Thèse de doctorat : Sciences de l'ingénieur : optimisation : Paris Est : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.

Ce travail concerne l’étude de la salinisation des eaux souterraines de la région côtière du Sahel- Doukkala. Afin de compléter la compréhension du comportement global de ce système aquifère, une approche pluridisciplinaire a été choisie. Dans un premier temps, une étude statistique des paramètres climatiques de la région a montré une hausse significative de la température et des fluctuations des précipitations annuelles dans la région du Sahel-Doukkala au cours des dernières années. L’étude statistique des sondages électriques verticaux réalisés en 1992 dans la région du Sahel Doukkala (analyse en composantes principales et classification hiérarchique ascendante), nous a permis de bien mettre en évidence la cartographie géoélectrique de la région d’étude (la distribution spatiale des différentes résistivités apparentes de ces sondages électriques verticaux) par ailleurs elle a permis de mettre en évidence une évolution des valeurs de résistivités apparentes par rapport à l’éloignement de ces sondages électriques à la mer. A l’issue de cette étude on a proposé d’inverser des données de sondages électriques de la ligne W18 au moyen d’une méthode d’optimisation fondée sur des algorithmes globaux tels que les essaims particulaires (PSO) ; ceci a permis d’estimer, le long d’un profil représentatif perpendiculaire à la côte, la position du biseau d’eau salée. Cette méthode d’optimisation permet d'avoir une distribution statistique des paramètres des modèles électriques (distributions des épaisseurs et des résistivités réelles des terrains) conditionnellement aux données des SEV. L’analyse des paramètres physico-chimiques mesurés et enregistrés dans la région du Sahel- Doukkala, a permis de caractériser la salinité des eaux souterraines et, une description détaillée du fonctionnement de l’aquifère côtier est proposée à partir de la comparaison de l’évolution de la conductivité, de la température et de la hauteur de l’eau par rapport à la marée dans quelque puits ; ces paramètres ont été enregistrés dans un puits localisé à proximité de la ligne 18W (domaine particulier sur lequel l’étude a été concentrée). En conclusion, ce travail apporte un point de vue nouveau sur la salinisation des eaux souterraines de la région du Sahel-Doukkala et a permis de proposer un modèle d’étude qui aide à la caractérisation de la salinité des eaux dans un aquifère côtier. / Abstract

Thèse de doctorat--Électronique et communications--Paris--ENST, 2005. / Bibliogr. p. 166-169. Résumé en français et en anglais.

Pour faire face à la concurrence, les entreprises cherchent à améliorer leurs performances industrielles. L’une des solutions à ce défi réside dans la détermination de la meilleure configuration des ateliers de production. Ce type de problème est connu en anglais par Facility Layout Problem « FLP». Dans ce contexte, notre travail propose une méthodologie pour la définition de la configuration d’atelier à travers une approche réaliste. Plus précisément, notre objectif est de prendre en compte les distances réelles parcourues par les pièces dans l’atelier et des contraintes liées au système qui n’ont pas encore été intégrées aux modèles proposés dans la littérature. Pour ce faire, notre première contribution scientifique consiste à développer une nouvelle méthodologie qui utilise l’algorithme A* pour identifier les distances les plus courtes entre les postes de travail de manière réaliste. La méthodologie proposée combine l’Algorithme Génétique (AG) et l’algorithme A* afin d’explorer des espaces de solutions. Pour se rapprocher de plus en plus des cas réels, notre deuxième contribution consiste à présenter une nouvelle formulation généralisée du FLP initialement étudié, en tenant compte de différentes formes et de dimensions des équipements ainsi que de l’atelier. Les résultats obtenus prouvent l’applicabilité et la faisabilité de cette approche dans diverses situations. Une étude comparative de l’approche proposée avec les essaims particulaires intégrés avec A* a prouvé la qualité de la première approche en terme de coût de transport. Finalement, notre troisième contribution consiste à traiter le FLP dans un espace 3D où des contraintes spatiales sont intégrées dans la phase de modélisation. La résolution est une extension de la méthodologie proposée pour le problème 2D, qui intègre donc l'algorithme A* et l’AG afin de générer diverses configurations dans l’espace 3D. Pour chacune de ces contributions, une analyse de sensibilité des différents paramètres d’AG utilisés a été faite à l’aide de simulations de Monte Carlo. / To face the competition, companies seek to improve their industrial performance. One of the solutions