Cette thèse porte sur l'étude du problème inverse de détection d'obstacle/objet par des méthodes d'optimisation. Ce problème consiste à localiser un objet inconnu oméga situé à l'intérieur d'un domaine borné connu Oméga à l'aide de mesures de bord et plus précisément de données de Cauchy sur une partie Gammaobs de thetaOmega. Nous étudions les cas scalaires et vectoriels pour ce problème en considérant les équations de Laplace et de Stokes. Dans tous les cas, nous nous appuyons sur une résultat d'identifiabilité qui assure qu'il existe un unique obstacle/objet qui correspond à la mesure de bord considérée. La stratégie utilisée dans ce travail est de réduire le problème inverse à la minimisation d'une fonctionnelle coût: la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Cette approche est fréquemment utilisée et permet notamment d'utiliser des méthodes d'optimisation pour des implémentations numériques. Cependant, afin de bien définir la fonctionnelle, cette méthode nécessite de connaître une mesure sur tout le bord extérieur thetaOmega. Ce dernier point nous conduit à étudier le problème de complétion de données qui consiste à retrouver les conditions de bord sur une région inaccessible, i.e. sur thetaOmega\Gammaobs, à partir des données de Cauchy sur la région accessible Gammaobs. Ce problème inverse est également étudié en minimisant une fonctionnelle de type Kohn-Vogelius. La caractère mal posé de ce problème nous amène à régulariser la fonctionnelle via une régularisation de Tikhonov. Nous obtenons plusieurs propriétés théoriques comme des propriétés de convergence, en particulier lorsque les données sont bruitées. En tenant compte de ces résultats théoriques, nous reconstruisons numériquement les données de bord en mettant en oeuvre un algorithme de gradient afin de minimiser la fonctionnelle régularisée. Nous étudions ensuite le problème de détection d'obstacle lorsque seule une mesure de bord partielle est disponible. Nous considérons alors les conditions de bord inaccessibles et l'objet inconnu comme les variables de la fonctionnelle et ainsi, en utilisant des méthodes d'optimisation de forme géométrique, en particulier le gradient de forme de la fonctionnelle de Kohn-Vogelius, nous obtenons la reconstruction numérique de l'inclusion inconnue. Enfin, nous considérons, dans le cas vectoriel bi-dimensionnel, un nouveau degré de liberté en étudiant le cas où le nombre d'objets est inconnu. Ainsi, nous utilisons l'optimisation de forme topologique afin de minimiser la fonctionnelle de Kohn-Vogelius. Nous obtenons le développement asymptotique topologique de la solution des équations de Stokes 2D et caractérisons le gradient topologique de cette fonctionnelle. Nous déterminons alors numériquement le nombre d'obstacles ainsi que leur position. De plus, nous proposons un algorithme qui combine les méthodes d'optimisation de forme topologique et géométrique afin de déterminer numériquement le nombre d'obstacles, leur position ainsi que leur forme. / This PhD thesis is dedicated to the study of the inverse problem of obstacle/object detection using optimization methods. This problem consists in localizing an unknown object omega inside a known bounded domain omega by means of boundary measurements and more precisely by a given Cauchy pair on a part Gammaobs of thetaOmega. We cover the scalar and vector scenarios for this problem considering both the Laplace and the Stokes equations. For both cases, we rely on identifiability result which ensures that there is a unique obstacle/object which corresponds to the considered boundary measurements. The strategy used in this work is to reduce the inverse problem into the minimization of a cost-type functional: the Kohn-Vogelius functional. This kind of approach is widely used and permits to use optimization tools for numerical implementations. However, in order to well-define the functional, this approach needs to assume the knowledge of a measurement on the whole exterior boundary thetaOmega. This last point leads us to first study the data completion problem which consists in recovering the boundary conditions on an inaccessible region, i.e. on thetaOmega\Gammaobs, from the Cauchy data on the accessible region Gammaobs. This inverse problem is also studied through the minimization of a Kohn-Vogelius type functional. The ill-posedness of this problem enforces us to regularize the functional via a Tikhonov regularization. We obtain several theoretical properties as convergence properties, in particular when data is corrupted by noise. Based on these theoretical results, we reconstruct numerically the boundary data by implementing a gradient algorithm in order to minimize the regularized functional. Then we study the obstacle detection problem when only partial boundary measurements are available. We consider the inaccessible boundary conditions and the unknown object as the variables of the functional and then, using geometrical shape optimization tools, in particular the shape gradient of the Kohn-Vogelius functional, we perform the numerical reconstruction of the unknown inclusion. Finally, we consider, into the two dimensional vector case, a new degree of freedom by studying the case when the number of objects is unknown. Hence, we use the topological shape optimization in order to minimize the Kohn-Vogelius functional. We obtain the topological asymptotic expansion of the solution of the 2D Stokes equations and characterize the topological gradient for this functional. Then we determine numerically the number and location of the obstacles. Additionally, we propose a blending algorithm which combines the topological and geometrical shape optimization methods in order to determine numerically the number, location and shape of the objects.

