Cette thèse porte sur l'étude de la complexité de l'exploration de graphes dynamiques par agent mobile. Une entité mobile (appelée agent) se déplaçant dans un graphe dynamique doit traverser/visiter au moins une fois chacun de ses sommets. (Le temps de traversée d'une arête est unitaire.) Ce problème fondamental en algorithmique par agents mobiles a été très étudié dans les graphes statiques depuis l'article originel de Claude Shannon. Concernant les graphes dynamiques, seul le cas des graphes dynamiques périodiques a été étudié. Nous étudions ce problème dans deux familles de graphes dynamiques, les graphes dynamiques périodiquement variables (PV-graphes) et les graphes dynamiques T-intervalle-connexes. Les résultats obtenus dans cette thèse améliorent des résultats existants et donnent des bornes optimales sur le problème étudié. Un PV-graphe est défini par un ensemble de transporteurs suivant infiniment leur route respective le long des stations du réseau. En 2013, Flocchini, Mans et Santoro ont étudié le problème de l'exploration des PV-graphes en considérant que l'agent doit toujours rester sur les transporteurs. Cette thèse montre l'impact de la capacité d'attendre sur les stations. Nous prouvons que l'attente sur les stations permet à l'agent d'atteindre de meilleures complexités en pire cas : le nombre de mouvements est réduit d'un facteur multiplicatif d'au moins $\Theta(p)$, et la complexité en temps passe de $\Theta(kp^2)$ à $\Theta(np)$, où $n$ est le nombre de stations, $k$ le nombre de transporteurs, et $p$ la période maximale ($n\leq kp$ dans tout PV-graphe connexe). Par ailleurs, l'algorithme que nous proposons pour prouver les bornes supérieures permet de réaliser la cartographie du PV-graphe, en plus de l'explorer. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous considérons le même problème (l'exploration) dans les graphes dynamiques T-intervalle-connexes. Un graphe dynamique est $T$-intervalle-connexe ($T \geq 1$) si pour chaque fenêtre de $T$ unités de temps, il existe un sous-graphe couvrant connexe stable. Nous considérons dans un premier temps les graphes dynamiques T-intervalle-connexes qui ont un anneau de taille $n$ comme graphe sous-jacent et nous montrons que la complexité en temps en pire cas de leurs exploration est de $2n-T-\Theta(1)$ unités de temps si l'agent connaît la dynamique du graphe, et $n+ \frac{n}{\max\{1,T-1\}} (\delta-1) \pm\Theta(\delta)$ unités de temps sinon, où $\delta$ est le temps maximum entre deux apparitions successives d'une arête. Nous généralisons ensuite ces résultats en considérant une autre famille de graphes sous-jacents, les cactus à $n$ sommets. Un cactus est un graphe connexe dans lequel deux cycles ont au plus un sommet en commun. Nous donnons un algorithme qui permet d'explorer ces graphes dynamiques en au plus $2^{O(\sqrt{log n})} n$ unités de temps, et nous montrons que la borne inférieure de notre algorithme est $2^{\Omega(\sqrt{log n})} n$.

Cette recherche en informatique théorique construit de nouveaux ponts entre logique linéaire et théorie de la complexité. Elle propose deux modèles de machines abstraites qui permettent de capturer de nouvelles classes de complexité avec la logique linéaire, les classes des problèmes efficacement parallélisables (NC et AC) et celle des problèmes solutionnables avec peu d'espace, dans ses versions déterministes et non-déterministes (L et NL). La représentation des preuves de la logique linéaire comme réseaux de preuves est employée pour représenter efficacement le calcul parallèle des circuits booléens, y compris à profondeur constante. La seconde étude s'inspire de la géométrie de l'interaction, une délicate reconstruction de la logique linéaire à l'aide d'opérateurs d'une algèbre de von Neumann. Nous détaillons comment l'interaction d'opérateurs représentant des entiers et d'opérateurs représentant des programmes peut être reconnue nilpotente en espace logarithmique. Nous montrons ensuite comment leur itération représente un calcul effectué par des machines à pointeurs que nous définissons et que nous rattachons à d'autres modèles plus classiques. Ces deux études permettent de capturer de façon implicite de nouvelles classes de complexité, en dessous du temps polynomial.

