Les aéroports sont des connecteurs critiques dans le système opérationnel de transport aérien. Afin de répondre à leurs obligations opérationnelles, économiques et sociales dans un environnement très volatil, ont besoin d'aéroports à embrasser le changement plutôt que d'y résister. Comme toute autre industrie, font face à des aéroports un large éventail de risques, dont certains spécifiques au transport aérien, les autres ayant seulement une influence indirecte mais assez puissant pour perturber les activités aéroportuaires. La planification longue terme de l'aéroport est devenue une question complexe en raison de la croissance constante de la demande de trafic aérien. Une nouvelle dimension de complexité est apparue lorsque l'incertitude a commencé à avoir un impact plus en plus perturbatrice, et significativement coûteuse sur le développement des infrastructures aéroportuaires. Historiquement, la capacité des outils traditionnels pour atténuer le risque et l'incertitude ont avérée inefficace. D'innombrables événements imprévus comme les attaques terroristes, la récession économique, les catastrophes naturelles, ont eu un impact dramatique sur les niveaux de trafic, certains avec une portée mondiale. Pour ce type hautement improbable d'événements peut être ajouté les progrès technologiques, de nouvelles modèles d'affaires des compagnies aériennes et aéroports, les changements de politique et de réglementation, préoccupation croissante pour l'impact environnemental. Dans ce contexte, la thèse met en avant une approche novatrice pour aborder l'évaluation des risques et de l'atténuation dans l'incertitude dans les projets de développement des infrastructures aéroportuaires à long terme. La thèse se développe sur le formalisme récemment développée de nombres flous comme un outil clé pour aborder l'incertitude. Après un examen approfondi de l'industrie aéroportuaire dans le contexte des environnements incertains, nombres double flous et double floue arithmétiques sont introduits. Comme le projet de développement des infrastructures aéroportuaires est un autre cas de problème de prise de décision en plusieurs étapes, la programmation dynamique est prise en compte afin d'optimiser le processus séquentiel de prise de décision. L'originalité de l'approche réside dans le fait que l'ensemble du processus sera floue et la composante double floue de la programmation dynamique sera introduite. Pour valider notre méthode, une étude de cas sera développée. / Airports are critical connectors in the air transportation operational system. In order to meet their operational, economic and social obligations in a very volatile environment, airports need to embrace change rather than resist it. Like any other industry, airports face a wide array of risks, some specific to air transportation, other having only an indirect influence but powerful enough to disrupt airport activities. Long term airport planning has become a complex issue due to the constant growth in air traffic demand. A new dimension of complexity emerged when uncertainty began having a more, and more disruptive, and significantly costly impact on developing airport infrastructure. Historically, the ability of traditional risk and uncertainty mitigation tools proved inefficient. Countless unforeseen events like terrorist attacks, economic recession, natural disasters, had a dramatic impact on traffic levels, some with a global reach. To these highly improbable type of events can be added technological advancements, new airlines and airports business models, policy and regulation changes, increasing concern for environmental impact. In this context, the thesis puts forward an innovative approach for addressing risk assessment and mitigation under uncertainty in long-term airport infrastructure development projects. The thesis expands on the newly developed formalism of fuzzy dual numbers as a key tool to address uncertainty. After a comprehensive review of the airport industry in the context of uncertain environments, fuzzy dual numbers and fuzzy dual calculus are introduced. Since airport infrastructure development project is another case of multi-stage decision-making problem, dynamic programming is considered in order to optimize the sequential decision making process. The originality of the approach resides in the fact that the entire process will be fuzzified and fuzzy dual dynamic programming components will be introduced. To validate our method, a study case will be developed.