La recherche et les questions abordées dans cette thèse sont de type inverse : la reconstitution d'une source ponctuelle ou la complétion d'une donnée à la limite inconnue à l'extrémité du domaine dans les modèles paraboliques de transport de contaminants. La modélisation mathématique des problèmes de pollution des eaux fait intervenir deux traceurs, l'oxygène dissous (OD) et la demande biochimique en oxygène (DBO) qui est la quantité d'oxygène nécessaire à la biodégradation de la matière organique. En effet, au cours des procédés d'autoépuration, certaines bactéries aérobies jouent un rôle principal. Ces micro-organismes décomposent les matières organiques polluantes en utilisant l'oxygène dissous dans le milieu. Afin de compenser ces données manquantes, les champs, solutions du problème, sont observés directement ou indirectement. Les problèmes inverses qui en résultent sont quasi certainement mal-posés voire même sévèrement mal-posés pour la plupart. Dans cette thèse, nous proposons justement une analyse aussi poussée que possible sur la question de l'identifiabilité pour les deux problèmes inverses décrits ci-dessus. Nous avons démontré un résultat d'unicité pour des sources fixes dans le cas d'observations décalées. La réalité pour l'observation est nuancée et l'idéal n'est pas acquis ; des mesures directes sur la DBO sont difficiles à obtenir. En revanche collecter des données sur l'OD est possible en temps réel et avec un faible coût. La DBO est donc observée de façon indirecte, grâce au couplage dans le système de Streeter et Phelps, l'information passe de l'OD à la DBO. Pour ce problème aussi, nous avons produit un résultat d'unicité pour la reconstruction de la source ou puits ponctuel qui serait présent dans l'équation de transport sur l'OD. Nous avons ensuite examiné des questions annexes à l'identifiabilité telles que le degré d'instabilité des équations à résoudre. De ce type d'informations dépendent le comportement des méthodes numériques et des algorithmes de calcul à utiliser. / The research and the questions approached on this thesis are inverse type : the reconstruction of point-wise source or the data completion problem in parabolic models of transport of contaminants. The mathematical modelling of the problems of water pollution includes two tracers, the dissolved oxygen (DO) and the biochemical demand in oxygen (BDO) which is the quantity of oxygen necessary for the biodegradation of organic matter. Indeed, during the biodegradation process, aerobic bacteria play a leading part. These micro-organisms decompose polluting organic matters by using the dissolved oxygen in the middle. To compensate these missing data, fields, solutions of the problem, are observed directly or indirectly. The resulting inverse problems are ill-posed. Their mathematical study rises big complications and their numerical treatment isn't easy. We demonstrated a uniqueness result for fixed sources in the case of moved observations. The reality for the observation is qualified and the ideal is not acquired; direct measures on the BOD are difficult to obtain. On the Other hand to collect data on the DO is possible in real time With a moderate cost. The BOD is thus observed in indirect way, thanks to the coupling in the system of Streeter and Phelps, the information passes from the DO to the BOD. For this problem, we produced a uniqueness result for the reconstruction of source. Then, we examined the degree of instability of the equation to be solved. The behaviour of numerical methods depend on this type of information.

Cette thèse traite de la résolution théorique et constructive de problèmes inverses pour des équations de diffusion isotropes dans des domaines plan simplement et doublement connexes. A partir de données de Cauchy (potentiel, flux) disponibles sur une partie de la frontière du domaine, il s'agit de retrouver ces quantités sur la partie du bord où l'on ne dispose pas d'information, ainsi qu'à l'intérieur du domaine. L'approche mise au point consiste à considérer les solutions de l'équation de diffusion comme les parties réelles des solutions complexes d'une équation de Beltrami conjuguée. Ces fonctions analytiques généralisées d'un type particulier permettent de définir des classes de Hardy, dans lesquelles le problème inverse est régularisé en étant reformulé comme un problème de meilleure approximation sous contrainte (ou encore problème extrémal borné, d'adéquation aux données). Le caractère bien posé de celui-ci est assuré par des résultats d'existence et de régularité auxquels s'ajoutent des propriétés de densité à la frontière. Une application au calcul de la frontière libre d'un plasma sous confinement magnétique dans le tokamak Tore Supra (CEA-IRFM Cadarache) est proposée. La résolution du problème extrémal à partir d'une base de fonctions adaptées (harmoniques toroïdales) fournit un critère permettant de qualifier les estimations de la frontière plasma. Un algorithme de descente permet de le faire décroître, en améliorant l'estimation de la frontière. Cette méthode, qui ne requiert pas d'intégration de l'équation dans le domaine, fournit de très bons résultats et semble appelée à connaître des extensions pour d'autres tokamaks tels que JET et ITER.