Ce travail étudie l’impact de la cyberlangue, induite par le développement des technologies de l’InfoCom, sur les situations de communication médiatisée, jusqu’à la ritualisation des interactions sur les dispositifs sociotechniques.Ce travail mobilise un pluralisme théorique et méthodologique, une approche quantitative et typologique. Il s’appuie sur un terrain de données nativement numériques sur un forum de discussion en ligne, dans le domaine de la téléréalité. En appui sur les concepts de langue et langage, réduction de l’incertitude, cyberlangue, dispositif, communauté, réseau, rites et ritualités, et sur les théories de la conversation, du lien social, du lien rituel, de la «posture intentionnelle » et les rites d’interaction en ligne, une étude exploratoire permet d’identifier des procédés d’écriture élaborés et créatifs et d’établir une typologie enrichie des marqueurs de la cyberlangue.Dans une enquête, la confrontation des usages aux représentations permet de comprendre la perception de la cyberlangue par les internautes. Dans les micro-communautés identifiées par la mesure des interactions, la présence des interacteurs, le poids et la concentration des marqueurs cyberlangue et la polarité du discours interactionnel, l’étude de situations rituelles permet d’identifier une typologie de rites d’interaction associés à certains marqueurs cyberlangue et de corréler les potentialités de pacification de la cyberlangue aux intentionnalités de distanciation et de compensation des interacteurs, dans une dynamique de coconstruction pour le maintien du lien social. / This study examines the impact of cyberlanguage, induced by the development of InfoCom technologies, on mediated communication situations, up to the ritualization of interactions on socio-technical devices. This work mobilizes a theoretical and methodological pluralism, a quantitative and typological approach. It relies on a native digital data field on an online discussion forum, in the field of reality show. In support of the concepts of language, reduction of uncertainty, cyber-language, device, community, network, rites and rituals, and the theories of conversation, social bond, ritual bond, "intentional posture" and online interaction rites, an exploratory study identifies elaborate and creative writing processes and establishes an enriched typology of cyberlanguage markers.In a survey, the confrontation of uses with representations makes it possible to understand the perception of the cyberlanguage by Internet users. In the micro-communities identified by the interactions measurements, the presence of interactors, the weight and concentration of cyberlanguage markers and the polarity of the interactional discourse, the study of ritual situations makes it possible to identify a typology of associated interaction rituals to certain cyberlanguage markers and to correlate the pacification potential of the cyberlanguage with the intentional distancing and compensation of the interactors, in a dynamics of coconstruction for the maintenance of the social bond.

Ce manuscrit présente des contributions aux méthodes de propagation et d'analyse d'incertitude pour des applications en Mécanique des Fluides Numérique. Dans un premier temps, deux schémas numériques innovantes sont présentées: une approche de type "Collocation", et une autre qui est basée sur une représentation de type "Volumes Finis" dans l'espace stochastique. Dans les deux, l''elément clé est donné par l'introduction d'une représentation de type "Multirésolution" dans l'espace stochastique. L'objective est à la fois de réduire le nombre de dimensions et d'appliquer un algorithme d'adaptation de maillage qui puisse ˆetre utilisé dans l'espace couplé physique/stochastique pour des problémes non-stationnaires. Pour finir, une stratégie d'optimisation robuste est proposée, qui est basée sur une analyse de décomposition de la variance et des moments statistiques d'ordre plus élevé. Dans ce cas, l'objectif est de traiter des probl'emes avec un grand nombre d'incertitudes.

