Les recherches présentées dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre des réseaux decapteurs périodiques. Elles portent sur l’étude et la mise en oeuvre d’algorithmes et de protocolesdistribués dédiés à la gestion de données volumineuses, en particulier : la collecte, l’agrégation etla fouille de données. L’approche de la collecte de données permet à chaque noeud d’adapter sontaux d’échantillonnage à l’évolution dynamique de l’environnement. Par ce modèle le suréchantillonnageest réduit et par conséquent la quantité d’énergie consommée. Elle est basée surl’étude de la dépendance de la variance de mesures captées pendant une même période voirpendant plusieurs périodes différentes. Ensuite, pour sauvegarder plus de l’énergie, un modèled’adpatation de vitesse de collecte de données est étudié. Ce modèle est basé sur les courbes debézier en tenant compte des exigences des applications. Dans un second lieu, nous étudions unetechnique pour la réduction de la taille de données massive qui est l’agrégation de données. Lebut est d’identifier tous les noeuds voisins qui génèrent des séries de données similaires. Cetteméthode est basée sur les fonctions de similarité entre les ensembles de mesures et un modèle defiltrage par fréquence. La troisième partie est consacrée à la fouille de données. Nous proposonsune adaptation de l’approche k-means clustering pour classifier les données en clusters similaires,d’une manière à l’appliquer juste sur les préfixes des séries de mesures au lieu de l’appliquer auxséries complètes. Enfin, toutes les approches proposées ont fait l’objet d’études de performancesapprofondies au travers de simulation (OMNeT++) et comparées aux approches existantes dans lalittérature. / This thesis proposes novel big data management techniques for periodic sensor networksembracing the limitations imposed by wsn and the nature of sensor data. First, we proposed anadaptive sampling approach for periodic data collection allowing each sensor node to adapt itssampling rates to the physical changing dynamics. It is based on the dependence of conditionalvariance of measurements over time. Then, we propose a multiple level activity model that usesbehavioral functions modeled by modified Bezier curves to define application classes and allowfor sampling adaptive rate. Moving forward, we shift gears to address the periodic dataaggregation on the level of sensor node data. For this purpose, we introduced two tree-based bilevelperiodic data aggregation techniques for periodic sensor networks. The first one look on aperiodic basis at each data measured at the first tier then, clean it periodically while conservingthe number of occurrences of each measure captured. Secondly, data aggregation is performedbetween groups of nodes on the level of the aggregator while preserving the quality of theinformation. We proposed a new data aggregation approach aiming to identify near duplicatenodes that generate similar sets of collected data in periodic applications. We suggested the prefixfiltering approach to optimize the computation of similarity values and we defined a new filteringtechnique based on the quality of information to overcome the data latency challenge. Last butnot least, we propose a new data mining method depending on the existing K-means clusteringalgorithm to mine the aggregated data and overcome the high computational cost. We developeda new multilevel optimized version of « k-means » based on prefix filtering technique. At the end,all the proposed approaches for data management in periodic sensor networks are validatedthrough simulation results based on real data generated by periodic wireless sensor network.