La logique floue est aujourd'hui universellement admise comme discipline ayant fait ses preuves à l'intersection des mathématiques, de l'informatique, des sciences cognitives et de l'Intelligence Artificielle. En termes formels, la logique floue est une extension de la logique classique ayant pour but de mesurer la flexibilité du raisonnement humain, et permettant la modélisation des imperfections des données, en particulier, les deux imperfections les plus fréquentes : l'imprécision et l'incertitude. En outre, la logique floue ignore le principe du tiers exclu et celui de non-contradiction.Nous n'allons pas, dans ce court résumé de la thèse, reprendre et définir tous les concepts de cet outil devenu désormais classique : fonction d'appartenance, degré d'appartenance, variable linguistique, opérateurs flous, fuzzyfication, défuzzication, raisonnement approximatif … L'un des concepts de base de cette logique est la notion de possibilité qui permet de modéliser la fonction d'appartenance d'un concept. La possibilité d'un événement diffère de sa probabilité dans la mesure où elle n'est pas intimement liée à celle de l'événement contraire. Ainsi, par exemple, si la probabilité qu'il pleuve demain est de 0,6, alors la probabilité qu'il ne pleuve pas doit être égale à 0,4 tandis que les possibilités qu'il pleuve demain ou non peuvent toutes les deux être égales à 1 (ou encore deux autres valeurs dont la somme peut dépasser 1).Dans le domaine de l'informatique, l'apprentissage non supervisé (ou « clustering ») est une méthode d'apprentissage automatique quasi-autonome. Il s'agit pour un algorithme de diviser un groupe de données, en sous-groupes de manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au sein d'un groupe homogène. Une fois que l'algorithme propose ces différents regroupements, le rôle de l'expert ou du groupe d'experts est alors de nommer chaque groupe, éventuellement diviser certains ou de regrouper certains, afin de créer des classes. Les classes deviennent réelles une fois que l'algorithme a fonctionné et que l'expert les a nommées.Encore une fois, notre travail, comme tous les travaux du domaine, vise à adapter les modèles traditionnelles d'apprentissage et/ou de raisonnement à l'imprécision du monde réel. L'analyse des sentiments à partir de ressources textuelles et les images dans le cadre de l'agriculture de précision nous ont permis d'illustrer nos hypothèses. L'introduction par le biais de notre travail du concept de motifs flous est sans aucun doute une contribution majeure.Ce travail a donné lieu à trois contributions majeures : / Standard (type-1) fuzzy sets were introduced to mimic human reasoning in its use of approximate information and uncertainty to generate decisions. Since knowledge can be expressed in a natural way by using fuzzy sets, many decision problems can be greatly simpli_ed. However, standard type-1 fuzzy sets have limitations when it comes to modelinghuman decision making.When Zadeh introduced the idea of higher types of fuzzy sets called type-n fuzzy sets andtype-2 fuzzy sets, the objective was to solve problems associated with modeling uncertainty using crisp membership functions of type-1 fuzzy sets. The extra dimension presented by type-2 fuzzy sets provides more design freedom and exibility than type-1 fuzzy sets. The ability of FLS to be hybridized with other methods extended the usage of Fuzzy LogicSystems (FLS) in many application domains. In architecture and software engineering the concept of patterns was introduced as a way of creating general repeatable solutions to commonly occurring problems in the respective_elds. In software engineering for example, the design pattern is not a _nished design that can be transformed directly into code. It is a description or template on how to solve a problem that can be used in many di_erent situations. This thesis introduces the novel concept of fuzzy patterns in T2 FLS. Micro-blogs and social media platforms are now considered among the most popular forms of online communication. Through a platform like TwitterTM much information reecting people's opinions and attitudes is published and shared among users on a daily basis. This has brought great opportunities to companies interested in tracking and monitoring the reputation of their brands and businesses, and to policy makers and politicians to support their assessment of public opinions about their policies or political issues. Thisresearch demonstrates the importance of the neutral category in sentiment polarity analysis, it then introduces the concept of fuzzy patterns in sentiment polarity analysis. The xvii Interval Type-2 Fuzzy Set (IT2 FS), were proposed by reference [Men07c] to model words. This is because it is characterized by its Footprint Of Uncertainty (FOU). The FOU providesa potential to capture word uncertainties. The use of IT2 FS in polarity sentiment classi_cation is demonstrated. The importance of the neutral category is demonstrated in both supervised and unsupervised learning methods. In the _nal section the concept of fuzzy patterns in contrast

Cette thèse s'intéresse à la modélisation et la commande d'une classe des manipulateurs mobiles continus, a savoir le Robotino XT. Ce dernier comporte un manipulateur bionique continu montée sur une plate-forme mobile omnidirectionnel appelée Robotino. Premièrement, en utilisant la logique floue de type-2 et le champ de potentiel artificiel, nous avons proposé un contrôleur hybride intelligent pour la navigation de la plate-forme mobile. Ensuite, une architecture de commande adaptative neuronale a été proposée pour le contrôle de la partie manipulatrice. Cette architecture comporte deux sous-contrôleurs. Le premier sous-contrôleur, associé à la cinématique du manipulateur, et basé sur un système d'apprentissage supervisé distal contrôle les comportements stationnaires du manipulateur; tandis que le second, associé à la cinétique du manipulateur, et basé sur une commande adaptative permet de contrôler les comportements non stationnaires. Enfin, les deux contrôleurs sont coordonnés par un système neuronal pour contrôler le Robotino XT. Les performances de chaque contrôleur sont évaluées en réalisant des expériences en temps réel. / This dissertation addresses the modeling and the control of a class of Continuum manipulators, namely the Robotino XT. It consists of a bionic continuum manipulator mounted on an omnidirectional mobile platform named Robotino. Thus, we first propose a hybrid intelligent controller based on Type-2 Fuzzy Logic (type-2 FL) and Artificial Potential Function (APF) concepts for the mobile platform navigation. Then, an adaptive neural network controller is proposed for the manipulator part. The latter includes two sub-controllers. The first one, associated with the arm kinematics, and based on Distal Supervised Learning (DSL) scheme, deals with stationary behaviors of the manipulator; while the second, associated with the arm kinetics, and based on adaptive control, is applied to the non stationary behaviors. Finally, the two controllers are coordinated by a neural network system to control the Robotino XT. The performance of each controller is assessed by conducting real-time experiments.

