Ces travaux de recherche proposent une nouvelle méthode d'interaction gestuelle. Nous nous intéressons en particulier à deux domaines d'application : la thérapie à domicile par la réalité virtuelle et les arts scéniques numériques. Nous partons du constat que les interfaces standardisées ne sont pas adaptées à ces cas d'usage, car elles font appel à des gestes prédéfinis et imposés. Notre approche consiste à laisser la possibilité à l'utilisateur de faire apprendre ses gestes d'interaction par le système. Cela permet de prendre en compte ses besoins et aptitudes sensorimotrices. L'utilisateur réutilise ensuite son langage gestuel appris par le système pour interagir dans l'environnement virtuel. Cette approche pose des questions de recherche centrées sur la mémorisation, la rétroaction visuelle et la fatigue. Pour aborder ces trois aspects, nous étudions d'abord le rôle de l'affordance visuelle des objets et celui de la colocalisation dans la remémoration d'un corpus de gestes. Ensuite, nous évaluons l'influence de différents types de rétroactions visuelles sur l'évolution des gestes répétés par l'utilisateur dans une série de tâches de manipulation. Nous comparons également les performances entre des gestes d'amplitude réaliste et des gestes d'amplitude faible pour effectuer la même action. Aussi, nous attachons une importance à rendre l'interface accessible en utilisant des dispositifs bas coûts et peu intrusifs. Nous explorons les moyens de pallier les contraintes techniques liées aux systèmes peu performants. Pour cela, nous avons conduit des expériences où plus de six mille gestes proposés par une quarantaine d'utilisateurs ont été étudiés.

Depuis la proposition en 2006 d’utiliser des nano aimants réalisés par des techniques top-down pour reproduire des « spins artificiels », l’étude des systèmes de spins artificiels a suscité un large intérêt. En effet la possibilité de pouvoir réaliser arbitrairement tous types de réseaux de spins artificiels et de pouvoir imager les configurations magnétiques de ceux-ci dans l’espace direct, offre un large terrain de jeu dans le domaine de la physique statistique. Jusqu’à présent seuls des réseaux de spins d’Ising, multi axes (réseaux kagomé ou carré avec une aimantation planaire) ou plus récemment uni axes (avec une anisotropie perpendiculaire), ont été étudiés. Cependant en physique statistique d’autres modèles de spins sont étudiés et notamment les modèles de Potts à q-états. Au cours de cette thèse nous avons étudié le cas d’un modèle de Potts à 4 états, ayant la particularité de posséder uniquement des interactions dipolaires entre les spins: le modèle de Potts dipolaire. Nous avons tout d’abord réalisé une étude théorique, montrant que sur un réseau carré, en fonction de l’angle entre les spins et ce réseau, le système possède des états fondamentaux très différents : un ordre antiferromagnétique, un ordre respectant les règles de la glace (2 in- 2 out) ou un ordre ferromagnétique. Dans une deuxième partie, nous avons exposé l’étude expérimentale du modèle de Potts dipolaire. Des réseaux formés d’aimants carrés ayant 300 nm de côté ont été réalisés par lithographie électronique, à partir d’une couche épitaxiée de Fer possédant une anisotropie quadratique. A température ambiante, ces plots possèdent une configuration magnétique monodomaine pouvant prendre 4 directions équivalentes, comme recherché pour le modèle de Potts dipolaire à 4 états. Un passage à 350°C (inférieure à la température de Curie) sous champ nul permet d’activer thermiquement la réorientation des spins afin qu’ils se rapprochent de l’état fondamental de l’assemblée de spins. Les configurations magnétiques observées après recuit, à l’aide d’un microscope à force magnétique, montrent l’importance du couplage dipolaire sur les états obtenus, ainsi que l’influence de l’angle entre les spins et l’axe du réseau. Les différentes configurations prédites théoriquement sont bien observées / Since the proposal in 2006 to use nanomagnets patterned by top-down techniques to mimic "artificial spins", the studies of artificial spin systems has attracted wide interest. As a matter of facts, the possibility to design "upon request" arbitrary network and the possibility to determine completely the "spin" configuration with magnetic imaging offer a wide playground for statistical physics. Up to now only Ising spin systems, multi axes with planar magnetization (on square or Kagome lattice) or more recently, single axis with perpendicular anisotropy, have been studied. However, beyond Ising spins, statistical physics and condensed matter physics have shown the interest of other spin models like q-state Potts models. In this thesis, we introduce the dipolar 4-state Potts model. It is shown that on a square lattice, depending on the angle between spins and lattice, the system present very different properties like antiferromagnetic order, spin ice state (2 in-2 out ice rule) and even dipolar ferromagnetism. This model has been realized experimentally. 300 nm square magnets are patterned from a 2 nm thick Fe layer with cubic anisotropy. At room temperature, the magnets present a uniform state with 4 equivalent directions. Upon heating at 350 °C the magnets switch from one direction to another. It is therefore possible to simply drive the system toward its ground state. The magnetic configurations determined by magnetic force microscopy reveals the importance of the dipolar coupling as the different expected ground states (antiferromagnetic, spin ice and ferromagnetic) are indeed observed. It is noticeable that these very different properties are obtained with the same "spins" (magnetic elements) and same lattice

