La conception d'architectures de systèmes est une tâche complexe qui implique des enjeux majeurs. Au cours de cette activité, les concepteurs du système doivent créer des alternatives de conception et doivent les comparer entre elles afin de sélectionner l'architecture la plus appropriée suivant un ensemble de critères. Dans le but d'étudier différentes alternatives, les concepteurs doivent généralement limiter leur étude comparative à une petite partie de l'espace de conception qui peut être composé d'un nombre immense de solutions. Traditionnellement, le processus de conception d'architecture est principalement dirigé par le jugement et l'expérience des concepteurs, et les alternatives sélectionnées sont des versions adaptées de solutions connues. Le risque est donc de sélectionner une solution pertinente mais sous-optimale. Pour gagner en confiance sur l'optimalité de la solution retenue, la couverture de l'espace de conception doit être augmentée. L'utilisation de méthodes de synthèse calculatoire d'architecture a prouvé qu'elle était un moyen efficace pour supporter les concepteurs dans la conception d'artefacts d'ingénierie (structures, circuits électriques...). Pour assister les concepteurs de systèmes durant le processus de conception d'architecture, une méthode calculatoire pour les systèmes complexes est définie. Cette méthode emploie une approche évolutionnaire (algorithmes génétiques) pour guider le processus d'exploration de l'espace de conception vers les zones optimales. La population initiale de l'algorithme génétique est créée grâce à une technique de synthèse calculatoire d'architecture qui permet de créer différentes architectures physiques et tables d'allocations pour une architecture fonctionnelle donnée. La méthode permet d'obtenir les solutions optimales du problème de conception posé. Ces solutions peuvent être ensuite utilisées par les concepteurs pour des études comparatives plus détaillées ou pour des négociations avec les fournisseurs de systèmes.

La conception d'architectures de systèmes est une tâche complexe qui implique des enjeux majeurs. Au cours de cette activité, les concepteurs du système doivent créer des alternatives de conception et doivent les comparer entre elles afin de sélectionner l'architecture la plus appropriée suivant un ensemble de critères. Dans le but d'étudier différentes alternatives, les concepteurs doivent généralement limiter leur étude comparative à une petite partie de l'espace de conception qui peut être composé d'un nombre immense de solutions. Traditionnellement, le processus de conception d'architecture est principalement dirigé par le jugement et l'expérience des concepteurs, et les alternatives sélectionnées sont des versions adaptées de solutions connues. Le risque est donc de sélectionner une solution pertinente mais sous-optimale. Pour gagner en confiance sur l'optimalité de la solution retenue, la couverture de l'espace de conception doit être augmentée. L'utilisation de méthodes de synthèse calculatoire d'architecture a prouvé qu'elle était un moyen efficace pour supporter les concepteurs dans la conception d'artefacts d'ingénierie (structures, circuits électriques...). Pour assister les concepteurs de systèmes durant le processus de conception d'architecture, une méthode calculatoire pour les systèmes complexes est définie. Cette méthode emploie une approche évolutionnaire (algorithmes génétiques) pour guider le processus d'exploration de l'espace de conception vers les zones optimales. La population initiale de l'algorithme génétique est créée grâce à une technique de synthèse calculatoire d'architecture qui permet de créer différentes architectures physiques et tables d'allocations pour une architecture fonctionnelle donnée. La méthode permet d'obtenir les solutions optimales du problème de conception posé. Ces solutions peuvent être ensuite utilisées par les concepteurs pour des études comparatives plus détaillées ou pour des négociations avec les fournisseurs de systèmes / The design of system architectures is a complex task which involves major stakes. During this activity, system designers must create design alternatives and compare them in order to select the most relevant system architecture given a set of criteria. In order to investigate different alternatives, designers must generally limit their trade studies to a small portion of the design-space which can be composed of a huge amount of solutions. Traditionally, the architecture design process is mainly driven by engineering judgment and designers' experiences and the selected alternatives are often adapted versions of known solutions. The risk is then to select a pertinent but yet under optimal solution. In order to increase the confidence in