La problématique SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est un thème largement étudié au LAAS depuis plusieurs années. L'application visée concerne le développement d'un système d'aide au roulage sur aéroport des avions de ligne, ce système devant être opérationnel quelques soient les conditions météorologiques et de luminosité (projet SART financé par la DGE en partenariat avec principalement FLIR Systems, Latécoère et Thales). Lors de conditions de visibilité difficile (faible luminosité, brouillard, pluie...), une seule caméra traditionnelle n'est pas suffisante pour assurer la fonction de localisation. Dans un premier temps, on se propose d'étudier l'apport d'une caméra infrarouge thermique. Dans un deuxième temps, on s'intéressera à l'utilisation d'une centrale inertielle et d'un GPS dans l'algorithme de SLAM, la centrale aidant à la prédiction du mouvement, et le GPS à la correction des divergences éventuelles. Enfin, on intègrera dans ce même SLAM des pseudo-observations issues de l'appariement entre des segments extraits des images, et ces mêmes segments contenus dans une cartographie stockée dans une base de données. L'ensemble des observations et pseudo-observations a pour but de localiser le porteur à un mètre près. Les algorithmes devant être portés sur un FPGA muni d'un processeur de faible puissance par rapport aux PC standard (400 MHz), un co-design devra donc être effectué entre les éléments logiques du FPGA réalisant le traitement d'images à la volée et le processeur embarquant le filtre de Kalman étendu (EKF) pour le SLAM, de manière à garantir une application temps-réel à 30 Hz. Ces algorithmes spécialement développés pour le co-design et les systèmes embarqués avioniques seront testés sur la plate-forme robotique du LAAS, puis portés sur différentes cartes de développement (Virtex 5, Raspberry, PandaBoard...) en vue de l'évaluation des performances

La problématique SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) est un thème largement étudié au LAAS depuis plusieurs années. L'application visée concerne le développement d'un système d'aide au roulage sur aéroport des avions de ligne, ce système devant être opérationnel quelques soient les conditions météorologiques et de luminosité (projet SART financé par la DGE en partenariat avec principalement FLIR Systems, Latécoère et Thales).Lors de conditions de visibilité difficile (faible luminosité, brouillard, pluie...), une seule caméra traditionnelle n'est pas suffisante pour assurer la fonction de localisation. Dans un premier temps, on se propose d'étudier l'apport d'une caméra infrarouge thermique.Dans un deuxième temps, on s'intéressera à l'utilisation d'une centrale inertielle et d'un GPS dans l'algorithme de SLAM, la centrale aidant à la prédiction du mouvement, et le GPS à la correction des divergences éventuelles. Enfin, on intègrera dans ce même SLAM des pseudo-observations issues de l'appariement entre des segments extraits des images, et ces mêmes segments contenus dans une cartographie stockée dans une base de données. L'ensemble des observations et pseudo-observations a pour but de localiser le porteur à un mètre près.Les algorithmes devant être portés sur un FPGA muni d'un processeur de faible puissance par rapport aux PC standard (400 MHz), un co-design devra donc être effectué entre les éléments logiques du FPGA réalisant le traitement d'images à la volée et le processeur embarquant le filtre de Kalman étendu (EKF) pour le SLAM, de manière à garantir une application temps-réel à 30 Hz. Ces algorithmes spécialement développés pour le co-design et les systèmes embarqués avioniques seront testés sur la plate-forme robotique du LAAS, puis portés sur différentes cartes de développement (Virtex 5, Raspberry, PandaBoard...) en vue de l'évaluation des performances / The SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) problematic is widely studied from years at LAAS. The aimed application is the development of a helping rolling system for planes on airports. This system has to work under any visibility and weather conditions ("SART" project, funding by DGE, with FLIR Systems, Thalès and Latecoère).During some weather conditions (fog, rain, darkness), one only visible camera is not enough to complete this task of SLAM. Firstly, in this thesis, we will study what an infrared camera can bring to SLAM problematic, compared to a visible camera, particularly during hard visible conditions.Secondly, we will focus on using Inertial Measurement Unit (IMU) and GPS into SLAM algorithm, IMU helping on movement prediction, and GPS helping on SLAM correction step. Finally, we will fit in this SLAM algorithm pseudo-observations coming from matching between points retrieved from images, and lines coming from map database. The main objective of the whole system is to localize the vehicle at one meter.These algorithms aimed to work on a FPGA with a low-power processor (400MHz), a co-design between the hardware (processing images on the fly) and the software (embedding an Extended Kalman Filter (EKF) for the SLAM), has to be realized in order to guarantee a real-time application at 30 Hz. These algorithms will be experimented on LAAS robots, then embedded on different boards (Virtex 5, Raspberry Pi, PandaBoard...) for performances evaluation

