Les chercheurs dans le domaine de la conception aérodynamique et de la fabrication des avions ont fait beaucoup d'effort pour améliorer les performances des ailes par des techniques d'optimisation. Le développement de la mécanique des fluides numérique a permis de réduire les dépenses en soufflerie tout en fournissant des résultats convaincants pour simuler des situations compliquées des aéronefs. Dans cette thèse, il a été choisi une partie spéciale et importante de l'avion, à savoir, la structure de l'aile. L'optimisation basée sur la fiabilité est une méthode plus appropriée pour les structures sous incertitudes. Il se bat pour obtenir le meilleur compromis entre le coût et la sécurité tout en tenant compte des incertitudes du système en intégrant des mesures de fiabilité au sein de l'optimisation. Malgré les avantages de l'optimisation de la fiabilité en fonction, son application à un problème d'ingénierie pratique est encore assez difficile. Dans notre travail, l'analyse de l'incertitude dans la simulation numérique est introduite et exprimée par la théorie des probabilités. La simulation de Monte Carlo comme une méthode efficace pour propager les incertitudes dans le modèle d'éléments finis de la structure est ici appliquée pour simuler les situations compliquées qui peuvent se produire. Pour améliorer l'efficacité de la simulation Monte Carlo dans le processus d'échantillonnage, la méthode de l'Hypercube Latin est effectuée. Cependant, l'énorme base de données de l'échantillonnage rend difficile le fait de fournir une évaluation explicite de la fiabilité. L'expansion polynôme du chaos est présentée et discutée. Le modèle de Kriging comme un modèle de substitution joue un rôle important dans l'analyse de la fiabilité. Les méthodes traditionnelles d'optimisation ont des inconvénients à cause du temps de calcul trop long ou de tomber dans un minimum local causant une convergence prématurée. Le recuit simulé est une méthode heuristique basée sur une recherche locale, les Algorithmes Génétiques puisent leur inspiration dans les principes et les mécanismes de la sélection naturelle, qui nous rendent capables d'échapper aux pièges des optimums locaux. Dans l'optimisation de la conception de base de la fiabilité, ces deux méthodes ont été mises en place comme procédure d'optimisation. La boucle de l'analyse de fiabilité est testée sur le modèle de substitution. / Tremendous struggles of researchers in the field of aerodynamic design and aircraft production were made to improve wing airfoil by optimization techniques. The development of computational fluid dynamic (CFD) in computer simulation cuts the expense of aerodynamic experiment while provides convincing results to simulate complicated situation of aircraft. In our work, we chose a special and important part of aircraft, namely, the structure of wing.Reliability based optimization is one of the most appropriate methods for structural design under uncertainties. It struggles to seek for the best compromise between cost and safety while considering system uncertainties by incorporating reliability measures within the optimization. Despite the advantages of reliability based optimization, its application to practical engineering problem is still quite challenging. In our work, uncertainty analysis in numerical simulation is introduced and expressed by probability theory. Monte Carlo simulation as an effective method to propagate the uncertainties in the finite element model of structure is applied to simulate the complicate situations that may occur. To improve efficiency of Monte Carlo simulation in sampling process, Latin Hypercube sampling is performed. However, the huge database of sampling is difficult to provide explicit evaluation of reliability. Polynomial chaos expansion is presented and discussed. Kriging model as a surrogate model play an important role in the reliability analysis.Traditional methods of optimization have disadvantages in unacceptable time-complexity or natural drawbacks of premature convergence because of finding the nearest local optima of low quality. Simulated Annealing is a local search-based heuristic, Genetic Algorithm draws inspiration from the principles and mechanisms of natural selection, that makes us capable of escaping from being trapped into a local optimum. In reliability based design optimization, these two methods were performed as the procedure of optimization. The loop of reliability analysis is running in surrogate model.

