De nos jours, les exigences en productivité dans le monde industriel imposent aux robots un comportement optimal en termes de précision géométrique et dynamique, et en termes de temps de réponse. Ainsi, la présence des flexibilités dans les liaisons pivots des structures mécaniques légères se déplaçant à grande vitesse et sous charges importantes peut limiter dynamiquement la précision et le temps de stabilisation sur la pose finale du robot. La problématique traitée dans ces travaux concerne la maîtrise des vibrations des robots sériels à liaisons flexibles durant les opérations de prise et dépose (Pick and Place).Dans ces travaux, nous effectuons une modélisation et une identification expérimentale des paramètres géométriques et dynamique d’un robot à liaisons flexible. Ce modèle sera utilisé dans la synthèse d’une loi de commande basée modèle dédiée aux robots à flexibilité articulaire. Cette stratégie permet de réduire les vibrations lors des phases exigeantes dynamiquement. Des simulations sur un robot Scara sont alors conduites pour valider la pertinence de cette loi de commande qui intègre un modèle des flexibilités présentes dans les liaisons pivots dans le schéma de commande. Nous appliquons sur le même simulateur du robot à liaisons flexibles trois autres stratégies de commande afin de faire une comparaison (commande PD, commande dédiée aux robots rigides et commande ne considérant pas les amortissements). Le schéma de la loi de commande basée modèle permet de respecter la précision de pose finale avec une diminution du temps de stabilisation. Finalement, Le calcul de l’erreur d’asservissement nous a permis de constater l’influence des erreurs de modélisation de la flexibilité sur la précision de la tâche. Dans ce contexte, une analyse de sensibilité aux paramètres influents est établie. / Nowadays, the demand of productivity in the industrial world of robotics require robots to behave optimally in terms of geometric and dynamic accuracy and response time. Thus, the presence of flexibilities in rotational joints can dynamically limit the position control of manipulators having lighter arms, higher payload-to-weight ratio and doing tasks at high speed. The problem addressed in this work concerns the vibration control of serial robots with flexible joints performing Pick and Place tasks. In this work, we carry out modelling and experimental identification of the geometric and dynamic parameters of a robot with flexible joints. This model is then used in the synthesis of a model-based control law dedicated to manipulators with flexible joints. This strategy reduces vibrations resulting from joints sensitivity during dynamically demanding phases. Simulations on a Scara robot are then conducted to validate the relevance of the proposed control law which integrates joint flexibilities in the form of a feedback loop in the control diagram. To this end, three other control strategies (PD control, control dedicated to rigid structures and control not considering damping) are applied to the same simulator in order to make a comparative analysis. The diagram of the model-based control law allows to respect the set point with a reduction in the stabilization time.Finally, the calculation of the servo error allowed us to see the influence of flexibility modeling errors on the accuracy of the task. In this context, the sensitivity of this control law is evaluated through a sensitivity analysis.

Les cavités sont le lieu privilégié des interactions d’une protéine avec ses ligands, et sont donc déterminantes pour sa fonction, elle-même aussi influencée par la dynamique de la protéine. Peu de méthodes permettent d’étudier en détail la dynamique des cavités malgré leur intérêt notamment pour le criblage virtuel. Les cavités d’une protéine définissent un ensemble très labile. Ainsi, suivre une cavité le long d’une trajectoire est ardu car elle peut être sujette à des divisions, fusions, disparitions et apparitions. Je propose une méthode pour résoudre cette question afin d’exploiter la dynamique des cavités de façon systématique et rationnelle, en classifiant les cavités selon les groupes d’atomes les entourant. J’ai identifié les paramètres procurant les meilleurs critères de suivi des cavités. Pour caractériser les évolutions principales de la géométrie des cavités en relation avec la dynamique de la protéine, j’ai développé une méthode basée sur l’Analyse en Composantes Principales. Cette méthode peut être utilisée pour sélectionner ou construire des conformations à partir de la forme de leurs cavités. Deux exemples d’applications sont traitées : la sélection de conformations ayant des cavités de géométries diverses et l’étude de l’évolution des cavités de la myoglobine lors de la diffusion du monoxyde de carbone. Ces deux méthodes ont été utilisées pour trois projets de criblage virtuel ciblant l’ADN-gyrase de M tuberculosis, la subtilisine 1 de P vivax et GLIC, homologue procaryote des récepteurs pentamériques humains. Les molécules sélectionnées à l’aide de ces méthodes ont permis d’identifier une molécule active contre la subtilisine et quatre effecteurs de GLIC. / Cavities are the prime location of the interactions between a protein and its ligands, and thus are crucial for its functions, together with its dynamics. Although cavities have been studied since the seventies, specific studies on their dynamical behavior only appeared recently. Few methods can tackle this aspect, despite its interest for virtual screening and drug design. Protein cavities define an extremely labile ensemble. Following one cavity along a trajectory is therefore an arduous task, because it can be subjected to several events of fusions, divisions, apparitions and disappearances. I propose a method to resolve this question, thus enabling systematic and rational dynamical exploitation of protein cavities. This method classify cavities using the atom groups around them, using algorithms and parameters that I identified as giving best results for cavity tracking. To characterize the main directions of evolution of cavity geometry, and to relate them with the dynamics of the underlying structure, I developed a method based on Principal Component Analysis (PCA). This method can be used to select or build conformations with given cavity shapes. Two examples of applications have been treated: the selection of conformations with diverse cavity geometries, and the analysis of the myoglobin cavity network evolution during the diffusion of carbon monoxide in it. These two methods have been used in three projects involving virtual screening, targeting M. tuberculosis DNA-gyrase, P vivax subtilisin 1 and GLIC, an procaryotic model of human pentameric ligand-gated ion channel. These methods allowed us to identify an inhibitor of subtilisin 1 and four effectors of GLIC.