En France, la vidéo surveillance est actuellement présenté comme un élément clef de la prévention des crimes, et le nombre de caméras installées dans les lieux publiques a triplé en 2009, passant de 20 000 à 60 000. Malgré le débat généré dans l’opinion publique, il semblerait qu’aucun gouvernement ne souhaite freiner l’utilisation de ces mesures de surveillance. Si l’on met de côté le débat social, d’un point de vue strictement scientifique, ces systèmes de surveillance offrent des bases de données riches et de vrai perspective de recherche en multimédia. Dans ce manuscrit, nous nous sommes concentré sur le développement de méthodes de suivi d’objets multiples non-rigides dans un environnement multi-caméra à l’aide de filtrage à particules. Nous d´ecrirons, dans un premier temps, une méthode de suivi multi-résolution par filtrage à particules avec contrôle de consistance. Cette méthode fut appliquée au suivi d’un seul objet non rigide dans des vidéos dont le nombre d’images pas seconde étaient faible et variable. Elle est etendue pour suivre des objets multiples par filtrage à particules avec double contrôles de consistance. Elle est notamment appliquée pour le défi de TRECVID 2009. An analyse d’événements est finalement ajoutée. Notre méthode de suivi est ensuite étendue d’une seule caméra vers de multiples caméras. Elle fut utilisée pour le suivi d’un objet non-rigide par interaction de caméras. Enfin, une méthode de suivi par filtrage à particules d’objets multiples avec analyse d’événement a été définie pour le suivi de deux objets non-rigides dans un environnement à deux caméras. Notre système peut êre facilement adaptées à de nombreux types de vidéo surveillance car aucune information sur les scènes n’est pré-requise. / The video surveillance is believed to play a so important role in the crime prevention that only in France, the number of cameras installed at public thoroughfare was tripled in the year 2009, from 20 000 to 60 000. Even though its increasing use has triggered a large debate about security versus privacy, it seems that no government has a willingness to stop the surveillance popularity. However, if we just put aside this social anxiety, from the scientific point of view, millions of surveillance systems do offer us a rich database and an exciting motivation for the multimedia research. We focus on the multiple non-rigid object tracking based on the Particle Filter method in multiple camera environments in this dissertation. The method of Multi-resolution Particle Filter Tracking with Consistency Check is firstly introduced as the basis of our tracking system. It is especially used for single non-rigid object tracking in videos of low and variable frame rate. It is then extended to track multiple non-rigid objects, denoted as Multi-object Particle Filter Tracking with Dual Consistency Check. It is in particularly applied to the challenge TRECVID 2009. An automatic semantic event detection and identification is integrated at last. Our tracking method is later extended from mono-camera to multi-camera environments. It is used for the single non-rigid object tracking with the interaction of cameras. Finally, a system named Multi-object Particle Filter Tracking with Event analysis is designed for tracking two non-rigid objects in two-camera environments. Our tracking system can be easily applied to various video surveillance systems since no prior knowledge of the scene is required.

