La synthèse de lois de commande efficaces apparaît comme un enjeu important dans la réalisation autonome de tâches de navigation robotiques. Ce problème peut être abordé par différentes approches. L'une d'entre elles, la commande référencée capteur, permet de définir les boucles de commande directement à partir des mesures sensorielles au lieu de les exprimer en fonction de l'état du robot. Dans ce contexte, du fait de la richesse du signal vidéo, la vision apparaît comme un capteur privilégié pour la réalisation de tâches très variées de manière précise. Cependant, la commande référencée vision reposant sur la seule régulation des indices visuels dans l'image s'avère mal adaptée pour réaliser des tâches de navigation complexes dans des environnements encombrés d'obstacles. En effet, dans ce cas, il est nécessaire de garantir d'une part la sécurité du robot, et d'autre part la disponibilité permanente des indices visuels dans l'image. Ce sont précisément ces problèmes que nous avons voulu étudier dans le cadre de cette thèse. Notre contribution a consisté à définir des stratégies de commande référencées multi-capteurs pour un robot mobile réalisant une tâche référencée vision dans un environnement encombré d'obstacles susceptibles d'occulter le motif visuel. Nous avons tout d'abord proposé des lois de commandes permettant d'éviter à la fois les occultations et les collisions. Toutefois, les résultats obtenus ont montré que chercher à éviter simultanément ces deux phénomènes surcontraignait le mouvement du robot, limitant la gamme des missions réalisables. Nous avons alors développé une seconde approche consistant à tolérer temporairement la perte du signal visuel. Celle-ci repose sur l'exploitation de la réversibilité du lien vision/mouvement exprimé par le torseur d'interaction. Nous avons ainsi proposé dans un cadre général plusieurs méthodes (analytiques et numériques) de reconstruction du signal visuel lorsqu'il devient indisponible. Nous avons ensuite validé ch acune de ces méthodes dans le cas de la réalisation d'une tâche de navigation référencée vision dans un milieu encombré d'obstacles. Nous avons également montré l'intérêt de nos approches lorsque la caméra présente un défaut de fonctionnement pendant l'exécution d'une mission.

Le projet SpIn définit un modèle d'interface tridimensionnelle pour le travail coopératif synchrone. Il s'agit de recréer virtuellement les conditions d'une réunion, en augmentant (par rapport au monde réel) les possibilités des utilisateurs.<br />Dans les réunions de petits groupes médiatisées, nous avons constaté les limites des interfaces 2D habituelles, et des solutions utilisant la vidéo pour établir une coopération. Nos travaux portent sur une nouvelle organisation de l'espace de travail, en trois dimensions. Il a fallu pour cela développer un système d'interaction, des couches les plus basses aux primitives d'interaction de haut niveau, afin de créer un modèle cohérent et complet, permettant d'interagir sur les documents partagés de la réunion, et avec ses interlocuteurs. Ce modèle est composé de règles de conception qui concernent aussi bien les dispositifs d'entrée que de sortie, il est basé sur des évaluations et sur une analyse des problèmes de perception de l'utilisateur face à un environnement 3D virtuel.<br />A partir de la définition de ces méthodes d'interaction de base du modèle, nous construisons des primitives d'interaction de haut niveau comme les menus 3D. Nous décrivons également nos choix en matière de communication, en tenant compte des paramètres essentiels de la coopération dans une réunion. La représentation des acteurs, sous forme de clones 3D, et des documents se fait dans le même espace, permettant de créer une cohérence visuelle forte de la scène, qui aide les utilisateurs dans la compréhension et la réalisation de leur tâche. Les clones étant entièrement paramétrables, on les anime pour informer un utilisateur sur l'activité de ses interlocuteurs.<br />Cet ensemble, basé sur la synthèse d'image temps réel et une démarche d'évaluations, forme un outil permettant d'organiser des réunions entre personnes distantes, comme des réunions de bureau d'étude, de la télévente, de l'enseignement à distance, etc.