to this challenge lies in determining the best configuration of the production workshops. This type of problem is known in English by Facility Layout Problem "FLP". In this context, our work proposes a methodology for the definition of the workshop configuration through a realistic approach. More precisely, our goal is to take into account the actual distances traveled by the parts in the workshop and system-related constraints that have not yet been incorporated into the models proposed in the literature. To do this, our first scientific contribution is to develop a new methodology that uses the A* algorithm to identify the shortest distances between workstations in a realistic way. The proposed methodology combines the Genetic Algorithm (GA) and the algorithm A* to explore solution spaces. To get closer to real cases, our second contribution is to present a new generalized formulation of FLP initially studied, taking into account different shapes and dimensions of the equipment and the workshop. The results obtained prove the applicability and the feasibility of this approach in various situations. A comparative study of the proposed approach with particle swarms integrated with A * proved the quality of the first approach in terms of transport cost. Finally, our third contribution is to treat the FLP in a 3D space where spatial constraints are integrated into the modeling phase. The resolution is an extension of the proposed methodology for the 2D problem, which therefore integrates the A * algorithm and the AG to generate various configurations in the 3D space. For each of these contributions, a sensitivity analysis of the different AG parameters used was made using Monte Carlo simulations.

La participation sociale des personnes ayant une incapacité (PAI) est l'un des enjeux majeurs de notre société. La participation sociale des PAI est influencée par les résultats des interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (physiques et sociaux). L'une des activités quotidiennes les plus importantes en milieu urbain est la mobilité, ce qui est fondamental pour la participation sociale des PAI. L'environnement urbain est composé des infrastructures et des services principalement conçus pour les personnes sans incapacités et ne prend pas en compte les besoins spécifiques des PAI. Dans ce contexte, la conception et le développement des environnements intelligents peuvent contribuer à une meilleure mobilité et participation sociale des PAI grâce à l'avancement récent de technologie de l'information et de télécommunication ainsi que de réseaux de capteurs. Cependant, le déploiement de réseaux de capteurs en tant que technologie d'assistance pour améliorer la mobilité des personnes n'est conçu que sur la base des modèles trop simplistes de l'environnement physique. Bien que des approches de déploiement de réseaux de capteurs aient été développées ces dernières années, la plupart d'entre elles ont considéré le modèle simple des capteurs (cercle ou sphérique dans le meilleur des cas) et l'environnement 2D, (sans obstacle), indépendamment des besoins des PAI lors de leur mobilité. À cet égard, l'objectif global de cette thèse est le déploiement optimal de réseau de capteurs dans un environnement intérieur pour améliorer l'efficacité de la mobilité des personnes à mobilité réduite (PMR). Plus spécifiquement, nous sommes intéressés à la mobilité des personnes utilisatrices de fauteuil roulant manuel. Pour atteindre cet objectif global, trois objectifs spécifiques sont identifiés. Premièrement, nous proposons un cadre conceptuel pour l'évaluation de la lisibilité de l'environnement intérieur pour les PMR, afin de déterminer la méthode appropriée pour évaluer les interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (par exemple, pentes, rampes, marches, etc.). Deuxièmement, nous développons un algorithme d'optimisation locale basé sur la structure Voronoi 3D pour le déploiement de capteurs dans l'environnement intérieur 3D pour s'attaquer à la complexité de la structure de l'environnement intérieur (par exemple, différentes hauteurs de plafonds) afin de maximiser la couverture du réseau. Troisièmement, pour aider la mobilité des PMR, nous développons un algorithme d'optimisation ciblé pour le déploiement de capteurs multi-types dans l'environnement intérieur en tenant compte du cadre d'évaluation de la lisibilité pour les PMR. La question la plus importante de cette recherche est la suivante : quels sont les emplacements optimaux pour un ensemble des capteurs pour le positionnement et le guidage des PMR dans l'environnement intérieur complexe 3D. Pour répondre à cette question, les informations sur les caractéristiques des capteurs, les éléments environnementaux et la lisibilité des PMR ont été intégrés dans les algorithmes