L'instrumentation permet à notre environnement, maison ou bâtiment, de devenir intelligent en s'adaptant à nos modes de vie et en nous assistant au quotidien. Un environnement intelligent est sensible et réactif à nos activités, afin d'améliorer notre qualité de vie. La fiabilité d'identification des activités est ainsi essentielle pour cette intelligence ambiante : elle est directement dépendante du positionnement des capteurs au sein de l'environnement. Cette question essentielle du placement des capteurs est très peu considérée par les systèmes ambiants commercialisés ou même dans la littérature. Pourtant, elle est la source principale de leurs dysfonctionnements où une mauvaise reconnaissance des activités entraîne une mauvaise assistance fournie. Le placement de capteurs consiste à choisir et à positionner des capteurs pertinents pour une identification fiable des activités. Dans cette thèse, nous développons et détaillons une méthodologie de placement de capteurs axée sur l'identifiabilité des activités d'intérêt. Nous la qualifions en nous intéressant à deux évaluations différentes : la couverture des intérêts et l'incertitude de mesures. Dans un premier temps, nous proposons un modèle de l'activité où nous décomposons l'activité en actions caractérisées afin d'être indépendant de toute technologie ambiante (axée connaissances ou données). Nous représentons actions et capteurs par un modèle ensembliste unifiant, permettant de fusionner des informations homogènes de capteurs hétérogènes. Nous en évaluons l'identifiabilité des actions d'intérêt au regard des capteurs placés, par des notions de précision (performance d'identification) et de sensibilité (couverture des actions). Notre algorithme de placement des capteurs utilise la Pareto-optimalité pour proposer une large palette de placements-solutions pertinents et variés, pour ces multiples identifiabilités à maximiser. Nous illustrons notre méthodologie et notre évaluation en utilisant des capteurs de présence, et en choisissant optimalement la caractéristique à couvrir pour chaque action. Dans un deuxième temps, nous nous intéressons à la planification optimale des expériences où l'analyse de la matrice d'information permet de quantifier l'influence des sources d'incertitudes sur l'identification d'une caractéristique d'action. Nous représentons les capteurs continus et l'action caractérisée par un modèle analytique, et montrons que certaines incertitudes doivent être prises en compte et intégrées dans une nouvelle matrice d'information. Nous y appliquons les indices d'observabilité directement pour évaluer l'identifiabilité d'une action caractérisée (incertitude d'identification). Nous illustrons cette évaluation alternative en utilisant des capteurs d'angle, et nous la comparons à la matrice d'information classique. Nous discutons des deux évaluations abordées et de leur complémentarité pour la conception d’environnement instrumenté pour la veille à la personne. / Instrumentation enables our environment, house or building, to get smart through self-adjustment to our lifestyles and through assistance of our daily-life. A smart environment is sensitive and responsive to our activities, in order to improve our quality of life. Reliability of activities' identification is absolutely necessary to such ambient intelligence: it depends directly on sensors' positioning within the environment. This fundamental issue of sensor placement is hardly considered by marketed ambient systems or even into the literature. Yet, it is the main source of ambient systems' malfunctions and failures, because a bad activity recognition leads to a bad delivered assistance. Sensor placement is about choosing and positioning relevant sensors for a reliable identification of activities. In this thesis, we develop and detail a sensor placement methodology driven by identifiability of activities of interest. We quantify it by looking at two different evaluations: coverage of interests and uncertainty of measures. First, we present an activity model that decomposes each activity into characterised actions to be technology-free (either knowledge or data driven one). We depict actions and sensors by a set theoretic model, enabling to fuse homogeneous informations of heterogeneous sensors. We then evaluate each action of interest's identifiability regarding placed sensors, through notions of precision (identification's performance) and sensitivity (action's coverage). Our sensor placement algorithm use Pareto-optimality to offer a wide range of relevant solution-placements, for these multiple identifiabilities to maximise. We showcase our methodology and our evaluation through solving a problem featuring motion and binary sensors, by optimally choosing for each action the characteristic to cover. Finally, we look into optimal design of experiments by analysing the information matrix to quantify how sources of uncertainties influence the identification of an action's characteristic. We depict continuous sensors and the characterised action by an analytical model, and we show that some uncertainties should be considered and included in a new information matrix. We then apply directly observability indexes to evaluate identifiability of a characterised action (uncertainty of identification), and compare our new information matrix to the classical one. We showcase our alternate evaluation through solving a sensor placement problem featuring angular sensors. We discuss both covered evaluations and their complementarity towards the design of instrumented environment for human monitoring.