L'organisme Eurocontrol prévoit une forte hausse du trafic aérien européen d'ici l'année 2035. Cette hausse de trafic justifie le développement de nouveaux concepts et outils pour pouvoir assurer les services dus aux usagers de l'espace aérien. La prévision de trajectoires d'avion est au coeur de ces évolutions. Parmi ces outils, les outils de détection et résolution de conflits utilisent les trajectoires prédites pour anticiper les pertes de séparation entre avions et proposer des solutions aux contrôleurs aériens. L'horizon de prédiction utilisé pour cette application est de l'ordre de dix à vingt minutes. Parmi les algorithmes réalisant une détection et résolution de conflits, certains sont mis en œuvre au sol, obligeant ainsi les prédictions à être calculées en n'utilisant que les informations disponibles dans les systèmes sols. Dans ces systèmes, la masse des avions ainsi que les profils de vitesse ou de poussée des moteurs ne sont pas connus. Ainsi, le calcul d'une trajectoire prédite avec un modèle physique se fait en utilisant des valeurs de référence pour les paramètres inconnus. Dans ce cadre, nous nous intéressons à la phase de montée pour laquelle ces paramètres influent grandement sur la trajectoire de l'avion. Ce travail s'appuie sur le modèle physique BADA développé et maintenu par Eurocontrol. Ce modèle physique modélise, entre autres, les performances des avions. Il fournit également des valeurs de référence pour les paramètres inconnus comme la masse de l'avion, son profil de vitesse en montée, ou la commande de poussée des moteurs. Ce modèle, largement utilisé dans le monde entier, est particulièrement imprécis pour la phase de montée, car les valeurs réelles de ces paramètres sont parfois très éloignées des valeurs de référence. Dans cette thèse, nous proposons soit d'estimer directement certains paramètres, comme la masse, à partir des points passés de la trajectoire, soit d'utiliser des méthodes d'apprentissage supervisé afin d'apprendre, à partir d'exemples, des modèles prédisant les valeurs des paramètres manquants (masse, loi de poussée, vitesses cibles). Ces différentes méthodes sont testées sur des données radar Mode-C et Mode-S sur plusieurs types d'avions. Les prédictions obtenues avec ces méthodes sont comparées à celles obtenues avec les paramètres de référence. Elles sont également comparées avec les prédictions obtenues par des méthodes de régression prédisant directement l'altitude de l'avion plutôt que les paramètres du modèle physique. Nos méthodes permettent de réduire, suivant le type de l'avion, de 50 % à 85 % par rapport à la méthode BADA de référence, la racine de l'erreur quadratique moyenne sur l'altitude prédite à un horizon de dix minutes. / The Eurocontrol organization forecasts a strong increase of the European air traffic till the year 2035. This growth justifies the development of new concepts and tools in order to ensure services to airspace users. Trajectory prediction is at the core of these developments. Among these tools, conflict detection and resolution tools use trajectory predictions to anticipate losses of separation between aircraft and propose solutions to air traffic controllers. For such applications, the time horizon of the prediction is about ten to twenty minutes. Among conflict detection and resolution algorithms, some are operated in ground-based systems. The trajectory predictions must then be computed using only the information that is available to ground systems. In these systems, the mass, the speed profile and the thrust setting are unknown. Thus, using a physical model, the trajectory predictions are computed using reference values for unknown parameters. In this context, we are focusing on the climb phase. In this phase these unknown parameters have a great influence on the aircraft trajectory. This work relies on a physical model of the aircraft performances : BADA, developed and maintained by Eurocontrol. It also provides reference values for unknown parameters such as the mass, the speed profile and the thrust setting. This widely used model is particularly inaccurate for the climb phase as the actual values for the unknown parameters might be very different from the reference values. In this thesis, we propose to estimate directly the mass, an unknown parameter, using a physical model and past points of the trajectory. We also use supervised learning methods in order to learn, from examples, some models predicting the unknown parameters (mass, speed profile and thrust setting). These different approaches are tested using Mode-C Radar data and Mode-S Radar data with different aircraft types. The obtained predictions are compared with the ones obtained with the BADA reference values. These predictions are also compared with predictions obtained by directly predicting the future altitude instead of the unknown parameters of the physical model. These methods, depending on the aircraft type, reduces the root mean square error on the predicted altitude at a 10 min horizon by 50 % to 85 % when compared to the root mean square error obtained using BADA with the reference values.