d'optimisation locale pour le déploiement de réseaux de capteurs multi-types, afin d'améliorer la couverture du réseau et d'aider efficacement les PMR lors de leur mobilité. Dans ce processus, le diagramme de Voronoi 3D, en tant que structure géométrique, est utilisé pour optimiser l'emplacement des capteurs en fonction des caractéristiques des capteurs, des éléments environnementaux et de la lisibilité des PMR. L'optimisation locale proposée a été mise en œuvre et testée avec plusieurs scénarios au Centre des congrès de Québec. La comparaison des résultats obtenus avec ceux des autres algorithmes démontre une plus grande efficacité de l'approche proposée dans cette recherche. / Social participation of people with disabilities (PWD) is one of the challenging problems in our society. Social participation of PWD is influenced by results from the interactions between personal characteristics and the physical and social environments. One of the most significant daily activities in the urban environment is mobility which impacts on the social participation of PWD. The urban environment includes infrastructure and services are mostly designed for people without any disability and does not consider the specific needs of PWD. In this context, the design and development of intelligent environments can contribute to better mobility and social participation of PWD by leveraging the recent advancement in information and telecommunications technologies as well as sensor networks. Sensor networks, as an assistive technology for improving the mobility of people are generally designed based on the simplistic models of physical environment. Although sensor networks deployment approaches have been developed in recent years, the majority of them have considered the simple model of sensors (circle or spherical in the best case) and the environment (2D, without obstacles) regardless of the PWD needs during their mobility. In this regard, the global objective of this thesis is the determination of the position and type of sensors to enhance the efficiency of the people with motor disabilities (PWMD) mobility. We are more specifically interested in the mobility of people using manual wheelchair. To achieve this global objective, three specific objectives are demarcated. First, a framework is developed for legibility assessment of the indoor environment for PWMD to determine the appropriate method to evaluate the interactions between personal factors with environmental factors (e.g. slops, ramps, steps, etc.). Then, a local optimization algorithm based on 3D Voronoi structure for sensor deployment in the 3D indoor environment is developed to tackle the complexity of structure of indoor environment (e.g., various ceilings' height) to maximize the network coverage. Next, a purpose-oriented optimization algorithm for multi-type sensor deployment in the indoor environment to help the PWMD mobility is developed with consideration of the legibility assessment framework for PWMD. In this thesis, the most important question of this research is where the optimal places of sensors are for efficient guidance of the PWMD in their mobility in 3D complex indoor environments. To answer this question, the information of sensors characteristics, environmental elements and legibility of PWMD have been integrated into the local optimization algorithms for multi-type sensor networks deployment to enhance the network coverage as well as efficiently help the PWMD during their mobility. In this process, Voronoi diagram as a geometrical structure is used to change the sensors' location based on the sensor characteristics, environmental elements and legibility of PWMD. The proposed local optimization is implemented and tested for several scenarios in Quebec City Convention Centre. The obtained results show that these integration in our approach enhance its effectiveness compared to the existing methods.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la gestion des flux de marchandises en zone urbaine aussi appelée logistique du dernier kilomètre, et associée à divers enjeux d’actualité : économique, environnemental, et sociétal. Quatre principaux acteurs sont concernés par ces enjeux : chargeurs, clients, transporteurs et collectivités, ayant chacun des priorités différentes (amélioration de la qualité de service, minimisation de la distance parcourue, réduction des émissions de gaz à effet de serre, …). Face à ces défis dans la ville, un levier d’action possible consiste à optimiser les tournées effectuées pour la livraison et/ou la collecte des marchandises. Trois types de flux urbains sont considérés : en provenance ou à destination de la ville, et intra-urbains. Pour les flux sortants et entrants dans la ville, les marchandises sont d’abord regroupées dans un entrepôt