Les robots aériens (UAV, pour Unmanned Aerial Vehicles) font l'objet d'un intérêt croissant dans la communauté robotique. Ils offrent un large champ d'applications, mais introduisent des modalités d'opération particulières (contraintes logistiques, capacités de déplacement...). Dans ce travail, nous nous intéressons aux systèmes multi-UAV : l'opération conjointe d'un certain nombre d'UAV nécessite de bâtir une architecture multi-robot qui puisse prendre en compte le potentiel et les contraintes des UAV. Dans ce but, nous introduisons une notion de "degré d'autonomie décisionnelle", qui reflète le niveau de délégation de capacités autonomes aux robots par un opérateur du système. Un exécutif générique est proposé pour interfacer, au niveau de chacun des UAV du système, les différentes configurations possibles de délégation de l'autonomie décisionnelle : celui-ci reçoit et traite des plans de tâches produits soit par un centre de contrôle en charge de tous les UAVs (bas degrés d'autonomie), soit par une couche délibérative individuelle, au niveau de chacun des UAV (hauts degrés d'autonomie). Dans ce dernier cas, nous proposons une couche délibérative permettant aux UAVs de planifier et coordonner leurs tâches, afin d'opérer conjointement dans le cadre d'une mission donnée. Cette couche délibérative regroupe un couple planificateur symbolique / raffineurs géométriques, ainsi qu'un gestionnaire d'interactions à base de modèles. Une partie des développements a été testée avec succès dans le cadre du projet européen Comets, avec 3 UAV hétérogènes (deux hélicoptères et un dirigeable). Les autres développements ont donné lieu à des tests en simulation.

Les travaux de cette thèse visent à mettre en place une gestion prédictive sous incertitudes de la ressource en eau pour les réseaux de voies navigables. L'objectif est de proposer un plan de gestion de l'eau pour optimiser les conditions de navigation de l'ensemble du réseau supervisé sur un horizon spécifié. La solution attendue doit rendre le réseau résilient aux effets probables du changement climatique et aux évolutions du trafic fluvial. Dans un premier temps, une modélisation générique d'une ressource distribuée sur un réseau est proposée. Celle-ci, basée sur les processus décisionnels markoviens, prend en compte les nombreuses incertitudes affectant les réseaux considérés. L'objectif de cette modélisation est de couvrir l'ensemble des cas possibles, prévus ou non, afin d'avoir une gestion résiliente de ces réseaux. La seconde contribution consiste en une distribution du modèle sur plusieurs agents afin de permettre son passage à l'échelle. Ceci consiste en une répartition des capacités de contrôle du réseau entre les agents. Chaque agent ne possède ainsi qu'une connaissance locale du réseau supervisé. De ce fait, les agents ont besoin de se cordonner pour proposer une gestion efficace du réseau. Une résolution itérative avec échanges de plans temporaires de chaque agent est utilisée pour l'obtention de politiques de gestion locales à chaque agent. Finalement, des expérimentations ont été réalisées sur des réseaux réels de voies navigables françaises pour observer la qualité des solutions produites. Plusieurs scénarios climatiques différents ont été simulés pour tester la résilience des politiques produites. / The work of this thesis aims to introduce and implement a predictive management under uncertainties of the water resource for inland waterway networks. The objective is to provide a water management plan to optimize the navigation conditions of the entire supervised network over a specified horizon. The expected solution must render the network resilient to probable effects of the climate change and changes in waterway traffic. Firstly, a generic modeling of a resource distributed on a network is proposed. This modeling, based on Markovian Decision Processes, takes into account the numerous uncertainties affecting considered networks. The objective of this modeling is to cover all possible cases, foreseen or not, in order to have a resilient management of those networks. The second contribution consists in a distribution of the model over several agents to facilitate the scaling. This consists of a repartition of the network's control capacities among the agents. Thus, each agent has only local knowledge of the supervised network. As a result, agents require coordination to provide an efficient management of the network. An iterative resolution, with exchanges of temporary plans from each agent, is used to obtain local management policies for each agent. Finally, experiments were carried out on realistic and real networks of the French waterways to observe the quality of the solutions produced. Several different climatic scenarios have been simulated to test the resilience of the produced policies.