Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus.

Pour les voitures autonomes, la perception est une fonction principale où la sécurité est de la plus haute importance. Un système de perception construit un modèle de l'environnement de conduite en fusionnant plusieurs capteurs de perception incluant les LIDARs, les radars, les capteurs de vision, etc. La fusion basée sur les grilles d'occupation construit un modèle probabiliste de l'environnement en prenant en compte l'incertitude des capteurs. Cette thèse vise à intégrer le calcul des grilles d'occupation dans des systèmes embarqués à bas-coût et à basse-consommation. Cependant, les grilles d'occupation effectuent des calculs de probabilité intenses et difficilement calculables en temps-réel par les plateformes matérielles embarquées.Comme solution, cette thèse introduit une nouvelle méthode de fusion probabiliste appelée Grille d'Occupation Entière. Les Grilles d'Occupation Entières se reposent sur des principes mathématiques qui permettent de calculer la fusion de capteurs grâce à des simple addition de nombre entiers. L'intégration matérielle et logicielle des Grilles d'Occupation Entière est sûre et fiable. Les erreurs numériques engendrées par les calculs sont connues, majorées et paramétrées par l'utilisateur. Les Grilles d'Occupation Entière permettent de calculer en temps-réel la fusion de multiple capteurs sur un système embarqué bas-coût et à faible consommation dédié pour les applications pour l'automobile. / Perception is a primary task for an autonomous car where safety is of utmost importance. A perception system builds a model of the driving environment by fusing measurements from multiple perceptual sensors including LIDARs, radars, vision sensors, etc. The fusion based on occupancy grids builds a probabilistic environment model by taking into account sensor uncertainties. This thesis aims to integrate the computation of occupancy grids into embedded low-cost and low-power platforms. Occupancy Grids perform though intensive probability calculus that can be hardly processed in real-time on embedded hardware.As a solution, this thesis introduces the Integer Occupancy Grid framework. Integer Occupancy Grids rely on a proven mathematical foundation that enables to process probabilistic fusion through simple addition of integers. The hardware/software integration of integer occupancy grids is safe and reliable. The involved numerical errors are bounded and is parametrized by the user. Integer Occupancy Grids enable a real-time computation of multi-sensor fusion on embedded low-cost and low-power processing platforms dedicated for automotive applications.