La production intermittente et aléatoire des énergies renouvelables, sources photovoltaïques et éoliennes, est toujours un problème pour leur intégration massive dans le réseau public. L'une des solutions est de grouper des sources renouvelables, des sources traditionnelles, des dispositifs de stockage et des charges locales, et les traiter comme une seule unité dans le réseau public. Il s'agit du concept "micro-réseau". Un micro-réseau a des potentiels pour mieux répondre aux besoins de l'utilisateur final et du réseau public, et il facilite la mise en œuvre de futur smart grid, soit le réseau intelligent.Basé sur un micro-réseau représentatif en zone urbaine et intégré aux bâtiments, cette thèse propose une supervision multicouche, afin d'effectuer une étude systémique en mettant en exergue un verrou scientifique concernant l'implémentation d'une optimisation dans l'exploitation en temps réel.La supervision traite un ensemble d’opérations telles que : l'équilibré des puissances,l'optimisation des coûts énergétiques, utilisation de métadonnées, et échange d'informations avec le réseau intelligent et avec l'utilisateur final. Cette supervision a été validée par des tests expérimentaux. Malgré les incertitudes concernant les prévisions météorologiques, la faisabilité d'implémentation de l'optimisation dans l'exploitation réelle est vérifiée. La supervision proposée est en mesure de gérer efficacement les flux en assurant l'équilibre des puissances dans tous les cas. Néanmoins, la performance d'optimisation est liée aux précisions de prédiction. Ce problème peut être amélioré dans les travaux futurs par la mise à jour des résultats d'optimisation en temps réel. / The intermittent and random production of renewable sources, such as photovoltaic and wind turbine, is always a problem for their large-scale integration in the utility grid. One of the solutions is to group renewable sources, traditional sources, storage and local consumption and treat it as a single unit in the utility grid. This is the concept of microgrid. A microgrid has the potentials of better responding both grid and end-user requirement, it facilitate the implementation of future smart grid. Based on a representative microgrid in urban area and integrated in buildings, this thesis proposes a multi-layer supervision, in order to realise a systemic study while particularly attempting to cover the research gap of implementing optimisation in realtimeoperation. The supervision handles together power balancing, energetic cost optimisation, metadata using, and information exchanges from both end-users and the smart grid. The supervision has been validated by experimental tests. The feasibility of implementing optimisation in real-time operation is validated even with uncertainties. The supervision is able to manage efficiently the power flow while maintaining power balancing in any case. Nevertheless, optimization effect relies on prediction precision. This problem can be improved in future works by updating optimization in real-time.

Bien que les techniques d'autotest intégré soient en perpétuel développement sous forme de théories et de schémas de conception, leur réalisation concrète et leur implémentation posent des problèmes cruciaux. Une stratégie d'autotest intégré est proposée dans cette thèse pour des circuits générés par compilation de silicium. Le schéma UBIST d'unification du test en-ligne et hors-ligne assure la plupart des tests nécessaires durant la vie d'un circuit intégré (test de fin de fabrication, test de maintenance, test en-ligne,...). A la base du schéma ubist se trouve le schéma self-checking (test en-ligne, pour lequel le circuit est compose de blocs fonctionnels strongly fault secure (sfs) et de contrôleurs strongly code disjoint (scd). Le but a atteindre par de tels circuits est couramment appelé le totally self-checking goal, qui consiste a détecter la première erreur survenant aux sorties du bloc fonctionnel, sous forme d'indication d'erreur sur les sorties du contrôleur. Autour de ce schéma self-checking est implémentée une structure de test, du type bilbo, assurant des phases de test hors-ligne, qui a pour objectif d'augmenter le taux de couverture des pannes multiples et de renforcer les propriétés SFS et SCD pour certains blocs fonctionnels et contrôleurs. L'unification des tests en-ligne et hors-ligne permet de tirer les avantages de chacun de ces tests, permettant une implémentation efficace d'autotest intégré. Une méthodologie de conception pour implémenter ce schéma UBIST est proposée pour des parties contrôle hiérarchiques a base de plas et des parties operatives parallèles en structure bit-slice (du type de celle du mc 68000). Ce sont les architectures cibles utilisées par le compilateur de silicium SYCO (développé au sein de l'équipe d'architecture des ordinateurs du laboratoire TIM3/IMAG). Une solution topologique efficace est proposée pour ces schémas UBIST

Quelle sont les points communs entre un robot humanoïde et un quadrimoteur ? Et bien, pas grand-chose… Cette thèse est donc dédiée au développement d’algorithmes permettant de contrôler un robot de manière dynamique tout en restant générique par rapport au model du robot et à la tâche que l’on cherche à résoudre. Le contrôle optimal numérique est pour cela un bon candidat. Cependant il souffre de plusieurs difficultés comme un nombre important de paramètres à ajuster et des temps de calcul relativement élevés. Ce document présente alors plusieurs améliorations permettant d’atténuer ces difficultés. D’un côté, l’ordonnancement des différentes tâches sous la forme d’une hiérarchie et sa résolution avec un algorithme adapté permet de réduire le nombre de paramètres à ajuster. D’un autre côté, l’utilisation de l’apprentissage automatique afin d’initialiser l’algorithme d’optimisation ou de générer un modèle simplifié du robot permet de fortement diminuer les temps de calcul. / What are the common characteristics of humanoid robots and quadrotors? Well, not many… Therefore, this thesis focuses on the development of algorithms allowing to dynamically control a robot while staying generic with respect to the model of the robot and the task that needs to be solved. Numerical optimal control is good candidate to achieve such objective. However, it suffers from several difficulties such as a high number of parameters to tune and a relatively important computation time. This document presents several ameliorations allowing to reduce these problems. On one hand, the tasks can be ordered according to a hierarchy and solved with an appropriate algorithm to lower the number of parameters to tune. On the other hand, machine learning can be used to initialize the optimization solver or to generate a simplified model of the robot, and therefore can be used to decrease the computation time.