Le problème étudié dans le cadre de cette thèse porte essentiellement sur l'étape de détection de défaut dans un processus de diagnostic industriel. Ces travaux sont motivés par la surveillance de deux sous-systèmes complexes d'un autobus impactant la disponibilité des véhicules et leurs coûts de maintenance : le système de freinage et celui des portes. Cette thèse décrit plusieurs outils dédiés au suivi de fonctionnement de ces deux systèmes. On choisit une approche de diagnostic par reconnaissance des formes qui s'appuie sur l'analyse de données collectées en exploitation à partir d'une nouvelle architecture télématique embarquée dans les autobus. Les méthodes proposées dans ces travaux de thèse permettent de détecter un changement structurel dans un flux de données traité séquentiellement, et intègrent des connaissances disponibles sur les systèmes surveillés. Le détecteur appliqué aux freins s'appuie sur les variables de sortie (liées au freinage) d'un modèle physique dynamique du véhicule qui est validé expérimentalement dans le cadre de nos travaux. L'étape de détection est ensuite réalisée par des cartes de contrôle multivariées à partir de données multidimensionnelles. La stratégie de détection pour l'étude du système porte traite directement les données collectées par des capteurs embarqués pendant des cycles d'ouverture et de fermeture, sans modèle physique a priori. On propose un test séquentiel à base d'hypothèses alimenté par un modèle génératif pour représenter les données fonctionnelles. Ce modèle de régression permet de segmenter des courbes multidimensionnelles en plusieurs régimes. Les paramètres de ce modèle sont estimés par un algorithme de type EM dans un mode semi-supervisé. Les résultats obtenus à partir de données réelles et simulées ont permis de mettre en évidence l'efficacité des méthodes proposées aussi bien pour l'étude des freins que celle des portes

Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un programme de recherches appuyé par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada. / Les forêts de Bornéo sont inestimables. En plus d’une faune et d’une flore riche et diversifiée, ses milieux naturels constituent d’efficaces réservoirs de carbone. En outre, la matière ligneuse qui y est abondante fait l’objet d’une exploitation intensive. Par contre, c’est le potentiel agricole de l’île qui crée le plus d’enthousiasme, principalement en ce qui concerne la culture du palmier à huile. Pour tenter de mieux comprendre et surveiller le phénomène, nous avons développé des méthodes de détection de la déforestation et de la dégradation des forêts. Ces méthodes doivent tenir compte des caractéristiques propres à l’île. C’est que Bornéo est abondamment affectée par une nébulosité constante qui complexifie considérablement son observation à partir des satellites. Malgré ces contraintes, nous avons produit une série chronologique annuelle des points chauds de déforestation et de dégradation des forêts pour les années 2000 à 2009. / Borneo’s forests are priceless. Beyond the richness and diversity of its fauna and flora, its natural habitats constitute efficient carbon reservoirs. Unfortunately, the vast forests of the island are rapidly being cut down, both by the forestry industry and the rapidly expanding oil palm industry. In this context, we’ve developed methods to detect deforestation and forest degradation in order to better understand and monitor the phenomena. In doing so, the peculiarities of Borneo, such as the persistent cloud cover, had to be accounted for. Nevertheless, we succeeded in producing a time series of the yearly forest degradation and deforestations hotspots for the year 2000 through the year 2009.