Chaque jour, l'humanité perd des milliers de personnes sur les routes pendant qu'ils se rendaient à travailler, à étudier ou même à se distraire. Ce nombre alarmant s'accumule avec le coût financier terrifiant de ces décès: Certaines statistiques évaluent le coût à 160 milliards d'euros par an en Europe. Dans ce contexte, les réseaux véhiculaires (VANETs) émergent comme une technologie sans fil prometteuse capable d'améliorer la vision des conducteurs et ainsi offrir un horizon télématique plus vaste. Les applications de sécurité routière exigent que le message d'alerte soit propagé de proche en proche par les véhicules jusqu'à arriver à la zone concernée par l'alerte tout en respectant les délais minimaux exigés par ce type d'applications et la grande fiabilité des transmissions. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'amélioration de l'efficacité des communications inter-véhiculaires sous différents scénarios: tout d'abord, nous nous concentrons sur le développement d'une nouvelle solution, appelée EBDR, pour disséminer les informations d'alertes dans un réseau VANET tout en assurant des courts délais de bout en bout et une efficacité pour les transmissions. Notre proposition est basée sur des transmissions dirigées effectuées à l'aide des antennes directionnelles pour la diffusion des messages et un algorithme de guidage d'itinéraire afin de choisir le meilleur chemin pour le paquet. En dépit de son fonctionnement en diffusion, les transmissions de notre technique s'arrêtent très rapidement après l'arrivée du paquet à la destination finale ce qui représente une caractéristique fondamentale dans la conception d’EBDR. Deuxièmement, nous proposons un framework mathématique ayant pour objectif l'évaluation des performances d’EBDR analytiquement. Nos modèles analytiques permettent de dériver des métriques de performances significatives à savoir la probabilité de succès et le nombre de sauts requis pour atteindre la destination finale. En outre, nous proposons une amélioration de notre protocole EBDR dans le but de fournir une diffusion plus efficace. Pour cela, nous nous basons sur l'ajustement de la puissance de transmission de chaque véhicule en fonction de la distance qui le sépare de la destination et la densité locale des nœuds. Ce mécanisme de contrôle de congestion permet de mieux minimiser les interférences et économiser de la bande passante. En plus, un modèle mathématique a été élaboré pour calculer la surface de la zone de transmission dans le cas d'une distribution uniforme des nœuds. Finalement, nous nous sommes intéressés aux mécanismes de collecte de données dans les réseaux véhiculaires. Notre approche est basée sur l'utilisation du principe du Q-learning pour la collecte des données des véhicules en mouvement. L'objectif de l'utilisation de ce mécanisme d'apprentissage est de rendre l'opération de collecte mieux adaptée à la mobilité des nœuds et le changement rapide de la topologie du réseau. Notre technique a été comparée à des méthodes n'utilisant pas du "learning", afin d'étudier l'effet du mécanisme d'apprentissage. Les résultats ont montré que notre approche dépasse largement les autres propositions en terme de performances et réalise un bon compromis entre le taux de collecte et les délais de bout en bout. Pour conclure, nous pensons que nos différentes contributions présentées tout le long de cette thèse permettront d'améliorer l'efficacité des communications sans fil inter-véhiculaires dans les deux directions de recherches ciblées par cette thèse à savoir : la dissémination des messages et la collecte des données. En outre, nos contributions de modélisation mathématique enrichiront la littérature en termes de modèles analytiques capables d'évaluer les techniques de transmission des données dans un réseau véhiculaire / Each day, Humanity loses thousands of persons on roads when they were traveling to work, to study or even to distract. The financial cost of these injuries is also terrifying: Some statistics evaluate the financial cost of vehicle accidents at 160 billion Euro in Europe each year. These alarming figures have driven researchers, automotive companies and public governments to improve the safety of our transportation systems and communication technologies aiming at offering safer roads and smooth driving to human beings. In this context, Vehicular Adhoc Networks, where vehicles are able to communicate with each others and with existent road side units, emerge as a promising wireless technology able to enhance the vision of drivers and offer larger telematic horizon. VANETs promising applications are not only restricted to road safety but span from vehicle trafficoptimization like flow congestion control to commercial applications like file sharing and internet access. Safety applications require that their alert information is propagated to the concerned vehicles (located in the hazardous zone) with little delay and high reliability. For these reasons, this category of applications is considered as delay sensitive and broadcast-oriented nature. While classical blind flooding is rapid, its major drawback is its huge bandwidth utilization. In this thesis, we are interested on enhancing vehicular communications under different scenarios and optimizations: First, We focus on deriving a new solution (EBDR) to disseminate alert messages among moving vehicles while maintaining it efficient and rapid. Our proposal is based on directional antennas to broadcast