Pouvoir lutter efficacement contre certains fléaux comme les incendies de forêt, les feux de brousse ou les catastrophes naturelles constitue un enjeu majeur dans plusieurs villes du monde.Avec l'avènement de la technologie de pointe représentée par les réseaux de capteurs, la détection de ces phénomènes devient plus aisée.En effet, des capteurs peuvent être déployés dans des zones difficiles d'accès et s'ils sont suffisamment nombreux pour couvrir la totalité de l'environnement à surveiller, une alerte peut être directement donnée par le capteur ayant détecté un certain type d'évènement (feu, secousse sismique...).Le centre de contrôle ayant reçu l'alerte peut ensuite décider d'intervenir sur la zone en cause.Nos travaux se situent dans ce cadre de la détection de phénomènes par un réseau de capteurs, en supposant que l'environnement est connu et que les capteurs sont mobiles, sans fil et en nombre insuffisant pour couvrir la totalité de l'environnement à surveiller.Parler de surveillance par un nombre faible d'entités mobiles nécessite de parcourir régulièrement certaines zones critiques de l'environnement, ce qui peut s'apparenter à une tâche de patrouille.Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes focalisés sur la détermination de stratégies de patrouille multi-capteurs appliquée à la détection d'évènements.Un problème similaire au nôtre est celui de la patrouille multi-agents dans un environnement connu.Ce problème consiste à faire visiter régulièrement les noeuds d'un graphe (représentant l'environnement) par des agents.Les capteurs peuvent être considérés comme des agents ayant des ressources limitées, en terme d'énergie en particulier.Le cadre de la patrouille multi-agents et les techniques proposées pour le résoudre ne peuvent pas être utilisés ici.Après avoir formulé mathématiquement le problème de la patrouille multi-capteurs appliquée à la détection d'évènements, nous proposons une technique de résolution approchée basée sur des colonies de fourmis.Des simulations ont été réalisées en considérant différents scenarii (topologies d'environnement, populations de capteurs, apparitions des événements) afin d'évaluer la pertinence de notre approche.Les résultats expérimentaux montrent que notre approche permet de déterminer des stratégies de patrouille satisfaisantes dans la majorité des scenarii.

Cette thèse décrit l'exploitation d'approches géométriques pour résoudre le probleme de segmentation d'images, ainsi que le probleme de détection d'événements en imagerie multi-sources. La structure géométrique utilisée est le diagramme de Voronoi ponctuel. Nous abordons tout d'abord une première approche de segmentation d'images en polygones de Voronoi dont l'algorithme fonctionne en trois étapes: une phase d'initialisation, une phrase de partition et une phase de fusion. Ce processus de segmentation est utilise pour détecter les différences entre des images acquises dans différents domaines de radiometrie. Nous présentons une seconde technique de segmentation fondée sur le processus de coopération d'un détecteur de frontières et d'un détecteur de régions. Cette approche utilise le diagramme de voronoi généralisé pour générer une partition initiale dont les frontières des régions s'appuient sur les contours détectés initialement. Pour réaliser cette segmentation nous avons propose un algorithme de calcul d'une approximation du diagramme de Voronoi généralisé en utilisant le diagramme de Voronoi ponctuel