Les méthodes hybrides combinant les méthodes de 4D Variationnelle et le filtre de Kalman d'ensemble fournissent un cadre flexible. Dans ce cadre, les avantages potentiels par rapport à chaque méthode (e.g. la matrice de covariances d'erreur d'ébauche dépendant d'écoulement, la capacité d'obtenir explicitement la matrice de covariances d'erreur d'analyse, la procédure de minimisation itérative et l'assimilation simultanée de toutes les observations dans un intervalle de temps etc.) peuvent être conservés. Dans cette thèse, un système d'ensemblist-4DVar renforcé a été proposé et a été analysé en détail dans le cas du modèle de 2D shallow-water. Nous avons proposé un nouveau schéma de boucle imbriquée dans laquelle la matrice de covariances d'erreur d'ébauche est mis à jour pour chaque boucle externe. Nous avons aussi élaboré différents schémas de mise à jour ensemble avec deux stratégies de localisation et exploité les liens entre la matrice de covariances d'erreur d'analyse et la matrice hessienne de la fonction coût. Toutes ces variantes ont été testées avec les données réelles de l'image capturés par Kinect et les données d'image associés à un modèle de Surface Quasi-Géostrophique, respectivement. A la deuxième étape, un système d'estimation des paramètres à partir de notre méthode ensemblist-4DVar proposée est conçu. Cette formulation nous permet de estimer des paramètres d'une incertitude de stress tenseur. Et cette incertitude de stress tenseur est dérivé d'un point de vue de phénomène d'écoulement entraînée par un processus stochastique. Enfin, un premier effort est fait pour l'assimilation des données d'image à haute résolution avec le modèle dynamique sur une grille plus grossière. / The hybrid methods combing the 4D variational method and the ensemble Kalman filter provide a flexible framework. In such framework the potential advantages with respect to each method (e.g. the flow-dependent background error covariance, the ability to explicitly get the analysis error covariance matrix, the iterative minimization procedure and the simultaneously assimilation of all observations with in a time span etc.) can be retained. In this thesis, an enhanced ensemble-based 4DVar scheme is proposed and has been analyzed in detail in the case of the 2D shallow water model. Several variations related to this method are introduced and tested. We proposed a new nested loop scheme in which the background error covariance matrix is updated for each outer loop. We also devised different ensemble update schemes together with two localization schemes. And we exploited the links between the analysis error covariance matrix and the inverse Hessian of our 4D cost function. All these variants have been tested with the real Kinect-captured image data and synthetic image data associated with a SQG (Surface Quasi-Geostrophic) model, respectively. At the second stage, a parameter estimation scheme of our proposed ensemble-based variational method is devised. Such formulation allows the parameter estimation of an uncertainty subgrid stress tensor. And this uncertainty subgrid stress tensor is derived from a perspective of flow phenomenon driven by a stochastic process. Finally, a first effort is made to assimilation high-resolution image data with the dynamical model running on a much coarser grid.

L'interférence est un facteur de limitation de performance individuelle et globale dans les réseaux de communication sans fil. Dans ce travail, deux techniques classiques de gestion de l'interférence sont étudiées : le contrôle de puissance d'émission et l'égalisation du canal. Trois approches sont considérées pour Le contrôle de puissance décentralisé et opportuniste. La première est basée sur la théorie des jeux non-coopératifs statiques et les théories de fonctions itératives, d'où résulte la proposition d'une classe d'algorithmes. Dans la deuxième approche, nous proposons quelques algorithmes dérivés de formulations et de solutions traditionnelles de la commande H2 et de la commande mixte H2/H-infini. Finalement, nous appliquons la théorie des jeux dynamiques sur le problème, ce qui produit deux nouveaux algorithmes de contrôle de puissance. La deuxième partie de la thèse, où le problème d'intérêt est l'égalisation du canal, est divisée en deux thèmes. Dans le premier, nous développons une analyse de «pire cas» pour le retard d'égalisation par des concepts de la théorie des jeux non-coopératifs. Dans le deuxième thème, nous présentons deux approches pour la conjugaison des caractéristiques désirables des égaliseurs H2 et H-infini : une combinaison convexe des deux filtres et un schéma d'adaptation du niveau de robustesse du filtre H-infini. / Interference is a limiting factor of individual and global performance in wireless communication networks. In this work, two classical interference management techniques are studied: the transmission power control and the channel equalization. Three approaches are considered for distributed and opportunistic power control. The first one is based on static non-cooperative game theory and theories of iterative functions, providing a class of algorithms. In the second approach, we propose different algorithms derived from formulations and traditional solutions of H2 control and mixed H2/H-infinity control. Finally, we apply dynamic game theory to the problem for obtaining two new power control algorithms. The second part of the thesis, devoted to channel equalization, is divided into two topics. In the first one, we provide a "worst case" analysis for equalization delay by using concepts of non-cooperative game theory. In the second topic, we present two proposals for the combination of the desirable characteristics of H2 and H-infinity equalizers: a convex combination of the two filters and a scheme for adapting the robustness level of the H-infinity filter.