messages and a route guidance algorithm to choose the best path for the packets. Findings confirmed the efficiency of our approach in terms of probability of success and end-to-end delays. Moreover, in spite of the broadcast nature of the proposed technique, all transmissions stop very soon after the arrival of a packet to its destination representing a strong feature in the conception of EBDR. Second, we propose a novel mathematical framework to evaluate the performance of EBDR analytically. Although most of the proposed techniques present in literature use experimental or simulation tools to defend their performance, we rely here on mathematical models to confirm our achieved results. Our proposed framework allows to derive meaningful performance metrics including the probability of transmission success and the required number of hops to reach thefinal destination. Third, we refine our proposed broadcast-based routing EBDR to provide more efficient broadcasting by adjusting the transmission range of each vehicle based on its distance to the destination and the local node density. This mechanism allows better minimization of interferences and bandwidth's saving. Furthermore, an analytical model is derived to calculate thetransmission area in the case of a simplified node distribution. Finally, we are interested on data collection mechanisms as they make inter-vehicle communications more efficient and reliable and minimize the bandwidth utilization. Our technique uses Q-learning to collect data among moving vehicles in VANETs. The aim behind using the learning technique is to make the collecting operation more reactive to nodes mobility and topology changes. For the simulation part, we compare it to a non-learning version to study the effect of the learning technique. Findings show that our technique far outperforms other propositions and achieves a good trade off between delay and collection ratio. In conclusion, we believe that the different contributions presented in this Thesis will improve the efficiency of inter-vehicle communications in both dissemination and data collection directions. In addition, our mathematical contributions will enrich the literature in terms of constructing suitable models to evaluate broadcasting techniques in urban zones

Les zones blanches étendues sont de vastes espaces géographiques (forêts, déserts), sans ou ayant très peu d’infrastructures telles que les routes, les réseaux électriques ou de télécommunication. Cependant, très souvent, dans ces zones se développent de nombreuses activités économiques ou environnementales telles que le monitoring de l’environnement, la surveillance d’une frontière ou d’une installation de pipeline, ou encore la prévention des feux de forêt. Grâce aux techniques de télédétection et de communication, une fonction clé de ces activités repose sur la collecte d’informations issues de capteurs qui sont transmises à un centre d’analyse distant. Nous proposons des solutions réseau afin d’effectuer la collecte de ces données dans les zones blanches étendues grâce à des technologies de communication longue distance et faible énergie, de type LoRaWAN. Pour le problème du déploiement du réseau de capteurs sans fil dans ces zones difficiles, nous avons proposé une heuristique inspirée de la croissance biologique d’un champignon, le physarum. Le physarum est capable de créer un corps complexe de liens pour trouver de la nourriture nécessaire à sa survie tout en optimisant ses propres ressources corporelles lors des périodes de disette. Ce principe d’optimisation a été adapté au domaine des réseaux pour déployer un réseau tolérant aux fautes, tout en minimisant le nombre de ressources ou relais à placer sur la zone d’intérêt. Nous nous sommes ensuite intéressés à la collecte opportuniste de données dans les zones blanches afin de pouvoir collecter l’information des nœuds trop éloignés d’une station relais. Nous avons développé une méthode de collecte basée sur les avions de ligne qui survole le territoire. Durant une fenêtre de communication, l’avion est à portée d’un capteur et peut ainsi collecter les données stockées qui seront livrées au serveur à l’atterrissage de l’avion. Notre dernière contribution utilise conjointement les deux méthodes précédentes, pour permettre à la fois le déploiement du réseau et la collecte des capteurs isolés. / Although wide white areas are not equipped or sparsely equipped with any infrastructure (energy, roads ...), strategic human activities are being carried out such as mines, forest, pipeline... To tackle the problem of deploying sensor networks in a very large area where few infrastructures are available, we propose a network deployment algorithm which aims at efficiently linking sparse points of interest in a very wide white area. The originality of the proposed method is that it mimics the evolution of a type of mold called physarum. Secondly, we aim at overcoming the deployment problem in wide white areas by using long range communication between an aircraft and earth. The new data collection scheme he proposes is based on the use of commercial flights to collect data while they cross over an area of interest. It investigates the feasibility of such a scheme by determining the collection capacity of commercial aircraft in different locations of the desert. Finally, we mixed both solutions do repatriate data from sensors not covered by any flight to a covered data sink that relays data to the aircraft.

