Les architectures modulaires intégrées (IMA) sont une évolution majeure de l'architecture des systèmes avioniques. Elles permettent à plusieurs systèmes de se partager des ressources matérielles sans interférer dans leur fonctionnement grâce à un partitionnement spatial (zones mémoires prédéfinies) et temporel (ordonnancement statique) dans les processeurs ainsi qu'une réservation des ressources sur les réseaux empruntés. Ces allocations statiques permettent de vérifier le déterminisme général des différents systèmes: chaque système doit respecter des exigences de bout-en-bout dans une architecture asynchrone. Une étude pire cas permet d'évaluer les situations amenant aux limites du système et de vérifier que les exigences de bouten- bout sont satisfaites dans tous les cas. Les architectures IMA utilisés dans les avions centralisent physiquement des modules de calcul puissants dans des baies avioniques. Dans le cadre d'une étude de cas hélicoptère, ces baies ne sont pas envisageables pour des raisons d'encombrement: des processeurs moins puissants, utilisés à plus de 80%, composent ces architectures. Pour ajouter de nouvelles fonctionnalités ainsi que de nouveaux équipements, le souhait est de distribuer la puissance de traitement sur un plus grand nombre de processeurs dans le cadre d'une architecture globale asynchrone. Deux problématiques fortes ont été mises en avant tout au long de cette thèse. La première est la répartition des fonctions avioniques associée à une contrainte d'ordonnancement hors-ligne sur les différents processeurs. La deuxième est la satisfaction des exigences de communication de bout-en-bout, dépendantes de l'allocation et l'ordonnancement des fonctions ainsi que des latences de communication sur les réseaux. La contribution majeure de cette thèse est la recherche d'un compromis entre la distribution des architectures IMA sur un plus grand nombre de processeurs et la satisfaction des exigences de communication de bout-en-bout. Nous répondons à cet enjeu de la manière suivante: - Nous formalisons dans un premier temps un modèle de partitions communicantes tenant en compte des contraintes d'allocation et d'ordonnancement des partitions d'une part et des contraintes de communication de bout-en-bout entre partitions d'autre part. - Nous présentons dans un deuxième temps une recherche exhaustive des architectures valides. Nous proposons l'allocation successive des fonctions avioniques en considérant au même niveau la problématique d'ordonnancement et la satisfaction des exigences de bout-en-bout avec des latences de communication figées. Cette méthode itérative permet de construire des allocations de partitions partiellement valides. La construction des ordonnancements dans chacun des processeurs est cependant une démarche coûteuse dans le cadre d'une recherche exhaustive. - Nous avons conçu dans un troisième temps une heuristique gloutonne pour réduire l'espace de recherche associé aux ordonnancements. Elle permet de répondre aux enjeux de distribution d'une architecture IMA dans un contexte hélicoptère. - Nous nous intéressons dans un quatrième temps à l'impact des latences de communication de bout-en-bout sur des architectures distribuées données. Nous proposons pour celles-ci les choix de réseaux basés sur les latences de communication admissibles entre les différentes fonctions avioniques. Les méthodes que nous proposons répondent au besoin industriel de l'étude de cas hélicoptère, ainsi qu'à celui de systèmes de plus grande taille. / Integrated Modular Architectures (IMA) is a major evolution of avionics systems. A spatial (predefined memory zones) and temporal (off-line scheduling) partitioning as well as communication resources reservation permit several systems not to interfere in this architecture. The determinism of systems is proved thanks to these static allocations: each system must respect end-to-end requirements in an asynchronous architecture. A worst-case study permits to assess the bounds of systems in order to verify that end-to-end requirements are satisfied in all the cases. IMA architectures physically centralize powerful computing resources in avionics bays in aircraft. These aren't feasible in helicopters due to size reasons: powerless processors, at least 80% used, set these architectures. In order to add new functionalities and equipment, the aim is to distribute processing power over a larger number of processors in the context of a globally asynchronous architecture. Two strong issues have been advanced throughout this thesis. The first one is the distribution of avionics functions with an off-line scheduling constraint on the different processors. The second one is the satisfaction of end-to-end requirements, depending on allocation and scheduling of functions as well as communication latencies over the networks. This thesis proposes a trade-off between the distribution of IMA architectures on a larger number of processors and the satisfaction of end-to-end communication requirements. We answer at this topic as follows: - First, we formalize a communicating partitions model based on the partitions allocation and scheduling constraints on the one hand and end-to-end communication constraints on the other hand. - Second, we present an exhaustive search of valid architectures. We introduce a successive allocation of avionics functions considering altogether the scheduling and the satisfaction of end-to-end constraints with fixed communication latencies. This iterative method allows the building of partially valid allocations schemes, but the scheduling search is expensive here. - Third, we create a greedy heuristic to reduce the scheduling search space. It permits to meet the challenges of the distribution of IMA architecture in a helicopter context. - Finally, we focus on the impact of end-to-end communication latencies on given distributed architectures. We define for them the networks based on eligible communication latencies between the different avionics functions. Our methods answer the industrial case study needs as well as bigger size systems needs.