Le sujet porte sur l'étude de systèmes SAS (Synthetic Aperture Sonar) multistatiques. Ces systèmes permettent d'obtenir des images de cibles mieux résolues qu'avec un sonar classique à partir d'ondes acoustiques. Le SAS est largement exploité en configuration monostatique mais il existe très peu d'études à ce jour en SAS multistatique. Le travail consiste donc à évaluer les performances en configuration bistatique et multistatique et à les comparer à celles connues en configuration monostatique. Une méthode de calcul utilisée en radar a donc été mise en oeuvre en sonar de façon à expliciter la résolution en configuration bistatique, ce qui est un résultat original de ce travail. L'algorithme classiquement utilisé pour reconstruire des images repose sur l'hypothèse que la cible est une somme de points brillants. Cette hypothèse n'est pas bien adaptée en acoustique sous-marine. Un nouvel algorithme a donc été développé dans le but de se rapprocher des phénomènes de diffraction présents à l'interface entre l'eau et la cible. Le modèle de champ diffracté est obtenu par la combinaison d'équations intégrales de frontière avec l'approximation de Kirchhoff. Une méthode de reconstruction d'images par transformée de Fourier 2D de ce modèle a été implémentée et testée sur des données simulées, puis sur des données obtenues lors d'essais en cuve. Le nouvel algorithme montre une meilleure précision de la reconstruction et la capacité de pouvoir extraire de l'information quantitative de la cible. L'intérêt des configurations multistatiques pour la reconnaissance de cibles a également été démontré dans ces travaux de thèse. / This study deals with multistatic SAS (Synthetic Aperture Sonar) systems. SAS are high resolution imaging systems compared to classical sonar ones. The SAS technique is largly exploited in the monostatic configuration but few studies already exist in multistatic SAS. Thus, the work consists in evaluating resolution and detection performances in bistatic and multistatic configurations. Then, the objective is to compare these performances to monostatic ones. A radar method has been adapted to sonar to compute bistatic performances and this is an original result of this work.The classical algorithm to reconstruct images from acoustical waves lies on the hypothesis that the target is a sum of point scatterers. This hypothesis is not really well adapted to underwater acoustics that is why a new algogorithm has been developped in this study. The new algorithm would be better adapted to scattering diffraction phenomena at the interface between water and target than the classical one. The scattered field model of the target is obtained by combinating boundary integral equations and the Kirchhoff Approximation. An imaging reconstruction method by 2D Fourier Transform of this model has been implemented and tested on numerical and experimental datas. The new algorithm allow a better reconstruction accurency and is able to give quantitative information on targets. The interest of multistatic configurations for target identification has also been demonstrated in this PhD work.

La polarisation du courant de spin dans un dispositif spintronique est à l'origine des effets magnéto-résistifs qui définissent ses propriétés fonctionnelles. En général, pour polariser un courant d'électrons, celui-ci traverse soit une couche ferromagnétique métallique, soit une barrière d'oxyde magnétique. Dans le cadre de cette thèse, nous avons abordé les deux alternatives. Dans une première étape, des couches d'oxyde magnétique dilué de type TiO2 :Co ont été élaborées par pulvérisation cathodique. Leurs propriétés structurales, morphologiques et magnétiques ont été étudiées afin d'optimiser leur potentiel d'intégration dans une structure complexe de type filtre à spin. Dans une deuxième étape, nous avons réalisé et étudié des jonctions tunnel magnétiques monocristalline à base d'alliage full-Heusler Co2FeAl (qui ont une polarisation théorique de 100%) et de barrière tunnel de MgO(001). Par une étude parallèle cristallographique et magnétique, nous avons démontré la corrélation directe entre l'anisotropie structurale et les anisotropies magnétiques des couches minces d'alliage Co2FeAl. En utilisant ces couches comme des électrodes magnétiques, nous avons élaboré, micro-structuré et étudié des jonctions tunnel magnétiques cristallines. Notre analyse a démontré que le transport tunnel polarisé en spin et la qualité de la demi-métallicité de l'alliage présentent une forte dépendance du grade de cristallinité du système. Au-delà des aspects purement expérimentaux, cette thèse comporte des études de