Les services de livraison express font face au défi d’optimiser les routes de leurs véhicules alors que ceux-ci circulent dans un réseau routier où les temps de parcours varient en fonction du moment de la journée et où ils doivent répondre à l’arrivée dynamique de requêtes consistant à récupérer et livrer des colis. Notre but ici est de proposer une modélisation et une méthode de type heuristique pour résoudre ce problème. Nous commençons par explorer les travaux menés précédemment au sujet de l’arrivée dynamique des requêtes, des temps de parcours variables selon le moment de la journée et des collectes et livraisons dans les problèmes de tournées de véhicules. Ensuite, nous décrivons le problème de manière formelle sur le graphe du réseau routier avec des requêtes deux-points où l’objectif est de minimiser le temps total de parcours des véhicules et les temps de retard aux points de service et au dépôt. Par la suite, nous détaillons l’implémentation d’une méthode de résolution basée sur la recherche tabou utilisant une structure de voisinage basée sur la réinsertion d’une requête. Cette méthode utilise également la structure Dominant Shortest Path (DSP) qui considère plusieurs chemins alternatifs entre chaque paire de sommets, contrairement à l’approche traditionnelle où un chemin unique est fixé a priori. Finalement, nous testons notre méthode à l’aide de 390 instances générées de manière synthétique afin d’évaluer son efficacité ainsi que l’impact de certains aspects du problème et de la méthode de résolution. Les résultats démontrent une amélioration particulièrement importante due à l’utilisation de la structure DSP. / Express delivery services face the challenge of optimizing the routes of their vehicles while they are moving in a road network where the travel times vary according to the time of day in order to serve dynamic requests which consist in collecting and delivering parcels. Our goal here is to propose a model and a heuristic method to solve this problem. We begin by exploring previous work on the topic of the dynamic arrival of requests, timedependent travel times and pickups and deliveries in vehicle routing problems. Afterwards, we describe the problem formally on the graph of the road network with the objective of minimizing the total travel time of the vehicles and lateness at the service points and at the depot. Then, we detail the implementation of a solving method based on tabu search using a neighbourhood structure based on the reinsertion of a request. This method also uses the Dominant Shortest Path (DSP) structure which considers multiple alternative paths between each pair of vertices, unlike the traditional approach where a single path is fixed a priori. Finally, we test our method using 390 instances generated synthetically in order to evaluate its efficiency as well as the impact of certain aspects of the problem and solution method. The results show a particularly significant improvement due to the use of the DSP structure.

