Effectuer des calculs d'illumination globale pour des environnements complexes et les visualiser de manière interactive demeure un problème difficile en synthèse d'images. En effet, la radiosité hiérarchique est un processus très coûteux en termes de temps de calcul et de ressources mémoire, même pour des scènes de complexité moyenne. Par conséquent, dans le cas d'environnements complexes, une étape de précalcul est nécessaire. Ce précalcul consiste à découper la scène en plusieurs régions (appelées cellules) et évaluer les relations de visibilité entre ces régions. La méthode de découpage (ou de structuration) que nous proposons est inspirée de l'analyse d'images et consiste à mettre en correspondance des modèles génériques de cellules avec des éléments géométriques déduits de la scène. Comparée à la technique de subdivision binaire de l'espace, cette méthode fournit des résultats beaucoup plus convaincants car le nombre de cellules obtenues est plus faible et par conséquent les calculs de visibilité et de simulation d'éclairage se trouvent simplifiés. A chaque étape de la simulation d'éclairage, seule une petite partie de la scène réside en mémoire. Les informations géométriques et photométriques nécessaires à la représentation des objets de la scène sont stockées sur disque. La simulation de la propagation de la lumière est alors considérée comme la composition de tâches élémentaires consistant à (i) charger en mémoire les informations nécessaires à la simulation, (ii) effectuer les calculs de radiosité, (iii) remettre à jour la base de données sur le disque. Néanmoins, afin de réduire les nombreux échanges d'information entre le disque et la mémoire, il est nécessaire d'ordonner les calculs de manière efficace. Pour cela, nous proposons plusieurs stratégies d'ordonnancement des calculs reposant sur une prédiction des coûts de ces échanges d'informations à court, moyen ou long terme. Ces stratégies utilisent les connaissances relatives à la structuration de la scène en cellules et les relations de visibilité qui existent entre elles. Nous avons mis en oeuvre une version parallèle de cet algorithme à l'aide de l'environnement de programmation MPI (Message Passing Interface). Dans ce cas, toutes les données sont stockées sur un disque commun à tous les processeurs afin de réduire le nombre de messages et leur taille. Chaque processeur effectue les calculs pour un ensemble de régions selon les mêmes stratégies d'ordonnancement que l'algorithme séquentiel. Un mécanisme d'équilibrage de charge dynamique suivant une technique de vol de tâche (task stealing) permet d'éviter que certains processeurs restent inactifs au cours des calculs. Enfin, la terminaison de l'algorithme est réalisée à l'aide d'une reconfiguration dynamique des processeurs en anneau qui permet également la gestion de la convergence de l'algorithme.

La visualisation de données informatiques est aujourd'hui omniprésente. Plusieurs facteurs contribuent au développement très rapide des systèmes de visualisation. Le premier est bien sûr les progrès impressionnants du matériel informatique en termes de capacités graphiques, qui met à la portée d'un grand nombre d'utilisateurs le traitement de données tridimensionnelles en temps réel. Un second facteur est la recherche permanente de la compétitivité par les acteurs économiques, qui les conduit à tenter de réduire les coûts et d'accélérer les étapes de conception et de création de nouveaux produits. Dans cette optique, l'utilisation de maquettes informatiques permet à la fois de tester un plus grand nombre d'alternatives, plus rapidement et à un coût moindre qu'avec des méthodes plus traditionnelles (telles que la réalisation de maquettes à l'échelle ou de prototypes variés). La généralisation des techniques de visualisation est aussi encouragée par la complexité croissante des systèmes technologiques ou organisationnels. En effet l'image est un médium de communication très efficace, et permet de présenter une grande masse d'informations de façon synthétique. Le développement de la «visualisation scientifique» au cours des dix dernières années en fournit un exemple frappant. Mais il suffit de considérer la complexité du pilotage d'une centrale nucléaire, ou celle d'un ensemble de réseaux de distribution urbains, pour envisager de nombreuses applications à la visualisation 3D. Ce mémoire s'intéresse particulièrement aux techniques de simulation de l'éclairage, en vue de synthétiser des images « réalistes » de scènes tridimensionnelles. La synthèse d'images réalistes est utile dans tous les cas ou` la visualisation permet d'opérer des choix, dans une optique de prototypage, ou maquettage informatique. Les domaines d'application sont nombreux, avec par exemple l'éclairagisme (intérieur ou extérieur), la simulation architecturale, les études d'impact sur site, la conception de systèmes d'éclairage (luminaires ou projecteurs), la téléprésence et la réaliteé virtuelle en général (liste non limitative !). On envisage maintenant par exemple d'utiliser la simulation pour la vente, en proposant au client de visualiser, voire d'interagir avec le produit «en situation».

Cette thèse se situe dans le domaine de l’Instructional Design, un champ de recherche anglo-saxon qui génère des connaissances pour améliorer la conception des environnements destinés aux apprentissages directs et explicites. Les recherches actuelles montrent que les apprentissages à partir d’environnements complexes permettent de confronter les apprenants à des situations authentiques des réalités de la vie et montrent des performances intéressantes, notamment dans les situations de transfert. Les environnements complexes sont caractérisés par la présence de nombreux éléments et de nombreuses interactions qui peuvent être difficilement traités par la mémoire de travail et dégrader fortement les performances d’apprentissage. Dans ce cas, la théorie de la charge cognitive préconise une approche en deux étapes en présentant en premier les éléments extraits du tout puis le tout. A partir d’une contribution empirique fondée sur quatre expérimentations où sont manipulés le niveau de complexité du matériel d’apprentissage, le degré d’isolement des éléments et le séquencement de la présentation, nous montrons que pour du matériel très complexe, les meilleures performances d’apprentissage sont obtenues en présentant de la complexité dans la première étape. Pour expliquer ces résultats, nous nous appuyons sur la théorie des desirable difficulties et sur les théories de l’engagement. / This thesis is in the field of Instructional Design, an Anglo-Saxon field of research that generates knowledge to improve the design of environments for direct and explicit learning. Current research shows that learning from complex environments allow learners to confront authentic situations from the realities of life and show interesting performance, especially in transfer situations. Complex environments are characterized by the presence of many elements and many interactions that can’t be easily dealt with by the working memory and greatly degrade the learning performance. In this case, the cognitive load theory recommends a two-step approach by presenting first extracts elements of the whole and the whole. From an empirical contribution based on four experiments which handled the complexity of the learning material, the degree of isolation and sequencing of the presentation, we show that for highly complex environments, the best learning performance are obtained by introducing the complexity in the first step. To explain these results, we rely on the desirable difficulties theory and theories of engagement.