Cette thèse traite de la Vision par Ordinateur - VO - et de sa relation avec l'Intelligence Artificielle - IA. Elle est composée de trois parties. La partie I "La Vision par Ordinateur - présentation et réflexions" donne, après une définition des deux domaines, un aperçu des approches théoriques et des réalisations existantes en VO utilisant des concepts de l'IA. Nous développons ensuite notre approche qui intégre 1e concept de structures de contrôle au sens de l'IA dans un système algorithmique incrémental (à base de coroutines). Cette approche, et quelques applications du système CAIMAN qui en résulte, sont détaillées dans les parties II et III_ La partie II "De la construction d'indices visuels" analyse des problèmes algorithmiques importants pour la vision "de bas niveau", notamment celui de l'extraction de segments de droites- La partie III "Sur la reconnaissance d'objets" étudie le problème de l'interprétation d'indices visuels en termes de modèles symboliques, et analyse plusieurs méthodes d'IA <br />permettant d'en maîtriser la combinatoire, en particulier la stratégie de prédiction - vérification

Les animaux infectés ont une odeur, une apparence, un comportement et/ou un son différent de leurs congénères non infectés. Ces différences peuvent servir d'indices pour reconnaître et éviter les individus infectés. Des études récentes montrent que les hôtes potentiels peuvent utiliser les indices visuels et/ou chimiques pour éviter les individus infectés et minimiser les risques d'infection. Par ailleurs, la prévalence d’un parasite dans l’environnement peut influencer l’apprentissage ainsi que la force de sélection pour la reconnaissance et l’évitement de ce parasite. Bien qu'il existe des preuves que les poissons utilisent des comportements d’évitement pour réduire le risque d'infection, les mécanismes sous-jacents restent peu connus. Nous avons examiné la capacité de deux populations (naïves et expérimentées aux parasites) de crapets-soleil (Lepomis gibbosus) à distinguer les congénères infectés par des vers parasites et les congénères non infectés (c.-à-d. expériences de choix binaires) en utilisant séparément les indices visuels et chimiques. En présence d’indices visuels, les crapets ont montré une forte préférence pour leurs congénères, quel que soit le niveau d'infection, plutôt que d'être seuls. À l’inverse, les crapets évitaient leurs congénères et restaient seuls en présence d’indices chimiques. Nous suggérons que les indices visuels et chimiques ne sont pas redondants et que les crapets utilisent les deux pour prendre des décisions sociales adéquates. Les poissons des deux populations n'ont montré aucune préférence en présence d’indices visuels de congénères infectés et non infectés. Cependant, en présence d’indices chimiques, il existait une grande variation en termes de préférence : certains préférant les congénères non infectés et d'autres préférant les congénères infectés. En moyenne, notre population naïve a évité les congénères infectés alors que notre population expérimentée n'a montré aucune préférence, ce qui suggère une habituation aux signaux d'infection dans la population expérimentée. Nous proposons que les crapets utilisent des indices chimiques plutôt que visuels pour discriminer leurs congénères infectés et non infectés. Notre étude souligne l'importance de prendre en compte différents indices sensoriels ainsi que la charge parasitaire lors de l'étude des comportements d'évitement et de formation de bancs. Ceci est particulièrement important sachant que l'environnement chimique et visuel ainsi que l'abondance des parasites sont modifiés par les changements globaux tel que les pluies acides, le brunissement et l’eutrophisation des écosystèmes d’eau douce. / Infected animals smell, look, behave and/or sound different from uninfected conspecifics. These differences can serve as cues used to recognize and avoid infected individuals. Recent studies show that visual and/or chemical cues of infected individuals can be used by potential hosts to modify their movement behaviours and minimize risks of infection. Furthermore, the prevalence of a parasite in the environment can influence learning and the strength of selection for parasite recognition and avoidance. Although there is some evidence that fishes use prophylactic behaviours to reduce infection risk, the underlying mechanisms remain unknown. We investigated the ability of two populations (naive and experienced to parasites) of wild caught pumpkinseed sunfish (Lepomis gibbosus) in distinguishing between conspecifics infected with parasitic worms versus uninfected individuals (i.e. binary choice experiments) using visual and chemical cues separately. Pumpkinseeds showed a strong preference for conspecifics, regardless of their infection level, over being alone when given visual cues but avoided conspecifics and remained alone when given chemical cues. We suggest that visual and chemical cues are not redundant, and that pumpkinseeds use both to make relevant social decisions. Fish of both populations did not show any preferences when given visual cues of infected and uninfected conspecifics. However, in the presence of chemical cues, there was a great variation in terms of preference: some preferring uninfected conspecifics while others preferring the infected ones. On average, our naive population avoided infected conspecifics whereas our experienced one did not show any preferences, suggesting habituation to infection cues in the experienced population. We propose that pumpkinseeds use chemical rather than visual cues to discriminate between infected and uninfected conspecifics and make a shoaling decision. Our study highlights the importance of considering different sensory cues as well as parasite load when studying avoidance and shoaling behaviours. This is particularly important in a time of modifying chemical and visual environment as well as parasites abundance through global change such as acid rain, browning and eutrophication of freshwater ecosystems.