L'optimisation de stratégies de maintenance est un sujet primordial pour un grand nombre d'industriels. Il s'agit d'établir un plan de maintenance qui garantisse des niveaux de sécurité, de sûreté et de fiabilité élevé avec un coût minimum et respectant d'éventuelles contraintes. Le nombre de travaux grandissant sur l'optimisation de paramètres de maintenance et notamment sur la planification d'actions préventives de maintenance souligne l'intérêt de ce problème. Un grand nombre d'études sur la maintenance repose sur une modélisation du processus de dégradation du système étudié. Les Modèles Graphiques Probabilistes (MGP) et particulièrement les MGP Markoviens (MGPM) fournissent un cadre de travail pour la modélisation de processus stochastiques complexes. Le problème de ce type d'approche est que la qualité des résultats est dépendante de celle du modèle. De plus, les paramètres du système considéré peuvent évoluer au cours du temps. Cette évolution est généralement la conséquence d'un changement de fournisseur pour les pièces de remplacement ou d'un changement de paramètres d'exploitation. Cette thèse aborde le problème d'adaptation dynamique d'une stratégie de maintenance face à un système dont les paramètres changent. La méthodologie proposée repose sur des algorithmes de détection de changement dans un flux de données séquentielles et sur une nouvelle méthode d'inférence probabiliste spécifique aux réseaux bayésiens dynamiques. D'autre part, les algorithmes proposés dans cette thèse sont mis en place dans le cadre d'un projet d'étude avec Bombardier Transport. L'étude porte sur la maintenance du système d'accès voyageurs d'une nouvelle automotrice destiné à une exploitation sur le réseau ferré d'Ile-de-France. L'objectif général est de garantir des niveaux de sécurité et de fiabilité importants au cours de l'exploitation du train / The optimization of maintenance strategies is a major issue for many industrial applications. It involves establishing a maintenance plan that ensures security levels, security and high reliability with minimal cost and respecting any constraints. The increasing number of works on optimization of maintenance parameters in particular in scheduling preventive maintenance action underlines the importance of this issue. A large number of studies on maintenance are based on a modeling of the degradation of the system studied. Probabilistic Models Graphics (PGM) and especially Markovian PGM (M-PGM) provide a framework for modeling complex stochastic processes. The issue with this approach is that the quality of the results is dependent on the model. More system parameters considered may change over time. This change is usually the result of a change of supplier for replacement parts or a change in operating parameters. This thesis deals with the issue of dynamic adaptation of a maintenance strategy, with a system whose parameters change. The proposed methodology is based on change detection algorithms in a stream of sequential data and a new method for probabilistic inference specific to the dynamic Bayesian networks. Furthermore, the algorithms proposed in this thesis are implemented in the framework of a research project with Bombardier Transportation. The study focuses on the maintenance of the access system of a new automotive designed to operate on the rail network in Ile-de-France. The overall objective is to ensure a high level of safety and reliability during train operation

Les forêts de Bornéo sont inestimables. En plus d’une faune et d’une flore riche et diversifiée, ses milieux naturels constituent d’efficaces réservoirs de carbone. En outre, la matière ligneuse qui y est abondante fait l’objet d’une exploitation intensive. Par contre, c’est le potentiel agricole de l’île qui crée le plus d’enthousiasme, principalement en ce qui concerne la culture du palmier à huile. Pour tenter de mieux comprendre et surveiller le phénomène, nous avons développé des méthodes de détection de la déforestation et de la dégradation des forêts. Ces méthodes doivent tenir compte des caractéristiques propres à l’île. C’est que Bornéo est abondamment affectée par une nébulosité constante qui complexifie considérablement son observation à partir des satellites. Malgré ces contraintes, nous avons produit une série chronologique annuelle des points chauds de déforestation et de dégradation des forêts pour les années 2000 à 2009. / Borneo’s forests are priceless. Beyond the richness and diversity of its fauna and flora, its natural habitats constitute efficient carbon reservoirs. Unfortunately, the vast forests of the island are rapidly being cut down, both by the forestry industry and the rapidly expanding oil palm industry. In this context, we’ve developed methods to detect deforestation and forest degradation in order to better understand and monitor the phenomena. In doing so, the peculiarities of Borneo, such as the persistent cloud cover, had to be accounted for. Nevertheless, we succeeded in producing a time series of the yearly forest degradation and deforestations hotspots for the year 2000 through the year 2009. / Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un programme de recherches appuyé par le Conseil de recherches en sciences humaines du Canada.