Le transport des personnes et des marchandises représente plus de 25% de la consommation d'énergie et est l'une des principales sources de pollution dans le monde. Plusieurs efforts doivent être faits pour réduire la dépendance du pétrole, la consommation d'énergie et l'impact environnemental des systèmes de transport. Dans cette perspective, la Direction Générale de l'Armement a soutenu la conception et la réalisation du banc d'Evaluation de Composantes de la Chaine Electrique (ECCE). Il s'agit d'un laboratoire mobile qui permet d'évaluer dans des conditions d'utilisation réelles, les différentes composantes énergétiques utilisées dans les véhicules électriques.Les travaux de cette Thèse de Doctorat s'inscrivent dans le contexte du projet ECCE. Le principal objectif est de concevoir, d'implanter et de valider expérimentalement un système temps réel de gestion d'énergie pour véhicule électrique hybride. L'architecture énergétique retenue pour cette étude comporte un banc de batteries au plomb, un système pile à combustible et un banc de supercondensateurs. Nous proposons un système de gestion d'énergie qui permet de prendre en compte l'expertise de plusieurs spécialistes sur ces sujets. La conception du système de gestion d'énergie est ainsi réalisée en utilisant une enquête conçue pour extraire la connaissance des experts du domaine (10 experts de différentes affiliations). La logique floue de type 2 permet d'intégrer de l'incertitude dans les réponses et ainsi de considérer simultanément les différents avis des experts. Ce travail présente dans une première partie l'étude des modèles des sources énergétiques et de la structure de commande du véhicule. Cette structure est basée sur la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Des résultats de simulation et de validation expérimentale d'une méthodologie pour paramétrer le modèle équivalent des supercondensateurs sont également présentés. La deuxième partie est consacrée à l'étude des systèmes logique floue de type 2. Ces systèmes sont étudiés et présentés en utilisant un exemple numérique. En complément des travaux menés sur l'implantation logicielle de la logique floue de type 2, une application a été conçue, implantée et validée expérimentalement : il s'agit du contrôle de la tension de sortie d'un hacheur dévolteur. L'objectif principal de cette application était de permettre une pré-validation de l'application de la logique floue de type 2 dans le cas d'applications industrielles. Finalement, le système de gestion d'énergie proposé a été validé successivement par des simulations, des essais statiques expérimentaux, des essais de roulage en mode d'opération normale et en mode d'opération dégradée.Nous avons mis en évidence que la logique floue de type 2 est particulièrement bien adaptée pour des applications temps réel dans le domaine du génie électrique.

Les principaux enjeux des supply chain d’aujourd’hui concernent l’adaptation à des environnements instables. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) est une méthode récente et prometteuse de gestion des flux qui a été conçue pour faire face aux problématiques actuelles. Le travail de recherche réalisé détaille et positionne DDMRP par rapport aux autres méthodes connues de pilotage de flux. Le but de ce travail est de challenger les principales promesses de DDMRP. Pour cela, un plan d’expériences a été réalisé sur un cas d’étude pour évaluer le comportement de MRP II, Kanban et DDMRP face à différentes sources de variabilité. Le dimensionnement des buffers DDMRP est un sujet majeur pour la méthode. Il a été traité sur un cas d’étude avec un travail d’optimisation. Toutes les contributions ont été expérimentées avec l’implémentation de DDMRP sur un cas réel. La thèse permet ainsi de valider certains atouts de DDMRP, tels que l’adaptation du système à différentes formes de variabilités, mais elle permet également de souligner des perspectives majeures de recherche sur ce sujet. / The main Supply Chain current issues concern the adaptation to unstable environments. Demand Driven Material Requirements Planning (DDMRP) is a recent and promising material management method that is designed to tackle these current issues. The research work details and classifies DDMRP compared to the other material management methods known. The goal of this work is to challenge the main DDMRP promises. This is why a design of experiments was realised on a case study in order to assess MRP II, Kanban and DDMRP behaviours with different variability sources. The DDMRP buffer sizing is a major issue. It was dealt with an optimisation work on a case study. All the contributions were experimented with a DDMRP implementation on a real case. The research work enables several DDMRP advantages to be validated, such as the system adjustment to different variability sources, however this work also allows research perspectives to be underlined.