C’est dans la course au débit que de nouveaux systèmes de communications sans fil sont proposés aujourd’hui afin de répondre à cette demande. Il n’existe pas de technologie ou de standard unique pour remplacer toutes les autres technologies radio tout en satisfaisant l’ensemble des besoins de services et d’usages. Les futurs systèmes de communications devront donc permettre l’interopérabilité entre les dif- férents standards au niveau européen et mondial. L’émergence des technologies de la radio intelligente constitue aujourd’hui une solution originale et prometteuse pour répondre à ce challenge. Cependant, le déploiement de ces systèmes soulève encore de nombreux défis techniques notamment au niveau des antennes. Ces dernières doivent en particulier être capables de modifier leurs réponses en fréquences ou bien avoir une très large bande tout en minimisant la déformation des formes d’ondes. Elles doivent répondre aux besoins de cohabitation multi-systèmes et de miniaturisation. Or la miniaturisation et la largeur de bande sont limités par des contraintes physiques et les caractéristiques des matériaux les constituant. Les métamatériaux, des composites électromagnétiques artificiels, peuvent permettre la conception d’éléments rayonnants pour la radio intelligente avec un plus grand degré de liberté et à moindre coût. Cependant l’analyse de l’association des métamatériaux à des antennes ou éléments rayonnants n’est pas aisé, surtout quand les antennes prennent une forme arbitraire. Pour adresser ces challenges les techniques classiques de conception d’antennes ne sont pas suffisantes. Pour cela, nous proposons dans ce travail une approche basée sur la conception modale utilisant la théorie des modes caractéristiques. Cette approche démontre un potentiel remarquable dans la conception des antennes électriquement petites ainsi les antennes basées/inspirées des métamatériaux. En outre, l’évaluation des performances d’antennes à formes arbitraires en fonction des paramètres géométriques à été démontré sans considération d’une excitation prédéfinie. Ceci offre un énorme avantage pour les techniques basées sur l’optimisation des formes d’antennes. Finalement, une antenne très large bande dédiée au sondage du spectre est présentée. L’approche modale a été utilisée afin de garantir un diagramme du rayonnement stable sur toute la bande de fréquence ainsi qu’une bonne efficacité dans le régime électriquement petit. Plusieurs validations expérimentales sont également présentées. / The rise of wireless communication systems and the big demand of high bit rate links have entailed researches to lie over new communications systems. With this diversity of wireless systems, flexibility for operating between different standards is strongly needed. Cognitive radio (CR) consist the future system that can offer this flexibility. The new features of CRs remains many challenges to their antennas. Miniaturization, isolation and bandwidth improvement, are all real needs and effective challenges. Especially when the geometry of the antenna become more complex in order to fit the terminal chassis. The use of metamaterials (MTM) has been introduced to overcome physics limitations in order to undertake these needs. The analysis of MTM in presence of radiating elements such antennas prove to be a challenge. In this thesis, an new approach to address these challenges is proposed. It is based on a modal concept using the theory of characteristic modes (TCM). It proves to be useful to analyse and design of electrically small antenna (ESA), metamaterial-inspired antennas and metamaterial-based antennas. Furthermore, the same approach is used to evaluate the antenna performances when surrounded by complex artificial materials by proposing closed formulas for the quality factor. This remains into a huge advantage in the antenna shape optimisation in the antenna industry. As a proof of concept, an extremely-wide-band antenna for underlay CR (sensing antenna) is developed using the proposed approach in order to have stable radiation pattern an high efficiency in the electrically small regime. An experimental validation of the performances of all the presented designs is also provided.

