Les fonctions de texture directionnelle (« Bidirectional Texture Function » ou BTF) ont rencontré un certain succès ces dernières années dans le contexte de la synthèse d'images en temps-réel grâce à la fois au réalisme qu'elles apportent et au faible coût de calcul nécessaire. Cependant, un inconvénient de cette approche reste la taille gigantesque des données et de nombreuses méthodes ont été proposées afin de les compresser. Dans ce document, nous proposons une nouvelle représentation des BTFs qui améliore la cohérence des données et qui permet ainsi une compression plus efficace de celles-ci. Dans un premier temps, nous étudions les méthodes d'acquisition et de génération des BTFs et plus particulièrement, les méthodes de compression adaptées à une utilisation sur cartes graphiques. Nous réalisons ensuite une étude à l'aide de notre logiciel BTFInspect afin de déterminer parmi les différents phénomènes visuels mesurés dans les BTFs, ceux qui influencent majoritairement la cohérence des données par pixel. Dans un deuxième temps, nous proposons une nouvelle représentation pour les BTFs, appelées « Flat Bidirectional Texture Function » Flat-BTFs, qui améliore la cohérence des données d'une BTF et synthétiques afin de valider sa mise en œuvre. Dans l'analyse des résultats obtenus, nous montrons statistiquement et visuellement le gain de cohérence obtenu ainsi que l'absence d'une perte significative de qualité en comparaison avec la représentation d'origine. Enfin, dans un troisième temps, nous validons l'utilisation de notre nouvelle représentation dans des applications de rendu en temps-réel sur cartes graphiques. Puis, nous proposons une compression de l'apparence grâce à une méthode de quantification adaptée et présentée dans le cadre d'une application de diffusion de données 3D entre un serveur contenant des modèles 3D et un client désirant visualiser ces données.

Les infrastructures de calcul très haute performance ont connu une croissance rapide en particulier ces dernières années. Cette croissance a toujours été motivée par les besoins accrus en puissance de calcul qu'expriment les scientifiques dans divers domaines. Cependant, ces systèmes devenus de plus en plus larges constituent de gros consommateurs d'électricité et consomment déjà plusieurs mégawatts. Afin de consommer ''moins'' et ''mieux'', nous avons proposé un environnement logiciel qui d'une part, permet de choisir avant de pré-exécuter l'application, les versions de services applicatifs consommant le moins d'énergie, et qui d'autre part, repose sur une grille électrique intelligente pour planifier les réservations des ressources de calcul de ces infrastructures. Cet environnement, appelé SESAMES, a été adapté à deux services applicatifs indispensables au calcul très haute performance : la tolérance aux pannes et la diffusion de données. Des validations expérimentales ont montré que l'on peut réduire la consommation énergétique de chacun des deux services étudiés en s'appuyant sur les estimations énergétiques précises fournies par SESAMES pour n'importe quel contexte d'exécution et pour n'importe quelle plate-forme dotée de wattmètres. Notre méthodologie d'estimation repose sur une description du contexte d'exécution et sur une calibration de la plate-forme d'exécution basée sur la collecte de mesures énergétiques. Des simulations ont démontré que l'ordonnanceur multi-critères des réservations de ressources proposé dans SESAMES, permet de réduire à la fois la consommation énergétique, le coût financier et l'impact environnemental de ces réservations, tout en respectant les contraintes imposées par l'utilisateur et le fournisseur d'énergie.