We study the problem of secure key establishment. We critically examine the security models of Bellare and Rogaway (1993) and Canetti and Krawczyk (2001) in the computational complexity approach, as these models are central in the understanding of the provable security paradigm. We show that the partnership definition used in the three-party key distribution (3PKD) protocol of Bellare and Rogaway (1995) is flawed, which invalidates the proof for the 3PKD protocol. We present an improved protocol with a new proof of security. We identify several variants of the key sharing requirement (i.e., two entities who have completed matching sessions, partners, are required to accept the same session key). We then present a brief discussion about the key sharing requirement. We identify several variants of the Bellare and Rogaway (1993) model. We present a comparative study of the relative strengths of security notions between the several variants of the Bellare-Rogaway model and the Canetti-Krawczyk model. In our comparative study, we reveal a drawback in the Bellare, Pointcheval, and Rogaway (2000) model with the protocol of Abdalla and Pointcheval (2005) as a case study. We prove a revised protocol of Boyd (1996) secure in the Bellare-Rogaway model. We then extend the model in order to allow more realistic adversary capabilities by incorporating the notion of resetting the long-term compromised key of some entity. This allows us to detect a known weakness of the protocol that cannot be captured in the original model. We also present an alternative protocol that is efficient in both messages and rounds. We prove the protocol secure in the extended model. We point out previously unknown flaws in several published protocols and a message authenticator of Bellare, Canetti, and Krawczyk (1998) by refuting claimed proofs of security. We also point out corresponding flaws in their existing proofs. We propose fixes to these protocols and their proofs. In some cases, we present new protocols with full proofs of security. We examine the role of session key construction in key establishment protocols, and demonstrate that a small change to the way that session keys are constructed can have significant benefits. Protocols that were proven secure in a restricted Bellare-Rogaway model can then be proven secure in the full model. We present a brief discussion on ways to construct session keys in key establishment protocols and also prove the protocol of Chen and Kudla (2003) secure in a less restrictive Bellare-Rogaway model. To complement the computational complexity approach, we provide a formal specification and machine analysis of the Bellare-Pointcheval-Rogaway model using an automated model checker, Simple Homomorphism Verification Tool (SHVT). We demonstrate that structural flaws in protocols can be revealed using our framework. We reveal previously unknown flaws in the unpublished preproceedings version of the protocol due to Jakobsson and Pointcheval (2001) and several published protocols with only heuristic security arguments. We conclude this thesis with a listing of some open problems that were encountered in the study.

Nonstationary signals are common in many environments such as radar, sonar, bioengineering and power systems. The nonstationary nature of the signals found in these environments means that classicalspectralanalysis techniques are notappropriate for estimating the parameters of these signals. Therefore it is important to develop techniques that can accommodate nonstationary signals. This thesis seeks to achieve this by firstly, modelling each component of the signal as having a polynomial phase and by secondly, developing techniques for estimating the parameters of these components. Several approaches can be used for estimating the parameters of polynomial phase signals, eachwithvarying degrees ofsuccess.Criteria to consider in potential estimation algorithms are (i) the signal-to-noise (SNR) ratio threshold of the algorithm, (ii) the amount of computation required for running the algorithm, and (iii) the closeness of the resulting estimates' mean-square errors to the minimum theoretical bound. These criteria will be used to compare the new techniques developed in this thesis with existing techniques. The literature on polynomial phase signal estimation highlights the recurring trade-off between the accuracy of the estimates and the amount of computation required. For example, the Maximum Likelihood (ML) method provides near-optimal estimates above threshold, but also incurs a heavy computational cost for higher order phase signals. On the other hand, multi-linear techniques such as the high-order ambiguity function (HAF) method require little computation, but have a significantly higher SNR threshold than the ML method. Of the existing techniques, the cubic phase (CP) function method is a promising technique because it provides an attractive SNR threshold and computational complexity trade-off. For this reason, the analysis techniques developed in this thesis will be derived from the CP function. A limitation of the CP function is its inability to accurately process phase orders greater than three. Therefore, the first novel contribution to this thesis develops a broadened class of discrete-time higher order phase (HP)functions to address this limitation.This broadened class is achieved by providing a multi-linear extension of the CP function. Monte Carlo simulations are performed to demonstrate the statistical advantage of the HP functions compared to the HAFs. A first order statistical analysis of the HP functions is presented. This analysis verifies the simulation results. The next novel contribution is a technique called the lower SNR cubic phase function (LCPF)method. It is an extension of the CP function, with the extension enabling performance at lower signal-to-noise ratios (SNRs). The improvement of the SNR threshold's performance is achieved by coherently integrating the CP function over a compact interval in the two-dimensional CP function space. The computation of the new algorithm is quite moderate, especially when compared to the ML method. Above threshold, the LCPF method's parameter estimates are asymptotically efficient. Monte Carlo simulation results are presented and a threshold analysis of the algorithm closely predicts the thresholds observed in these results. The next original contribution to this research involves extending the LCPF method so that it is able to process multicomponent cubic phase signals and higher order phase signals. The LCPF method is extended to higher orders by applying a windowing technique as opposed to adjusting the order of the kernel as implemented in the HP function method. To demonstrate the extension of the LCPF method for processing higher order phase signals and multicomponent cubic phase signals, some Monte Carlo simulations are presented. Finally, these estimation techniques are applied to real-worldscenarios in the fields of Power Systems Analysis, Neuroethology and Speech Analysis.