Les analyses de sûreté de fonctionnement standards sont basées sur la représentation des événements redoutés par des arbres de défaillances, qui les décrivent à l'aide de combinaison logiques d'événements plus basiques (formules Booléennes complexes). Les analyses quantitatives se font avec l'hypothèse que les probabilités d'occurrence de ces événements basiques sont connues. Le but de cette thèse est d'étudier l'impact de l'incertitude épistémique sur les événements élémentaires, ainsi que la propagation de cette incertitude à de plus hauts niveaux. Le problème soulevé est comment calculer l'intervalle de probabilité dans lequel se trouvera l'occurrence d'un événement redouté, lorsque les événements basiques qui le décrivent ont eux-mêmes une probabilité imprécise. Lorsque l'indépendance stochastique est supposée, on se retrouve avec un problème NP-hard. Nous avons donc développé un algorithme permettant de calculer l'intervalle exact dans lequel se trouvera la probabilité d'occurrence d'un événement redouté, grâce à des techniques d'analyse par intervalles. Cet algorithme a également été étendu dans le cas où les probabilités des événements basiques évolueraient en fonction du temps. Nous avons également utilisé une approche par fonctions de croyance pour étudier le cas où l'indépendance stochastique des événements ne peut pas être démontrée : on suppose alors que les probabilités viennent de différentes sources d'information Indépendantes. Dans ce cas, les mesures de plausibilité et de nécessité d'une formule Booléenne complexe sont difficiles à calculer, néanmoins nous avons pu dégager des situations pratiques dans le cadre de leur utilisation pour les Arbres de défaillances pour lesquelles elles se prêtent aux calculs. / Standard approaches to reliability analysis relies on a probabilistic analysis of critical events based on fault tree representations. However in practice, and especially for preventive maintenance tasks, the probabilities ruling the occurrence of these events are seldom precisely known. The aim of this thesis is to study the impact of epistemic uncertainty on probabilities of elementary events such as failures over the probability of some higher level critical event. The fundamental problem addressed by the thesis is thus to compute the probability interval for a Boolean proposition representing a failure condition, given the probability intervals of atomic propositions. When the stochastic independence is assumed, we face a problem of interval analysis, which is NP-hard in general. We have provided an original algorithm that computes the output probability interval exactly, taking into account the monotonicity of the obtained function in terms of some variables so as to reduce the uncertainty. We have also considered the evolution of the probability interval with time, assuming parameters of the reliability function to be imprecisely known. Besides, taking advantage of the fact that a probability interval on a binary space can be modelled by a belief function, we have solved the same problem with a different assumption, namely information source independence. While the problem of computing the belief and plausibility of a Boolean proposition are even harder to compute, we have shown that in practical situations such as usual fault-trees, the additivity condition of probability theory is still valid, which simplifies this calculation. A prototype has been developed to compute the probability interval for a complex Boolean proposition.

This dissertation consists of three chapters, which focus jointly on the effects of education policy on the functioning of labor markets.De-industrialization and technological progress have changed job markets fundamentally. The most fundamental change is that the concept of a worker as a unit of production relatively insensitive to inherent characteristics has been overthrown. Service sectors that have taken over from manufacturing as the engines of economic activity rely primarily on human capital for autonomous production. This is especially true for internationally tradable services. Their stark development was rendered possible by the informationcommunication revolution. Skills and talent, as well as their allocation to suitable tasks matter for production, now more than ever. We argue in this dissertation that the ability of education policy to facilitate optimal task allocation plays a role in maximizing aggregate production and in influencing education earnings premia, as well as employment volumes in various sectors of activity. