Cette thèse porte sur l'étude de nanofils silicium réalisés par approche top-down. Elle s'inscrit dans le contexte de la miniaturisation des composants et la compréhension du transport dans les systèmes 1D. Deux voies de fabrication sont envisagées: la lithographie par AFM (Microscope à Force Atomique) et la lithographie électronique. Cette dernière étant plus reproductible, les dispositifs finaux sont fabriqués par cette technique, à partir d'un substrat SOI et plusieurs étapes de gravure et métallisation. L'étude des nanofils par mesures l(V) nous permet de mettre en évidence une zone déplétée à l'interface Si/SiO2 natif. Grâce à l'utilisation de nanofils de largeurs et de longueurs différentes, nous sommes capables de déterminer la largeur de la zone déplétée, la densité d'états d'interface ainsi que le niveau de dopage des nanofils. L'évolution de la résistance des nanofils avec la température est également étudiée et montre une dépendance associée à la diffusion des phonons de surface. Trois applications sont ensuite décrites : un décodeur, un commutateur de courant et un capteur biologique. En effet, la gravure locale des nanofils conduit à une modulation de la bande de conduction, rendant possible la réalisation d'un décodeur. D'autre part, la fabrication de croix à base de nanofils et de grilles latérales à proximité des croix qui contrôlent le passage du courant dans les différentes branches permet de former un commutateur de courant. Enfin, grâce au rapport important de la surface par rapport au volume des nanofils et leur bonne fonctionnalisation chimiques, ceux-ci sont utilisés pour détecter électriquement des interactions biologiques (détection de l'ovalbumine). / This work focuses on the study of silicon nanowires made by a top-down approach. The context of the study is the miniaturisation of the components and the understanding of the transport in 1D systems. Two fabrication approaches are studied : AFM lithography (Atomic Force Microscope) and e-beam lithography. The latter being more reproducible, the final devices are fabricated by this technique using a SOI substrate and multiple steps of etching and metallization.Transport characterization of the Si nanowires allows us to highlight a depleted area at the interface Si/native SiO2. Using nanowires with different widths and lengths, we can determine the depletion width, the surface state density as well as the doping level of the nanowires. The evolution of the nanowires resistance with temperature is also investigated, showing a dependence associated with surface phonons scattering. In the last chapter, three applications are described : a decoder, a current switch and a biosensor. The use of a local etching allows the modulation of the conduction band of the nanowires, opening the way to build a decoder using two local gates. Crossbar structures, where lateral gates which can derive the current in the di_erent branches, lead to the fabrication of a current switch. Finally, thanks to the large surface to volume ratio in these structures, the nanowires are used to detect electrically the interactions between molecules (ovalbumine detection).

Ce travail de thèse a porté sur la réalisation d'un capteur d'espèces biologiques en solution à partir de réseaux organisés de nanofils de silicium opérant sur le mode d'un transistor à effet de champ à "grille biologique". Cette nouvelle génération de biocapteurs vise à être intégrée dans des systèmes de détection ultrasensibles et compacts destinés à des applications médicales et militaires. Nous proposons la réalisation des transistors à nanofils de silicium suivant une approche dite "top-down". Cette méthode, qui consiste à graver les nanofils dans une couche mince de silicium, permet un contrôle précis de leur positionnement, contrairement à l'approche "bottom-up", qui utilise des nanofils obtenus par croissance CVD. Ceci permet l'obtention de transistors aux caractéristiques électriques reproductibles et facilite leur intégration. La première partie de nos travaux a ainsi concerné le design et la fabrication de transistors à nanofils de silicium suivant une approche top-down. Ce travail de développement technologique a permis la réalisation de composants que nous avons caractérisés à sec puis adaptés à un fonctionnement en milieu liquide. La seconde partie de nos travaux a porté sur la réalisation de mesures en solution. La validation du fonctionnement de notre transistor en mode capteur a été démontrée par le suivi de variations de pH. Notre étude a ensuite eu pour objet la mise en valeur de l'ensemble des paramètres influençant les performances du capteur (choix de la tension de grille, de la force ionique, influence de la microfluidique, ...), la compréhension de ces facteurs étant indispensable à la réalisation de mesures biologiques fiables.