modélisation analytique, numérique et ab-initio pour les propriétés magnétiques, électroniques et de transport polarisé en spin des systèmes et dispositifs étudiés / The polarization of the spin current in a spintronic device is at the origin of magneto-resistive effects that define its functional properties. Typically, in order to spin-polarize a current of electrons two alternatives are used: the electron current crosses either a ferromagnetic metal or a magnetic oxide barrier. Within this thesis, we addressed both alternatives. In a first step, layers of TiO2 diluted magnetic oxide type doped with cobalt were prepared by sputtering. Their structural, morphological and magnetic properties were studied to optimize their potential for integration into a complex spin filter type structure.In a second step, we focused our efforts on the elaboration and the study of single-crystal magnetic tunnel junction based on the full-Heusler alloy Co2FeAl and the MgO (001) tunnel barrier. From a theoretical point of view, the Heusler alloys are expected to be half-metallic. This leads to a spin polarization of 100%. Following a parallel crystallographic and magnetic study of thin Co2FeAl alloy films, we demonstrated a direct correlation between structural and magnetic anisotropies. Using these layers as magnetic electrodes, we elaborated and studied UV micro-structured crystalline magnetic tunnel junctions. Our analysis demonstrates that the spin polarized tunneling and the quality of the half-metallicity of the alloy has a clear dependence on the degree of crystallinity of the system. Beyond the purely experimental aspects, this thesis includes studies of analytical, numerical and ab-initio modeling of the magnetic and electronic properties as well as for the spin polarized transport in the studied systems and devices

Cette thèse présente un ensemble de travaux qui s'inscrivent dans le domaine du génie biomédical pour des applications cliniques. L'objectif principal de ce travail est de fournir aux cliniciens un mode d'imagerie ultrasonore pour extraire simultanément la vitesse du flux et le mouvement de la paroi à des cadences d'imagerie élevées dans les artères. Les pathologies cardiovasculaires sont une cause majeure de décès et d'invalidité dans le monde. Bien que l'origine de ces maladies ne soit pas encore entièrement comprise, il semble que certains marqueurs pathologiques de la paroi et du flux pourraient permettre une détection plus précoce. Parce que les tissus artériels sont sujets à des phénomènes rapides et complexes, une modalité d'imagerie à haute cadence semble très pertinente pour étudier les pathologies du système cardiovasculaire. Malheureusement, aucune technique n'est actuellement utilisée cliniquement ni même approuvée pour l'extraction de marqueurs pathologiques du sang et de la paroi à des cadences d'imagerie élevées. C'est pourquoi, dans cette thèse, je propose de concevoir une séquence et un algorithme ultrasonore permettant d'extraire ces deux aspects, à des cadences d'imagerie élevées sur les artères, pour une application clinique potentielle. Trois contributions scientifiques principales sont présentées cette thèse : i) la conception de la séquence ultrasonore avec un estimateur de mouvement 2D, ii) une nouvelle approche adaptative de filtrage de paroi, et iii) un essai clinique. La séquence d'imagerie ultrasonore est basée sur la transmission d'ondes planes permettant d'obtenir des cadences d'imagerie allant jusqu'à 10 000 Hz sur la carotide. La méthode d'estimation de mouvement est basée sur une approche introduisant une oscillation latérale virtuelle dans les images qui, couplée à un estimateur de phase 2D basé sur des travaux antérieurs de la littérature, permet d'extraire des champs vectoriels de vitesses. Les validations pour l'estimation des vitesses du flux et du mouvement des parois ont été effectuées à l'aide d'un fantôme d'écoulement Doppler commercial et d'un fantôme de carotide réaliste conçu pour les expériences. Une technique de filtrage adaptatif de paroi a été développée et validée sur des volontaires à l'aide des estimations de vitesses tissulaires, ce qui permet d'éliminer précisément le signal du tissu des signaux du sang. Enfin, l'essai clinique a été réalisé à l'hôpital avec un groupe de volontaires et un groupe de patients. La séquence ultrasonore, l'algorithme d'estimation de mouvement et les approches adaptatives de filtrage de paroi ont été validés dans la thèse. La méthode permet d'extraire les vitesses du flux et de la paroi à haute cadence d'imagerie, avec de faibles erreurs et écarts-types. L'approche adaptative du filtrage