Le travail présenté dans cette thèse est basé sur l'étude d'un phénomène appelé convergence phonétique qui postule que deux interlocuteurs en interaction vont avoir tendance à adapter leur façon de parler à leur interlocuteur dans un but communicatif. Nous avons donc mis en place un paradigme appelé " Dominos verbaux " afin de collecter un corpus large pour caractériser ce phénomène, le but final étant de doter un agent conversationnel animé de cette capacité d'adaptation afin d'améliorer la qualité des interactions homme-machine.Nous avons mené différentes études pour étudier le phénomène entre des paires d'inconnus, d'amis de longue date, puis entre des personnes provenant de la même famille. On s'attend à ce que l'amplitude de la convergence soit liée à la distance sociale entre les deux interlocuteurs. On retrouve bien ce résultat. Nous avons ensuite étudié l'impact de la connaissance de la cible linguistique sur l'adaptation. Pour caractériser la convergence phonétique, nous avons développé deux méthodes : la première basée sur une analyse discriminante linéaire entre les coefficients MFCC de chaque locuteur, la seconde utilisant la reconnaissance de parole. La dernière méthode nous permettra par la suite d'étudier le phénomène en condition moins contrôlée.Finalement, nous avons caractérisé la convergence phonétique à l'aide d'une mesure subjective en utilisant un nouveau test de perception basé sur la détection " en ligne " d'un changement de locuteur. Le test a été réalisé à l'aide signaux extraits des interactions mais également avec des signaux obtenus avec une synthèse adaptative basé sur la modélisation HNM. Nous avons obtenus des résultats comparables démontrant ainsi la qualité de notre synthèse adaptative.

Le bruit de chatoiement (speckle) lié aux systèmes d'imagerie cohérente a des conséquences sur l'analyse et l'interprétation des images radar à synthèse d'ouverture (RSO). Pour corriger ce défaut, nous profitons de séries temporelles d'images RSO bien recalées. Nous améliorons le filtre adaptatif temporel non-local à l'aide de méthodes performantes de débruitage adaptatif et proposons un filtrage temporel adaptatif basé sur les patchs. Pour réduire le biais du débruitage, nous proposons une méthode originale, rapide et efficace de débruitage multitemporel. L'idée principale de l'approche proposée est d'utiliser l'image dite "de ratio", donnée par le rapport entre l'image et la moyenne temporelle de la pile. Cette image de ratio est plus facile à débruiter qu'une image isolée en raison de sa meilleure stationnarité. Par ailleurs, les structures fines stables dans le temps sont bien préservées grâce au moyennage multitemporel. Disposant d'images débruitées, nous proposons ensuite d'utiliser la méthode du rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour détecter les zones de changement ainsi que l'amplitude des changements et les instants de changements intéressants dans de longues séries d'images correctement recalées. En utilisant le partitionnement spectral, on applique le rapport de vraisemblance généralisé simplifié pour caractériser les changements des séries temporelles. Nous visualisons les résultats de détection en utilisant l'échelle de couleur 'jet' et une colorisation HSV. Ces méthodes ont été appliquées avec succès pour étudier des zones cultivées, des zones urbaines, des régions portuaires et des changements dus à des inondations. / The inherent speckle which is attached to any coherent imaging system affects the analysis and interpretation of synthetic aperture radar (SAR) images. To take advantage of well-registered multi-temporal SAR images, we improve the adaptive nonlocal temporal filter with state-of-the-art adaptive denoising methods and propose a patch based adaptive temporal filter. To address the bias problem of the denoising results, we propose a fast and efficient multitemporal despeckling method. The key idea of the proposed approach is the use of the ratio image, provided by the ratio between an image and the temporal mean of the stack. This ratio image is easier to denoise than a single image thanks to its improved stationarity. Besides, temporally stable thin structures are well-preserved thanks to the multi-temporal mean. Without reference image, we propose to use a patch-based auto-covariance residual evaluation method to examine the residual image and look for possible remaining structural contents. With speckle reduction images, we propose to use simplified generalized likelihood ratio method to detect the change area, change magnitude and change times in long series of well-registered images. Based on spectral clustering, we apply the simplified generalized likelihood ratio to detect the time series change types. Then, jet colormap and HSV colorization may be used to vividly visualize the detection results. These methods have been successfully applied to monitor farmland area, urban area, harbor region, and flooding area changes.

