La modélisation hydrologique est un moyen pratique de quantifier les réactions du débit des rivières au changement climatique et à la gestion humaine de l’environment et de l’eau. Cependant, il existe des incertitudes à la fois dans les entrées des modèle s(par exemple, les variables atmosphériques) et les modèles eux même(par exemple, les structures de modèle et les paramètres de modèle), qui peuvent affecter la précision du modèle et les conclusions. En se concentrant sur différentes sources d'incertitude, cette thèse passe en revue les études antérieures et propose de nouvelles approches pour estimer et comparer les incertitudes avec leurs applications concentrées sur la Chine. Cette thèse propose d’abord une approche tridimensionnelle de la partition de la variance qui estime l’incertitude des multiples produits de précipitation de types différents. La nouvelle estimation utilise des informations complètes dans les dimensions temporelle et spatiale et constitue donc un indicateur plus complet pour l'évaluation de l'incertitude, en particulier pour plusieurs jeux de données. Cette thèse propose ensuite un cadre ORCHIDEE-Budyko permettant d'attribuer le biais de décharge entre la simulation du modèle (fournie par le modèle de surface ORCHIDEE) et les observations aux sources d'incertitude des variables atmosphériques et de la structure du modèle. Le cadre qualifie la possibilité d'incertitudes différentes avec l'hypothèse de Budyko basée sur des facteurs physiques et le soutien de littératures existante. Cette thèse passe enfin en revue les activités humaines et leur impact sur le débit des rivières en Chine, ainsi que les approches associées utilisées pour la quantification. L’impact humain qui a été quantifié par la différence entre le débit fluvial observé et celui qui a été naturalisé est ensuite comparé à des simulations multi-modèles conduites par différents forçages. Les résultats montrent que l’incertitude dans les variables atmosphériques (par exemple, les précipitations) est grande, en particulier pour les modèles de circulation générale (GCMs). L'incertitude des précipitations est très probablement supérieure à celle de l'incertitude du modèle. L'incertitude associée au débit modélisé avec différents forçages est supérieure à l'ampleur de l'impact humain pour la plupart des régions, en particulier dans le sud de la Chine, ce qui rend la la quantification de l'impact humain pour ces régions difficile. Cette compréhension des incertitudes dans le cycle naturel de l'eau et de la gestion que lui imposent les hommes est une condition préalable à toute tentative de modélisation des pressions anthropiques. / Hydrological modeling is a practical means to quantify responses of river discharge to climate change and human management. However, there are uncertainties in both the model input (e.g., atmospheric variables) and the models (e.g., model structures and model parameters), that can affect the model accuracy and the conclusions. Focusing on different uncertainty sources, this thesis reviews the past studies and provides new approaches for estimating and comparing the uncertainties with their applications concentrated over China. This thesis first proposes a three-dimensional variance partitioning approach that estimates the uncertainty among multiple precipitation products with different types. The new estimation uses full information in temporal and spatial dimensions and thus is a more comprehensive metric for uncertainty assessment especially for multiple datasets. This thesis then proposes a ORCHIDEE-Budyko framework that helps attribute the discharge bias between model simulation (provided by land surface model ORCHIDEE) and observations to uncertainty sources of atmospheric variables and model structure. The framework qualifies the possibility of different uncertainties with physical-based Budyko hypothesis and support of related literatures. This thesis finally reviews the human activities and their impact on river discharge over China regions as well as the related approaches that used for the quantification. The human impact that quantified as the difference between observed river discharge and the naturalized ones is then compared with multi-model simulations driven by different forcing inputs. Results show that the uncertainty in atmospheric variables (e.g., precipitation) is large especially for General Circulation Models (GCMs). Precipitation uncertainty is very likely larger than that of the model uncertainty. The uncertainty in the modeled discharge with different forcing is larger than the magnitude of human impact for most of the regions especially in south China, which impedes the credibility of human impact quantification for those regions. This understanding of uncertainties in the natural water cycle and the management humans impose on it is a prerequisite before attempting to model the anthropogenic pressures.