de paroi permet de mieux extraire le flux par rapport à d'autres approches standard. Cette amélioration est particulièrement perceptible à proximité de la paroi, ce qui permettrait des mesures précises de l'écoulement et des contraintes le long des parois artérielles où les plaques peuvent se former et se développer. Pour conclure, l'essai clinique a démontré la faisabilité de notre approche dans un environnement clinique avec l'extraction des mouvements tissulaires, du flux et de paramètres artériels qui ont montré des différences entre et au sein des groupes. Cette thèse est donc un pas en avant vers l'utilisation clinique de l'imagerie ultrasonore à haute cadence pour la quantification du mouvement tissulaire et du flux pour la détection et le diagnostic des maladies cardiovasculaires / This thesis is focused on biomedical engineering for clinical applications. The main goal of this work is to provide to clinicians an ultrasound mode to simultaneously extract wall motion and flow at high frame rates in arteries. Cardiovascular pathologies are a major cause of death and disability worldwide. Although the formation of such diseases is still not fully understood, it appears that some pathological markers from both wall and flow could allow an earlier detection. Because tissues are subject to fast and complex phenomena in the arteries, a high frame rate imaging modality seems highly relevant to extract as much information as possible on the condition of the cardiovascular system. Unfortunately, no technique is currently clinically used or even approved for the extraction of both flow and wall pathological markers at high frame rates. Therefore, in this thesis, I propose to design an ultrasound sequence and algorithm permitting to extract both aspects, at high frame rates on arteries, for a potential clinical application. There are three main scientific contributions in this thesis: i) the design of the ultrasound sequence with a 2D motion estimator, ii) a new adaptive clutter filtering approach, and iii) a clinical trial. The ultrasound sequence is based on plane wave acquisition permitting to yield frame rates up to 10 000 Hz in the carotid. The pipeline used an approach introducing a virtual lateral oscillation in ultrasound images which, coupled with a 2D phase-based estimator based on previous works from the literature, allows to extract vectorial velocity fields. Validations for both flow and wall motion estimation were performed on a commercial Doppler flow phantom and an in-house realistic carotid phantom was designed for the experiments. An adaptive clutter filtering technique was also developed and validated on volunteers based on tissue estimates, which permit to precisely remove tissue clutter from flow signals. Finally, the clinical trial was performed at the hospital with a group of volunteers and a group of patients. The ultrasound sequence, motion estimation algorithm, and adaptive clutter filtering approaches were well validated in the thesis. The method can provide both wall motion and flow estimates at high frame rates, with low errors and standard deviations. The adaptive clutter filtering approach permits to better extract the flow compared to other standard approaches. This improvement is especially noticeable close to the wall, which would allow accurate flow and stress measurements along arterial walls where plaques can form and develop. To conclude, the clinical trial has demonstrated the feasibility in a clinical environment with the extraction of wall motion, flow, and arterial parameters that showed differences between and within groups. This thesis is then a step toward clinical use of high frame rate ultrasound imaging for quantification of both wall motion and flow for pathological detection of cardiovascular diseases

Les modèles de chaînes de Markov cachées ou plus généralement ceux de Feynman-Kac sont aujourd'hui très largement utilisés. Ils permettent de modéliser une grande diversité de séries temporelles (en finance, biologie, traitement du signal, ...) La complexité croissante de ces modèles a conduit au développement d'approximations via différentes méthodes de Monte-Carlo, dont le Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) et le Sequential Monte-Carlo (SMC). Les méthodes de SMC appliquées au filtrage et au lissage particulaires font l'objet de cette thèse. Elles consistent à approcher la loi d'intérêt à l'aide d'une population de particules définies séquentiellement. Différents algorithmes ont déjà été développés et étudiés dans la littérature. Nous raffinons certains de ces résultats dans le cas du Forward Filtering