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La focus de cette thèse de maîtrise est l’analyse de l’étalonnage de l’incertitude pour la lo- calisation et la cartographie simultanées (SLAM) en utilisant des modèles de mesure basés sur les réseaux de neurones. SLAM sont un problème fondamental en robotique et en vision par ordinateur, avec de nombreuses applications allant des voitures autonomes aux réalités augmentées. Au cœur de SLAM, il s’agit d’estimer la pose (c’est-à-dire la position et l’orien- tation) d’un robot ou d’une caméra lorsqu’elle se déplace dans un environnement inconnu et de construire simultanément une carte de l’environnement environnant. Le SLAM visuel, qui utilise des images en entrée, est un cadre de SLAM couramment utilisé. Cependant, les méthodes traditionnelles de SLAM visuel sont basées sur des caractéristiques fabriquées à la main et peuvent être vulnérables à des défis tels que la mauvaise luminosité et l’occultation. L’apprentissage profond est devenu une approche plus évolutive et robuste, avec les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) devenant le système de perception de facto en robotique. Pour intégrer les méthodes basées sur les CNN aux systèmes de SLAM, il est nécessaire d’estimer l’incertitude ou le bruit dans les mesures de perception. L’apprentissage profond bayésien a fourni diverses méthodes pour estimer l’incertitude dans les réseaux de neurones, notamment les ensembles, la distribution sur les paramètres du réseau et l’ajout de têtes de prédiction pour les paramètres de distribution de la sortie. Cependant, il est également important de s’assurer que ces estimations d’incertitude sont bien étalonnées, c’est-à-dire qu’elles reflètent fidèlement l’erreur de prédiction. Dans cette thèse de maîtrise, nous abordons ce défi en développant un système de SLAM qui intègre un réseau de neurones en tant que modèle de mesure et des estimations d’in- certitude étalonnées. Nous montrons que ce système fonctionne mieux que les approches qui utilisent la méthode traditionnelle d’estimation de l’incertitude, où les estimations de l’incertitude sont simplement considérées comme des hyperparamètres qui sont réglés ma- nuellement. Nos résultats démontrent l’importance de tenir compte de manière précise de l’incertitude dans le problème de SLAM, en particulier lors de l’utilisation d’un réseau de neur. / The focus of this Masters thesis is the analysis of uncertainty calibration for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) using neural network-based measurement models. SLAM is a fundamental problem in robotics and computer vision, with numerous applications rang- ing from self-driving cars to augmented reality. At its core, SLAM involves estimating the pose (i.e., position and orientation) of a robot or camera as it moves through an unknown environment and constructing a map of the surrounding environment simultaneously. Vi- sual SLAM, which uses images as input, is a commonly used SLAM framework. However, traditional Visual SLAM methods rely on handcrafted features and can be vulnerable to challenges such as poor lighting and occlusion. Deep learning has emerged as a more scal- able and robust approach, with Convolutional Neural Networks (CNNs) becoming the de facto perception system in robotics. To integrate CNN-based methods with SLAM systems, it is necessary to estimate the uncertainty or noise in the perception measurements. Bayesian deep learning has provided various methods for estimating uncertainty in neural networks, including ensembles, distribu- tions over network parameters, and adding variance heads for direct uncertainty prediction. However, it is also essential to ensure that these uncertainty estimates are well-calibrated, i.e they accurately reflect the error in the prediction. In this Master’s thesis, we address this challenge by developing a system for SLAM that incorporates a neural network as the measurement model and calibrated uncertainty esti- mates. We show that this system performs better than the approaches which uses traditional uncertainty estimation method, where uncertainty estimates are just considered hyperpa- rameters which are tuned manually. Our results demonstrate the importance of accurately accounting for uncertainty in the SLAM problem, particularly when using a neural network as the measurement model, in order to achieve reliable and robust localization and mapping.

De nos jours, la préservation de l'environnement constitue un enjeu prioritaire. La compréhension des phénomènes environnementaux passe par l'étude et la combinaison d'un nombre croissant de données hétérogènes. De nombreuses initiatives internationales (INSPIRE, GEOSS) visent à encourager le partage et l'échange de ces données. Dans ce sujet de recherche, nous traitons de l'intérêt de mettre à disposition des modèles scientifiques sur le web. Nous montrons l'intérêt d'utiliser des applications s'appuyant sur des données géoréférencées et présentons des méthodes et des moyens répondant aux exigences d'interopérabilité. Nous illustrons notre approche par l'implémentation de modèles d'estimation des besoins en eau agricoles et domestiques fonctionnant à diverses échelles spatiales et temporelles. Un prototype basé sur une architecture entièrement orientée services web a été développé. L'outil s'appuie sur les standards Web Feature Service (WFS), Sensor Observation Service (SOS) et Web Processing Service (WPS) de l'OGC. Enfin, la prise en compte des imperfections des données est également abordée avec l'intégration de méthodes d'analyse de sensibilité et de propagation de l'incertitude.