This thesis is primarily focused on problems in extremal combinatorics, although we will also consider some questions of analytic and algorithmic nature. The d-dimensional hypercube is the graph with vertex set {0,1}^d where two vertices are adjacent if they differ in exactly one coordinate. In Chapter 2 we obtain an upper bound on the 'saturation number' of Q_m in Q_d. Specifically, we show that for m ≥ 2 fixed and d large there exists a subgraph G of Q_d of bounded average degree such that G does not contain a copy of Q_m but, for every G' such that G ⊊ G' ⊆ Q_d, the graph G' contains a copy of Q_m. This result answers a question of Johnson and Pinto and is best possible up to a factor of O(m). In Chapter 3, we show that there exists ε > 0 such that for all k and for n sufficiently large there is a collection of at most 2^{(1-ε)k} subsets of [n] which does not contain a chain of length k+1 under inclusion and is maximal subject to this property. This disproves a conjecture of Gerbner, Keszegh, Lemons, Palmer, Pálvölgyi and Patkós. We also prove that there exists a constant c ∈ (0,1) such that the smallest such collection is of cardinality 2^{(1+o(1))^ck} for all k. In Chapter 4, we obtain an exact expression for the 'weak saturation number' of Q_m in Q_d. That is, we determine the minimum number of edges in a spanning subgraph G of Q_d such that the edges of E(Q_d)\E(G) can be added to G, one edge at a time, such that each new edge completes a copy of Q_m. This answers another question of Johnson and Pinto. We also obtain a more general result for the weak saturation of 'axis aligned' copies of a multidimensional grid in a larger grid. In the r-neighbour bootstrap process, one begins with a set A₀ of 'infected' vertices in a graph G and, at each step, a 'healthy' vertex becomes infected if it has at least r infected neighbours. If every vertex of G is eventually infected, then we say that A₀ percolates. In Chapter 5, we apply ideas from weak saturation to prove that, for fixed r ≥ 2, every percolating set in Q_d has cardinality at least (1+o(1))(d choose r-1)/r. This confirms a conjecture of Balogh and Bollobás and is asymptotically best possible. In addition, we determine the minimum cardinality exactly in the case r=3 (the minimum cardinality in the case r=2 was already known). In Chapter 6, we provide a framework for proving lower bounds on the number of comparable pairs in a subset S of a partially ordered set (poset) of prescribed size. We apply this framework to obtain an explicit bound of this type for the poset 𝒱(q,n) consisting of all subspaces of 𝔽_qⁿordered by inclusion which is best possible when S is not too large. In Chapter 7, we apply the result from Chapter 6 along with the recently developed 'container method,' to obtain an upper bound on the number of antichains in 𝒱(q,n) and a bound on the size of the largest antichain in a p-random subset of 𝒱(q,n) which holds with high probability for p in a certain range. In Chapter 8, we construct a 'finitely forcible graphon' W for which there exists a sequence (ε_i)^∞_i=1 tending to zero such that, for all i ≥ 1, every weak ε_i-regular partition of W has at least exp(ε_i^-2/2^{5log∗ε_i^-2}) parts. This result shows that the structure of a finitely forcible graphon can be much more complex than was anticipated in a paper of Lovász and Szegedy. For positive integers p,q with p/q ❘≥ 2, a circular (p,q)-colouring of a graph G is a mapping V(G) → ℤ_p such that any two adjacent vertices are mapped to elements of ℤ_p at distance at least q from one another. The reconfiguration problem for circular colourings asks, given two (p,q)-colourings f and g of G, is it possible to transform f into g by recolouring one vertex at a time so that every intermediate mapping is a p,q-colouring? In Chapter 9, we show that this question can be answered in polynomial time for 2 ≤ p/q < 4 and is PSPACE-complete for p/q ≥ 4.