situé en périphérie urbaine. S’il existe plusieurs entrepôts, le problème de planification associé est de type Location Routing Problem (LRP). Nous en étudions une de ses variantes appelée Capacitated Location Routing Problem (CLRP). Dans cette dernière, en respectant la contrainte de capacité imposée sur les véhicules et les dépôts, la localisation des dépôts et la planification des tournées sont considérées en même temps. L’objectif est de minimiser le coût total qui est constitué du coût d’ouverture des dépôts, du coût d’utilisation des véhicules, et du coût de la distance parcourue. Pour tous les flux, nous cherchons également à résoudre un problème de tournées de type Pickup and Delivery Problem (PDP), dans lequel une flotte de véhicules effectue simultanément des opérations de collecte et de livraison. Nous nous sommes focalisés sur deux de ses variantes : la variante sélective où toutes les demandes ne sont pas toujours satisfaites, dans un contexte de demandes appairées et de sites contraints par des horaires d’ouverture et fermeture (Selective Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Paired Demands, ou SPDPTWPD). La seconde variante étudiée est l’extension de la première en ajoutant la possibilité d’effectuer les transports en plusieurs étapes par l’introduction d’opérations d’échanges des marchandises entre véhicules en des sites de transfert (Selective Pickup and Delivery with Transfers ou SPDPT). Les objectifs considérés pour ces deux variantes de PDP sont de maximiser le profit et de minimiser la distance. Chaque problème étudié fait l’objet d’une description formelle, d’une modélisation mathématique sous forme de programme linéaire, puis d’une résolution par des méthodes exactes, heuristiques et/ou métaheuristiques. En particulier nous avons développé des algorithmes basés sur une métaheuristique appelée Particle Swarm Optimization, que nous avons hybridée avec de la recherche locale. Les approches sont validées sur des instances de différentes tailles issues de la littérature et/ou que nous avons générées. Les résultats sont analysés de façon critique pour mettre en évidence les avantages et inconvénients de chaque méthode. / In this thesis, we are interested in the management of goods flows in urban areas, also called last mile logistics, and associated with various current issues: economic, environmental, and societal. Four main stakeholders are involved by these challenges: shippers, customers, carriers and local authorities, each with different priorities (improving service quality, minimizing the travelling distance, reducing greenhouse gas emissions, etc.). Faced with these challenges in the city, one possible action lever is to optimize the routes for the pickup and/or delivery of goods. Three types of urban flows are considered: from or to the city, and intra-urban. For outgoing and incoming flows into the city, the goods are first grouped in a warehouse located on the suburban area of the city. If there are several warehouses, the associated planning problem is the Location Routing Problem (LRP). We are studying one of its variants called the Capacitated Location Routing Problem (CLRP). In this problem, by respecting the capacity constraint on vehicles and depots, the location of depots and route planning are considered at the same time. The objective is to minimize the total cost, which consists of the cost of opening depots, the cost of using vehicles, and the cost of the travelling distance. For all flows, we are also looking to solve a Pickup and Delivery Problem (PDP), in which a fleet of vehicles simultaneously carries out pickup and delivery operations. We focus on two of its variants: the selective variant where not all requests are satisfied, in a context of paired demands and time windows on sites (Selective Pickup and Delivery Problem with Time Windows and Paired Demands, or SPDPTWPD). The second studied variant is the extension of the first one by adding the possibility of carrying out transport in several stages by introducing operations for the exchange of goods between vehicles at transfer sites (Selective Pickup and Delivery with Transfers or SPDPT). The considered objectives for these two variants of PDP are to maximize profit and to minimize distance. Each studied problem is formally described, mathematically modelled as a linear program and then solved by exact, heuristic and/or metaheuristic methods. In particular, we have developed algorithms based on a metaheuristic called Particle Swarm Optimization, which we have hybridized with local search operators. The approaches are validated on instances of different sizes from the literature and/or on instances that we have generated. The results are critically analyzed to highlight the advantages and drawbacks of each method.