La localisation d’un véhicule est une étape cruciale dans le développement des véhicules intelligents. Les recherches sur ce sujet ont connu un grand essor ces dernières années. L’accent est souvent porté sur la précision de la localisation, nous présentons ici une méthode de localisation sur carte existante dont l’objectif est d’estimer la position du robot non seulement de façon précise mais également de manière fiable. Pour ce faire, l’algorithme développé se présente en deux étapes principales : une étape de sélection et de perception des informations les plus pertinentes et une étape de mise à jour de la position estimée et de la fiabilité, cette dernière étape permet également de détecter et réparer ou éliminer les précédentes erreurs. La perception de l’environnement est réalisée à travers différents capteurs associés à des détecteurs spécifiques. L’humain utilise aussi différents capteurs pour se localiser et va intuitivement sélectionner le plus performant, s’il fait jour il utilisera ses yeux, sinon son oreille ou le toucher. Nous avons développé une approche similaire pour le robot qui tient compte des contraintes environnementales et de l’estimation actuelle pour sélectionner à chaque instant l’ensemble capteur, indice de la scène et détecteur le plus pertinent. La phase de perception, étant pilotée par un processus Top-Down, peut bénéficier d’informations déjà connues permettant ainsi de se focaliser sur l’indice recherché et d’améliorer les phases de détection et d’associations de données. Cette approche Top-Down s’appuie sur un réseau bayésien. Ce dernier permet de modéliser les interactions entre les différents événements qui se produisent en gérant l’incertitude. Il permet une prise en compte facile des différents événements. Par ailleurs le réseau bayésien présente une grande flexibilité pour l’ajout d’événements supplémentaires pouvant engendrer des non-détections (tels que dysfonctionnement de capteurs, conditions météorologiques, etc.). Les données de l’environnement sont rendues disponibles grâce à une carte géoréférencée préalablement fournie. Avec le développement de cartes disponibles facilement sur internet, cette façon de faire permet d’exploiter au mieux l’information déjà fournie. L’utilisation d’une carte géoréférencée permet d’avoir un référentiel commun entre tous les véhicules ou éléments de l’infrastructure facilitant ainsi l’échange d’informations et ouvrant du coup la possibilité d’interaction simplifiées dans le cas de flottes par exemple. Les résultats montrent que l’approche développée est pertinente pour une localisation précise et fiable aussi bien statique que dynamique. L’ajout de nouveaux capteurs se fait naturellement et sans nécessiter d’heuristique particulière. La localisation obtenue est suffisamment précise et fiable pour permettre des applications de conduite autonome utilisant, entre autres, cet algorithme. / Vehicle localization is a crucial step in the development of smart vehicles. The research in this domain has been growing in recent years. Generally, the effort is focused on the localization accuracy, we present here a localization method on existing map where the objective is to estimate the robot position not only with accuracy but also with confidence. To achieve this , the algorithm developed has two main steps : one, selection and perception of the most relevant informations and two, position estimation and confidence update. This last step also allows to detect and eliminate the previous errors. Environment perception is well achieved, thanks to different sensors associated with specific detectors. Humans use different senses, shifting automatically in order to localize themselves depending on the situation of the environment, for e.g if there is enough illumination we depend on eyes, else the ear or the touch otherwise. We have developed a similar approach for the robot that takes into account the specific environmental constraints and actual position estimation to select at each instant the most relevant set of sensor, landmark and detector. The perception step, led by a top-down process, can use already known informations allowing a focus on the searched landmark and an improvement of the detection and data associations steps. This top-down approach is well implemented, thanks to a Bayesian network. Bayesian network allows to model the interactions between the different probable events with management of the uncertainty. With this network, it is very easy to take into account those different events. Moreover, a Bayesian network has a great flexibility to take into consideration additional events that can cause false detections (like sensor failure, meteorological conditions and others). The environment data is obtained with a Georeferenced map (from GIS). With the already available maps on the internet, allows to exploit an already existing information. The use of a Georeferenced map facilitates the communication of informations between a vehicle and several other vehicles or with an element of the infrastructure, that can be very useful for multi vehicle coordination, for example. The results shows that the developed approach is very accurate and reliable for localization, whether static or dynamic, and can be applied for autonomous driving. Moreover, new sensors can be added at ease.