Évaluer la vulnérabilité des réseaux est un enjeu de plus en plus critique. Dans ce mémoire, nous nous penchons sur une approche étudiant la défense d’infrastructures stratégiques contre des attaques malveillantes au travers de problèmes d'optimisations multiniveaux. Plus particulièrement, nous analysons un jeu séquentiel en trois étapes appelé le « Multilevel Critical Node problem » (MCN). Ce jeu voit deux joueurs s'opposer sur un graphe: un attaquant et un défenseur. Le défenseur commence par empêcher préventivement que certains nœuds soient attaqués durant une phase de vaccination. Ensuite, l’attaquant infecte un sous ensemble des nœuds non vaccinés. Finalement, le défenseur réagit avec une stratégie de protection. Dans ce mémoire, nous fournissons les premiers résultats de complexité pour MCN ainsi que ceux de ses sous-jeux. De plus, en considérant les différents cas de graphes unitaires, pondérés ou orientés, nous clarifions la manière dont la complexité de ces problèmes varie. Nos résultats contribuent à élargir les familles de problèmes connus pour être complets pour les classes NP, $\Sigma_2^p$ et $\Sigma_3^p$. Motivés par l’insolubilité intrinsèque de MCN, nous concevons ensuite une heuristique efficace pour le jeu. Nous nous appuyons sur les approches récentes cherchant à apprendre des heuristiques pour des problèmes d’optimisation combinatoire en utilisant l’apprentissage par renforcement et les réseaux de neurones graphiques. Contrairement aux précédents travaux, nous nous intéressons aux situations dans lesquelles de multiples joueurs prennent des décisions de manière séquentielle. En les inscrivant au sein du formalisme d’apprentissage multiagent, nous concevons un algorithme apprenant à résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire multiniveaux budgétés opposant deux joueurs dans un jeu à somme nulle sur un graphe. Notre méthode est basée sur un simple curriculum : si un agent sait estimer la valeur d’une instance du problème ayant un budget au plus B, alors résoudre une instance avec budget B+1 peut être fait en temps polynomial quelque soit la direction d’optimisation en regardant la valeur de tous les prochains états possibles. Ainsi, dans une approche ascendante, nous entraînons notre agent sur des jeux de données d’instances résolues heuristiquement avec des budgets de plus en plus grands. Nous rapportons des résultats quasi optimaux sur des graphes de tailles au plus 100 et un temps de résolution divisé par 185 en moyenne comparé au meilleur solutionneur exact pour le MCN. / Evaluating the vulnerability of networks is a problem which has gain momentum in recent decades. In this work, we focus on a Multilevel Programming approach to study the defense of critical infrastructures against malicious attacks. We analyze a three-stage sequential game played in a graph called the Multilevel Critical Node problem (MCN). This game sees two players competing with each other: a defender and an attacker. The defender starts by preventively interdicting nodes from being attacked during what is called a vaccination phase. Then, the attacker infects a subset of non-vaccinated nodes and, finally, the defender reacts with a protection strategy. We provide the first computational complexity results associated with MCN and its subgames. Moreover, by considering unitary, weighted, undirected and directed graphs, we clarify how the theoretical tractability or intractability of those problems vary. Our findings contribute with new NP-complete, $\Sigma_2^p$-complete and $\Sigma_3^p$-complete problems. Motivated by the intrinsic intractability of the MCN, we then design efficient heuristics for the game by building upon the recent approaches seeking to learn heuristics for combinatorial optimization problems through graph neural networks and reinforcement learning. But contrary to previous work, we tackle situations with multiple players taking decisions sequentially. By framing them in a multi-agent reinforcement learning setting, we devise a value-based method to learn to solve multilevel budgeted combinatorial problems involving two players in a zero-sum game over a graph. Our framework is based on a simple curriculum: if an agent knows how to estimate the value of instances with budgets up to B, then solving instances with budget B+1 can be done in polynomial time regardless of the direction of the optimization by checking the value of every possible afterstate. Thus, in a bottom-up approach, we generate datasets of heuristically solved instances with increasingly larger budgets to train our agent. We report results close to optimality on graphs up to 100 nodes and a 185 x speedup on average compared to the quickest exact solver known for the MCN.

