Le travail de recherche que nous présentons dans cette thèse concerne, tout d'abord, une étude expérimentale sur le processus de fissuration sous compression uniaxiale d'échantillons de roche ayant des entailles rectilignes inclinées. Ensuite, nous présentons une étude de l'évolution de la localisation des déformations vers la rupture dans des échantillons ayant une géométrie particulière à encoches arrondies ; cette géométrie (inspirée par les travaux de Meuwissen et al. (1998) sur les métaux) favorise la localisation de la déformation de cisaillement en compression uniaxiale avant l'apparition de fissures. Notre étude expérimentale a été réalisée sur deux matériaux différents: une roche naturelle d'origine volcanique (le Tuf de Naples) et une « roche » artificielle (le CPIR09). Nous utilisons dans cette thèse une combinaison de trois techniques de mesure de champs : (i) la corrélation d'images numériques (Digital Image Correlation, DIC) pour les mesures des champs cinématiques à la surface d'échantillons; (ii) l'enregistrement d'Emissions Acoustiques (EA) et la localisation des sources des EA, qui permettent de suivre l'endommagement dans un échantillon au cours du chargement; (iii) la tomographie à Rayons-X, avant et après chaque essai, afin de caractériser les défauts et les discontinuités préexistants dans le volume des éprouvettes et de mieux comprendre la fissuration dans le volume. / The research presented in this thesis concerns, firstly, an experimental study on the process of fracture in uniaxial compression of rock samples containing narrow, rectilinear notches inclined with respect to the axis of loading. Secondly, we study the evolution of shear strain localisation towards fracturing and failure in specimens of the same materials with a particular geometry, involving two rounded notches. This geometry, inspired by the work of Meuwissen et al. (1998) for tension tests on metals,promotes the localisation of shear strain in simple compression before fracture. Two different materials were studied: a natural rock of volcanic origin (Neapolitan Tuff) and an artificial “rock” (CPIR09).In the studies presented, three full-field measurement techniques have been employed in combination: (i) the Digital Image Correlation (DIC), for measurement of kinematic fields at a sample's surface; (ii)acoustic Emission measurements (AE) and AE source location, to follow the evolution of damage insamples during loading; (iii) X-ray tomography (pre-and post-mortem studies), to characterise preexisting defects and discontinuities in the specimens and to better understand the fracturing in 3D.

L’apprentissage mobile est devenu un sujet d’intérêt car il implique de nombreux domaines de recherche concernant les contextes d’usages et de technologie complexes. En effet, ce type de formation a été reconnu pour sa capacité à motiver les apprenants car ils peuvent construire leurs propres connaissances en collaborant avec les autres. Dans ce contexte, l’orchestration des scénarios d'apprentissage mobile permet la gestion en temps réel et la contextualisation des activités à réaliser mais ceci engendre des coûts importants d’organisation. En outre, cette organisation réalisée par l'instructeur est peu adaptée aux méthodes d’apprentissage employées pendant la sortie pédagogique car l’apprenant doit pouvoir garder une certaine maîtrise de ses choix et de son parcours. Dans cette thèse, nous présentons un nouveau style de recommandation pour faire une orchestration dynamique des activités d’apprentissage en fonction de la localisation des apprenants et de l’historique de la visite. Cette technique s’appuie sur un filtrage collaboratif exploitant l’activité antérieure des apprenants mais en prenant en compte les contraintes pédagogiques et la localisation. Notre approche s’inspire du mode de fonctionnement de l’intelligence en essaim (algorithme ACO) pour l’implémentation de notre système de recommandation des POIs. Outre les simulations qui ont permis de comparer les différentes variantes de recommandations, la validation de notre système SAMSSP passe par l’expérimentation de nos deux prototypes de visite de campus. / Mobile learning has become a topic of interest because it involves many areas of research concerning usage contexts and complex technology. Indeed, mobile learning is has been recognized for its ability to motivate learners because they can construct their own knowledge by collaborating with others. In this context, the orchestration of mobile learning allows real-time management and contextualization of activities to do but this results in significant costs of organization. In addition, centralized orchestration is not adapted to the context of our mobile scenario because the learner must be able to keep some control over their choices of learning.In this thesis, we present a new style of recommendation for a dynamic orchestration of learning activities based on the location of the learners and the history of the visit. This technique is based on a collaborative filtering that exploits prior activity of the learners and that respects the educational and location constraints. Our approach is based on the mode of operation of the Swarm Intelligence (ACO algorithm) for the implementation of our system of recommendation. Besides the simulations that are used to compare the different variants of recommendations, the validation of the SAMSSP system goes through the experimentation of the two prototypes of campus visit.