Backward Smoothing et du Forward Filtering Backward Simulation grâce à des inégalités de déviation exponentielle et à des contrôles non asymptotiques de l'erreur moyenne. Nous proposons également un nouvel algorithme de lissage consistant à améliorer une population de particules par des itérations MCMC, et permettant d'estimer la variance de l'estimateur sans aucune autre simulation. Une partie du travail présenté dans cette thèse concerne également les possibilités de mise en parallèle du calcul des estimateurs particulaires. Nous proposons ainsi différentes interactions entre plusieurs populations de particules. Enfin nous illustrons l'utilisation des chaînes de Markov cachées dans la modélisation de données financières en développant un algorithme utilisant l'Expectation-Maximization pour calibrer les paramètres du modèle exponentiel d'Ornstein-Uhlenbeck multi-échelles / Hidden Markov chain models or more generally Feynman-Kac models are now widely used. They allow the modelling of a variety of time series (in finance, biology, signal processing, ...) Their increasing complexity gave birth to approximations using Monte-Carlo methods, among which Markov Chain Monte-Carlo (MCMC) and Sequential Monte-Carlo (SMC). SMC methods applied to particle filtering and smoothing are dealt with in this thesis. These methods consist in approximating the law of interest through a particle population sequentially defined. Different algorithms have already been developed and studied in the literature. We make some of these results more precise in the particular of the Forward Filtering Backward Smoothing and Forward Filtering Backward Simulation by showing exponential deviation inequalities and by giving non-asymptotic upper bounds to the mean error. We also introduce a new smoothing algorithm improving a particle population through MCMC iterations and allowing to estimate the estimator variance without further simulation. Part of the work presented in this thesis is devoted to the parallel computing of particle estimators. We study different interaction schemes between several particle populations. Finally, we also illustrate the use of hidden Markov chains in the modelling of financial data through an algorithm using Expectation-Maximization to calibrate the exponential Ornstein-Uhlenbeck multiscale stochastic volatility model

En contrôle non destructif, dans la perspective de l’amélioration des images de défauts mais également dans le but de rendre leur interprétation plus simple par des opérateurs non spécialisés,de nouvelles méthodes d’imagerie ultra-sonore telle que l’imagerie TFM (Total Focusing Method)sont apparues depuis quelques années comme une alternative aux méthodes d’imageries conventionnelles.Elles offrent des images réalistes des défauts et permettent à partir d’une même acquisition d’avoir un nombre important d’images chacune pouvant porter des informations différentes et complémentaires sur les caractéristiques d’un même défaut.Lorsqu’elles sont correctement sélectionnées,ces images sont plus faciles à analyser, elles présentent moins de risques de mauvaise interprétation et permettent d’envisager des caractérisations de défauts plus rapides par des opérateurs moins spécialisés.Pour une exploitation industrielle, il reste cependant nécessaire de renforcer la robustesse et la facilité de mise en oeuvre de ces techniques d’imagerie.L’ensemble des travaux réalisés durant la thèse a permis de développer de nouveaux outils capables d’améliorer la caractérisation des défauts par les techniques d’imagerie TFM en termes de position,d’orientation et de dimensionnement / In non-destructive testing, with a view to improving defect images but also to simplify their interpretation by non-specialized operators,new ultrasonic imaging methods such as TFM imaging (Total Focusing Method ) have appeared for some years as an alternative to conventional imaging methods. They offer realistic images of defects and allow from the same acquisition to have a large number of images each that can carry different and complementary information on the characteristics of the same defect. When properly selected, these images are easier to analyze, they present less risk of misinterpretation and allow to consider faster fault characterizations by less specialized operators.However, for an industrial operation, it remains necessary to strengthen the robustness and ease of implementation of these imaging techniques. All the work carried out during the thesis allowed to develop new tools to improve the characterization of defects by TFM imaging techniques in terms of position,orientation and sizing.