Le travail présenté dans cette thèse porte sur l'étude du dimensionnement d'une chaine de conversion électrique en entrainement direct d'un système direct de récupération de l'énergie des vagues (searev). Cette chaine de conversion est composée d'une génératrice synchrone à aimants permanents solidaire d'un volant pendulaire, d'un convertisseur électronique composé de deux ponts triphasés à modulation de largeur d'impulsion, l'un contrôlant la génératrice, l'autre permettant d'injecter l'énergie électrique au réseau. En complément, un système de stockage de l'énergie (batterie de supercondensateurs) est destiné au lissage de la puissance produite. Le dimensionnement de tous ces éléments constitutifs nécessite une approche d'optimisation sur cycle, dans un contexte de fort couplage multi-physique notamment entre les parties hydrodynamique et électromécanique. Dans un premier temps, l'ensemble génératrice-convertisseur, dont le rôle est d'amortir le mouvement d'un volant pendulaire interne, est optimisé en vue de minimiser le coût de production de l'énergie (coût du kWh sur la durée d'usage). Cette optimisation sur cycle est réalisée en couplage fort avec le système houlogénérateur grâce à la prise en compte conjointe de variables d'optimisation relatives à l'ensemble convertisseur-machine mais aussi à la loi d'amortissement du volant pendulaire. L'intégration d'une stratégie de défluxage, intéressante pour assurer un fonctionnement en écrêtage de la puissance, permet, dès l'étape de dimensionnement, de traiter l'interaction convertisseur-machine. Dans un second temps, la capacité énergétique du système de stockage de l'énergie fait l'objet d'une optimisation en vue de la minimisation de son coût économique sur cycle de vie. Pour ce faire, nous définissons des critères de qualité de l'énergie injectée au réseau, dont un lié au flicker, et nous comparons des stratégies de gestion de l'état de charge tout en tenant compte du vieillissement en cyclage des supercondensateurs dû à la tension et à leur température. Dans un troisième temps, à partir de données d'états de mer sur une année entière, nous proposons des dimensionnements de chaines de conversion électrique qui présentent les meilleurs compromis en termes d'énergie totale récupérée et de coût d'investissement.

Ces travaux de recherche portent sur la synthèse systématique et l’optimisation de correcteurs numériques à structure polynomiale RST par approches métaheuristiques. Les problèmes classiques de placement de pôles et de calibrage des fonctions de sensibilité de la boucle fermée RST sont formulés sous forme de problèmes d’optimisation multi-objectif sous contraintes pour lequel des algorithmes métaheuristiques de type NSGA-II, MODE, MOPSO et epsilon-MOPSO sont proposés et adaptés. Deux formulations du problème de synthèse RST ont été proposées. La première approche, formulée dans le domaine temporel, consiste à minimiser des indices de performance, de type ISE et MO, issus de la théorie de la commande optimale et liés essentiellement à la réponse indicielle du système corrigé. Ces critères sont optimisés sous des contraintes non analytiques définis par des gabarits temporels sur la dynamique de la boucle fermée. Dans la deuxième approche de synthèse RST, une formulation dans le domaine fréquentiel est retenue. La stratégie proposée consiste à définir et calculer une fonction de sensibilité de sortie désirée en satisfaisant des contraintes de robustesse de H∞. L’utilisation de parties fixes dans la fonction de sensibilité de sortie désirée assurera un placement partiel des pôles de la boucle fermée RST. L’inverse d’une telle fonction de sensibilité désirée définira le filtre de pondération H∞ associé. Un intérêt particulier est porté à l’approche d’optimisation par essaim particulière PSO pour la résolution des problèmes multi-objectif de commande reformulés. Un algorithme MOPSO à grille adaptative est proposé et puis perfectionné à base des concepts de l’epsilon-dominance. L’algorithme epsilon-MOPSO obtenu a montré, par comparaison avec les algorithmes MOPSO, NSGA-II et MODE, des performances supérieures en termes de diversité des solutions de Pareto et de rapidité en temps de convergence. Des métriques de type distance générationnelle, taux d’erreurs et espacement sont toutefois considérées pour l’analyse statistique des résultats de mise en œuvre obtenus. Une application à la commande en vitesse variable d’un moteur électrique DC est effectuée, également pour la commande en position d’un système de transmission flexible à charges variables. La mise en œuvre par simulations numériques sur les procédés considérés est également présentée dans le but de montrer la validité et l’efficacité de l’approche de commande optimale RST proposée / This research focuses on the systematic synthesis and optimization of digital RST structure based controllers thanks to global metaheuristics approaches. The classic and hard problems of closed-loop