Le but de cette thèse est l'optimisation de la production de l'électricité renouvelable pour site isolé de faible puissance. Un système, utilisant deux sources renouvelables : photovoltaïque et éolienne, est étudié afin d'améliorer le rendement énergétique de l'énergie produite. Pour la chaîne de conversion photovoltaïque, un contrôleur pour suivre le point de puissance maximale est conçu en utilisant l'approche de recherche directe (méthode Perturbe & Observe) combinée avec la logique floue, tout en prenant en compte le sens de variation des perturbations. Avec cette combinaison, on peut éviter des défauts de la méthode Perturbe & Observe, s'affranchir des informations sur les caractéristiques du panneau photovoltaïque et des conditions climatiques. Egalement, pour la chaîne de conversion éolienne de petite puissance fonctionnant à vitesse variable couplée à un générateur synchrone à aimant permanent, un contrôleur pour suivre le point de puissance maximale est proposé qui est basé sur le même principe par rapport à la chaîne de conversion photovoltaïque. Cette approche proposée a l'avantage de l'utilisation d'un capteur de tension au lieu d'un capteur de vitesse, ceci présente un intérêt certain notamment pour sites isolés par rapport aux autres solutions. Enfin, pour la réalisation d'un système de production d'électricité hybride, un superviseur est conçu pour obtenir un comportement optimal du système en fonction des variations de la charge et de la production en prenant en compte du système de stockage et de délestage. Pour chaque point abordé, des études en simulation sont fournies pour montrer l'efficacité des approches proposées. / The objective of this thesis is to optimize the production of renewable electricity for small isolated network. A system using two renewable sources: solar and wind power, is studied in order to improve the efficiency of energy extracted. For the photovoltaic conversion system, a maximum power point tracking controller is designed using direct searching approach (method Perturbe & Observe) combined with fuzzy logic, taking into account the direction of perturbation. This combination can avoid the disadvantages of the method Perturbe & Observe, and not requires any information about the generator's characteristics or climate conditions. Similarly, for the variable speed wind turbine using permanent magnet synchronous generator, a controller to track the maximum power point, based on the same principle with photovoltaic conversion system, is proposed. This approach has the advantage of using a voltage sensor instead of a speed sensor, this presents a particular interest for stand-alone system comparing to other solutions. Finally, for the realization of hybrid generation system, a fuzzy supervisor is adapted to obtain an optimal behavior of the system according to the variations of load demand and extracted power, taking into account the storage and dissipation system. For each issue, simulation studies are provided to show the effectiveness of the proposed approaches.

Cette thèse a pour objectif le développement d’un système multi-capteurs de gaz permettant une évaluation en continu et en temps réel des différentes types de pollution atmosphérique en zone urbain, en classifiant notamment les pollutions de type urbaine, photochimique, ou encore liée au trafic. Le projet se base sur l’utilisation de différents capteurs de gaz de type semi-conducteur disponibles dans le commerce qui sont intégrés dans un dispositif autonome et portable, afin qu’il puisse fonctionner sur site.Dans un premier temps, et en grande partie à Saint-Etienne, différents types de capteurs sont sélectionnés puis leurs performances sont testées sur un banc simulant les atmosphères polluées et développé pour l’occasion. Afin de pallier aux problèmes de non répétabilité et de dérive de la ligne de base et de la sensibilité, des procédures de prétraitement de standardisation sont mises au point.Dans un deuxième temps, et en grande partie à Douai, différents sites de tests sont identifiés et leurs historiques de pollution sont étudiés. Plusieurs campagnes en stations de mesure d’une semaine, recouvrant les différentes saisons et les différents types de sites, sont alors menées. Il y est collecté conjointement les signaux des capteurs et des analyseurs de gaz réglementés. Des méthodes basées sur les réseaux de neurones sont alors appliquées afin d’obtenir conjointement, à partir des signaux des capteurs, une classification parmi 3 types de pollutions (urbaine, trafic et photochimique) ainsi qu’un indicateur global de qualité de l’air. Ces méthodes utilisent une approche basée sur la logique floue afin d’éviter les problèmes d’effet de bord. / No english abstract