Cette thèse porte sur l'estimation bayésienne d'état dans les séries temporelles modélisées à l'aide des variables latentes hybrides, c'est-à-dire dont la densité admet une composante discrète-finie et une composante continue. Des algorithmes généraux d'estimation des variables d'états dans les modèles de Markov partiellement observés à états hybrides sont proposés et comparés avec les méthodes de Monte-Carlo séquentielles sur un plan théorique et appliqué. Le résultat principal est que ces algorithmes permettent de réduire significativement le coût de calcul par rapport aux méthodes de Monte-Carlo séquentielles classiques / This thesis addresses the Bayesian estimation of hybrid-valued state variables in time series. The probability density function of a hybrid-valued random variable has a finite-discrete component and a continuous component. Diverse general algorithms for state estimation in partially observable Markov processesare introduced. These algorithms are compared with the sequential Monte-Carlo methods from a theoretical and a practical viewpoint. The main result is that the proposed methods require less processing time compared to the classic Monte-Carlo methods

Cette thèse s’intéresse au problème de l’inférence bayésienne dans les modèles probabilistes dynamiques. Plus précisément nous nous focalisons sur les méthodes de Monte Carlo pour l’intégration. Nous revisitons tout d’abord le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage, puis son extension au cadre dynamique connue sous le nom de filtrage particulaire, pour enfin conclure nos travaux par une application à la poursuite multi-cibles.En premier lieu nous partons du problème de l’estimation d’un moment suivant une loi de probabilité, connue à une constante près, par une méthode de Monte Carlo. Tout d’abord,nous proposons un nouvel estimateur apparenté à l’estimateur d’échantillonnage d’importance normalisé mais utilisant deux lois de proposition différentes au lieu d’une seule. Ensuite,nous revisitons le mécanisme d’échantillonnage d’importance avec rééchantillonnage dans son ensemble afin de produire des tirages Monte Carlo indépendants, contrairement au mécanisme usuel, et nous construisons ainsi deux nouveaux estimateurs.Dans un second temps nous nous intéressons à l’aspect dynamique lié au problème d’inférence bayésienne séquentielle. Nous adaptons alors dans ce contexte notre nouvelle technique de rééchantillonnage indépendant développée précédemment dans un cadre statique.Ceci produit le mécanisme de filtrage particulaire avec rééchantillonnage indépendant, que nous interprétons comme cas particulier de filtrage particulaire auxiliaire. En raison du coût supplémentaire en tirages requis par cette technique, nous proposons ensuite une procédure de rééchantillonnage semi-indépendant permettant de le contrôler.En dernier lieu, nous considérons une application de poursuite multi-cibles dans un réseau de capteurs utilisant un nouveau modèle bayésien, et analysons empiriquement les résultats donnés dans cette application par notre nouvel algorithme de filtrage particulaire ainsi qu’un algorithme de Monte Carlo par Chaînes de Markov séquentiel / This thesis deals with integration calculus in the context of Bayesian inference and Bayesian statistical filtering. More precisely, we focus on Monte Carlo integration methods. We first revisit the importance sampling with resampling mechanism, then its extension to the dynamic setting known as particle filtering, and finally conclude our work with a multi-target tracking application. Firstly, we consider the problem of estimating some moment of a probability density, known up to a constant, via Monte Carlo methodology. We start by proposing a new estimator affiliated with the normalized importance sampling estimator but using two proposition densities rather than a single one. We then revisit the importance sampling with resampling mechanism as a whole in order to produce Monte Carlo samples that are independent, contrary to the classical mechanism, which enables us to develop two new estimators. Secondly, we consider the dynamic aspect in the framework of sequential Bayesian inference. We thus adapt to this framework our new independent resampling technique, previously developed in a static setting. This yields the particle filtering with independent resampling mechanism, which we reinterpret as a special case of auxiliary particle filtering. Because of the increased cost required by this technique, we next propose a semi independent resampling procedure which enables to control this additional cost. Lastly, we consider an application of multi-target tracking within a sensor network using a new Bayesian model, and empirically analyze the results from our new particle filtering algorithm as well as a sequential Markov Chain Monte Carlo algorithm