poles placement and sensitivity functions shaping of RST control are well formulated as constrained multi-objective problems to be solved with proposed metaheuristics algorithms NSGA-II, MODE, MOPSO and especially epsilon-MOPSO. Two formulations of the metaheuristics-tuned RST problem have been proposed. The first one, which is given in the time domain, deals with the minimization of several performance criteria like the Integral Square Error (ISE) and the Maximum Overshoot (MO) indices. These optimal criteria, related primarily to the step response of the controlled plant, are optimized under non-analytical constraints defined by temporal templates on the closed-loop dynamics. In the second approach, a formulation in the frequency domain is retained. The proposed strategy aims to optimize a desired output sensitivity function satisfying H∞ robustness constraints. The use of a suitable fixed part of the optimized output sensitivity function will provide partial pole placement of the closed-loop dynamics of the digital RST controller. The opposite of such desired sensitivity function will define the associated H∞ weighting filter. The Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) technique is particularly retained for the resolution of all formulated multi-objective RST control problems. An adaptive grid based MOPSO algorithm is firstly proposed and then improved based on the epsilon-dominance concepts. Such proposed epsilon-MOPSO algorithm, with a good diversity of the provided Pareto solutions and fast convergence time, showed a remarkable superiority compared to the standard MOPSO, NSGA-II and MODE algorithms. Performance metrics, such as generational distance, error rate and spacing, are presented for the statistical analysis of the achieved multi-optimization results. An application to the variable speed RST control of an electrical DC drive is performed, also for the RST position control of a flexible transmission plant with varying loads. Demonstrative simulations and comparisons are carried out in order to show the validity and the effectiveness of the proposed metaheuristics-based tuned RST control approach, which is formulated in the multi-objective optimization framework

Le système de santé français est confronté au défi d’augmentation permanente de la demande en soins, sous une forte pression financière. Dans la stratégie nationale de santé, une des grandes orientations est de développer une base de coopération impliquant l’ensemble des acteurs et de leur engagement. Ces enjeux demandent au génie hospitalier de rechercher une efficience dans une échelle encore plus globale, ce qui demande d’intégrer les problèmes locaux et leurs outils d’optimisation qui présentent en général un haut degré de fragmentation, afin de contribuer à l’amélioration globale du système. Dans ce contexte-là, initialisé par un projet de conception du système de soins en réseau avec ressource de production mutualisée, nous proposons à travers ce mémoire de thèse une méthode générique pour résoudre le problème d’optimisation multi-niveaux dans lequel les décisions interdépendantes doivent être prises à différents niveaux dans une structure hiérarchique, ou aux étapes successives. Les décisions faites sont souvent corrélées, surtout pour une topologie de décisions enchaînées en hiérarchique que nous définissons sous le terme de « sous-structure optimale feedback ». La résolution de ce type de problème doit s’adapter pour prendre en compte autant que possible les implications liées aux décisions corrélées. La méthode proposée est basée sur la méta-heuristique PSO, elle utilise une procédure récursive pour définir le transfert des paramètres des sous-problèmes descendant et des évaluations ascendant à travers de multiples espaces de recherche, en assurant la cohérence de la convergence du problème global. Les applications et les analyses ont montrées que la méthode est assez générique et capable de produire la performance et la qualité de résolution proche de celles de la littérature / French healthcare system confronts the challenges of permanent increase in demand for healthcare, under heavy financial pressure. In the national healthcare strategy, a key focus is to develop a cooperation framework involving all organizations and units. These challenges require healthcare engineering to find efficiency in a more global scale, which means to integrate local optimization problems and decision tools that have generally a high degree of fragmentation in order to contribute to the overall improvement of the system. In this thesis, initiated by a shared unit-dose drug distribution system design project, a generic method was developed to solve the multi-level optimization problem in which interdependent decisions are made at different levels in a hierarchical structure, or at successive stages. The decisions made are often correlated, particularly for decisions in hierarchical topologies that we define by the term "optimal substructure with feedback". The resolution of this problem must be adapted to take into account all implications for correlated decisions. The proposed method is based on the meta-heuristic PSO, it uses a recursive procedure to define the top-down transfer of parameters and the bottom-up feedback of fitness through multiple search spaces, and ensures the consistency of global problem convergence. Our applications and analyzes have shown that this method is generic and is able to provide similar resolution performance and quality compared to the literature references