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / L'inférence d'un modèle tridimensionnel (3-D) d'une molécule d'ARN à partir d'informations biochimiques de faible résolution est une tâche complexe. Le développement de méthodes efficaces et objectives de modélisation est essentiel à la compréhension des mécanismes moléculaires impliquant des ARN. Le présent travail propose trois ajouts importants de ce domaine. Dans un premier temps, une définition de l'espace des conformations d'un ARN est établie et la technique de retour-arrière est décrite de façon à permettre une exploration complète de cet espace. Ensuite, un formalisme basé sur la logique floue est présenté. Cette approche permet d'utiliser l'information provenant de séquences multiples et est appliquée pour la modélisation du ribozyme activé par le plomb. Finalement, la flexibilité d'un système de modélisation 3-D utilisant une approche de satisfaction de contrainte est mise en évidence par l'ajout d'un nouveau type de contrainte dans l'engin de recherche, permettant la modélisation efficace de multimères cycliques. Ces ajouts permettent d'élargir le spectre des informations utiles à la modélisation 3-D des ARN et facilite l'intégration de nouveaux types d'informations à l'intérieur d'une méthode systématique. Les résultats obtenus sur des projets de modélisation spécifiques (ribozyme activé par le plomb et pRNA de çi>29) permettent de confirmer la pertinence de cette approche.

L'enjeu de ce travail consiste à proposer un modèle dynamique multi-niveau permettant l'étude des systèmes et des structures à composantes humaines à deux niveaux. Le premier niveau s'intéresse à l'étude du comportement à une échelle individuelle (facteurs psychologiques). Le second niveau étend le modèle à l'étude du comportement des groupes de travailleurs (facteurs psychosociaux). Nous situons ce travail dans le cadre de l'amélioration de l'efficience des opérateurs avec pour domaine d'application l'optimisation du contrôle de la qualité des produits. Le modèle est basé sur une représentation graphique et mathématique inspirée de la dynamique des systèmes permettant d'intégrer l'évolution du comportement et de considérer les rétroactions positives et négatives. L'incertitude et l'imperfection que peuvent avoir certains aspects comportementaux sont intégrées dans l'approche en utilisant la théorie des sous-ensembles flous et les systèmes d'inférences flous. <br />Les hypothèses proposées dans le modèle sont par la suite testées dans un environnement de simulation permettant de reproduire une tâche de contrôle de la qualité de certains produits dans un atelier de production. Les résultats des expériences obtenus ont été utilisés pour la construction d'un modèle de comportement.

La commande en logique floue permet de s'affranchir de l'utilisation de modèles mathématiques parfois difficiles à obtenir. Sa capacité à traduire la connaissance d'un opérateur humain en règles d'expertise énoncées dans un langage simple en fait une technique très prometteuse. Néanmoins, lorsque le nombre de variables entrant en jeu devient trop important, la base de règles explose très vite, et des problèmes liés à sa réalisation pratique en découlent. Cette thèse s'inscrit dans la mouvance des travaux actuels sur la commande floue et s'attache au problème de l'explosion combinatoire du nombre de règles. Dans une première partie, les principes de base de la logique floue et de la commande floue sont rappelés. Dans une deuxième partie, des solutions visant à simplifier la synthèse d'un contrôleur flou sont présentées. Deux cas sont considérés : la base de règles existe déjà, la base de règles n'est pas disponible et la synthèse d'un contrôleur flou de complexité réduite est à réaliser. Dans la pratique, on ne dispose généralement pas de cette base de règles, aussi, on insiste davantage sur le deuxième cas de figure. Une fois la structure du contrôleur flou défini, le nombre de paramètres à régler pouvant atteindre un nombre important, il est intéressant d'utiliser des techniques d'apprentissage afin d'automatiser la mise au point du contrôleur flou. Les paramètres de ce dernier (gains et fonctions d'appartenance, en entrée et en sortie) sont ici réglés à travers la méthode, très simple, de descente du gradient. Dans une troisième partie, la démarche proposée dans ce mémoire est appliquée avec succès à la commande de deux processus multivariables : un bac mélangeur et un procédé biologique de traitement des eaux-usées.

