Cette thèse aborde le thème du traitement des erreurs aux niveaux lexical et syntaxique dans un texte écrit en français. Nous présentons d'abord une approche générale des erreurs pouvant apparaitre dans un texte. Nous donnons les éléments de base d'un ensemble de méthodes utilisées actuellement dans le traitement d'erreurs aux niveaux lexical et syntaxique et décrivons des méthodes de correction proposées dans les principales études réalisées dans le domaine de la correction. Après une brève description de l'environnement pilaf de traitement de la langue naturelle, ou s'insère l'étude en question, nous proposons et décrivons la mise en œuvre d'un algorithme de correction d'erreurs lexicales par la phonétique applicable a un dictionnaire de grandeur réelle. Cet algorithme realise la transduction phonétique du mot a corriger, suivie de sa reconstitution graphique. Nous présentons ensuite la mise en œuvre d'un pré-prototype de vérification syntaxique et de correction des erreurs d'accord. La vérification syntaxique est réalisée par unifications de traits; la détection d'une faute d'accord est a l'origine d'une correction par génération morphologique. Une maquette de détection/correction d'erreurs au niveau lexico-syntaxique permet de démontrer la faisabilité d'un système multi-algorithmique de détection/correction d'erreurs au niveau lexico-syntaxique

Malgré les avantages de l'intégration 3D, le test, le rendement et la fiabilité des Through-Silicon-Vias (TSVs) restent parmi les plus grands défis pour les systèmes 3D à base de Réseaux-sur-Puce (Network-on-Chip - NoC). Dans cette thèse, une stratégie de test hors-ligne a été proposé pour les interconnections TSV des liens inter-die des NoCs 3D. Pour le TSV Interconnect Built-In Self-Test (TSV-IBIST) on propose une nouvelle stratégie pour générer des vecteurs de test qui permet la détection des fautes structuraux (open et short) et paramétriques (fautes de délaye). Des stratégies de correction des fautes transitoires et permanents sur les TSV sont aussi proposées aux plusieurs niveaux d'abstraction: data link et network. Au niveau data link, des techniques qui utilisent des codes de correction (ECC) et retransmission sont utilisées pour protégé les liens verticales. Des codes de correction sont aussi utilisés pour la protection au niveau network. Les défauts de fabrication ou vieillissement des TSVs sont réparé au niveau data link avec des stratégies à base de redondance et sérialisation. Dans le réseau, les liens inter-die défaillante ne sont pas utilisables et un algorithme de routage tolérant aux fautes est proposé. On peut implémenter des techniques de tolérance aux fautes sur plusieurs niveaux. Les résultats ont montré qu'une stratégie multi-level atteint des très hauts niveaux de fiabilité avec un cout plus bas. Malheureusement, il n'y as pas une solution unique et chaque stratégie a ses avantages et limitations. C'est très difficile d'évaluer tôt dans le design flow les couts et l'impact sur la performance. Donc, une méthodologie d'exploration de la résilience aux fautes est proposée pour les NoC 3D mesh.

Malgré les avantages de l'intégration 3D, le test, le rendement et la fiabilité des Through-Silicon-Vias (TSVs) restent parmi les plus grands défis pour les systèmes 3D à base de Réseaux-sur-Puce (Network-on-Chip - NoC). Dans cette thèse, une stratégie de test hors-ligne a été proposé pour les interconnections TSV des liens inter-die des NoCs 3D. Pour le TSV Interconnect Built-In Self-Test (TSV-IBIST) on propose une nouvelle stratégie pour générer des vecteurs de test qui permet la détection des fautes structuraux (open et short) et paramétriques (fautes de délaye). Des stratégies de correction des fautes transitoires et permanents sur les TSV sont aussi proposées aux plusieurs niveaux d'abstraction: data link et network. Au niveau data link, des techniques qui utilisent des codes de correction (ECC) et retransmission sont utilisées pour protégé les liens verticales. Des codes de correction sont aussi utilisés pour la protection au niveau network. Les défauts de fabrication ou vieillissement des TSVs sont réparé au niveau data link avec des stratégies à base de redondance et sérialisation. Dans le réseau, les liens inter-die défaillante ne sont pas utilisables et un algorithme de routage tolérant aux fautes est proposé. On peut implémenter des techniques de tolérance aux fautes sur plusieurs niveaux. Les résultats ont montré qu'une stratégie multi-level atteint des très hauts niveaux de fiabilité avec un cout plus bas. Malheureusement, il n'y as pas une solution unique et chaque stratégie a ses avantages et limitations. C'est très difficile d'évaluer tôt dans le design flow les couts et l'impact sur la performance. Donc, une méthodologie d'exploration de la résilience aux fautes est proposée pour les NoC 3D mesh. / 3D technology promises energy-efficient heterogeneous integrated systems, which may open the way to thousands cores chips. Silicon dies containing processing elements are stacked and connected by vertical wires called Through-Silicon-Vias. In 3D chips, interconnecting an increasing number of processing elements requires a scalable high-performance interconnect solution: the 3D Network-on-Chip. Despite the advantages of 3D integration, testing, reliability and yield remain the major challenges for 3D NoC-based systems. In this thesis, the TSV interconnect test issue is addressed by an off-line Interconnect Built-In Self-Test (IBIST) strategy that detects both structural (i.e. opens, shorts) and parametric faults (i.e. delays and delay due to crosstalk). The IBIST circuitry implements a novel algorithm based on the aggressor-victim scenario and alleviates limitations of existing strategies. The proposed Kth-aggressor fault (KAF) model assumes that the aggressors of a victim TSV are neighboring wires within a distance given by the aggressor order K. Using this model, TSV interconnect tests of inter-die 3D NoC links may be performed for different aggressor order, reducing test times and circuitry complexity. In 3D NoCs, TSV permanent and transient faults can be mitigated at different abstraction levels. In this thesis, several error resilience schemes are proposed at data link and network levels. For transient faults, 3D NoC links can be protected using error correction codes (ECC) and retransmission schemes using error detection (Automatic Retransmission Query) and correction codes (i.e. Hybrid error correction and retransmission).For transients along a source-destination path, ECC codes can be implemented at network level (i.e. Network-level Forward Error Correction). Data link solutions also include TSV repair schemes for faults due to fabrication processes (i.e. TSV-Spare-and-Replace and Configurable Serial Links) and aging (i.e. Interconnect Built-In Self-Repair and Adaptive Serialization) defects. At network-level, the faulty inter-die links of 3D mesh NoCs are repaired by implementing a TSV fault-tolerant routing algorithm. Although single-level solutions can achieve the desired yield / reliability targets, error mitigation can be realized by a combination of approaches at several abstraction levels. To this end, multi-level error resilience strategies have been proposed. Experimental results show that there are cases where this multi-layer strategy pays-off both in terms of cost and performance. Unfortunately, one-fits-all solution does not exist, as each strategy has its advantages and limitations. For system designers, it is very difficult to assess early in the design stages the costs and the impact on performance of error resilience. Therefore, an error resilience exploration (ERX) methodology is proposed for 3D NoCs.