L'intérêt des recherches dans le domaine de la fusion de données multi-capteurs est en plein essor en raison de la diversité de ses secteurs d'applications. Plus particulièrement, dans le domaine de la robotique et de la localisation, l'exploitation des différentes informations fournies par les capteurs constitue une étape primordiale afin d'assurer une estimation fiable de la position. Dans ce contexte de fusion de données multi-capteurs, nous nous attachons à traiter le diagnostic, menant à l'identification de la cause d'une défaillance, et la tolérance de l'approche proposée aux défauts de capteurs, peu abordés dans la littérature.Nous avons fait le choix de développer une approche basée sur un formalisme purement informationnel : filtre informationnel d'une part, et outils de la théorie de l'information d'autre part. Des résidus basés sur la divergence de Kullback-Leibler sont développés. Via des méthodes optimisées de seuillage, ces résidus conduisent à la détection et à l'exclusion de ces défauts capteurs. La théorie proposée est éprouvée sur deux applications de localisation. La première application concerne la localisation collaborative, tolérante aux défauts d'un système multi-robots. La seconde application traite de la localisation en milieu ouvert utilisant un couplage serré GNSS/odométrie tolérant aux défauts. / The interest of research in the multi-sensor data fusion field is growing because of its various applications sectors. Particularly, in the field of robotics and localization, the use of different sensors informations is a vital step to ensure a reliable position estimation. In this context of multi-sensor data fusion, we consider the diagnosis, leading to the identification of the cause of a failure, and the sensors faults tolerance aspect, discussed in limited work in the literature. We chose to develop an approach based on a purely informational formalism: information filter on the one hand and tools of the information theory on the other. Residuals based on the Kullback-Leibler divergence are developed. These residuals allow to detect and to exclude the faulty sensors through optimized thresholding methods. This theory is tested in two applications. The first application is the fault tolerant collaborative localization of a multi-robot system. The second application is the localization in outdoor environments using a tightly coupled GNSS/odometer with a fault tolerant aspect.