Dépistage du VIH, test de grossesse, mais également surveillance des eaux, détection de contaminants agro-alimentaires : la biodétection est au coeur des problématiques de santé actuelles. Dans ce contexte, les biocapteurs plasmoniques connaissent depuis quelques années un essor particulièrement important : de plus en plus de sociétés, telles que HORIBA Scientific, proposent des prototypes commerciaux, destinés tant à des utilisateurs du domaine de la recherche que de l'industrie. Basée sur le phénomène de résonance des plasmons de surface (communément appelé SPR) la biodétection plasmonique repose sur l'extrême sensibilité d’une onde évanescente se propageant à l’interface entre un film d’or, la biopuce, et le milieu diélectrique couvrant, siège des interactions biomoléculaires étudiées. De manière plus concrète, toute adsorption de matériel biologique se produisant à cette interface entraîne une modification importante des propriétés optiques d’un faisceau de lumière réfléchi par la biopuce : le principe de transduction par SPR consiste alors à mesurer directement ces variations. A l'heure actuelle, différents modes d'interrogation, offrant des performances intéressantes, mais également des limitations propres à chaque configuration. Pour répondre aux exigences de précision et de dynamique de mesure posées par de nombreuses applications, un développement théorique et instrumental, présenté dans ce document, a été initié dans le but de proposer un nouveau un nouveau mode d'interrogation des biopuces plasmoniques : l'interrogation multi-spectrale. Les résultats obtenus par cette technique ont été exploités pour concevoir et réaliser une source multi-spectrale à base de LEDs, particulièrement avantageuse vis-à-vis des configurations existant à l'heure actuelle. La caractérisation du système développé dans le cadre du diagnostic génétique (mucoviscidose) et celui du cancer, ouvre la voie à une nouvelle génération de biocapteurs performants, compacts et de coût relativement raisonnable, présentant un potentiel industriel certain. / Biodetection is at the core of the current health concerns, as shown through the variety of applications to HIV screening, food contaminant analysis or water quality monitoring. In this field, plasmonic biosensing is a well-established label-free technique on the market: commercial systems from HORIBA Scientific are currently available for both research and industrial users.Based on the surface plasmon resonance (SPR) phenomenon, plasmonic biodetection uses the high sensitivity of an evanescent wave propagating along a metallic film (forming the biochip) and the surrounding dielectric medium interface. More specifically, the adsorption of biomolecules onto the metal surface induces a strong change in the optical properties of a light beam reflected by the biochip: the main principle of plasmonic transduction consists in measuring these physical changes. Several interrogation techniques have therefore been developed to access such optical information, but they fail in meeting the most demanding user requirements for precise, real-time, high-throughput measurement.Initiated by these issues, the instrumentation work presented in this document has led to the development of a novel SPR interrogation technique, referred to as multi-spectral interrogation. Moreover, the promising results obtained have been pushed forward to propose a multi-spectral illumination system based on LEDs, providing attractive performances compared to existing configurations. The biosensing potential of the developed system, demonstrated through applications to genetic diagnosis and cancer detection, opens the door to a new generation of compact, high-performance, low-cost SPR sensors.

En raison de l'augmentation du volume et de la complexité des systèmes de transport, de nouveaux systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) sont étudiés dans de nombreuses entreprises, laboratoires et universités. Ces systèmes comprennent des algorithmes avec des techniques qui ont été étudiés au cours des dernières décennies, comme la localisation et cartographie simultanées (SLAM), détection d'obstacles, la vision stéréoscopique, etc. Grâce aux progrès de l'électronique, de la robotique et de plusieurs autres domaines, de nouveaux systèmes embarqués sont développés pour garantir la sécurité des utilisateurs de ces systèmes critiques. Pour la plupart de ces systèmes, une faible consommation d'énergie ainsi qu'une taille réduite sont nécessaires. Cela crée la contrainte d'exécuter les algorithmes sur les systèmes embarqués avec des ressources limitées. Dans la plupart des algorithmes, en particulier pour la vision par ordinateur, une grande quantité de données doivent être traitées à des fréquences élevées, ce qui exige des ressources informatiques importantes. Un FPGA satisfait cette exigence, son architecture parallèle combinée à sa faible consommation d'énergie et la souplesse pour les programmer permet de développer et d'exécuter des algorithmes plus efficacement que sur d'autres plateformes de traitement. Les composants virtuels développés dans cette thèse ont été utilisés dans trois différents projets: PICASSO (vision stéréoscopique), COMMROB (détection d'obstacles à partir d'une système multicaméra) et SART (Système d'Aide au Roulage tous Temps).