Le sujet principal de cette thèse porte sur l'approximation polynômiale des fonctions aléatoires au moyen de la projection L2 aléatoire discrète, et son application aux problèmes inverses pour les équations aux dérivées partielles avec des données aléatoires. Les motivations proviennent de l'approximation paramétrique de la solution de modèles aux dérivées partielles. La thèse se compose de deux parties, avec un chapitre d'introduction qui résume les techniques modernes de l'approximation polynômiale des fonctions de variables aléatoires. La première partie, du chapitre 1 au chapitre 4, contient l'analyse théorique de la projection L2 aléatoire discrète pour résoudre le problème direct, par exemple, pour rapprocher les moments d'une fonction aléatoire à partir de ses observations, ou pour calculer la solution à un modèle numérique avec des coefficients stochastiques. La stabilité et l'optimalité de l'erreur d'approximation évaluée dans la norme L2 pondérée sont traités. Dans la dernière partie de la thèse, composé des chapitres 5 et 6, la méthodologie développée précédemment pour le problème direct est appliqué aux problèmes inverses pour les équations aux dérivées partielles à coefficients stochastiques. La méthode de factorisation est appliquée dans le cadre de la tomographie par impédance électrique, d'abord dans le cas de coefficient inhomogène, puis dans le cas de coefficient constante par morceaux, à valeurs dans chaque région affectée par l'incertitude. Enfin, dans le chapitre 6 les variantes de la méthode de factorisation proposées dans le chapitre précédent sont accélérés en utilisant les techniques qui ont été présentés dans la première partie de la thèse.

Le transport des personnes et des marchandises représente plus de 25% de la consommation d'énergie et est l'une des principales sources de pollution dans le monde. Plusieurs efforts doivent être faits pour réduire la dépendance du pétrole, la consommation d'énergie et l'impact environnemental des systèmes de transport. Dans cette perspective, la Direction Générale de l'Armement a soutenu la conception et la réalisation du banc d'Evaluation de Composantes de la Chaine Electrique (ECCE). Il s'agit d'un laboratoire mobile qui permet d'évaluer dans des conditions d'utilisation réelles, les différentes composantes énergétiques utilisées dans les véhicules électriques. Les travaux de cette Thèse de Doctorat s'inscrivent dans le contexte du projet ECCE. Le principal objectif est de concevoir, d'implanter et de valider expérimentalement un système temps réel de gestion d'énergie pour véhicule électrique hybride. L'architecture énergétique retenue pour cette étude comporte un banc de batteries au plomb, un système pile à combustible et un banc de supercondensateurs. Nous proposons un système de gestion d'énergie qui permet de prendre en compte l'expertise de plusieurs spécialistes sur ces sujets. La conception du système de gestion d'énergie est ainsi réalisée en utilisant une enquête conçue pour extraire la connaissance des experts du domaine (10 experts de différentes affiliations). La logique floue de type 2 permet d'intégrer de l'incertitude dans les réponses et ainsi de considérer simultanément les différents avis des experts. Ce travail présente dans une première partie l'étude des modèles des sources énergétiques et de la structure de commande du véhicule. Cette structure est basée sur la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Des résultats de simulation et de validation expérimentale d'une méthodologie pour paramétrer le modèle équivalent des supercondensateurs sont également présentés. La deuxième partie est consacrée à l'étude des systèmes logique floue de type 2. Ces systèmes sont étudiés et présentés en utilisant un exemple numérique. En complément des travaux menés sur l'implantation logicielle de la logique floue de type 2, une application a été conçue, implantée et validée expérimentalement : il s'agit du contrôle de la tension de sortie d'un hacheur dévolteur. L'objectif principal de cette application était de permettre une pré-validation de l'application de la logique floue de type 2 dans le cas d'applications industrielles. Finalement, le système de gestion d'énergie proposé a été validé successivement par des simulations, des essais statiques expérimentaux, des essais de roulage en mode d'opération normale et en mode d'opération dégradée. Nous avons mis en évidence que la logique floue de type 2 est particulièrement bien adaptée pour des applications temps réel dans le domaine du génie électrique.