Location Based Services (LBS) are a relatively recent multidisciplinary field which brings together many aspects of the fields of hardware design, digital signal processing (DSP), digital image processing (DIP), algorithm design in mathematics, and systematic implementation. LBS provide indirect location information from a variety of sensors and present these in an understandable and intuitive way to users by employing theories of data science and deep learning. Indoor positioning, which is one of the sub-applications of LBS, has become increasingly important with the development of sensor techniques and smart algorithms. The aim of this thesis is to explore the utilisation of indoor positioning algorithms under complex Non-Line of sight (LOS) environments in order to meet the requirements of both commercial and civil indoor localisation services. This thesis presents specific designs and implementations of solutions for indoor positioning systems from signal processing to positioning algorithms. Recently, with the advent of the protocol for the Bluetooth 4.0 technique, which is also called Bluetooth Low Energy (BLE), researchers have increasingly begun to focus on developing received signal strength (RSS) based indoor localisation systems, as BLE based indoor positioning systems boast the advantages of lower cost and easier deployment condition. At the meantime, information providers of indoor positioning systems are not limited by RSS based sensors. Accelerometer and magnetic field sensors may also being applied for providing positioning information by referring to the users' motion and orientation. With regards to this, both indoor localisation accuracy and positioning system stability can be increased by using hybrid positioning information sources in which these sensors are utilised in tandem. Whereas both RSS based sensors, such as BLE sensors, and other positioning information providers are limited by the fact that positioning information cannot be observed or acquired directly, which can be summarised into the Hidden Markov Mode (HMM). This work conducts a basic survey of indoor positioning systems, which include localisation platforms, using different hardware and different positioning algorithms based on these positioning platforms. By comparing the advantages of different hardware platforms and their corresponding algorithms, a Received Signal Strength Indicator (RSSI) based positioning technique using BLE is selected as the main carrier of the proposed positioning systems in this research. The transmission characteristics of BLE signals are then introduced, and the basic theory of indoor transmission modes is detailed. Two filters, the smooth filter and the wavelet filter are utilised to de-noise the RSSI sequence in order to increase localisation accuracy. The theory behind these two filter types is introduced, and a set of experiments are conducted to compare the performance of these filters. The utilisation of two positioning systems is then introduced. A novel, off-set centroid core localisation algorithm is proposed firstly and the second one is a modified Monte Carlo localisation (MCL) algorithm based system. The first positioning algorithm utilises BLE as a positioning information provider and is implemented with a weighted framework for increasing localisation accuracy and system stability. The MCL algorithm is tailor-made in order to locate users' position in an indoor environment using BLE and data received by sensors locating user position in an indoor environment. The key features in these systems are summarised in the following: the capacity of BLE to compute user position and achieve good adaptability in different environmental conditions, and the compatibility of implementing different information sources into these systems is very high. The contributions of this thesis are as follows: Two different filters were tailor-made for de-nosing the RSSI sequence. By applying these two filters, the localisation error caused by small scale fading is reduced significantly. In addition, the implementation for the two proposed are described. By using the proposed centroid core positioning algorithm in combination with a weighted framework, localisation inaccuracy is no greater than 5 metres under most complex indoor environmental conditions. Furthermore, MCL is modified and tailored for use with BLE and other sensor readings in order to compute user positioning in complex indoor environments. By using sensor readings from BLE beacons and other sensors, the stability and accuracy of the MCL based indoor position system is increased further.

Listeria monocytogenes est l'un des meilleurs organismes modèles pour l'étude des interactions bactérie-hôte. Ce pathogène intracellulaire facultatif peut infecter, survivre et se répliquer dans le cytoplasme des cellules eucaryotes, démontrant la co-évolution étroite de Listeria avec son hôte. Le style de vie intracellulaire de ce pathogène implique la manipulation de divers composants de la cellule hôte, dont l'un est la chromatine. En induisant des modifications de la chromatine au niveau des histones, Listeria peut influencer le programme transcriptionnel de l'hôte. Ce projet de thèse porte sur une modification spécifique des histones, la désacétylation de la lysine 18 de l'histone H3, induite par la désacétylase de l'hôte Sirtuin 2 (SIRT2) lors de sa relocalisation du cytoplasme vers le noyau pendant l'infection. Le détournement de SIRT2 par Listeria fournit un système idéal pour étudier les mécanismes de la localisation subcellulaire de SIRT2, qui est mal comprise, et c'est le but de cette thèse. En utilisant la spectrométrie de masse, nous avons identifié une nouvelle modification posttraductionnelle de SIRT2, la phosphorylation de la sérine 25 (S25), ciblée spécifiquement par l'infection, et essentielle pour l'association de SIRT2 à la chromatine. Nous avons caractérisé le complexe moléculaire impliqué dans la déphosphorylation de SIRT2-S25 et nous montrons que cette modification est essentielle pour contrôler la fonction de SIRT2 en tant que répresseur transcriptionnel, et est nécessaire pour une infection efficace. Notre approche protéomique a aussi permis la caractérisation d'un interactome de SIRT2. De nombreuses protéines ont été identifiées et quelques-unes ont été confirmées et étudiées pour leur rôle dans le transport nucléo-cytoplasmique de SIRT2. De plus, une collaboration au laboratoire a mis au jour un mécanisme de subversion de la réponse aux dommages de l'ADN de l'hôte par Listeria. Dans son ensemble, ce travail a contribué à la compréhension de mécanismes originaux de l’interaction entre les bactéries et la chromatine et a révélé un processus cellulaire contrôlant la localisation subcellulaire et la fonction de la protéine de l’hôte SIRT2. / One of the best model organisms for the study of bacterial-host interactions is Listeria monocytogenes. This facultative intracellular pathogen can infect, survive, and replicate in the cytoplasm of eukaryotic cells, demonstrating the close co-evolution of Listeria with itshost. The intracellular life style of this pathogen involves manipulation of various host cellcomponents, one of which is chromatin. By inducing chromatin modifications at the level of histones, Listeria can influence the transcriptional program of the host. This thesis focuses on one specific histone modification, deacetylation of histone H3 of lysine 18, which is induced by the host deacetylase Sirtuin 2 (SIRT2) upon its relocalization from the cytoplasmto the nucleus during infection. Hijacking of SIRT2 by Listeria provides an ideal system tostudy the mechanisms of SIRT2 subcellular localization, which is poorly understood, and is the purpose of this thesis. By using mass spectrometry we have identified a novel posttranslational modification of SIRT2, Serine 25 (S25) phosphorylation, specifically targeted byinfection, and essential for SIRT2 chromatin association. We have characterized themolecular complex involved in dephosphorylating SIRT2-S25 and we show that this modification is essential for controlling SIRT2 function as a transcriptional repressor andnecessary for productive infection. Our proteomic approach further allowed the characterization of a SIRT2 interactome. Many proteins were identified and a few wereconfirmed and studied for their role in nucleo-cytoplasmic shuttling of SIRT2. In addition, a laboratory collaboration uncovered a mechanism for subversion of the host DNA DamageResponse by Listeria. As a whole, this work has contributed to the understanding of original mechanisms of chromatin-bacteria cross talk, and has revealed a cellular process controlling subcellular localization and function of the host protein SIRT2.

Notre recherche pose la problématique des effets de la politique industrielle sur la localisation d’entreprises, dans le cadre de la France et des firmes des pays investisseurs en France. Notre thèse a pour but d’étudier d’abord les éléments essentiels de la localisation d’entreprises et pour cela, d’en mesurer et analyser les variables. Nous évaluons ensuite les effets de la politique industrielle d’un côté, sur la localisation à travers une analyse statistique, en comparant le degré d’attractivité de la France et sa politique industrielle avec les pays investisseurs en France ; de l’autre, à travers une étude économétrique qui identifie les déterminants existants de la localisation parmi lesquels surtout, la politique industrielle mise en place par le gouvernement pour favoriser l’attractivité de la localisation d’entreprises. Les résultats statistiques et économétriques montrent que les politiques industrielles – comme la taxe professionnelle et la prime d’aménagement du territoire – ont peu d’impact sur la localisation d’entreprises. / This research raises the question of the effects of industrial policies on the localization of companies, more specifically in the case of France and of foreign companies investing in France. The dissertation studies the elements essential to company localization, first through statistical analysis, by comparing both France’s and French industrial policies’ attraction with countries investing in France; then through an econometric study which identifies the existing determinants of localization, among which we find the industrial policy set up by the administration in order to influence company localization. The statistical and econometric results show that industrial policies such as the company taxation system [Taxe Professionnelle] and the land settlement incentives [Prime d’Aménagement du Territoire] have little impact on company localization.

Doctor of Philosophy (PhD) / This thesis addresses the problem of building statistical models for multi-sensor perception in unstructured outdoor environments. The perception problem is divided into three distinct tasks: recognition, representation and association. Recognition is cast as a statistical classification problem where inputs are images or a combination of images and ranging information. Given the complexity and variability of natural environments, this thesis investigates the use of Bayesian statistics and supervised dimensionality reduction to incorporate prior information and fuse sensory data. A compact probabilistic representation of natural objects is essential for many problems in field robotics. This thesis presents techniques for combining non-linear dimensionality reduction with parametric learning through Expectation Maximisation to build general representations of natural features. Once created these models need to be rapidly processed to account for incoming information. To this end, techniques for efficient probabilistic inference are proposed. The robustness of localisation and mapping algorithms is directly related to reliable data association. Conventional algorithms employ only geometric information which can become inconsistent for large trajectories. A new data association algorithm incorporating visual and geometric information is proposed to improve the reliability of this task. The method uses a compact probabilistic representation of objects to fuse visual and geometric information for the association decision. The main contributions of this thesis are: 1) a stochastic representation of objects through non-linear dimensionality reduction; 2) a landmark recognition system using a visual and ranging sensors; 3) a data association algorithm combining appearance and position properties; 4) a real-time algorithm for detection and segmentation of natural objects from few training images and 5) a real-time place recognition system combining dimensionality reduction and Bayesian learning. The theoretical contributions of this thesis are demonstrated with a series of experiments in unstructured environments. In particular, the combination of recognition, representation and association algorithms is applied to the Simultaneous Localisation and Mapping problem (SLAM) to close large loops in outdoor trajectories, proving the benefits of the proposed methodology.

Estimer le mouvement d'un robot et construire en même temps une représentation de l'environnement (problème SLAM: Simultaneous Localisation And Mapping) est souvent considéré comme un problème essentiel pour développer des robots pleinement autonomes qui ne nécessitent pas de connaissances à priori de l'environnement pour réaliser leurs tâches. L'évolution du SLAM est très liée aux capteurs utilisés. Les sonars couplés avec l'odométrie sont souvent présentés comme les premiers capteurs ayant fourni des résultats convaincants. Depuis, les lasers 2D ont souvent remplacés ces capteurs pour des raisons de précision et de rapport signal/bruit. Néanmoins les lasers 2D permettent uniquement d'estimer des mouvements planaires et ne donnent pas des informations perceptuelles suffisantes pour identifier de manière fiable des régions précédemment explorées. Ces observations nous ont amenés à explorer à travers cette thèse comment combiner un capteur omnidirectionnel avec un télémètre laser pour effectuer la localisation et cartographie simultanée dans des environnements complexes et de grandes tailles. Les contributions de cette thèse concernent l'étalonnage des capteurs centraux catadioptriques (avec le développement d'un logiciel open source disponible sur le site internet de l'auteur) et la recherche de la position relative entre un capteur omnidirectionnel et un télémètre laser. Des approches efficaces pour estimer le mouvement 3D du capteur en utilisant des droites et des plans sont détaillées. Enfin deux méthodes sont proposées combinant laser et vision pour effectuer du SLAM planaire mais aussi pour estimer la position 3D du robot ainsi que la structure de l'environnement.

La navigation autonome d'un robot requiert l'intégration des trois grandes familles de processus de perception, de décision et d'action, intégration qui caractérise les machines intelligentes. Les représentations de l'environnement que le robot doit construire par ses propres moyens sont au coeur de cette intégration : elles sont produites par les fonctions de perception, mais sont surtout exploitées pour la décision et l'action. Dans le contexte de robots en environnements extérieurs, structurés ou non, la construction autonome de telles représentations constitue encore un vaste domaine de recherches, qui requiert l'intégration à bord des robots de processus de traitement du signal et des images, de modélisation géométrique, et d'estimation stochatisques. Le problème de la localisation du robot dans son environnement y joue bien sûr un rôle majeur, car il est indissociable de la construction des modèles de l'environnement. L'exposé présentera différentes avancées qui ont été réalisées dans ce domaine, supportées par des démonstrations réalisées avec des robots terrestres et un ballon dirigeable.

Nous generalisons la definition de la K-theorie hermitienne des anneaux avec involution aux categories exactes avec dualite. Ensuite nous demontrons des theoremes de localisation et de devissage pour les anneaux de Dedekind, ce qui resolut une conjecture de Karoubi de 1974. Enfin nous etudions la K-theorie hermitienne des corps de nombres.