the optimality of the selected solution, the coverage of the design-space must be increased. The use of computational design synthesis methods proved to be an efficient way to support designers in the design of engineering artifacts (structures, electrical circuits...). In order to assist system designers during the architecture design process, a computational method for complex systems is defined. This method uses an evolutionary approach (genetic algorithms) to guide the design-space exploration process toward optimal zones. The initial population of the genetic algorithm is created thanks to a computational design synthesis technique which permits to create different physical architectures and allocation mappings for a given functional architecture. The method permits to obtain the optimal solutions of the stated design problem. These solutions can be then used by designers for more detailed trade studies or for technical negotiations with system suppliers.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La sélection des nouveaux porte-greffes du genre Prunus a pour principal objectif d’utiliser lavariabilité génétique existant au sein des différentes espèces de Prunus afin de créer un matérielvégétal innovant, performant au plan agronomique et résistant à différentes contraintes biotiques etabiotiques. L’exploitation de la variabilité génétique s'appuie sur le phénotypage des différentsindividus présents dans les collections de ressources génétiques pour les caractères recherchés. Celapermet de sélectionner des génotypes spécifiques pour améliorer un trait donné.Dans cette étude constituée de deux parties, nous avons exploré la diversité génétique au seindu genre Prunus pour ce qui concerne deux traits importants : l’aptitude au bouturage et les réponsesde certains porte-greffes à la contrainte hydrique.Dans la première partie l’aptitude au bouturage ligneux a été explorée dans une collectiongénétique de 222 génotypes. Les résultats obtenus montrent une variabilité considérable entre les sousgenresAmygdalus et Prunophora et également une variabilité interspécifique au sein de chaque sousgenre.La réussite au bouturage est nettement améliorée chez les hybrides interspécifiques dont un desparents appartient à l’espèce P cerasifera.Dans la deuxième partie nous avons étudié les réponses à la contrainte hydrique chez neufgénotypes couramment utilisés comme porte-greffes. Nous avons comparé trois régimes hydriquesdifférents : témoins, stressés et recouvrés. L’humidité du substrat est maintenue à la capacité au champtout au long de l’expérience pour les plants témoins, par contre l’arrosage a été arrêté pendant 14 jourspour les plants stressés, puis il a été repris pendant 10 jours pour les plants recouvrés. Durant cetteexpérience, nous avons effectué des mesures morphologiques et physiologiques sur la partie aérienneainsi que des excavations à la fin de chaque phase pour examiner les modifications au niveau dusystème racinaire. Sur la partie aérienne, la contrainte hydrique a provoqué une diminutionsignificative de la photosynthèse nette, de la transpiration totale, de la conductance stomatique, et del’expansion des feuilles.Le système racinaire a répondu à cette contrainte par plusieurs modifications. D’abord, le ratio racines/pousses a augmenté pour 4 génotypes (GF305, GF677, Montclar et Myrobolan1254). Ensuite, lesdifférents traits de l’architecture racinaire ont montré des modifications sous l’effet de la contraintehydrique : la longueur de la zone apicale non ramifiée (LZANR) qui traduit l’élongation racinaire,ainsi que les diamètres apicaux des racines ont diminué chez tous les génotypes. Par conséquent lesracines se sont affinées et ont réduit leur croissance en longueur. Produire des racines plus finesaugmente la surface de contact entre les racines et le sol et améliore la capacité d’absorption. Unediminution de la distance inter-ramification a été observée chez les plants stressés. Cette modificationpourrait s’expliquer par le fait que les plantes produisent plus de racines latérales en profondeur oùl’eau est souvent plus disponible. De plus, les racines latérales produites étaient également plus fines.Au plan qualitatif, les génotypes ont eu des réponses semblables, mais l’intensité de la réponse a variéselon les génotypes. / In breeding programs of Prunus rootstocks the aim is to use the existing genetic variabilitywithin Prunus species in order to create new rootstock genotypes with excellent agronomic traits, andimproved resistance to biotic and abiotic stresses.Exploitation of the genetic variability is based on the evaluation of phenotypic variation amongindividuals within genetic collections for desirable traits. This make possible to select specificgenotypes to