This diploma thesis deals with evolutionary algorithms used for travelling salesman problem (TSP). In the first section, there are theoretical foundations of a graph theory and computational complexity theory. Next section contains a description of chosen optimization algorithms. The aim of the diploma thesis is to implement an application that solve TSP using evolutionary algorithms.

Ce document pr esente les travaux que j'ai r ealis es depuis ma th ese de doctorat. Outre la pr esentation de mes contributions, j'ai essay e de pr esenter des survols des domaines dans lesquels mes travaux s'inscrivent et d'indiquer les principales questions qui s'y posent. Mes travaux visent a r epondre aux nouveaux challenges algorithmiques que posent la croissance des r eseaux de telecommunications actuels ainsi que l'augmentation des donnees et du trafi c qui y circulent. Un moyen de faire face a la taille de ces probl emes est de s'aider de la structure particuliere des r eseaux. Pour cela, je m'attache a d e nir de nouvelles caract erisations des propri et es structurelles des graphes pour les calculer et les utiliser effi cacement a des fins algorithmiques. Autant que possible, je propose des algorithmes distribu es qui ne reposent que sur une connaissance locale/partielle des r eseaux. En particulier, j' etudie les jeux de poursuite - traitant de la capture d'une entit e mobile par une equipe d'autres agents - qui off rent un point de vue int eressant sur de nombreuses propri et es de graphes et, notamment, des d ecompositions de graphes. L'approche de ces jeux d'un point de vue agents mobiles permet aussi l' etude de mod eles de calcul distribu e. Le chapitre 1 est d edi e a l' etude de plusieurs variantes des jeux de gendarmes et voleur. Le chapitre 2 traite des decompositions de graphes et de leur relation avec les problemes d'encerclement dans les graphes. Le chapitre 3 se concentre sur les probl emes d'encerclement dans des contextes a la fois centralis e et distribu e. Finalement, le chapitre 4 traite de probl emes de routage dans diff erents contextes, ainsi que de mod eles de calcul distribu e.

Il existe une multitude de traitements d'images dans la littérature, chacun étant adapté à un ensemble plus ou moins grand de cadres d'application. La généralisation ou la mise en collaboration de ces traitements pour un système plus complet et plus robuste est un problème mal posé. Les traitements d'images sont fondamentalement trop différents les uns par rapport aux autres pour être mis en commun de façon naturelle. De plus, ces derniers sont trop rigides pour pouvoir s'adapter d'eux-mêmes lorsqu'un problème non prévu à l'avance par le concepteur apparaît. Or la vision est un phénomène autoadaptatif, qui sait traiter en temps réel des situations singulières, en y proposant des traitements particuliers et adaptés. Elle est aussi un traitement complexe des informations, tant ces dernières ne peuvent être réduites à des représentations réductionnistes et simplifiantes sans être mutilées. Dans cette thèse, un système de vision est entrepris comme un tout où chaque partie est adaptée à l'autre, mais aussi où chaque partie ne peut s'envisager sans l'autre dans les tensions les plus extrêmes générées par la complexité et l'intrication des informations. Puisque chaque parcelle d'information joue un rôle local dans la vision, tout en étant dirigée par un objectif global peu assimilable à son niveau, nous envisageons la vision comme un système où chaque agent délibère selon une interférence produite par le potentiel décisionnel de chacun de ses voisins. Cette délibération est entreprise comme le résultat produit par l'interférence d'une superposition de solutions. De cette manière, il émerge du système à base d'agents une décision commune qui dirige les actions locales faites par chaque agent ou chaque partie du système. En commençant par décrire les principales méthodes de segmentation ainsi que les descripteurs de formes, puis en introduisant les systèmes multi-agents dans le domaine de l'image, nous discutons d'une telle approche où la vision est envisagée comme un système multi-agent apte à gérer la complexité inhérente de l'information visuelle tant en représentation qu'en dynamisme systémique. Nous ancrons dans ces perspectives deux modèles multi-agents. Le premier modèle traite de la segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle par des seuils. Le deuxième modèle traite de la représentation de formes quelconques à travers la recherche de coefficients d'ondelettes pertinents. Ces deux modèles remplissent des critères classiques liés au traitement d'images, et à la reconnaissance de formes, tout en étant des cas d'études à développer pour la recherche d'un système de vision auto-adaptatif tel que nous le décrivons.