Dans les systèmes embarqués critiques, assurer la sûreté de fonctionnement est primordial du fait, à la fois, des exigences en sûreté dictées par les autorités de certification et des contraintes en sûreté de ces systèmes où des défaillances pourraient conduire à des évènements catastrophiques, voire la perte de vies humaines. Les architectures de ces systèmes sont aujourd'hui de plus en plus distribuées, s'appuyant sur des réseaux numériques complexes, ce qui pose la problématique de l'intégrité des communications. Dans ce contexte, nous proposons une approche bout en bout pour l'intégrité des communications, basée sur le concept du " canal noir " introduit par l'IEC 61508. Elle utilise les codes détecteurs d'erreurs CRC, Adler et Fletcher. Selon le niveau de redondance des systèmes, nous proposons une approche multi-codes (intégrité jugée sur un lot de messages) pour les systèmes dotés d'un niveau de redondance important et une approche mono-code (intégrité jugée sur chaque message) pour les autres cas. Nous avons validé ces propositions par des expérimentations évaluant le pouvoir de détection intrinsèque de chaque code détecteur et la complémentarité entre ces code en termes de pouvoir de détection, ainsi que leurs coûts de calcul avec une analyse de l'impact du type de leur implémentation et de l'environnement matériel (standard et embarqué : processeurs i7, STM32, TMS320C6657 et P2020). L'approche mono-code a été appliquée à un cas d'étude industriel : les futurs systèmes de commande de vol d'Airbus Helicopters. / In critical embedded systems, ensuring dependability is crucial given both dependability requirements imposed by certification authorities and dependability constraints of these systems where failures could lead to catastrophic events even loss of human lives. The architectures of these systems are increasingly distributed deploying complex digital networks which raise the issue of communication integrity. In this context, we propose an end to end approach for communication integrity. This approach is based on the "black channel" concept introduced by IEC 61508. It uses error detection codes particularly CRC, Adler and Fletcher. Depending on the redundancy level of targeted systems, we propose a multi-codes approach (integrity of a set of messages) for systems with an important redundancy level and a single- code approach (integrity per message) for the other cases. We validated our proposals through experiments in order to evaluate intrinsic error detection capability of each error detection code, their complementarity in terms of error detection and their computational costs by analyzing the impact of the type of implementation and the hardware environment (standard or embedded: i7, STM32, TMS320C6657 and P2020 processors). The single-code approach was applied to an industrial case study: future flight control systems of Airbus Helicopters.

Dans cette thèse nous étudions les algorithmes d'apprentissage automatique pour la reconnaissance visuelle. Un accent particulier est mis sur l'apprentissage automatique de représentations, c.à.d. l'apprentissage automatique d'extracteurs de caractéristiques; nous insistons également sur l'apprentissage conjoint de ces dernières avec le modèle de prédiction des problèmes traités, tels que la reconnaissance d'objets, la reconnaissance d'activités humaines, ou la segmentation d'objets. Dans ce contexte, nous proposons plusieurs contributions : Une première contribution concerne les modèles de type bags of words (BoW), où le dictionnaire est classiquement appris de manière non supervisée et de manière autonome. Nous proposons d'apprendre le dictionnaire de manière supervisée, c.