Dans cette thèse, nous étudions l’optimisation des techniques de détection du spectre dans le contexte des réseaux cognitifs de capteurs sans fil. L’objectif de ces techniques est de déterminer l’occupation ou la disponibilité du canal. Tout d’abord, une vue d’ensemble des techniques de détection du spectre développées dans la littérature est fournie. Ensuite, les défis posés par le cadre applicatif des réseaux de capteurs sans fil sont décrits ; il s’agit de considérer dans le processus de décision les ressources et les capacités limitées des noeuds du réseau. Ainsi, plusieurs méthodes de détection du spectre sont proposées dans cette thèse. Certaines s’appliquent uniquement localement au niveau d’un noeud, tandis que d’autres mettent en oeuvre une stratégie coopérative entre les noeuds pour une meilleure détection du spectre. En premier lieu, afin de diminuer la durée d’observation du canal et de réduire la consommation d’énergie, le problème adressé est celui de la détection du spectre à partir d’un très petit nombre d’échantillons. Deux techniques reposant sur la statistique des échantillons sont donc proposées afin d’améliorer la décision concernant la disponibilité ou non du canal : une détection locale du spectre basée sur un test Goodness-of-Fit et, une détection coopérative du spectre basée sur la théorie des croyances de Dempster-Shafer. Puis, le problème de l’optimisation de l’efficacité énergétique à l’échelle du réseau est abordé. Une nouvelle technique basée sur un algorithme de classification est alors proposé. Cette dernière permet d’améliorer la fiabilité de la détection, notamment par sa capacité à rejeter du processus de décision les noeuds qualifiés de défectueux ou moins fiables. / In this thesis we investigate the required efficiency and reliability trade-off of spectrum sensing techniques in cognitive wireless sensor networks (CWSNs). An overview of the developed spectrum sensing techniques in the literature is provided. Then, considering the challenges posed by the framework of resource-constrained nodes in CWSNs, we propose several improved local and cooperative methods for spectrum sensing. Firstly, in order to minimize the channel observation duration and to get reduced power consumption, the problem of running the spectrum sensing process from a small sample size is addressed. We thus propose two techniques in order to increase the strength of the decision on the presence or not of a signal: local spectrum sensing based on the goodness-of-fit (GoF) principle and cooperative spectrum sensing based on the Dempster- Shafer (D-S) theory of evidence. Moreover, considering the energy efficiency of the whole network and the reliability of the decision, a robust and energy efficient cooperative spectrum sensing scheme is proposed. This latter is based on a clustering algorithm and utilizes a double reliability evaluation. Compared with the methods in the literature, the proposed method present an improved performance of detection, and is designed to support harsh channel conditions and faulty nodes.

La richesse moléculaire des végétaux constitue une source importante de molécules tinctoriales et bioactives d'origine naturelle, utilisées depuis toujours par les artisans et tradipraticiens dans le domaine artisanal et thérapeutique. Ces travaux contribuent principalement à l’étude chimique de cinq plantes tinctoriales : T. grandis, L. inermis, K. senegalensis, I. tinctoria et P. cyanescens, lesquelles représentent les plus employées par les artisans à l'issue d'une enquête ethnobotanique réalisée au Sud-Est du Bénin. Un essai d'optimisation des conditions d’extraction des colorants de T. grandis assistée par ultrasons a été effectué et comparée à trois autres techniques utilisées conventionnellement. Ce procédé a été établi comme le plus simple, rapide, efficace et donnant le rendement le plus important en colorants jaunes et rouges extraits des plantes étudiées, en comparaison aux extractions classiques. De la même manière, il a été mis au point un procédé d'extraction de l’indigotine par usage du dithionite de sodium. Il a pu être démontré que ce procédé permet d'extraire rapidement et efficacement cette molécule à partir de P. cyanescens comparativement à l'emploi de solvants organiques usuels. Une étude fondamentale sur l’identification des colorants extraits à partir des plantes étudiées a été effectuée. Une approche chromatographique utilisant la CLHP/UV-Vis a permis d’identifier la catéchine et l'épicatéchine ainsi que des acides phénoliques, constitutifs des tanins quantitativement caractéristiques des espèces K. senegalensis et L. inermis. En outre, la lawsone et des flavones ont été identifiées dans L. inermis. Il a été caractérisé en plus de la tectoquinone, trois autres anthraquinones Ta, Tb et Tc dont les structures n'ont pas été élucidées, à ce jour, ainsi que des flavonoïdes dont cinq n'ont jamais été décrits dans littérature de T. grandis. Quant aux plantes à indigo, elles se différencient non seulement par la teneur en indigoïdes issue de leurs divers extraits mais aussi par trois flavonoïdes identifiés spécifiquement dans P. cyanescens. L’ensemble de ces résultats expérimentaux a pu être appliqué avec succès à l’étude de colorants extraits à partir d'échantillons prélevés sur des objets du patrimoine notamment des masques, statuettes et textiles provenant de collections muséales, ce qui a contribué à la détermination de leur origine minérale et botanique. Par ailleurs, des tests chimiques sur des fractions plus ou moins enrichies en molécules colorantes issues des plantes étudiées ont permis l'évaluation des propriétés pharmacologiques réalisés in-vitro révélant une activité antioxydante et cytotoxique sur les cellules cancéreuses MCF-7 et IGROV / Molecular plant wealth is an important source of dyes and naturally occurring bioactive molecules, have always been used by artisans and crafts and traditional healers in the therapeutic field. This work contributes mainly to the chemical study of five dye plants: T. grandis, L. inermis, K. senegalensis, I. tinctoria and P. cyanescens, which represent the most used by the artisans at from a ethnobotanical study conducted in southeastern Benin. An optimization of the extraction conditions dyes from T. grandis assisted ultrasonic tests was carried out and compared with three other techniques conventionally used. This process has been established as the simplest, quick, efficient and providing the most important yield in yellow and red dyes extracted from plants studied, in comparison to conventional extractions. Similarly, a method of indigotine extraction using sodium dithionite has been developed. It could be shown that this method can extract quickly and efficiently indigotine from P. cyanescens compared to the use of conventional organic solvents. A fundamental study of the identification of dyes extracted from plants studied was performed. Chromatographic approach using HPLC / UV-Vis permits to identify catechin and epicatechin and phenolic acids, tannins constituent species characteristics quantitatively and K. senegalensis and L. inermis. Furthermore, lawsone and flavones have been identified in L. inermis. It was further characterized by the tectoquinone, three other anthraquinones Ta, Tb and Tc whose structures have not been elucidated and flavonoids which five were never been described in literature of T. grandis. As for indigo plants, they differ not only by the content of their various end indigoid extracts but also specifically identified by three flavonoids in P. cyanescens. All these experimental results have been successfully applied to the study of dyes extracted from samples of objects including heritage masks, statuettes and textiles from museum collections, which contributed to the determination of their mineral and botanical origin. Furthermore, evaluation of the pharmacological properties, by chemical tests in vitro and antioxidant showed cytotoxic activity on cancer cells MCF-7, IGROV and very important fraction of more or less enriched in the dye molecules from plants tested

