Dans un atelier de production, la multitude de capteurs, leur calibrage, les difficultés d'implémentation sans compter le niveau de fiabilité à assurer ont conduits les industriels à chercher de nouvelles solutions contribuant à l'amélioration des performances de leurs installations. Cette thèse propose une solution innovante: l'utilisation de capteur unique de vision pour la commande et la détection de défaut. L'idée principale et originale est de piloter le système par un seul et unique capteur " le système de vision ". L'avantage d'une telle structure basée sur un système de vision se situe dans l'exploitation du capteur de vision non seulement pour la commande du processus de fabrication, mais aussi pour la détection et localisation de défaut. Il est clair que les orientations vers de capteur unique de vision nécessitent une architecture particulière de l'ensemble du système de contrôle/commande. Une nouvelle organisation du processus de fabrication est proposée. Les informations en provenance des capteurs et du système de vision sont tout d'abord traitées, analysées et ensuite transmis vers les actionneurs. Il existe différents algorithmes de traitement d'image. Le principe général de la méthodologie proposée et les différents algorithmes de filtrage, de détection de mouvement, détection de contour sont présentés. Parmi les exigences des algorithmes proposés la qualité de réactivité des algorithmes en termes de temps de réponse est primordiale. De plus, les algorithmes proposés doivent être capables d'atténuer l'effet du bruit sur l'image à traiter et particulièrement le facteur " luminosité " dû au changement de la lumière ambiante. Pour atteindre ces objectives différentes étapes de traitement et d'amélioration sont proposées. Les méthodes proposées sont appliquées sur différents exemples.

De nos jours, la préservation de l'environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l'étude et la combinaison d'un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l'échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l'intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l'intérêt d'utiliser des applications s'appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d'interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l'implémentation de modèles d'estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L'outil s'appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l'OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l'intégration de méthodes d'analyse de sensibilité et de propagation de l'incertitude.

De nos jours, la préservation de l’environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l’étude et la combinaison d’un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l’échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l’intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l’intérêt d’utiliser des applications s’appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d’interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l’implémentation de modèles d’estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L’outil s’appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l’OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l’intégration de méthodes d’analyse de sensibilité et de propagation de l’incertitude. / Nowadays, preservation of the environment is a main priority. Understanding of environmental phenomena requires the study and the combination of an increasing number of heterogeneous data. Several international initiatives (INSPIRE, GEOSS) aims to encourage the sharing and exchange of those data.In this thesis, the interest of making scientific models available on the web is discussed. The value of using applications based on geospatial data is demonstrated. Several methods and means that satisfy the requirements of interoperability are also purposed.Our approach is illustrated by the implementation of models for estimating agricultural and domestic water requirements. Those models can be used at different spatial scales and temporal granularities. A prototype based on a complete web service oriented architecture was developed. The tool is based on the OGC standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) and Web Processing Service (WPS).Finally, taking into account the imperfections of the data is also discussed with the integration of methods for sensitivity analysis and uncertainty propagation.