Parmi les nombreuses recherches en matière de planification et de contrôle des mouvements pour des applications robotiques, l'humanité n'a jamais atteint un point où les robots seraient parfaitement fonctionnels et autonomes dans des environnements dynamiques. Bien qu'il soit controversé de discuter de la nécessité de ces robots, il est très important d'aborder les problèmes qui nous empêchent de réaliser un tel niveau d'autonomie. Ce travail de recherche tente de résoudre ces problèmes qui séparent ces deux modes de fonctionnement avec un accent particulier sur les incertitudes. Les impossibilités pratiques de capacités de détection précises entraînent une variété d'incertitudes dans les scénarios où le robot est mobile ou l'environnement est dynamique. Ce travail se concentre sur le développement de stratégies intelligentes pour améliorer la capacité de gérer les incertitudes de manière robuste dans les robots humanoïdes et industriels. Premièrement, nous nous concentrerons sur un cadre dynamique d'évitement d'obstacles proposé pour les robots industriels équipés de capteurs de peau pour la réactivité. La planification des chemins et le contrôle des mouvements sont généralement formalisés en tant que problèmes distincts de la robotique, bien qu'ils traitent fondamentalement du même problème. Les espaces de configuration à grande dimension, l'environnement changeant et les incertitudes ne permettent pas la planification en temps réel de mouvement exécutable. L'incapacité fondamentale d'unifier ces deux problèmes nous a amené à gérer la trajectoire planifiée en présence de perturbations et d'obstacles imprévus à l'aide de différents mécanismes d'exécution et de déformation de trajectoire. Le cadre proposé utilise «Stack of Tasks», un contrôleur hiérarchique utilisant des informations de proximité, grâce à un planificateur de chemin réactif utilisant un nuage de points pour éviter les obstacles. Les expériences sont effectuées avec les robots PR2 et UR5 pour vérifier la validité du procédé à la fois en simulation et in-situ. Deuxièmement, nous nous concentrons sur une stratégie pour modéliser les incertitudes des paramètres inertiels d'un robot humanoïde dans des scénarios de tâches d'équilibre. Le contrôle basé modèles est devenu de plus en plus populaire dans la communauté des robots à jambes au cours des dix dernières années. L'idée clé est d'exploiter un modèle du système pour calculer les commandes précises du moteur qui entraînent le mouvement désiré. Cela permet d'améliorer la qualité du suivi du mouvement, tout en utilisant des gains de rétroaction plus faibles, ce qui conduit à une conformité plus élevée. Cependant, le principal défaut de cette approche est généralement le manque de robustesse aux erreurs de modélisation. Dans ce manuscrit, nous nous concentrons sur la robustesse du contrôle de la dynamique inverse à des paramètres inertiels erronés. Nous supposons que ces paramètres sont connus, mais seulement avec une certaine précision. Nous proposons ensuite un contrôleur basé optimisation, rapide d'exécution, qui assure l'équilibre du robot malgré ces incertitudes. Nous avons utilisé ce contrôleur en simulation pour effectuer différentes tâches d'atteinte avec le robot humanoïde HRP-2, en présence de diverses erreurs de modélisation. Les comparaisons avec un contrôleur de dynamique inverse classique à travers des centaines de simulations montrent la supériorité du contrôleur proposé pour assurer l'équilibre du robot. / Amidst a lot of research in motion planning and control in concern with robotic applications, the mankind has never reached a point yet, where the robots are perfectly functional and autonomous in dynamic settings. Though it is controversial to discuss about the necessity of such robots, it is very important to address the issues that stop us from achieving such a level of autonomy. Industrial robots have evolved to be very reliable and highly productive with more than 1.5 million operational robots in a variety of industries. These robots work in static settings and they literally do what they are programmed for specific usecases, though the robots are flexible enough to be programmed for a variety of tasks. This research work makes an attempt to address these issues that separate both these settings in a profound way with special focus on uncertainties. Practical impossibilities of precise sensing abilities lead to a variety of uncertainties in scenarios where the robot is mobile or the environment is dynamic. This work focuses on developing smart strategies to improve the ability to handle uncertainties robustly in humanoid and industrial robots. First, we focus on a dynamical obstacle avoidance framework proposed for industrial robots equipped with skin sensors for reactivity. Path planning and motion control are usually formalized as separate problems in robotics. High dimensional configuration spaces, changing environment and uncertainties do not allow to plan real-time motion ahead of time requiring a controller to execute the planned trajectory. The fundamental inability to unify both these problems has led to handle the planned trajectory amidst perturbations and unforeseen obstacles using various trajectory execution and deformation mechanisms. The proposed framework uses ’Stack of Tasks’, a hierarchical controller using proximity information to avoid obstacles. Experiments are performed on a UR5 robot to check the validity of the framework and its potential use for collaborative robot applications. Second, we focus on a strategy to model inertial parameters uncertainties in a balance controller for legged robots. Model-based control has become more and more popular in the legged robots community in the last ten years. The key idea is to exploit a model of the system to compute precise motor commands that result in the desired motion. This allows to improve the quality of the motion tracking, while using lower feedback gains, leading so to higher compliance. However, the main flaw of this approach is typically its lack of robustness to modeling errors. In this paper we focus on the robustness of inverse-dynamics control to errors in the inertial parameters of the robot. We assume these parameters to be known, but only with a certain accuracy. We then propose a computationally-efficient optimization-based controller that ensures the balance of the robot despite these uncertainties. We used the proposed controller in simulation to perform different reaching tasks with the HRP-2 humanoid robot, in the presence of various modeling errors. Comparisons against a standard inverse-dynamics controller through hundreds of simulations show the superiority of the proposed controller in ensuring the robot balance.