Dans un avion, un hélicoptère ou un lanceur actuel, des milliers de capteurs, pour la plupart non critiques sont utilisés pour la mesure de divers paramètres (températures, pressions, positions...) Les résultats sont ensuite acheminés par des fils vers les calculateurs de bord qui les traitent. Ceci implique la mise en place de centaines de kilomètres de câbles (500 km pour un avion de ligne) dont le volume est considérable. Il en résulte une grande complexité de conception et de fabrication, des problèmes de fiabilité, notamment au niveau des connexions, et une masse importante. Par ailleurs l'instrumentation de certaines zones est impossible car leur câblage est difficilement envisageable par manque d'espace. En outre, s'il est souvent intéressant d'installer de nouveaux capteurs pour faire évoluer un aéronef ancien, l'installation des câbles nécessaires implique un démantèlement partiel, problématique et coûteux, de l'appareil. Pour résoudre ces problèmes, une idée innovante a émergé chez les industriels de l'aéronautique : commencer à remplacer les réseaux filaires reliant les capteurs d'un aéronef et leur centre de décision par des réseaux sans fil. Les technologies de communication sans fil sont aujourd'hui largement utilisées dans les marchés de l'électronique de grande consommation. Elles commencent également à être déployées pour des applications industrielles comme l'automobile ou le relevé à distance de compteurs domestiques. Cependant, remplacer des câbles par des ondes représente un défi technologique considérable comme la propagation en milieu confiné, la sécurité, la sureté de fonctionnement, la fiabilité ou la compatibilité électromagnétique. Cette thèse est motivée d'une part par l'avancée non négligeable dans le milieu aérospatial que pourrait être l'établissement d'un réseau sans fil à bord d'aéronefs dans la résolution de problématique classiques comme l'allégement et l'instrumentation. Il en résulterait donc : * Une meilleure connaissance de l'environnement et de la santé de l'aéronef * Un gain sur le poids. * Un gain en flexibilité. * Un gain en malléabilité et en évolutivité. * Un gain sur la complexité. * Un gain sur la fiabilité D'autre part, étant donnée la complexité de la conception de ce réseau de capteur sans fil, il a été nécessaire d'appliquer une méthodologie évolutive et adaptée mais inspirée de l'ingénierie système. Il est envisageable, vu le nombre de sous-systèmes à considérer, que cette méthodologie soit réutilisable pour d'autre cas pratiques. Une étude aussi complète que possible a été réalisée autour de l'existant déjà établi sur le sujet. En effet, on peut en lisant ce mémoire de thèse avoir une idée assez précise de ce qui a été fait. Une liste a été dressée de toutes les technologies sans fil en indiquant leur état de maturité, leurs avantages et leurs inconvénients afin de préciser les choix possibles et les raisons de ces choix. Des projets de capteurs sans fil ont été réalisés, des technologies sans fil performantes et personnalisables ont été développées et arrivent à maturité dans des secteurs variés tels que la domotique, la santé, l'automobile ou même l'aéronautique. Cependant aucun capteur sans fil n'a été véritablement installé en milieu aérospatial car de nombreux verrous technologiques n'ont pas été levés. Fort des expériences passées, et de la maturité qu'ont prise certaines technologies, des conclusions ont été tirées des projets antérieurs afin de tendre vers des solutions plus viables. Une fois identifiés, les verrous technologiques ont été isolés. Une personnalisation de notre solution a été à envisager afin de remédier tant que faire se peut à ces points bloquants avec les moyens mis à disposition. La méthodologie appliquée nous a permis d'identifier un maximum de contraintes, besoins et exigences pour mieux focaliser les efforts d'innovation sur les plus importantes et choisir ainsi les technologies les plus indiquées.