Avec le phénomène de la globalisation qui prend de l'ampleur, les différences culturelles, dans les communications interculturelles, amènent leur lot de problèmes inévitables. Geet Hofstede a exprimé de manière représentative ce phénomène : "Culture is more often a source of conflict than of synergy. Cultural differences are a nuisance at best and often a disaster." (Geert Hofstede, Emeritus Professor, Maastricht University.) Dans la revue de la littérature, jusqu'à ce jour, les recherches relatives à l'intelligence culturelle (IC) utilisent les méthodes traditionnelles pour mesurer l'IC et trouver des solutions aux problèmes relatifs à l'IC. Ces méthodes dépendent essentiellement de questionnaires évaluant des aspects distincts, de documents (Ng et Earley, 2006) et d'évaluations variées, guidées par les connaissances spécialisées et des qualités psychologiques d'experts de l'IC. Ces façons de faire réduisent le nombre de solutions possibles. À notre connaissance, aucune recherche au sujet de l'IC n'a été empiriquement informatisée jusqu'à maintenant. En conséquence, l'intégration de l'IC dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) reste absente. L'objectif principal de la recherche est donc de créer un modèle computationnel de l'IC et de l'implémenter dans un système expert. Ce système se nomme Système Expert Neuro-Flou d'Intelligence Culturelle (SENFIC). Il intègre l'expertise d'experts de l'IC en intégrant le fruit des études à propos des quatre dimensions de l'IC comme un tout intégré et s'influençant les unes des autres. Il devrait permettre éventuellement d'atteindre un meilleur niveau de performance que celui des experts de l'IC. Comme un système intelligent efficace, il fournit une recommandation globale au problème et une forme de système de règles permettant l'adaptabilité des individus et des organisations à un environnement interculturel. C'est dans ce contexte que le SENFIC a vu le jour. Nous combinons deux techniques intelligentes dans le cadre du système. La technique d'hybride neuro-floue intégrant la logique floue et le réseau de neurones artificiels, et la technique du système expert. La technique de logique floue est une bonne solution pour exprimer des problèmes originalement en langue imprécise et naturelle, comme ceux soulevés dans les recherches relatives à l'IC. La technique du réseau de neurones artificiels aide le système à atteindre un niveau d'autorégulation, d'auto-adaptation et d'autoapprentissage. Le système expert utilise des connaissances et des procédures d'inférence dans le but de résoudre des problèmes difficiles, requérant normalement une expertise humaine dans le domaine d'IC. Ainsi, le SENFIC exprime des connaissances sous une forme facilement comprise par les utilisateurs, et traite les demandes simples en langage naturel plutôt qu'en langage de programmation. En utilisant une nouvelle approche pour la technique de soft-computing en concevant la technique hybride comme le cœur du système, notre SENFIC devient alors capable de raisonner et d'apprendre dans un environnement culturel incertain et imprécis. Ce SENFIC est ouvert et extensible, autant au niveau interne qu'externe. Au niveau interne, le modèle computationnel de l'IC fournit une interface standard pouvant faciliter le développement secondaire et la mise en pratique du système. Au niveau externe, le SENFIC a la capacité de se présenter comme un agent d'extension permettant l'intégration à n'importe quel système intelligent existant, pour que ce système devienne culturellement intelligent. Le SENFIC est « conscient de l'intelligence culturelle ». Cela représente une percée amenant son lot de contributions dans les domaines de l'IC et de l'IA. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : intelligence culturelle, logique floue, réseaux de neurones artificiels, soft-computing, hybride neuro-floue, système expert

Dans cette thèse, on s'intéresse au problème de la définition de l'offre d'une compagnie aérienne sur un marché où la demande présente un caractère incertain.<br /><br />Les principaux problèmes de prise de décision associés aux opérations aériennes sont analysés, puis la structure des coûts d'une compagnie aérienne et les facteurs qui influent sur sa demande, sont étudiés. La prévision de la demande pour un marché de transport aérien est un exercice difficile et les prévisions sont généralement entachées d'erreurs non maîtrisables. La modélisation floue est alors introduite pour modéliser l'incertitude caractérisant cette demande. Un processus d'optimisation de l'offre (prix et fréquence) sur un marché monopolistique, qui prend en compte de façon explicite la modélisation floue de la demande, est proposé. Puis le cas des situations d'équilibre d'un marché duopolistique est étudié dans les mêmes conditions.<br /><br />Finalement une illustration numérique des principaux points de cette approche floue est présentée.