La perception est le moyen par lequel nous connaissons le monde extérieur. C’est grâce à nos perceptions que nous sommes capables d’interagir avec notre environnement et d’accomplir de nombreuses actions du quotidien comme se repérer, se déplacer, reconnaître des objets et autres. Cette perception n’est pas juste passive comme peut l’être une sensation, elle comporte des aspects actifs. En particulier, elle peut être orientée dans un but précis, permettant de filtrer les données pour ne traiter que les plus pertinentes. Si la perception humaine est particulièrement efficace, la perception artificielle, elle, demeure un problème complexe qui se heurte à de nombreuses difficultés. Ainsi, les changements de conditions de perception comme des modifications de l’illumination ou des occultations partielles de l’objet à percevoir doivent pouvoir être gérées efficacement. Pour résoudre ces difficultés, s’inspirer de la perception humaine semble être une piste intéressante. Ce manuscrit propose un système de perception polyvalent et générique reposant sur une stratégie de perception active. Pour ce faire, nous proposons un algorithme Top-Down utilisant un modèle en parties. Le problème de perception est transformé en un problème d’estimation d’un vecteur de caractéristiques. La détection des différentes parties permet de réaliser cette estimation. Le système de perception proposé est un algorithme itératif multi-capteurs. À chaque itération, il sélectionne au mieux, en fonction des objectifs fixés par l’application, la partie à détecter ainsi que les meilleurs capteur et détecteur compatibles. Un réseau bayésien est utilisé pour prendre en compte les événements incertains pouvant survenir lors de ce processus comme la défaillance d’un détecteur ou la non existence potentielle d’une partie donnée. Un processus de focalisation à la fois spatiale et de caractéristiques permet d’améliorer la détection en augmentant le rapport signal sur bruit, en restreignant la zone de recherche pour une partie et en éliminant certains des candidats trouvés. Ce processus de focalisation permet aussi de réduire les temps de calcul et de restreindre l’influence des distracteurs. L’ajout de nouveaux capteurs, détecteurs ou parties se fait simplement. De plus, l’utilisation d’un réseau bayésien permet une grande flexibilité au niveau de la modélisation des événements pris en compte : il est facile de rajouter de nouveaux événements pour obtenir une modélisation plus réaliste. L’algorithme proposé a été utilisé pour plusieurs applications incluant de la reconnaissance d’objets, de l’estimation fine de pose et de la localisation. / Perception is the way by which we know the outside world. Thanks to our perceptions we are able to interact with our environment and to achieve various everyday life actions as locating or moving in an environment, or recognizing objects. Perception is not passive whereas sensations are, it has active components. In particular, perception can be oriented for a specific purpose allowing to filter data and to take care only of the most relevant. If human perception is particularly effective, artificial perception remains a complex problem with a lot of non solved difficulties. For example, changes of perception conditions as modification of illumination or partial occultation of the searched object must be effectively managed. This thesis proposes a system of perception based on a strategy of active perception which can adapt itself to various applications. To do it, we propose an algorithm Top-Down using a part-based model. The problem of perception is transformed into a problem of estimation of a characteristics vector. The detection of the different parts constituting the searched object allows to realize this estimation. The proposed perceptive system is an iterative and multi-sensors algorithm. In every iteration, it selects, at best, according to the application objectives, the part to detect and the best compatible sensor and detector. A bayesian network is used to take into account uncertain events which can arise during this process as detector failure or potential non existing part. A focus process consisting of a spatial focus and of a characteristics focus, improves the detection by restricting the search area, by improving the signal to noise ratio and by eliminating some erroneous candidates. This focus process also allows to reduce computation time and to restrict influence of distractors. Adding a part, a sensor or a detector is simple. Furthermore, the use of a bayesian network allows to be flexible in the events modelisation : it is easy to add new events to obtain a more realistic modelisation. The proposed algorithm has been used for several applications including object’s recognition, fine pose estimation and localization. So, it is multi-purpose and generic.

