles sous forme de représentation d'état destinés aux applications stationnaires et de transport. Le circuit équivalent électrique proposé pour la cellule permet de coupler les différents phénomènes étudiés. Les modèles qui sont évalués par des simulations, sont ensuite validés expérimentalement sur une pile PEM de puissance 50 W. Le modèle de transport est exploité pour élaborer une stratégie de commande assurant une régulation de l'humidité en fonction de la demande de puissance. La régulation proposée a permis d'améliorer le rendement électrique du système.

Les défauts récurrents apparaissant dans des contextes particuliers ont un impact non négligeable sur le rendement, lors de la fabrication des noeuds technologiques nanométriques. C'est pourquoi une nouvelle méthode de contrôle du procédé de fabrication in-situ est développée, en vue d'améliorer la performance globale de l'outil de production. Elle se veut complémentaire des techniques d'analyses de défaillance classique, notamment en cas de crise. Le principe est de transformer un circuit de production en un véhicule de test en réutilisant des éléments qui le composent. Le circuit perd alors sa fonctionnalité originale au profit de fonctions de contrôle du procédé de fabrication réalisées uniquement à base de cellules logiques disponibles en grand nombre dans les circuits. Cette transformation, baptisée «échange topologique», implique la modification de certains niveaux de métallisation et nécessite la création d'un flot de conception particulier, basé sur des techniques d'Engineering Change Order (ECO). Comme plusieurs fonctions doivent pouvoir cohabiter ensemble sur un même véhicule, un système de multiplexage a été évalué. La faisabilité est montrée au travers d'un circuit de test réalisé de manière analogue à un circuit en production. Il est transformé pour l'exemple en un système intégré de contrôle d'épaisseur de diélectrique. / Recurrent defects appearing in specific contexts have a significant impact on nanoscale technology nodes manufacturing process yield. Therefore, a new in-situ process monitoring method is developed to improve the overall performance of the production tool. It is complementary to classical failure analysis techniques, especially when a yield crisis occurs. The idea is to transform a production circuit into a test vehicle by reusing its components. The circuit loses its original functionality in favor of process monitoring functions, carried out only with standard cells widely available in circuits. This transformation, called "topological exchange" involves modifying some levels of metallization and requires the creation of a particular design flow, based on Engineering Change Order (ECO) techniques. As several functions must be able to cohabit on the same vehicle, a multiplexing system is evaluated. Feasibility is shown through a test circuit designed analogously to a production circuit. It is transformed for the example into an integrated dielectric thickness control system.

Ces travaux visaient à étudier la possibilité de réduire la production de glycérol chezSaccharomyces cerevisiae, afin d’améliorer le rendement éthanol, tout en préservant les capacités decroissance et de production des levures. La production minimale de glycérol nécessaire à la croissancea été déterminée à l'aide d'un modèle de calcul des flux métaboliques. Des souches présentant uneactivité des enzymes de la voie de production du glycérol modulée, afin de s'approcher au plus près del'activité minimale nécessaire estimée in silico, ont été utilisées.Cette stratégie d’ajustement de l’activité de la voie de synthèse du glycérol a permis, encondition aérobie, de réduire de 88 % le rendement glycérol et d'améliorer le rendement éthanol de4,7 % sans modifier la tolérance des mutants à l'éthanol, mais au détriment de la vitesse spécifique decroissance, légèrement réduite. En condition anaérobie, une diminution de 61 % du rendementglycérol et une amélioration de 7 % du rendement éthanol ont pu être obtenues, mais au détriment dela vitesse spécifique de croissance,qui subit une sévère diminution, et de la tolérance à l'éthanol,qui estréduite.L'analyse fine des résultats, grâce à un modèle métabolique, a permis de mettre en évidence,chez les souches mutantes, un besoin accru en énergie, interprété comme la traduction d'une plusgrande difficulté à gérer le stress du procédé et une réorganisation du métabolisme oxydo-réductif,interprétée comme l'impact de la réduction du glycérol sur les voies de réoxydation du cofacteurNADH dans les cellules.Ces résultats ont permis de valider la pertinence de la stratégie de réajustement des fluxmétaboliques, assistée par modélisation stoechiométrique pour l'amélioration des souches, mais aussid'accroître la compréhension du rôle physiologique du glycérol et son intégration au métabolismecellulaire. / This work aimed to assess the possibility of reducing Saccharomyces cerevisiae's glycerolproduction, in order to improve ethanol yield, without altering the abilities of yeasts to grow andproduce ethanol. Minimum glycerol production required for growth was found, thanks to a metabolicflux calculation model. Strains showing a fine tuned activity in the glycerol synthesis pathway enzymeswere used, to get close to the minimum activity established in silico.This fine tuning strategy lead, in aerobiosis, to a 88 % glycerol yield decrease together with a4.7 % ethanol yield increase, with no reduction of mutants'ethanol tolerance, but there is a slightdecrease of the growth rate. In anaerobiosis, a 61 % glycerol yield decrease, together with a 7 %ethanol yield increase were obtained, but mutant strains suffered of a sharp growth rate reduction anda decrease in their ethanol tolerance.A close analysis of the results, with the help of a metabolic model, highlighted both an increaseof mutants' energy requirements, interpreted as an increased difficulty to cope with osmotic stress,and a reorganisation of their oxydo-reductive metabolism, interpreted as glycerol reduction's impacton the NADH cofactor reoxydation pathway.These results validated the relevance of metabolic fine-tuning, assisted with in silicostoichiometric model for strains improvement and they increased the understanding of the integrationof glycerol in cell metabolism as well as its physiological role.