Les activités basées sur l'exploitation de données vidéo se sont développées de manière fulgurante ces dernières années : nous assisté à une démocratisation de certaines de ces activités (vidéo-surveillance) mais également à une diversification importante des applications opérationnelles (suivi de ressources naturelles, reconnaissance etc). Cependant, le volume de données vidéo généré est aujourd'hui astronomique et l'efficacité de ces activités est limitée par le coût et la durée nécessaire à l'interprétation humaine des données vidéo. L'analyse automatique de flux vidéos est donc devenue une problématique cruciale pour de nombreuses applications. L'approche semi-automatique développée dans le cadre de cette thèse se concentre plus spécifiquement sur l'analyse de vidéos aériennes, et permet d'assister l'analyste image dans sa tâche en suggérant des zones d'intérêt potentiel par détection de changements. Pour cela, nous effectuons une modélisation tridimensionnelle des apparences observées dans les vidéos de référence. Cette modélisation permet ensuite d'effectuer une détection en ligne des changements significatifs dans une nouvelle vidéo, en identifiant les déviations d'apparence par rapport aux modèles de référence. Des techniques spécifiques ont également été proposées pour effectuer l'estimation des paramètres d'acquisition ainsi que l'atténuation des effets de l'illumination. De plus, nous avons développé plusieurs techniques de consolidation permettant d'exploiter la connaissance a priori relative aux changements à détecter. L'intérêt et les bonnes performances de notre approche a été minutieusement démontré à l'aide de données réelles et synthétiques. / Business activities based on the use of video data have developed at a dazzling speed these last few years: not only has the market of some of these activities widely expanded (video-surveillance) but the operational applications have also greatly diversified (natural resources monitoring, intelligence etc). However, nowadays, the volume of generated data has become overwhelming and the efficiency of these activities is now limited by the cost and the time required by the human interpretation of this video data. Automatic analysis of video streams has hence become a critical problem for numerous applications. The semi-autmoatic approach developed in this thesis focuses more specifically on the automatic analysis of aerial videos and enables assisting the image analyst in his task by suggesting areas of potential interest identified using change detection. For that purpose, our approach proceeds to a tridimensional modeling of the appearances observed in the reference videos. Such a modeling then enables the online detection of significant changes in a new video, by identifying appearance deviations with respect to the reference models. Specific techniques have also been developed to estimate the acquisition parameters and to attenuate illumination effects. Moreover, we developed several consolidation techniques making use of a priori knowledge related to targeted changes, in order to improve detection accuracy. The interest and good performance of our change detection approach has been carefully demonstrated using both real and synthetical data.

Nous étudions ici l’intérêt des descripteurs locaux pour les images satellites optiques et radar. Ces descripteurs, par leurs invariances et leur représentation compacte, offrent un intérêt pour la comparaison d’images acquises dans des conditions différentes. Facilement applicables aux images optiques, ils offrent des performances limitées sur les images radar, en raison de leur fort bruit multiplicatif. Nous proposons ici un descripteur original pour la comparaison d’images radar. Cet algorithme, appelé SAR-SIFT, repose sur la même structure que l’algorithme SIFT (détection de points-clés et extraction de descripteurs) et offre des performances supérieures pour les images radar. Pour adapter ces étapes au bruit multiplicatif, nous avons développé un opérateur différentiel, le Gradient par Ratio, permettant de calculer une norme et une orientation du gradient robustes à ce type de bruit. Cet opérateur nous a permis de modifier les étapes de l’algorithme SIFT. Nous présentons aussi deux applications pour la télédétection basées sur les descripteurs. En premier, nous estimons une transformation globale entre deux images radar à l’aide de SAR-SIFT. L’estimation est réalisée à l’aide d’un algorithme RANSAC et en utilisant comme points homologues les points-clés mis en correspondance. Enfin nous avons mené une étude prospective sur l’utilisation des descripteurs pour la détection de changements en télédétection. La méthode proposée compare les densités de points-clés mis en correspondance aux densités de points-clés détectés pour mettre en évidence les zones de changement. / We study here the interest of local features for optical and SAR images. These features, because of their invariances and their dense representation, offer a real interest for the comparison of satellite images acquired under different conditions. While it is easy to apply them to optical images, they offer limited performances on SAR images, because of their multiplicative noise. We propose here an original feature for the comparison of SAR images. This algorithm, called SAR-SIFT, relies on the same structure as the SIFT algorithm (detection of keypoints and extraction of features) and offers better performances for SAR images. To adapt these steps to multiplicative noise, we have developed a differential operator, the Gradient by Ratio, allowing to compute a magnitude and an orientation of the gradient robust to this type of noise. This operator allows us to modify the steps of the SIFT algorithm. We present also two applications for remote sensing based on local features. First, we estimate a global transformation between two SAR images with help of SAR-SIFT. The estimation is realized with help of a RANSAC algorithm and by using the matched keypoints as tie points. Finally, we have led a prospective study on the use of local features for change detection in remote sensing. The proposed method consists in comparing the densities of matched keypoints to the densities of detected keypoints, in order to point out changed areas.