La transition nutritionnelle et l’insécurité alimentaire sont parmi les facteurs externes majeurs diminuant la qualité de l’alimentation. Les effets du déclin de celle-ci se résument par l’augmentation de la prévalence des maladies chroniques et des carences nutritionnelles. Afin de combattre ces problèmes, plusieurs études ont trouvé que la qualité de l’alimentation a été améliorée par l’autoproduction d’aliments (autorécolte*). Cette étude vise à identifier si un lien existe entre la qualité de l’alimentation et l’autorécolte d’aliments végétaux dans le contexte rural libanais, à partir de 748 748 répondants en provenance des régions du Chouf, Hermel et Aarsal. Afin de décrire l’alimentation selon le statut de récolte en ajustant pour différentes variables confondantes, des tests de χ2, d’ANOVA et des comparaisons multiples (Bonferroni) ont été effectués. Une interaction significative a été trouvée entre les deux types de récolte à tous les niveaux montrant que les collecteurs de plantes/fruits sauvages avaient tendance à produire domestiquement des fruits/légumes et vice versa. Le statut d’autorécolte d’aliments-sauvages avait une association positive et significative avec la variété et la fréquence de consommation à l’exception de celle des fruits et l’autorécolte domestique avait une association significativement positive avec la variété de consommation de légumes et la fréquence de consommation de fruits et légumes. Une forte association a été trouvée entre la région de résidence et les tendances de consommation de fruits/légumes. En outre, l’association entre l’autorécolte domestique et la fréquence de consommation des fruits et légumes s’est avérée positive dans la région où leur fréquence de consommation est la moins élevée (Hermel). Cette étude démontre que l'autorécolte des aliments végétaux, qu'ils soient produits dans un jardin-maison ou récoltés dans la nature, est significativement associée à une plus grande variété (diversité) et fréquence de leur consommation et que ces associations sont généralement liées à l'intensité de la récolte. Mots-clés: Transition nutritionnelle, insécurité alimentaire, autorécolte, autoproduction de fruits et légumes, collecte de plantes sauvages, variété, fréquence de la consommation alimentaire. *Dans ce document, le terme autorécolte d’aliments est utilisé pour inclure l’autoproduction et l’autocueillette d’aliments sauvages et le terme « aliments » reflète les groupes suivant : les fruits, légumes, plantes sauvages et fruits sauvages. / The nutrition transition and food insecurity are among the major external factors diminishing diet quality. The effects of diet quality decline can be summarized by the increase in the prevalence of chronic diseases and nutritional deficiencies. To combat these problems, several studies have found that diet quality has been improved by self-production of food (self-harvest*). This study aims to identify whether a link exists between diet quality and self-harvest of plant-food in the Lebanese rural context using data from 748 adult participants living in Chouf, Hermel and Aarsal. To describe dietary patterns of the study population according to the harveststatus, χ2, ANOVA and multiple comparisons (Bonferroni) were used while adjusting for various confounding variables. A significant interaction was found between the two types of harvest at all levels showing that collectors of wild plants/fruits tended to also have some domestic production of fruits and vegetables, and vice versa. While wild-food harvest had a significant positive association with the variety and frequency of consumption except for fruit consumption frequency, domestic harvest had a significantly positive association with vegetable consumption variety and fruit and vegetable consumption frequency. A strong association was found between the region of residence and fruit/vegetable consumption trends. Moreover, the association between domestic harvest and fruit/vegetable consumption frequency was only positive in the region where the consumption frequency was lowest (Hermel). This study demonstrates that self-harvesting of plant foods, whether produced in a home garden or collected from the wild, is significantly associated with greater consumption variety (diversity) and frequency of these foods and that these associations are generally related to the intensity of harvesting. Keywords: Nutrition transition, food insecurity, self-harvest of food, self-production of fruits and vegetables, wild plant harvest, food consumption variety, food consumption frequency. * In this document, the term self- harvest used to include the self-production of food and wild food collection. The term "food" reflects the following groups: fruits, vegetables, wild plants and wild fruits.