à.d. en intégrant les étiquettes de classes issues de la base d'apprentissage. Pour cela, l'extraction de caractéristiques et la prédiction de la classe sont formulées en un seul modèle global de type réseau de neurones (end-to-end training). Deux algorithmes d'apprentissage différents sont proposés pour ce modèle : le premier est basé sur la retro-propagation du gradient de l'erreur, et le second procède par des mises à jour dans le diagramme de Voronoi calculé dans l'espace des caractéristiques. Une deuxième contribution concerne l'intégration d'informations géométriques dans l'apprentissage supervisé et non-supervisé. Elle se place dans le cadre d'applications nécessitant une segmentation d'un objet en un ensemble de régions avec des relations de voisinage définies a priori. Un exemple est la segmentation du corps humain en parties ou la segmentation d'objets spécifiques. Nous proposons une nouvelle approche intégrant les relations spatiales dans l'algorithme d'apprentissage du modèle de prédication. Contrairement aux méthodes existantes, les relations spatiales sont uniquement utilisées lors de la phase d'apprentissage. Les algorithmes de classification restent inchangés, ce qui permet d'obtenir une amélioration du taux de classification sans augmentation de la complexité de calcul lors de la phase de test. Nous proposons trois algorithmes différents intégrant ce principe dans trois modèles : - l'apprentissage du modèle de prédiction des forêts aléatoires, - l'apprentissage du modèle de prédiction des réseaux de neurones (et de la régression logistique), - l'apprentissage faiblement supervisé de caractéristiques visuelles à l'aide de réseaux de neurones convolutionnels. / In this thesis, we present our research on visual recognition and machine learning. Two types of visual recognition problems are investigated: action recognition and human body part segmentation problem. Our objective is to combine spatial information such as label configuration in feature space, or spatial layout of labels into an end-to-end framework to improve recognition performance. For human action recognition, we apply the bag-of-words model and reformulate it as a neural network for end-to-end learning. We propose two algorithms to make use of label configuration in feature space to optimize the codebook. One is based on classical error backpropagation. The codewords are adjusted by using gradient descent algorithm. The other is based on cluster reassignments, where the cluster labels are reassigned for all the feature vectors in a Voronoi diagram. As a result, the codebook is learned in a supervised way. We demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms on the standard KTH human action dataset. For human body part segmentation, we treat the segmentation problem as classification problem, where a classifier acts on each pixel. Two machine learning frameworks are adopted: randomized decision forests and convolutional neural networks. We integrate a priori information on the spatial part layout in terms of pairs of labels or pairs of pixels into both frameworks in the training procedure to make the classifier more discriminative, but pixelwise classification is still performed in the testing stage. Three algorithms are proposed: (i) Spatial part layout is integrated into randomized decision forest training procedure; (ii) Spatial pre-training is proposed for the feature learning in the ConvNets; (iii) Spatial learning is proposed in the logistical regression (LR) or multilayer perceptron (MLP) for classification.

Les transactions sur mobile suscitent depuis quelques années un intérêt grandissant. Cette thèse se place dans le contexte d'un tel service géré par un opérateur de téléphonie mobile. Les transactions sont réalisées entre souscrivants du service uniquement à l'aide de monnaie électronique privative émise par l'opérateur. Le problème de cette thèse réside dans la sécurisation de ces types de services. Nous proposons dans cette thèse une architecture permettant de garantir une sécurité de bout-en-bout entre l'application et la plateforme de paiement. Celle-ci est basée sur l'utilisation conjoint d'un élément de sécurité SE et d'un environnement d'exécution sécu risée TEE. Différentes transactions ont été considérées, paiement marchand et transferts entre particuliers, ainsi que différents modes, tout-connecté, déconnecté ou semi-connecté. Les protocoles proposés ont été vérifiés formellement et leurs performances ont été étudiées. Une étude comparative entre différents algorithmes de classification est également réalisée pour les adapter à la détection de la fraude. A cet effet, le système de paiement et le comportement de ses utilisateurs a été modélisé pour créer un générateur de données synthétiques. Une validation préliminaire de ce simulateur a été réalisée. L'originalité du simulateur est qu'il se base sur l'exploitati on de données provenant d'un service déployé sur le terrain.