Les techniques d'acquisition des signaux médicaux sont en constante évolution et fournissent une quantité croissante de données hétérogènes qui doivent être analysées par le médecin. Dans ce contexte, des méthodes automatiques de traitement des signaux médicaux sont régulièrement proposées pour aider l'expert dans l'analyse qualitative et quantitative en facilitant leur interprétation. Ces méthodes doivent tenir compte de la physique de l'acquisition, de l'a priori que nous avons sur ces signaux et de la quantité de données à analyser pour une interprétation plus précise et plus fiable. Dans cette thèse, l'analyse des tissus biologique par spectroscopie RMN et la recherche des activités fonctionnelles cérébrales et leurs connectivités par IRMf sont explorées pour la recherche de nouveaux bio-marqueurs. Chaque information médicale sera caractérisée par un ensemble d'objets que nous cherchons à extraire, à aligner, et à coder. Le regroupement de ces objets par la mesure de leur similitude permettra leur classification et l'identification de bio-marqueurs. C'est ce schéma global d'indexation et de recherche par le contenu d'objets pour la détection des bio-marqueurs que nous proposons. Pour cela, nous nous sommes intéressés dans cette thèse à modéliser et intégrer les connaissances a priori que nous avons sur ces signaux biologiques permettant ainsi de proposer des méthodes appropriées à chaque étape d'indexation et à chaque type de signal.

Le travail présenté dans cette thèse est basé sur l’étude d’un phénomène appelé convergence phonétique qui postule que deux interlocuteurs en interaction vont avoir tendance à adapter leur façon de parler à leur interlocuteur dans un but communicatif. Nous avons donc mis en place un paradigme appelé « Dominos verbaux » afin de collecter un corpus large pour caractériser ce phénomène, le but final étant de doter un agent conversationnel animé de cette capacité d’adaptation afin d’améliorer la qualité des interactions homme-machine.Nous avons mené différentes études pour étudier le phénomène entre des paires d’inconnus, d’amis de longue date, puis entre des personnes provenant de la même famille. On s’attend à ce que l’amplitude de la convergence soit liée à la distance sociale entre les deux interlocuteurs. On retrouve bien ce résultat. Nous avons ensuite étudié l’impact de la connaissance de la cible linguistique sur l’adaptation. Pour caractériser la convergence phonétique, nous avons développé deux méthodes : la première basée sur une analyse discriminante linéaire entre les coefficients MFCC de chaque locuteur, la seconde utilisant la reconnaissance de parole. La dernière méthode nous permettra par la suite d’étudier le phénomène en condition moins contrôlée.Finalement, nous avons caractérisé la convergence phonétique à l’aide d’une mesure subjective en utilisant un nouveau test de perception basé sur la détection « en ligne » d’un changement de locuteur. Le test a été réalisé à l’aide signaux extraits des interactions mais également avec des signaux obtenus avec une synthèse adaptative basé sur la modélisation HNM. Nous avons obtenus des résultats comparables démontrant ainsi la qualité de notre synthèse adaptative. / The work presented in this manuscript is based on the study of a phenomenon called phonetic convergence which postulates that two people in interaction will tend to adapt how they talk to their partner in a communicative purpose. We have developed a paradigm called “Verbal Dominoes“ to collect a large corpus to characterize this phenomenon, the ultimate goal being to fill a conversational agent of this adaptability in order to improve the quality of human-machine interactions.We have done several studies to investigate the phenomenon between pairs of unknown people, good friends, and between people coming from the same family. We expect that the amplitude of convergence is proportional to the social distance between the two speakers. We found this result. Then, we have studied the knowledge of the linguistic target impact on adaptation. To characterize the phonetic convergence, we have developed two methods: the first one is based on a linear discriminant analysis between the MFCC coefficients of each speaker and the second one used speech recognition techniques. The last method will allow us to study the phenomenon in less controlled conditions.Finally, we characterized the phonetic convergence with a subjective measurement using a new perceptual test called speaker switching. The test was performed using signals coming from real interactions but also with synthetic data obtained with the harmonic plus