L’industrie microélectronique est un domaine compétitif, confronté de manière permanente à plusieurs défis. Pour évaluer les étapes de fabrication, des tests de qualité sont appliqués. Ces tests étant discontinus, une défaillance des équipements peut causer une dégradation de la qualité du produit. Des alarmes peuvent être déclenchées pour indiquer des problèmes. D’autre part, on dispose d’une grande quantité de données des équipements obtenues à partir de capteurs. Une gestion des alarmes, une interpolation de mesures de qualité et une réduction de données équipements sont nécessaires. Il s’agit dans notre travail à développer des méthodes génériques d’analyse multi-variée permettant d’agréger toutes les informations disponibles sur les équipements pour prédire la qualité de produit en prenant en compte la qualité des différentes étapes de fabrication. En se basant sur le principe de reconnaissance de formes, nous avons proposé une approche pour prédire le nombre de produits restant à produire avant les pertes de performance liée aux spécifications clients en fonction des indices de santé des équipement. Notre approche permet aussi d'isoler les équipements responsables de dégradation. En plus, une méthodologie à base de régression régularisée est développée pour prédire la qualité du produit tout en prenant en compte les relations de corrélations et de dépendance existantes dans le processus. Un modèle pour la gestion des alarmes est construit où des indices de criticité et de similarité sont proposés. Les données alarmes sont ensuite utilisées pour prédire le rejet de produits. Une application sur des données industrielles provenant de STMicroelectronics est fournie. / The microelectronics industry is a highly competitive field, constantly confronted with several challenges. To evaluate the manufacturing steps, quality tests are applied during and at the end of production. As these tests are discontinuous, a defect or failure of the equipment can cause a deterioration in the product quality and a loss in the manufacturing Yield. Alarms are setting off to indicate problems, but periodic alarms can be triggered resulting in alarm flows. On the other hand, a large quantity of data of the equipment obtained from sensors is available. Alarm management, interpolation of quality measurements and reduction of correlated equipment data are required. We aim in our work to develop generic methods of multi-variate analysis allowing to aggregate all the available information (equipment health indicators, alarms) to predict the product quality taking into account the quality of the various manufacturing steps. Based on the pattern recognition principle, data of the degradation trajectory are compared with health indices for failing equipment. The objective is to predict the remaining number of products before loss of the performance related to customer specifications, and the isolation of equipment responsible for degradation. In addition, regression- ased methods are used to predict the product quality while taking into account the existing correlation and the dependency relationships in the process. A model for the alarm management is constructed where criticality and similarity indices are proposed. Then, alarm data are used to predict the product scrap. An application to industrial data from STMicroelectronics is provided.