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Les rapports d’activité de l’Établissement Français du Sang (EFS) font état d’une demande croissante de produits sanguins labiles (PSL) tels les concentrés globules rouges (CGR), les plaquettes, et le plasma. Afin d’assurer la demande vitale en PSL, il est primordial d’optimiser la logistique liée aux activités de collecte du sang et de ses composants. Pour faire face à cette situation, l’EFS Auvergne-Loire mène une réflexion dans le but d’utiliser de manière plus efficiente les dispositifs de collecte en sites fixes et mobiles pour améliorer (i) la qualité de service rendue au donneur, et (ii) l’efficience de l’utilisation des ressources humaines. Dans ce contexte nous avons développé dans cette thèse des outils opérationnels pour (i) la modélisation des dispositifs de collecte, (ii) la régulation des flux de donneurs, et (iii) la planification de collectes mobiles.La méthode d'analyse des dispositifs de collecte est basée sur des techniques de simulation à événements discrets. Une modélisation préalable des flux de donneurs dans les systèmes de collecte en sites fixes et mobiles à l’aide de réseaux de Petri a été proposée. Pour la régulation de flux de donneurs, notamment pour la planification optimale des rendez-vous des donneurs et la planification de la capacité dans les systèmes de collecte au site fixe, deux approches ont été abordées: (a) Construction d'un algorithme basée sur techniques d'optimisation stochastique via simulation ; (b) Programmation mathématique: Modèle de programmation en nombres entiers non-linéaire (MINLP) basée sur réseaux de files d'attente et représentation et évaluation des systèmes à événements discrets à travers de programmation mathématique. Pour la planification de collectes mobiles. Deux types de modèles ont été développés : (a) Au niveau tactique : Modèles de programmation en nombres entiers linéaire (MIP) pour planifier les semaines de collectes pour chaque ensemble disponible sur un horizon de temps pour garantir l'autosuffisance à niveau régional des CGR. (b) Au niveau opérationnel : Modèle de programmation en nombres entiers linéaire (MIP) pour l’organisation du travail des équipes en charge de la collecte. / Activity reports of the French Blood Establishment (EFS) indicate a growing demand for Labile Blood Products (LBP) as red blood cells (RBC), platelets and plasma. To ensure the vital demand of labile blood products (LBP), it’s essential to optimize the logistics related with the collection of blood components. To deal with this situation, the EFS Auvergne-Loire carry out a reflection in order to use more efficiently the collection devices in fixed and mobile sites, to improve the quality of service offered to the donor and the efficiency of human resources. In this context we have developed in this thesis operational tools for (i) modeling of blood collection devices (ii) The regulation of flows donors (iii) Planning of bloodmobile collections.The method analysis of collection devices is based on techniques of discrete event simulation. A preliminary modeling of donors’ flow in fixed and mobile collection systems using Petri nets was conducted. For the regulation of flow of donors, i.e. the optimal capacity planning and appointment scheduling of blood collections, two approaches were considered: (a) Simulation based-optimization.(b) Mathematical Programming: Mixed integer nonlinear programming (MINLP) based on queuing networks and mathematical programming representation of discrete event systems. For planning of bloodmobile collections. Two models have been developed: (a) At the tactical level: Mixed integer linear programming (MIP) to determine the weeks in which the mobile collection must be organized in order to ensure the regional self-sufficiency of RBC. (b) At the operational level: Mixed integer linear programming (MIP) for the planning of human resources in charge of blood collections.