L’objectif de cette thèse est de découvrir si l’environnement institutionnel affecte la performance agricole dans le cas du Cambodge et comment le premier influe sur la dernière. Pour répondre à cet objectif, trois hypothèses sont formulées : (1) l’environnement institutionnel joue un rôle important dans la protection des droits de propriété foncière ; (2) les droits de propriété foncière sécurisés augmentent la productivité agricole par la stimulation des incitations d’investissement des agriculteurs ; (3) les droits de propriété foncière sécurisés accroissent la productivité agricole par la facilitation de l’accès au crédit formel. Méthodologiquement, la recherche est basée sur les différentes théories de la Nouvelle Economie Institutionnelle, qui expliquent que les institutions déterminent la structure des incitations des acteurs économiques dans une société. Spécifiquement, les institutions politiques déterminent les institutions économiques, c’est-à-dire les droits de propriété, qui à leur tour affectent la performance économique en général et la performance agricole en particulier. La recherche est également basée sur les données venant de diverses sources, telles que des agences gouvernementales, des instituts de recherche locaux, des organisations non-gouvernementales et des organisations internationales, qui sont susceptibles de servir de base pour des analyses empiriques. En outre, le cas de l’Afrique subsaharienne est également étudié à titre de comparaison. Le résultat de la thèse confirme fortement les deux premières hypothèses, mais peu la dernière. Le résultat indique que l’impact de l’environnement institutionnel sur la productivité agricole via la protection des droits de propriété foncière est lié au contexte particulier parce qu’il devrait être complété par un environnement économique favorable, tel que l’infrastructure physique et la technologie agricole améliorées et les institutions du marché développées. De plus, on apprend que les résultats désirés ne sont pas obtenus si les institutions formelles (c’est-à-dire, l’enregistrement formel des terres) sont imposées via l’approche top-down dans les régions où les institutions informelles existantes sont fortement encastrées. / The purpose of this dissertation is to find out if the institutional environment affects agricultural performance in the case of Cambodia and how the former exerts an influence on the latter. To respond to this purpose, three hypotheses are formulated: (1) the institutional environment plays an important role in protecting property rights in land; (2) secure property rights in land increase agricultural productivity through the stimulation of farmers’ investment incentives; (3) secure property rights in land raise agricultural productivity through the facilitation of access to formal credit. Methodologically, the research is based on different theories of New Institutional Economics, which explain that institutions determine the incentive structure of economic actors in society. Specifically, political institutions shape economic institutions, i.e. property rights, which in turn affect economic performance in general and agricultural performance in particular. The research is also based on the data from various sources, such as government agencies, local research institutes, non-governmental organizations, and international organizations, which can serve as a basis for empirical analyses. In addition, the case of Sub-Saharan Africa is also studied for comparison. The result of the dissertation confirms strongly the first two hypotheses but slightly the last one. The result indicates that the impact of institutional environment on agricultural productivity through the protection of property rights in land is context-specific because it should be complemented by a favorable economic environment, such as improved physical infrastructure and agricultural technology and developed market institutions. Furthermore, it is learned that, in developing countries, the desired outcomes will not be obtained if formal institutions (i.e., formal land registration) are imposed through a top-down approach in areas where the existing informal institutions are strongly embedded.