Le travail présenté dans cette thèse porte sur l'étude du dimensionnement d'une chaine de conversion électrique en entrainement direct d'un système direct de récupération de l'énergie des vagues (searev). Cette chaine de conversion est composée d'une génératrice synchrone à aimants permanents solidaire d'un volant pendulaire, d'un convertisseur électronique composé de deux ponts triphasés à modulation de largeur d'impulsion, l'un contrôlant la génératrice, l'autre permettant d'injecter l'énergie électrique au réseau. En complément, un système de stockage de l'énergie (batterie de supercondensateurs) est destiné au lissage de la puissance produite. Le dimensionnement de tous ces éléments constitutifs nécessite une approche d'optimisation sur cycle, dans un contexte de fort couplage multi-physique notamment entre les parties hydrodynamique et électromécanique. Dans un premier temps, l'ensemble génératrice-convertisseur, dont le rôle est d'amortir le mouvement d'un volant pendulaire interne, est optimisé en vue de minimiser le coût de production de l'énergie (coût du kWh sur la durée d'usage). Cette optimisation sur cycle est réalisée en couplage fort avec le système houlogénérateur grâce à la prise en compte conjointe de variables d'optimisation relatives à l'ensemble convertisseur-machine mais aussi à la loi d'amortissement du volant pendulaire. L'intégration d'une stratégie de défluxage, intéressante pour assurer un fonctionnement en écrêtage de la puissance, permet, dès l'étape de dimensionnement, de traiter l'interaction convertisseur-machine. Dans un second temps, la capacité énergétique du système de stockage de l'énergie fait l'objet d'une optimisation en vue de la minimisation de son coût économique sur cycle de vie. Pour ce faire, nous définissons des critères de qualité de l'énergie injectée au réseau, dont un lié au flicker, et nous comparons des stratégies de gestion de l'état de charge tout en tenant compte du vieillissement en cyclage des supercondensateurs dû à la tension et à leur température. Dans un troisième temps, à partir de données d'états de mer sur une année entière, nous proposons des dimensionnements de chaines de conversion électrique qui présentent les meilleurs compromis en termes d'énergie totale récupérée et de coût d'investissement. / The work presented in this thesis sets forth the study of the sizing of a direct-drive electrical conversion chain for a direct wave energy converter (SEAREV). This electrical chain is made up of a permanent magnet synchronous generator attached to a pendular wheel and a power-electronic converter made up of two three-phase pulse width modulation bridge, one controlling the generator, the other allowing injecting electrical energy into the grid. In addition, an energy storage system (bank of supercapacitors) is intended to smooth the power output. The sizing of all these components needs an operating cycle optimization approach, in a system context with strong multi-physics coupling, more particularly between hydrodynamical and electromechanical parts. At first, the generator-converter set, whose role is to damp the pendular movement of an internal wheel, is optimized with a view to minimize the cost of energy (kWh production cost). This optimization, based on torque-speed operating profiles, is carried out considering a strong coupling with the wave energy converter thanks to the consideration as design variables, some relatives to the generator-converter sizing but also some relatives to the damping law of the pendular wheel. In addition, the consideration of a flux-weakening strategy, interesting to ensure a constant power operation (levelling), allows, as soon as the sizing step, to deal with the generator-converter interaction. In a second step, the rated energy capacity of the energy storage system is being optimized with a view of the minimization of its economical life-cycle cost. To do this, we define quality criteria of the power output, including one related to the flicker, and we compare three energy managment rules while taking into account the power cycling aging of the supercapacitors due to the voltage and their temperature. In a third step, from yearly sea-states data, we provide sizings of the direct-drive electrical conversion chain that are the best trades-offs in terms of total electrical produced energy and economical investment cost.