Les réseaux de capteurs sans fil est une technologie nouvelle dont les applications s'étendent sur plusieurs domaines: militaire, scientifique, médicale, industriel, etc. La collaboration entre les noeuds capteurs, caractérisés par des capacités minimales en termes de capture, de transmission, de traitement et d'énergie, est une nécessité pour réaliser des tâches aussi complexes que la collecte des données, le pistage des objets mobiles, la surveillance des zones sensibles, etc. La contrainte matérielle sur le développement des ressources énergétiques des noeuds capteurs est persistante. D'où la nécessité de l'optimisation logicielle dans les différentes couches de la pile protocolaire et du système d'exploitation des noeuds. Dans cette thèse, nous approchons le problème d'optimisation d'énergie pour les applications collaboratives via les méthodes de sélection des capteurs basées sur la prédiction et la corrélation des données issues du réseau lui-même. Nous élaborons plusieurs méthodes pour conserver les ressources énergétiques du réseau en utilisant la prédiction comme un moyen pour anticiper les actions des noeuds et leurs rôles afin de minimiser le nombre des noeuds impliqués dans la tâche en question. Nous prenons l'application de pistage d'objets mobiles comme un cas d'étude. Ceci, après avoir dresser un état de l'art des différentes méthodes et approches récentes utilisées dans ce contexte. Nous formalisons le problème à l'aide d'un programme linéaire à variables binaires dans le but de trouver une solution générale exacte. Nous modélisons ainsi le problème de minimisation de la consommation d'énergie des réseaux de capteurs sans fil, déployé pour des applications de collecte de données soumis à la contrainte de précision de données, appelé EMDP. Nous montrons que ce problème est NP-Complet. D'où la nécessité de solutions heuristiques. Comme solution approchée, nous proposons un algorithme de clustering dynamique, appelé CORAD, qui adapte la topologie du réseau à la dynamique des données capturées afin d'optimiser la consommation d'énergie en exploitant la corrélation qui pourrait exister entre les noeuds. Toutes ces méthodes ont été implémentées et testées via des simulations afin de montrer leur efficacité. / Wireless Sensor Networks is an emerging technology enabled by the recent advances in Micro-Electro-Mechanical Systems, that led to design tiny wireless sensor nodes characterized by small capacities of sensing, data processing and communication. To accomplish complex tasks such as target tracking, data collection and zone surveillance, these nodes need to collaborate between each others to overcome the lack of battery capacity. Since the development of the batteries hardware is very slow, the optimization effort should be inevitably focused on the software layers of the protocol stack of the nodes and their operating systems. In this thesis, we investigated the energy problem in the context of collaborative applications and proposed an approach based on node selection using predictions and data correlations, to meet the application requirements in terms of energy-efficiency and quality of data. First, we surveyed almost all the recent approaches proposed in the literature that treat the problem of energy-efficiency of prediction-based target tracking schemes, in order to extract the relevant recommendations. Next, we proposed a dynamic clustering protocol based on an enhanced version of the Distributed Kalman Filter used as a prediction algorithm, to design an energy-efficient target tracking scheme. Our proposed scheme use these predictions to anticipate the actions of the nodes and their roles to minimize their number in the tasks. Based on our findings issued from the simulation data, we generalized our approach to any data collection scheme that uses a geographic-based clustering algorithm. We formulated the problem of energy minimization under data precision constraints using a binary integer linear program to find its exact solution in the general context. We validated the model and proved some of its fundamental properties. Finally and given the complexity of the problem, we proposed and evaluated a heuristic solution consisting of a correlation-based adaptive clustering algorithm for data collection. We showed that, by relaxing some constraints of the problem, our heuristic solution achieves an acceptable level of energy-efficiency while preserving the quality of data.

Résumé : Les ONG sont-elles devenues des « multinationales de l'action collective » ? Que ce soit dans le domaine humanitaire ou environnemental, ces organisations ont recours depuis une trentaine d'années à des pratiques issues du monde de l'entreprise privée, comme le marketing direct. Tantôt présentée comme « une modernisation nécessaire » et tantôt comme « la corruption d'un univers vertueux par le marché », cette managerialisation des ONG n'est pas sans poser problème. Pourtant les engagés qui effectuent le « sale boulot » de la mobilisation des ressources parviennent à le vivre sur le mode de l'enchantement militant.<br />Notre thèse met en lumière l'articulation délicate des trois éléments qui permettent ce tour de « magie sociale » : d'une part le travail institutionnel de légitimation des pratiques, d'autre part les dispositions complexes des engagés où prévaut l'étroite imbrication entre compétences professionnelles et appétences militantes, et enfin le maniement d'instruments qui garantissent une collecte symboliquement « propre ». Du siège des ONG aux groupes locaux de bénévoles de Greenpeace et Handicap International, en passant par les agences de fundraising, c'est à une enquête ethnographique sur l'institutionnalisation d'un répertoire de mobilisation managérialisé que nous convions le lecteur.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal