Cette thèse présente deux contributions. La première contribution consiste en l’étude des métriques de performance permettant de superviser l’activité des serveurs physiques et des machines virtuelles s’exécutant sur les hyperviseurs VMware et KVM. Cette étude met en avant les compteurs clés et propose des analyses avancées dans l’objectif de détecter ou prévenir d’anomalies liées aux quatreres sources principales d’un centre de données : le processeur, la mémoire, le disque et le réseau. La seconde contribution porte sur un outil pour la détection de machines virtuelles à comportements pré-déterminés et/ou atypiques. La détection de ces machines virtuelles à plusieurs objectifs. Le premier, permettre d’optimiser l’utilisation des ressources matérielles en libérant des ressources par la suppression de machines virtuelles inutiles ou en les redimensionnant. Le second, optimiser le fonctionnement de l’infrastructure en détectant les machines sous-dimensionnées, surchargées ou ayant une activité différente des autres machines virtuelles de l’infrastructure. / This thesis presents two contributions. The first contribution is the study of key performance indicators to monitor physical and virtual machines activity running on VMware and KVM hypervisors. This study highlights performance metrics and provides advanced analysis with the aim to prevent or detect abnormalities related to the four main resources of a datacenter: CPU, memory, disk and network. Thesecond contribution relates to a tool for virtual machines with pre-determined and / or atypical behaviors detection. The detection of these virtual machines has several objectives. First, optimize the use of hardware resources by freeing up resources by removing unnecessary virtual machines or by resizing those oversized. Second, optimize infrastructure performance by detecting undersized or overworked virtual machines and those having an atypical activity.

Le nombre croissant d'approches de détection de texte proposé dans la littérature exige une évaluation rigoureuse de la performance. Un protocole d'évaluation repose sur trois éléments: une vérité terrain fiable, une stratégie d'appariement et enfin un ensemble de métriques. Peu de protocoles existent et ces protocoles manquent souvent de précision. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau protocole d'évaluation qui résout la plupart des problèmes rencontrés dans les méthodes d'évaluation actuelles. Ce travail est axé sur trois contributions principales : tout d’abord, nous introduisons une représentation complexe de la vérité terrain qui ne contraint pas les détecteurs de texte à adopter un niveau de granularité de détection spécifique ou une représentation d'annotation ; d’autre part, nous proposons un ensemble de règles capables d'évaluer tous types de scénario qui peuvent se produire entre les objets de la vérité terrain et les détections correspondantes ; et enfin, nous montrons comment nous pouvons analyser un ensemble de résultats de détection, non seulement à travers un ensemble de mesures, mais aussi à travers une représentation visuelle intuitive. Un défi fréquent pour de nombreux systèmes de détection de texte est d'aborder la variété des caractéristiques de texte dans des images naturelles ou d’origine numérique pour lesquels les OCR actuels ne sont pas bien adaptées. Par exemple, des textes en perspective sont fréquemment présents dans les images réelles. Dans cette thèse, nous proposons également une procédure de rectification capable de corriger des textes hautement déformés, évalué sur un ensemble de données difficiles. / The growing number of text detection approaches proposed in the literature requires a rigorous performance evaluation and ranking. An evaluation protocol relies on three elements: a reliable text reference, a matching strategy and finally a set of metrics. The few existing evaluation protocols often lack accuracy either due to inconsistent matching or due to unrepresentative metrics. In this thesis we propose a new evaluation protocol that tackles most of the drawbacks faced by currently used evaluation methods. This work is focused on three main contributions: firstly, we introduce a complex text reference representation that does not constrain text detectors to adopt a specific detection granularity level or annotation representation; secondly, we propose a set of matching rules capable of evaluating any type of scenario that can occur between a text reference and a detection; and finally we show how we can analyze a set of detection results, not only through a set of metrics, but also through an intuitive visual representation. A frequent challenge for many Text Understanding Systems is to tackle the variety of text characteristics in born-digital and natural scene images for which current OCRs are not well adapted. For example, texts in perspective are frequently present in real-word images because the camera capture angle is not normal to the plane containing the text regions. Despite the ability of some detectors to accurately localize such text objects, the recognition stage fails most of the time. In this thesis we also propose a rectification procedure capable of correcting highly distorted texts evaluated on a very challenging dataset.