improve a given trait.This study consists of two parts; we explored the genetic diversity within the genus Prunusregarding two important characteristics: rooting ability of hardwood cuttings and responses of somerootstocks to water stress.In the first part, rooting ability of hardwood cuttings was evaluated among 222 genotypespreserved in genetic collection. The results show considerable variability among the sub genusAmygdalus, Prunophora, and also an interspecific variability within each of them. Rooting ability byhardwood cutting was significantly improved in interspecific hybrids if one parent belongs to Pcerasifera species.In the second part of this study we studied the responses of nine genotypes, commonly usedrootstocks, to water stress. We applied three treatments: control, water stress and recovering.Soil moisture was maintained at field capacity through all stages of the experiment for the controlplants. On the contrary we stopped watering during 14 days for the stressed plants, and then we rewateredthe recovered plants for 10 days.During this experience, we performed morphological and physiological measurements on the aboveground parts of plants and we excavated plants at the end of each phase to observe root systemmodifications.Aboveground parts of plant responded to water stress by a significant decrease in net photosynthesis,total transpiration, stomatal conductance and leaf expansion.Root system responded to water stress by several modifications:Four genotypes (GF305, Montclar, GF677 and Myrobolan) showed a significant increase in root toshoot ratio under drought conditions. We also detected morphological modifications on the differenttraits of root architecture in response to water stress.The length of the apical unbranched zone LAUZ and the apical diameter were decreased forall genotypes, consequently, roots became finer and reduced their rate of elongation. Fine rootsenhance the surface of contact between roots and soil which in turn improve the acquisition of waterunder drought condition.The inter-branch distance also responded, and it tended to decrease under the water stress treatment.The decrease in inter-branch distance can be explained by a production of more lateral roots in deeplayers, where water was more available, moreover these new laterals roots were also finer.Qualitatively, a common response to water stress was observed on the different traits of the rootsystem architecture, but we showed a genotypic effect determining the level of the response.

Les imperfections des marchés financiers et l'incomplétude des contrats financiers compliquent la conclusion d'ententes entre les firmes et les parties prenantes. Plusieurs solutions sont proposées pour réduire ces problèmes et faciliter la conclusion des contrats financiers. Les contrats étant enveloppés par un cadre institutionnel, ils en sont imprégnés et affectés. Les institutions sont donc une des solutions aux imperfections des marchés et à l'incomplétude des contrats. Les résultats de notre étude le prouvent clairement. Cette étude montre que le niveau de développement et la structure du système financier (en particulier la part relative des financements bancaires et de marché), les conditions de régulation du système bancaire (les formes et l’étendue de la supervision) et certaines caractéristiques des systèmes juridiques (la protection des créditeurs), ont un effet significatif sur les contraintes d'investissement. Il apparaît que la bonne qualité des institutions facilite l'accès aux financements et qu'elle renforce les garanties exigées pour l'octroi de la dette. De fait, la piètre qualité des institutions d’un pays constitue une entrave à l'accès au financement par le secteur privé. / The imperfections of financial markets and the incompleteness of financial contracts cause commitments between firms and stakeholders to become more complex. Several solutions are suggested in order to reduce such problems and to facilitate the conclusion of financial contracts. Contracts evolve within an institutional structure, an environment by which they are conditioned. Institutions are one of many solutions to market imperfections and to contract incompleteness. Results bring out relevant effects of the financial system’s development and structure (particularly the amount of banking over market financing), banking regulation (the supervisory methods and their extent) and some characteristics of the legal systems (such as creditor protection) on investment constraints. It appears that sound and healthy institutions facilitate access to funding and strengthen the collateral required to secure bank financing. Consequently, poor quality of a country’s institutions hinders access to financing by the private sector.