L’apprentissage par transfert consiste `a utiliser un jeu de taches pour influencerl’apprentissage et améliorer les performances sur une autre tache.Cependant, ce paradigme d’apprentissage peut en réalité gêner les performancessi les taches (sources et cibles) sont trop dissemblables. Un défipour l’apprentissage par transfert est donc de développer des approchesqui détectent et évitent le transfert négatif des connaissances utilisant tr`espeu d’informations sur la tache cible. Un cas particulier de ce type d’apprentissageest l’adaptation de domaine. C’est une situation o`u les tachessources et cibles sont identiques mais dans des domaines différents. Danscette thèse, nous proposons des approches adaptatives basées sur la factorisationmatricielle non-figurative permettant ainsi de trouver une représentationadéquate des données pour ce type d’apprentissage. En effet, unereprésentation utile rend généralement la structure latente dans les donnéesexplicite, et réduit souvent la dimensionnalité´e des données afin que d’autresméthodes de calcul puissent être appliquées. Nos contributions dans cettethèse s’articulent autour de deux dimensions complémentaires : théoriqueet pratique.Tout d’abord, nous avons propose deux méthodes différentes pour résoudrele problème de l’apprentissage par transfert non supervise´e bas´e sur destechniques de factorisation matricielle non-négative. La première méthodeutilise une procédure d’optimisation itérative qui vise `a aligner les matricesde noyaux calculées sur les bases des données provenant de deux taches.La seconde représente une approche linéaire qui tente de découvrir unplongement pour les deux taches minimisant la distance entre les distributionsde probabilité correspondantes, tout en préservant la propriété depositivité.Nous avons également propos´e un cadre théorique bas´e sur les plongementsHilbert-Schmidt. Cela nous permet d’améliorer les résultats théoriquesde l’adaptation au domaine, en introduisant une mesure de distancenaturelle et intuitive avec de fortes garanties de calcul pour son estimation.Les résultats propos´es combinent l’etancheite des bornes de la théoried’apprentissage de Rademacher tout en assurant l’estimation efficace deses facteurs cl´es.Les contributions théoriques et algorithmiques proposées ont et évaluéessur un ensemble de données de référence dans le domaine avec des résultatsprometteurs. / The ability of a human being to extrapolate previously gained knowledge to other domains inspired a new family of methods in machine learning called transfer learning. Transfer learning is often based on the assumption that objects in both target and source domains share some common feature and/or data space. If this assumption is false, most of transfer learning algorithms are likely to fail. In this thesis we propose to investigate the problem of transfer learning from both theoretical and applicational points of view.First, we present two different methods to solve the problem of unsuper-vised transfer learning based on Non-negative matrix factorization tech-niques. First one proceeds using an iterative optimization procedure that aims at aligning the kernel matrices calculated based on the data from two tasks. Second one represents a linear approach that aims at discovering an embedding for two tasks that decreases the distance between the cor-responding probability distributions while preserving the non-negativity property.We also introduce a theoretical framework based on the Hilbert-Schmidt embeddings that allows us to improve the current state-of-the-art theo-retical results on transfer learning by introducing a natural and intuitive distance measure with strong computational guarantees for its estimation. The proposed results combine the tightness of data-dependent bounds de-rived from Rademacher learning theory while ensuring the efficient esti-mation of its key factors.Both theoretical contributions and the proposed methods were evaluated on a benchmark computer vision data set with promising results. Finally, we believe that the research direction chosen in this thesis may have fruit-ful implications in the nearest future.

Cette thèse traite de la détection multimodale des anomalies dans le discours en utilisant les expressions faciales et l'expressivité dans la voix. Ces deux modalités sont des vecteurs d’émotions, des intentions, et peuvent refléter l'état d'esprit d'un être humain. Dans ce travail, un corpus de discours contenant des anomalies induites ou actées a été construit. Il a permis de mettre à l'épreuve une chaîne de détection à base de classification semi-supervisée. GMM, One Class SVM et Isolation Forest sont quelques exemples de modèles utilisés. Cela a également permis d'étudier la contribution de chacune des modalités et leur apport conjoint sur l'efficacité de la détection. / This thesis is about multimodal anomaly detection in discourse using facial expressions ans speech expressivity. These two modalities are vectors of emotions, intentions, and can reflect the state of mind of a human being. In this work, a corpus on discourse containing some induced and acted anomalies has been built. This corpus has enabled testing a detection chain based on semi-supervised classification. GMM, One class SVM and Isolation forest are examples of models that have been used. It also has enabled to study the contribution of each modality and their joint contribution to the detection efficiency.

