La gestion du trafic sur les réseaux routiers se heurte aux nouveaux enjeux du développement durable. L'objectif n'est plus seulement de proposer aux usagers des temps de parcours raisonnables. Il faut aussi limiter la consommation énergétique et les émissions des gaz à effet de serre et des polluants qui y sont associées, afin de garantir une meilleure qualité de vie pour les générations actuelle et futures. Les exigences en matière de sécurité routière sont également renforcées et visent à éliminer le nombre de tués sur les routes. Les exploitants ont donc recours à diverses stratégies, souvent innovantes, pour au moins approcher la situation idéale. Néanmoins, si les décideurs disposent d'une plus grande capacité à mettre en œuvre leurs programmes dans le domaine, ils ont également l'obligation d'en évaluer les performances à divers stades. Cette thèse analyse les nouvelles stratégies de gestion des réseaux autoroutiers en identifiant leurs domaines d'application ainsi que leurs impacts potentiels et réels. Les limites des méthodes existantes d'évaluation a priori et/ou a posteriori sont mises en évidence et une nouvelle approche est proposée. Celle-ci associe les trois principaux critères d'une mobilité durable à un seul concept: le niveau de service, largement employé par les exploitants de réseaux. La méthodologie a fait l'objet d'une validation sur différentes opérations. Par ailleurs, se basant sur les résultats obtenus sur un ensemble d'opérations d'affectation variable des voies au niveau européen, la thèse propose un outil d'aide au choix d'une stratégie d'exploitation d'un réseau en fonction de la configuration de l'infrastructure et du niveau de congestion. Cet outil se présente sous la forme d'un catalogue de cas-types applicable au réseau d'Ile-de-France. La nouvelle approche d'évaluation proposée dans cette thèse présente l'intérêt de pouvoir facilement s'intégrer aux outils de simulation du trafic. Les impacts d'une opération d'exploitation routière sur la congestion, la sécurité et l'environnement peuvent ainsi être fournis par ces simulateurs dans le cadre de l'évaluation a priori. L'intégration est également possible au niveau des systèmes des centres de gestion du trafic, pour l'évaluation a posteriori. Par ailleurs, la thèse identifie des pistes potentielles pour des investigations futures. Tout d'abord, la gravité des accidents pourrait être prise en compte dans l'approche d'évaluation proposée, qui considère pour l'instant tous les accidents corporels confondus en raison du manque de données. De même, seules quatre stratégies d'affectation variable des voies sont proposées dans le catalogue de cas-types. Celui-ci pourrait donc être étendu à l'ensemble des opérations d'exploitation en suivant la même méthodologie décrite dans la thèse / Traffic management is facing the new issues of the sustainable development concept. The objective is not only to guarantee acceptable travels times over the networks anymore. Energy consumption as well as associated greenhouse gaz and pollutant emissions must be reduced for a better quality of life for current and future generations. Standards in road safety have also been reinforced and aim at cutting off the number of accident fatalities. Thus, traffic operators use the most innovating strategies. Nevertheless, if decision-makers have greater possibilities to implement their programmes, they also are committed to assess their performance at different stages. This doctoral thesis analyses the new strategies in motorway network management by identifying their respective domains of application as well as their potential and real impacts. Limitations of existing a priori and a posteriori evaluation methods are highlighted and a new approach is proposed. It associates the three main criteria of sustainable mobility to one concept: the level of service, which is widely used by network operators. The methodology is validated on several operations. Besides, based on results obtained from the various lane management operations implemented all accross Europe, the thesis proposes a tool to help in choosing the appropriate strategy according to the motorway layout and congestion level. The tool is presented in the form of a catalog of typical cases for the Ile-de-France motorway network. The new evaluation approach proposed in this thesis may be easily integrated in the available traffic simulation tools. Hence, the impacts of a traffic management operation on congestion, safety and the environment may be obtained as output from those simulators in the framewok of an a priori evaluation. This integration is also possible in the traffic management center systems, for a posteriori evaluations. Besides, the thesis identifies potential subjects for future research. Firstly, accident severity could be considered in the proposed evaluation approach, which takes into account all injury accidents at once by now, due to a lack of data. Likewise, only four manged lane strategies are included in the catalog, which could be extended to all the existing traffic management operations through the same methodology described in the thesis