Les infrastructures de calcul très haute performance ont connu une croissance rapide en particulier ces dernières années. Cette croissance a toujours été motivée par les besoins accrus en puissance de calcul qu'expriment les scientifiques dans divers domaines. Cependant, ces systèmes devenus de plus en plus larges constituent de gros consommateurs d'électricité et consomment déjà plusieurs mégawatts. Afin de consommer ''moins'' et ''mieux'', nous avons proposé un environnement logiciel qui d'une part, permet de choisir avant de pré-exécuter l'application, les versions de services applicatifs consommant le moins d'énergie, et qui d'autre part, repose sur une grille électrique intelligente pour planifier les réservations des ressources de calcul de ces infrastructures. Cet environnement, appelé SESAMES, a été adapté à deux services applicatifs indispensables au calcul très haute performance : la tolérance aux pannes et la diffusion de données. Des validations expérimentales ont montré que l'on peut réduire la consommation énergétique de chacun des deux services étudiés en s'appuyant sur les estimations énergétiques précises fournies par SESAMES pour n'importe quel contexte d'exécution et pour n'importe quelle plate-forme dotée de wattmètres. Notre méthodologie d'estimation repose sur une description du contexte d'exécution et sur une calibration de la plate-forme d'exécution basée sur la collecte de mesures énergétiques. Des simulations ont démontré que l'ordonnanceur multi-critères des réservations de ressources proposé dans SESAMES, permet de réduire à la fois la consommation énergétique, le coût financier et l'impact environnemental de ces réservations, tout en respectant les contraintes imposées par l'utilisateur et le fournisseur d'énergie. / High performance computing (HPC) infrastructures have experienced a rapid growth, particularly these last years. This growth has been driven by the increased need in terms of computational power expressed by scientists in various fields. However, their increasing size makes them important electricity consumers since they already consume several megawatts. In order to consume "less" and better", we proposed a framework which permits to choose the less consuming versions of the services before pre-executing the application. In addition, our framework relies on a smart grid in order to schedule resource reservations on these computing infrastructures. This framework, called SESAMES, is adapted to two services required in high performance computing: fault tolerance and data broadcasting. Experimental validations have shown that we can reduce the energy consumption of both services by relying on accurate energy estimations provided by SESAMES for any execution context and for any platform equipped with wattmeters. Our estimation methodology is based on a description of the execution context and on a platform calibration that consists of gathering energy measurements. Simulations have shown that the multi-criteria reservation scheduler proposed in SESAMES, simultaneously reduces the energy consumption, the financial cost and the environmental impact of these reservations, while respecting the constraints imposed by the user and the energy supplier.

Les fonctions de texture directionnelle "Bidirectional Texture Function" (BTF) ont rencontrés un certain succès ces dernières années, notamment pour le rendu temps-réel d'images de synthèse, grâce à la fois au réalisme qu'elles apportent et au faible coût de calcul nécessaire. Cependant, un inconvénient de cette approche reste la taille gigantesque des données : de nombreuses méthodes ont été proposées afin de les compresser. Dans ce document, nous proposons une nouvelle représentation des BTFs qui améliore la cohérence des données et qui permet ainsi une compression plus efficace. Dans un premier temps, nous étudions les méthodes d'acquisition et de génération des BTFs et plus particulièrement, les méthodes de compression adaptées à une utilisation sur cartes graphiques. Nous réalisons ensuite une étude à l'aide de notre logiciel "BTFInspect" afin de déterminer parmi les différents phénomènes visuels dans les BTFs, ceux qui influencent majoritairement la cohérence des données par texel. Dans un deuxième temps, nous proposons une nouvelle représentation pour les BTFs, appelées Flat Bidirectional Texture Function (Flat-BTFs), qui améliore la cohérence des données d'une BTF et donc la compression des données. Dans l'analyse des résultats obtenus, nous montrons statistiquement et visuellement le gain de cohérence obtenu ainsi que l'absence d'une perte significative de qualité en comparaison avec la représentation d'origine. Enfin, dans un troisième temps, nous démontrons l'utilisation de notre nouvelle représentation dans des applications de rendu en temps-réel sur cartes graphiques. Puis, nous proposons une compression de l'apparence grâce à une méthode de quantification sur GPU et présentée dans le cadre d'une application de diffusion de données 3D entre un serveur contenant des modèles 3D et un client désirant visualiser ces données. / In recent years, Bidirectional Texture Function (BTF) has emerged as a flexible solution for realistic and real-time rendering of material with complex appearance and low cost computing. However one drawback of this approach is the resulting huge amount of data: several methods have been proposed in order to compress and manage this data. In this document, we propose a new BTF representation that improves data coherency and allows thus a better data compression. In a first part, we study acquisition and digital generation methods of BTFs and more particularly, compression methods suitable for GPU rendering. Then, We realise a study with our software BTFInspect in order to determine among the different visual phenomenons present in BTF which ones induce mainly the data coherence per texel. In a second part, we propose a new BTF representation, named Flat Bidirectional Texture Function (Flat-BTF), which improves data coherency and thus, their compression. The analysis of results show statistically and visually the gain in coherency as well as the absence of a noticeable loss of quality compared to the original representation. In a third and last part, we demonstrate how our new representation may be used for realtime rendering applications on GPUs. Then, we introduce a compression of the appearance thanks to a quantification method on GPU which is presented in the context of a 3D data streaming between a server of 3D data and a client which want visualize them.