L’utilisation de siRNA est une nouvelle approche thérapeutique très prometteuse. Néanmoins leur transfection à visée thérapeutique est un réel défi. Les obstacles à franchir pour élaborer des agents de transfection sûrs et fiables sont nombreux. Afin de les contourner nous nous sommes attachés à la construction d’un système dynamique qui, à l’image des virus, est constitué de briques moléculaires, s’emboitant et interagissant avec des acides nucléiques selon des interactions supramoléculaires. Ainsi, nous avons élaboré des polymères supramoléculaires polycationiques à base de monomères de cyclodextrines pontées, fonctionnalisées par un groupement adamantyle. Ce type de conjugué pallie un problème manifeste dans la littérature concernant les assemblages de β-CD souvent insolubles ou bien auto-inclus. L’ajout éventuel d’une autre fonction cationique pour améliorer l’interaction avec les siRNA a aussi été réalisé. Ainsi, la capacité à s’auto-assembler de quatre composés a été étudiée par RMN-1H, RMN-ROESY, ITC, RMN-DOSY, et SANS. Par ailleurs, ces composés ont montré une certaine capacité à complexer et à protéger les siRNA. L’un de ces composés a de plus montré une bonne aptitude à transfecter des siRNA in vitro, sans induire de toxicité. Les assemblages CD-siRNA ont finalement été observés par cryo-TEM et ont montré la formation de fibres, organisées de manière hiérarchique et hautement coopérative. Nous avons ainsi créé des assemblages supramoléculaires uniques à base d’acides nucléiques, rappelant la structure, la taille et la fonction d’un virus. / SiRNA based therapeutics are very promising. A key challenge for their development is the design of sophisticated, safe and effective delivery methods. To address all the biological obstacles for the conception of such therapeutics, we focused on the construction of a virus-like dynamic system, built with molecular bricks, able to self assemble and to interact with nucleic acid through supramolecular interactions. Bridged cyclodextrin based supramolecular polymers were developed to form host-guest interactions. To do so, cyclodextrins were conjugated with cationic and hydrophobic moiety in a spatially controlled way. These conjugates solved problems well known in the literature about the self-inclusion and the solubility in water of such molecules. The ability to self-assemble of 4 compounds were studied by RMN-1H, RMN-ROESY, ITC, RMN-DOSY and SANS. All these compounds showed a good capability to complex and protect siRNA. Moreover, one of these compounds is able to transfect siRNA in vitro without any toxicity, and therefore, to induce gene silencing. Assembly of CD and siRNA were finally observed by cryo-microscopy, which showed long fibres organised in a hierarchical and cooperative manner. This unique system is therefore strongly reminiscent of the structure, size and function of a virus.

La confidentialité des données est un problème majeur qui doit être considéré avant de rendre publiques les données ou avant de les transmettre à des partenaires tiers avec comme but d'analyser ou de calculer des statistiques sur ces données. Leur confidentialité est principalement préservée en utilisant des techniques d'anonymisation. Dans ce contexte, un nombre important de techniques d'anonymisation a été proposé dans la littérature. Cependant, des méthodes génériques capables de s'adapter à des situations variées sont souhaitables. Nous adressons le problème de la confidentialité des données représentées sous forme de graphe, données qui nécessitent, pour différentes raisons, d'être rendues publiques. Nous considérons que l'anonymiseur n'a pas accès aux méthodes utilisées pour analyser les données. Une méthodologie générique est proposée basée sur des techniques d'apprentissage artificiel afin d'obtenir directement une fonction d'anonymisation et d'optimiser la balance entre le risque pour la confidentialité et la perte dans l'utilité des données. La méthodologie permet d'obtenir une bonne procédure d'anonymisation pour une large catégorie d'attaques et des caractéristiques à préserver dans un ensemble de données. La méthodologie est instanciée pour des graphes simples et des graphes dynamiques avec une composante temporelle. La méthodologie a été expérimentée avec succès sur des ensembles de données provenant de Twitter, Enron ou Amazon. Les résultats sont comparés avec des méthodes de référence et il est montré que la méthodologie proposée est générique et peut s'adapter automatiquement à différents contextes d'anonymisation. / Data privacy is a major problem that has to be considered before releasing datasets to the public or even to a partner company that would compute statistics or make a deep analysis of these data. Privacy is insured by performing data anonymization as required by legislation. In this context, many different anonymization techniques have been proposed in the literature. These techniques are difficult to use in a general context where attacks can be of different types, and where measures are not known to the anonymizer. Generic methods able to adapt to different situations become desirable. We are addressing the problem of privacy related to graph data which needs, for different reasons, to be publicly made available. This corresponds to the anonymized graph data publishing problem. We are placing from the perspective of an anonymizer not having access to the methods used to analyze the data. A generic methodology is proposed based on machine learning to obtain directly an anonymization function from a set of training data so as to optimize a tradeoff between privacy risk and utility loss. The method thus allows one to get a good anonymization procedure for any kind of attacks, and any characteristic in a given set. The methodology is instantiated for simple graphs and complex timestamped graphs. A tool has been developed implementing the method and has been experimented with success on real anonymized datasets coming from Twitter, Enron or Amazon. Results are compared with baseline and it is showed that the proposed method is generic and can automatically adapt itself to different anonymization contexts.