Les véhicules dits intelligents actuellement développés par la plupart des constructeurs automobiles, ainsi que les véhicules autonomes nécessitent des informations sur le contexte dans lequel ils évoluent. Certaines de ces informations (par exemple la courbure de la route, la forme des intersections, les limitations de vitesses) sont fournies en temps réel par le système de navigation qui exploite les données de cartes routières numériques. Des défauts résultant de l’évolution du réseau routier ou d’imprécisions lors de la collecte de données peuvent être contenus dans ces cartes numériques et entraîner le dysfonctionnement des systèmes d’aide à la conduite. Les recherches menées dans cette thèse visent à rendre le véhicule capable d’évaluer, de manière autonome et en temps réel, l’intégrité des informations fournies par son système de navigation. Les véhicules de série sont désormais équipés d’un grand nombre de capteurs qui transmettent leurs mesures sur le réseau central interne du véhicule. Ces données sont donc facilement accessibles mais de faible précision. Le défi de cette thèse réside donc dans l’évaluation de l’intégrité des informations cartographiques malgré un faible degré de redondance et l’absence de données fiables. On s’adresse à deux types de défauts cartographiques : les défauts structurels et les défauts géométriques. Les défauts structurels concernent les connections entre les routes (intersections). Un cas particulier de défaut structurel est traité : la détection de ronds-points qui n’apparaissent pas dans la carte numérique. Ce défaut est essentiel car il est fréquent (surtout en Europe) et perturbe le fonctionnement des aides à la conduite. Les ronds-points sont détectés à partir de la forme typique de la trajectoire du véhicule lorsqu’il les traverse, puis sont mémorisés pour avertir les aides à la conduite aux prochains passages du véhicule sur la zone. Les imprécisions de représentation du tracé des routes dans la carte numérique sont quant à elles désignées comme défauts géométriques. Un formalisme mathématique est développé pour détecter ces défauts en comparant l’estimation de la position du véhicule d’après la carte à une autre estimation indépendante de la carte. Cette seconde estimation pouvant elle aussi être affectée par un défaut, les anciens trajetsdu véhicule sur la même zone sont utilisés. Un test statistique est finalement utilisé pour améliorer la méthode de détection de défauts géométriques dans des conditions de mesures bruitées. Toutes les méthodes développées dans le cadre de cette thèse sont évaluées à l’aide de données réelles. / Several Intelligent Vehicles capabilities from Advanced Driving Assistance Systems (ADAS) to Autonomous Driving functions depend on a priori information provided by navigation maps. Whilst these were intended for driver guidance as they store road network information, today they are even used in applications that control vehicle motion. In general, the vehicle position is projected onto the map to relate with links in the stored road network. However, maps might contain faults, leading to navigation and situation understanding errors. Therefore, the integrity of the map-matched estimates must be monitored to avoid failures that can lead to hazardous situations. The main focus of this research is the real-time autonomous evaluation of faults in navigation maps used in intelligent vehicles. Current passenger vehicles are equipped with proprioceptive sensors that allow estimating accurately the vehicle state over short periods of time rather than long trajectories. They include receiver for Global Navigation Satellite System (GNSS) and are also increasingly equipped with exteroceptive sensors like radar or smart camera systems. The challenge resides on evaluating the integrity of the navigation maps using vehicle on board sensors. Two types of map faults are considered: Structural Faults, addressing connectivity (e.g., intersections). Geometric Faults, addressing geographic location and road geometry (i.e. shape). Initially, a particular structural navigation map fault is addressed: the detection of roundabouts absent in the navigation map. This structural fault is problematic for ADAS and Autonomous Driving. The roundabouts are detected by classifying the shape of the vehicle trajectory. This is stored for use in ADAS and Autonomous Driving functions on future vehicle trips on the same area. Next, the geometry of the map is addressed. The main difficulties to do the autonomous integrity monitoring are the lack of reliable information and the low level of redundancy. This thesis introduces a mathematical framework based on the use of repeated vehicle trips to assess the integrity of map information. A sequential test is then developed to make it robust to noisy sensor data. The mathematical framework is demonstrated theoretically including the derivation of definitions and associated properties. Experiments using data acquired in real traffic conditions illustrate the performance of the proposed approaches.