Le rendu de Monte-Carlo par lancer de rayons est connu depuis longtemps pour être une classe d’algorithmes de choix lorsqu’il s’agit de générer des images de synthèse photo-réalistes. Toutefois, sa nature fondamentalement aléatoire induit un bruit caractéristique dans les images produites. Dans cette thèse, nous mettons en œuvre des algorithmes fondés sur les échantillons de Monte-Carlo et l’inférence bayésienne pour factoriser le calcul du rendu, par le partage d’information entre pixels voisins ou la mise en cache de données précédemment calculées. Dans le cadre du rendu à temps long, en nous fondant sur une technique récente de débruitage en traitement d’images, appelée Non-local Bayes, nous avons développé un algorithme de débruitage collaboratif par patchs, baptisé Bayesian Collaborative Denoising. Celui-ci est conçu pour être adapté aux spécificités du bruit des rendus de Monte-Carlo et aux données supplémentaires qu’on peut obtenir par des statistiques sur les échantillons. Dans un deuxième temps, pour factoriser les calculs de rendus de Monte-Carlo en temps interactif dans un contexte de scène dynamique, nous proposons un algorithme de rendu complet fondé sur le path tracing, appelé Dynamic Bayesian Caching. Une partition des pixels permet un regroupement intelligent des échantillons. Ils sont alors en nombre suffisant pour pouvoir calculer des statistiques sur eux. Ces statistiques sont comparées avec celles stockées en cache pour déterminer si elles doivent remplacer ou enrichir les données existantes. Finalement un débruitage bayésien, inspiré des travaux de la première partie, est appliqué pour améliorer la qualité de l’image. / Monte Carlo ray tracing is known to be a particularly well-suited class of algorithms for photorealistic rendering. However, its fundamentally random nature breeds noise in the generated images. In this thesis, we develop new algorithms based on Monte Carlo samples and Bayesian inference in order to factorize rendering computations, by sharing information across pixels or by caching previous results. In the context of offline rendering, we build upon a recent denoising technique from the image processing community, called Non-local Bayes, to develop a new patch-based collaborative denoising algorithm, named Bayesian Collaborative Denoising. It is designed to be adapted to the specificities of Monte Carlo noise, and uses the additionnal input data that we can get by gathering per-pixel sample statistics. In a second step, to factorize computations of interactive Monte Carlo rendering, we propose a new algorithm based on path tracing, called Dynamic Bayesian Caching. A clustering of pixels enables a smart grouping of many samples. Hence we can compute meaningful statistics on them. These statistics are compared with the ones that are stored in a cache to decide whether the former should replace or be merged with the latter. Finally, a Bayesian denoising, inspired from the works of the first part, is applied to enhance image quality.

Les récentes avancées en microscopie de fluorescence (augmentation de résolution spatiale, correction des aberrations induites par l'échantillon...) ouvrent de nombreuses perspectives en imagerie biologique. Mais pour que ces techniques se répandent, il est nécessaire de réduire les contraintes qu'elles imposent sur la préparation des échantillons, sur les sondes fluorescentes, sur la complexité de mise en oeuvre ou la cadence d'acquisition. Pendant ma thèse, j'ai travaillé sur le développement et l'amélioration de quelques-unes de ces techniques. Dans un premier temps, deux systèmes d'illumination structurée ont été réalisés dans le but d'accélérer la cadence de réalisation de coupes optiques pour l'observation d'échantillons épais vivants. Une deuxième partie de mon travail a concerné la mise en place d'une nouvelle approche de reconstruction en illumination structurée afin de dépasser la limite de résolution imposée par le microscope. Cet outil permet de réduire le nombre d'images requises pour la reconstruction d'une image super-résolue, ce qui ouvre la voie à une augmentation de la cadence de réalisation de ces images. Un montage d'optique adaptative a également été développé afin de corriger les aberrations introduites par les échantillons épais, permettant une amélioration des capacités d'imagerie en profondeur. L'accent a été mis sur la protection de l'échantillon, grâce à l'utilisation de billes fluorescentes pour déterminer la correction à appliquer sans illuminer l'échantillon. Enfin, un instrument de mesure du rendement quantique de fluorescence dédié à la caractérisation de fluorophores infrarouges a été mis en oeuvre afin de pallier les limitations des méthodes de mesure classiques dans le proche infrarouge.