Ce travail expose plusieurs études dans les domaines de la reconnaissance de la parole et compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est un sous-domaine important de l'intelligence artificielle. Le traitement de la parole intéresse depuis longtemps les chercheurs, puisque la parole est une des charactéristiques qui definit l'être humain. Avec le développement du réseau neuronal artificiel, le domaine a connu une évolution rapide à la fois en terme de précision et de perception humaine. Une autre étape importante a été franchie avec le développement d'approches bout en bout. De telles approches permettent une coadaptation de toutes les parties du modèle, ce qui augmente ainsi les performances, et ce qui simplifie la procédure d'entrainement. Les modèles de bout en bout sont devenus réalisables avec la quantité croissante de données disponibles, de ressources informatiques et, surtout, avec de nombreux développements architecturaux innovateurs. Néanmoins, les approches traditionnelles (qui ne sont pas bout en bout) sont toujours pertinentes pour le traitement de la parole en raison des données difficiles dans les environnements bruyants, de la parole avec un accent et de la grande variété de dialectes. Dans le premier travail, nous explorons la reconnaissance de la parole hybride dans des environnements bruyants. Nous proposons de traiter la reconnaissance de la parole, qui fonctionne dans un nouvel environnement composé de différents bruits inconnus, comme une tâche d'adaptation de domaine. Pour cela, nous utilisons la nouvelle technique à l'époque de l'adaptation du domaine antagoniste. En résumé, ces travaux antérieurs proposaient de former des caractéristiques de manière à ce qu'elles soient distinctives pour la tâche principale, mais non-distinctive pour la tâche secondaire. Cette tâche secondaire est conçue pour être la tâche de reconnaissance de domaine. Ainsi, les fonctionnalités entraînées sont invariantes vis-à-vis du domaine considéré. Dans notre travail, nous adoptons cette technique et la modifions pour la tâche de reconnaissance de la parole dans un environnement bruyant. Dans le second travail, nous développons une méthode générale pour la régularisation des réseaux génératif récurrents. Il est connu que les réseaux récurrents ont souvent des difficultés à rester sur le même chemin, lors de la production de sorties longues. Bien qu'il soit possible d'utiliser des réseaux bidirectionnels pour une meilleure traitement de séquences pour l'apprentissage des charactéristiques, qui n'est pas applicable au cas génératif. Nous avons développé un moyen d'améliorer la cohérence de la production de longues séquences avec des réseaux récurrents. Nous proposons un moyen de construire un modèle similaire à un réseau bidirectionnel. L'idée centrale est d'utiliser une perte L2 entre les réseaux récurrents génératifs vers l'avant et vers l'arrière. Nous fournissons une évaluation expérimentale sur une multitude de tâches et d'ensembles de données, y compris la reconnaissance vocale, le sous-titrage d'images et la modélisation du langage. Dans le troisième article, nous étudions la possibilité de développer un identificateur d'intention de bout en bout pour la compréhension du langage parlé. La compréhension sémantique du langage parlé est une étape importante vers le développement d'une intelligence artificielle de type humain. Nous avons vu que les approches de bout en bout montrent des performances élevées sur les tâches, y compris la traduction automatique et la reconnaissance de la parole. Nous nous inspirons des travaux antérieurs pour développer un système de bout en bout pour la reconnaissance de l'intention. / This work presents several studies in the areas of speech recognition and understanding. The semantic speech understanding is an important sub-domain of the broader field of artificial intelligence. Speech processing has had interest from the researchers for long time because language is one of the defining characteristics of a human being. With the development of neural networks, the domain has seen rapid progress both in terms of accuracy and human perception. Another important milestone was achieved with the development of end-to-end approaches. Such approaches allow co-adaptation of all the parts of the model thus increasing the performance, as well as simplifying the training procedure. End-to-end models became feasible with the increasing amount of available data, computational resources, and most importantly with many novel architectural developments. Nevertheless, traditional, non end-to-end, approaches are still relevant for speech processing due to challenging data in noisy environments, accented speech, and high variety of dialects. In the first work, we explore the hybrid speech recognition in noisy environments. We propose to treat the recognition in the unseen noise condition as the domain adaptation task. For this, we use the novel at the time technique of the adversarial domain adaptation. In the nutshell, this prior work proposed to train features in such a way that they are discriminative for the primary task, but non-discriminative for the secondary task. This secondary task is constructed to be the domain recognition task. Thus, the features trained are invariant towards the domain at hand. In our work, we adopt this technique and modify it for the task of noisy speech recognition. In the second work, we develop a general method for regularizing the generative recurrent networks. It is known that the recurrent networks frequently have difficulties staying on same track when generating long outputs. While it is possible to use bi-directional networks for better sequence aggregation for feature learning, it is not applicable for the generative case. We developed a way improve the consistency of generating long sequences with recurrent networks. We propose a way to construct a model similar to bi-directional network. The key insight is to use a soft L2 loss between the forward and the backward generative recurrent networks. We provide experimental evaluation on a multitude of tasks and datasets, including speech recognition, image captioning, and language modeling. In the third paper, we investigate the possibility of developing an end-to-end intent recognizer for spoken language understanding. The semantic spoken language understanding is an important step towards developing a human-like artificial intelligence. We have seen that the end-to-end approaches show high performance on the tasks including machine translation and speech recognition. We draw the inspiration from the prior works to develop an end-to-end system for intent recognition.