Le diabète de type 1 est un dysfonctionnement du système immunitaire qui provoque l’attaque des cellules insulino-sécrétrices du pancréas. Cette affection du système immunitaire fait l’objet de nombreuses recherches scientifiques en raison de son important impact négatif sur la santé de la population mondiale. Les groupes de recherche des professeurs Bégin-Drolet, Ruel et Hoesli utilisent la technologie d’impression tridimensionnelle d’encres fugitives pour vasculariser des matrices d’hydrogel ensemencées de cellules insulino-sécrétrices. L’encapsulation de ces cellules dans l’hydrogel permet de les isoler du système immunitaire et leur fournit une structure de support semblable à celle de la matrice extracellulaire naturelle. La vascularisation de l’hydrogel par le moulage d’encres sacrificielles est en mesure d’apporter, via la perfusion, les nutriments aux cellules réparties dans le gel. Elle permet aussi de retirer les déchets métaboliques et l’insuline produits par les cellules. Le projet présenté dans ce mémoire consiste en la conception d’un dispositif pour la mise à l’essai de cette approche par des expérimentations ex vivo et in vitro. Le dispositif constitue une preuve de concept quant à l’efficacité de la méthode pour l’obtention d’un pancréas bioartificiel vascularisé et actif. / Type 1 diabetes, an immune system dysfunction that causes the attack of insulin secretory cells, is the subject of many scientific researches because of its significant negative impact on the world’s population health. Bégin- Drolet, Ruel and Hoesli research groups use the 3D printing technology of sugar fugitive ink to build embedded vascular networks in hydrogel scaffolds seeded with insulin secretory cells. Cells encapsulation in hydrogel allows them to be isolated from the immune system and provides a tridimensional support structure that mimic the natural extracellular matrix. Vascular channels resulting from the rapid casting of fugitive inks, allows adequate perfusion of nutrients supply to encapsulated cells, and transportation of metabolic wastes and secreted insulin they produce. The aim of this project, presented in this thesis, consists in designing a device to test this approach by ex vivo and in vitro experiments. The device is the proof of concept that the method of sacrificial ink molding of cell seeded hydrogel scaffolds is effective and promising for the construction of a vascularized bioartificial pancreas.

Dans le cadre d'un projet multidisciplinaire impliquant le génie mécanique et la chirurgie vasculaire, notre équipe travaille à la mise au point d'un bioréacteur destiné au développement de techniques de construction de substituts valvulaires par génie tissulaire. L'objectif global de ce projet consiste à reproduire à l'intérieur de ce bioréacteur des conditions précises d'écoulement, physiologiques ou non-physiologiques, dans lesquelles pourra être conditionné un substitut de valve aortique. Ce mémoire présente le développement du premier module fonctionnel de ce bioréacteur, soit celui de la pompe ventriculaire qui y sera intégrée. Cette pompe permettra de reproduire des débits puisés analogues aux écoulements physiologiques produits par le ventricule gauche du coeur humain. Elle devra fournir une excellente dynamique de pulsation et ce, en offrant un niveau élevé de contrôle du débit et de la fréquence de pulsation de l'écoulement. Le système doit également demeurer mécaniquement simple pour faciliter la stérilisation et limiter les manipulations afin de favoriser la stérilité à long terme de l'appareil. La réalisation de ce projet a fait intervenir des disciplines très variées et a impliqué des connaissances provenant des domaines de l'ingénierie, mais également de la physiologie humaine. La corrélation entre ces expertises est présentée dans ce document qui expose l'ensemble des étapes qui ont mené à la conception, la fabrication et la mise en service de ce nouveau modèle de pompe ventriculaire.