La gestion du trafic sur les réseaux routiers se heurte aux nouveaux enjeux du développement durable. L'objectif n'est plus seulement de proposer aux usagers des temps de parcours raisonnables. Il faut aussi limiter la consommation énergétique et les émissions des gaz à effet de serre et des polluants qui y sont associées, afin de garantir une meilleure qualité de vie pour les générations actuelle et futures. Les exigences en matière de sécurité routière sont également renforcées et visent à éliminer le nombre de tués sur les routes. Les exploitants ont donc recours à diverses stratégies, souvent innovantes, pour au moins approcher la situation idéale. Néanmoins, si les décideurs disposent d'une plus grande capacité à mettre en œuvre leurs programmes dans le domaine, ils ont également l'obligation d'en évaluer les performances à divers stades. Cette thèse analyse les nouvelles stratégies de gestion des réseaux autoroutiers en identifiant leurs domaines d'application ainsi que leurs impacts potentiels et réels. Les limites des méthodes existantes d'évaluation a priori et/ou a posteriori sont mises en évidence et une nouvelle approche est proposée. Celle-ci associe les trois principaux critères d'une mobilité durable à un seul concept: le niveau de service, largement employé par les exploitants de réseaux. La méthodologie a fait l'objet d'une validation sur différentes opérations. Par ailleurs, se basant sur les résultats obtenus sur un ensemble d'opérations d'affectation variable des voies au niveau européen, la thèse propose un outil d'aide au choix d'une stratégie d'exploitation d'un réseau en fonction de la configuration de l'infrastructure et du niveau de congestion. Cet outil se présente sous la forme d'un catalogue de cas-types applicable au réseau d'Ile-de-France. La nouvelle approche d'évaluation proposée dans cette thèse présente l'intérêt de pouvoir facilement s'intégrer aux outils de simulation du trafic. Les impacts d'une opération d'exploitation routière sur la congestion, la sécurité et l'environnement peuvent ainsi être fournis par ces simulateurs dans le cadre de l'évaluation a priori. L'intégration est également possible au niveau des systèmes des centres de gestion du trafic, pour l'évaluation a posteriori. Par ailleurs, la thèse identifie des pistes potentielles pour des investigations futures. Tout d'abord, la gravité des accidents pourrait être prise en compte dans l'approche d'évaluation proposée, qui considère pour l'instant tous les accidents corporels confondus en raison du manque de données. De même, seules quatre stratégies d'affectation variable des voies sont proposées dans le catalogue de cas-types. Celui-ci pourrait donc être étendu à l'ensemble des opérations d'exploitation en suivant la même méthodologie décrite dans la thèse

Maitriser le triptyque coût-qualité-délai lors des différentes phases du Processus de Développement d’un Produit (PDP) dans un environnement de plus en plus concurrentiel est un enjeu majeur pour l’industrie. Le développement de nouvelles méthodes et de nouveaux outils pour adapter une représentation du produit à une activité du PDP est l’une des nombreuses pistes d’amélioration du processus et certainement l’une des plus prometteuses. Cela est particulièrement vrai dans le domaine du transfert de modèles de Conception Assistée par Ordinateur (CAO) vers des activités de simulations numériques. Actuellement, les méthodes et outils de préparation d’un modèle CAO original vers un modèle dédié à une activité existent. Cependant, ces processus de préparation sont des tâches complexes qui reposent souvent sur les connaissances des experts et sont peu formalisés, en particulier lorsque l’on considère des maquettes numériques riches comprenant plusieurs centaines de milliers de pièces. Pouvoir estimer a priori l’impact de la préparation de la maquette numérique sur le résultat de la simulation permettrait d’identifier dès le début le meilleur processus et assurerait une meilleure maitrise des processus et des coûts de préparation. Cette thèse a pour objectif de relever ce défi en utilisant des techniques d’intelligence artificielles capables d'imiter et de prévoir un comportement à partir d'exemples judicieusement choisis. L’idée principale est d’utiliser des exemples de préparation de maquettes numériques comme entrées