Pendant les deux dernières décennies, les technologies de réseaux ad-hoc de véhicules (VANETs : Vehicular Ad-Hoc Networks) ont été développées sous l’impulsion du monde de la recherche comme de l’industrie, étant donnés les liens des VANETs avec la sécurité routière, l’internet des objets (IoT/WoT : Internet of Things/Web of Things) pour les systèmes de transport intelligents (ITS : Intelligent Transportation Systems), les villes intelligentes et les villes vertes. Composant essentiel des VANETs, les protocoles de communication inter-véhicules (IVC : Inter-Vehicle Communication) font face à des défis techniques, en particulier à cause de la diversité des applications dans lesquelles ils sont impliqués. Dans cette thèse, après une présentation des VANETs et de l’état de l’art des IVC, nous proposons un protocole de dissémination de données, TrAD, conçu pour diffuser de manière efficiente des messages d’une source vers les véhicules présents dans la zone d’intérêt (ROI : Range of Interest). TrAD se base sur les états du trafic routier et du trafic réseau pour adapter localement la stratégie et les paramètres de transmission des données afin d’optimiser les performances des applications qui l’utilisent. De plus, un algorithme de classification des clusters locaux de véhicules est conçu pour permettre l’usage de TrAD sur autoroute aussi bien qu’en ville. Pour éviter l’encombrement des canaux de communication, un mécanisme illustratif de contrôle de la congestion reposant sur une approche distribuée est utilisé. Trois protocoles IVC de l’état de l’art ont été comparés à TrAD dans des scénarios réalistes de simulation, basés sur différentes villes réelles, différents trajets et densités véhiculaires. Les performances de TrAD surpassent celles des protocoles de référence en termes de taux de délivrance des paquets (PDR : Packet Delivery Ratio), nombre de transmissions et latence. De plus, nous montrons que TrAD est tolérant, dans une certaine mesure, aux erreurs sur les données GPS. Pour s’assurer de la qualité des simulations, nous avons étudié le modèle de déplacement employé dans le simulateur de trafic, puis couplé ce dernier au simulateur de réseau, afin que les deux s’échangent des informations en temps-réel. Grâce à la compréhension acquise lors de l’analyse du modèle de déplacement, nous avons pu développer un simulateur de conduite de tramway pour la T2C (Transports en Commun de l’agglomération Clermontoise). Des tests menés sur le matériel roulant nous ont permis d’élaborer des modèles de déplacement fidèles correspondants aux diverses situations rencontrées par le tramway. L’affichage de la simulation est assuré par un flux vidéo ajusté plutôt que des images de synthèse, ce qui permet de limiter le coût de développement tout en garantissant un certain réalisme dans l’affichage. Ce projet est soutenu par la T2C pour une durée de deux ans. / In the last two decades, Vehicular Ad hoc Network (VANETs) were developed significantly by both academic institute and industries association, since VANETs originate from traffic safety and are also an important application of Internet of Things / Web of Things (IoT/WoT) for Intelligent Transportation System (ITS), Intelligent Vehicles and Smart Cities. As an essential component of VANETs, Inter-Vehicle Communication (IVC) protocols face many critical challenges, in particular, because they relate to various specific applications. In this thesis, after elaborating on related knowledge of VANETs and state-of-the-art of IVC protocols, we propose a data dissemination protocol for vehicular networking, named TrAD, to disseminate efficiently warning messages from a source to vehicles in a range of interest (ROI). TrAD considers the status of road traffic and network traffic to adapt locally the strategy and the parameters of transmissions in order to optimize the global performance of IVC application. Moreover, a local vehicular cluster classification algorithm is designed to support TrAD to be performed in both highway and urban scenarios. In addition, an illustrative congestion control mechanism is used to avoid channel congestion using a distributed approach. Three state-of-the-art IVC protocols have been compared with TrAD by means of realistic simulations. The performance of all those protocols is evaluated quantitatively in various scenarios by taking into account different real road maps, trafic routes and vehicular densities. Compared with the reference protocols, TrAD gains an outstanding overall performance in terms of packet delivery ratio, number of transmissions and delay. Furthermore, TrAD also can tolerate a reasonable degree of GPS drift while achieving efficient data dissemination. In order to ensure the quality of simulations, we deeply investigated the mobility model of road traffic simulator, and then performed the bidirectionally coupled simulation in which the network simulator and the road trafic simulator can exchange information in real-time. Upon understanding of the mobility model, we obtained a chance to develop a low-cost tram simulator for the local public transportation provider, the T2C (Transports en Commun de l’agglomération Clermontoise). We attempt to design accurate mobility models from different scenarios for the specific type of tram used by T2C. Real world trials are carried out to explore the key parameters required by theoretical deduction for our mobility model. Moreover, the display GUI relies on a video stream, rather than 3D graphics, which can reduce the cost while guaranteeing the quality of service. This project was supported for two years by T2C.