d’algorithmes d’apprentissage pour configurer des estimateurs de la performance d’un processus. Lorsqu’un nouveau cas se présente, ces estimateurs pourront alors prédire a priori l’impact de la préparation sur le résultat de l’analyse sans avoir à la réaliser. Afin d'atteindre cet objectif, une méthode a été développée pour construire une base d’exemples représentatifs, identifier les variables d’entrée et de sortie déterminantes et configurer des modèles d’apprentissage. La performance d’un processus de préparation sera évaluée à l’aide de critères tels que des coûts de préparation, des coûts de simulation et des erreurs sur le résultat de l’analyse dues à la simplification des modèles CAO. Ces critères seront les données de sortie des algorithmes d’apprentissage. Le premier challenge de l’approche proposée est d’extraire les données des modèles 3D complétées par des données relatives au cas de simulation qui caractérisent au mieux un processus de préparation , puis d’identifier les variables explicatives les plus déterminantes. Un autre challenge est de configurer des modèles d’apprentissage capables d’évaluer avec une bonne précision la qualité d’un processus malgré un nombre limité d’exemples de processus de préparation et de données disponibles (seules les données relatives aux modèles CAO originaux, aux cas de simulation sont connues pour un nouveau cas). Au final, l’estimateur de la performance d’un processus aidera les analystes dans le choix d'opérations de préparation de modèles CAO. Cela ne les dispensera pas de la simulation mais permettra d'obtenir plus rapidement un modèle préparé de meilleure qualité. Les techniques d’intelligence artificielles utilisées seront des classifieurs de type réseaux de neurones ou arbres de décision. L’approche proposée sera appliquée à la préparation de modèles CAO riches pour l’analyse CFD. / Controlling the well-known triptych costs, quality and time during the different phases of the Product Development Process (PDP) is an everlasting challenge for the industry. Among the numerous issues that are to be addressed, the development of new methods and tools to adapt to the various needs the models used all along the PDP is certainly one of the most challenging and promising improvement area. This is particularly true for the adaptation of CAD (Computer-Aided Design) models to CAE (Computer-Aided Engineering) applications. Today, even if methods and tools exist, such a preparation phase still requires a deep knowledge and a huge amount of time when considering Digital Mock-Up (DMU) composed of several hundreds of thousands of parts. Thus, being able to estimate a priori the impact of DMU preparation process on the simulation results would help identifying the best process right from the beginning, and this will ensure a better control of processes and preparation costs. This thesis addresses such a difficult problem and uses Artificial Intelligence (AI) techniques to learn and accurately predict behaviors from carefully selected examples. The main idea is to identify rules from these examples used as inputs of learning algorithms. Once those rules obtained, they can be used as estimators to be applied a priori on new cases for which the impact of a preparation process can be estimated without having to perform it. To reach this objective, a method to build a representative database of examples has been developed, the right input and output variables have been identified, then the learning model and its associated control parameters have been tuned. The performance of a preparation process is assessed by criteria like preparation costs, analysis costs and the errors induced by the simplifications on the analysis results. The first challenge of the proposed approach is to extract and select most relevant input variables from the original and 3D prepared models, which are completed with data characterizing the preparation processes. Another challenge is to configure learning models able to assess with good accuracy the quality of a process, despite a limited number of examples of preparation processes and data available (the only data known to a new case are the data that characterize the original CAD models and simulation case). In the end, the estimator of the process’ performance will help analysts in the selection of CAD model preparation operations. This does not exempt the analysts to make the numerical simulation. However, this will get faster a simplified model of best quality. The rules linking the output variables to the input ones are obtained using AI techniques such as well-known neural networks and decision trees. The proposed approach is illustrated and validated on industrial examples in the context of CFD simulations.