En raison de l'augmentation du volume et de la complexité des systèmes de transport, de nouveaux systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) sont étudiés dans de nombreuses entreprises, laboratoires et universités. Ces systèmes comprennent des algorithmes avec des techniques qui ont été étudiés au cours des dernières décennies, comme la localisation et cartographie simultanées (SLAM), détection d'obstacles, la vision stéréoscopique, etc. Grâce aux progrès de l'électronique, de la robotique et de plusieurs autres domaines, de nouveaux systèmes embarqués sont développés pour garantir la sécurité des utilisateurs de ces systèmes critiques. Pour la plupart de ces systèmes, une faible consommation d'énergie ainsi qu'une taille réduite sont nécessaires. Cela crée la contrainte d'exécuter les algorithmes sur les systèmes embarqués avec des ressources limitées. Dans la plupart des algorithmes, en particulier pour la vision par ordinateur, une grande quantité de données doivent être traitées à des fréquences élevées, ce qui exige des ressources informatiques importantes. Un FPGA satisfait cette exigence, son architecture parallèle combinée à sa faible consommation d'énergie et la souplesse pour les programmer permet de développer et d'exécuter des algorithmes plus efficacement que sur d'autres plateformes de traitement. Les composants virtuels développés dans cette thèse ont été utilisés dans trois différents projets: PICASSO (vision stéréoscopique), COMMROB (détection d'obstacles à partir d'une système multicaméra) et SART (Système d'Aide au Roulage tous Temps). / Due to the increase of traffic volume and complexity of new transport systems, new Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) are a subject of research of many companies, laboratories and universities. These systems include algorithms with techniques that have been studied during the last decades like Simultaneous Lo- calization and Mapping (SLAM), obstacle detection, stereo vision, etc. Thanks to the advances in electronics, robotics and other domains, new embedded systems are being developed to guarantee the safety of the users of these critical systems. For most of these systems a low power consumption as well as reduced size is required. It creates the constraint of execute the algorithms in embedded devices with limited resources. In most of algorithms, moreover for computer vision ones, a big amount of data must be processed at high frequencies, this amount of data demands strong computing resources. FPGAs satisfy this requirement; its parallel architecture combined with its low power consumption and exibility allows developing and executing some algorithms more efficiently than any other processing platforms. In this thesis different embedded computer vision architectures intended to be used in ADAS using FPGAs are presented such as: We present the implementation of a distortion correction architecture operating at 100 Hz in two cameras simultaneously. The correction module allows also to rectify two images for implementation of stereo vision. Obstacle detection algorithms based on Inverse Perspective Mapping (IPM) and classiffication based on Color/Texture attributes are presented. The IPM transform is based in the perspective effect of a scene perceived from two different points of view. Moreover results of the detection algorithms from color/texture attributes applied on a multi-cameras system, are fused in an occupancy grid. An accelerator to apply homographies on images, is presented; this accelerator can be used for different applications like the generation of Bird's eye view or Side view. Multispectral vision is studied using both infrared images and color ones. Syn- thetic images are generated from information acquired from visible and infrared sources to provide a visual aid to the driver. Image enhancement specific for infrared images is also implemented and evaluated, based on the Contrast Lim- ited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). An embedded SLAM algorithm is presented with different hardware acceler- ators (point detection, landmark tracking, active search, correlation, matrix operations). All the algorithms were simulated, implemented and verified using as target FPGAs. The validation was done using development kits. A custom board integrating all the presented algorithms is presented. Virtual components developed in this thesis were used in three different projects: PICASSO (stereo vision), COMMROB (obstacle detection from a multi-cameras system) and SART (multispectral vision).

Les performances des systèmes de reconnaissance des visages en utilisant des images RGB baissent rapidement quand ils sont appliqués dans des conditions d’illumination extrêmes. L’utilisation des images multispectrales représente une alternative prometteuse pour résoudre ce problème. Dans cette thèse on s’intéresse à l’utilisation des images multispectrales visibles pour la reconnaissance des visages humains. Les images multispectrales visibles sont des images capturées à des longueurs d’ondes différentes du spectre visible (band spectral) qui s’étend de 480nm à 720nm. Ces images représentent des caractéristiques qui favorisent la reconnaissance des visages humains dans des conditions particulières comme la présence d’excès d’illumination incidente sur le visage photographié. Notre travail consiste à exploiter ces caractéristiques sur des stages différentes: optimiser le choix du nombre de bandes spectrales à utiliser, optimiser les longueurs d’ondes choisies, optimiser les techniques de fusion des informations extraites à partir des différentes bandes spectrales pour avoir plus d’informations utiles et moins d’informations bruits. Plusieurs nouvelles approches ont été proposées dans le cadre de ce travail avec des résultats encourageants en termes de performances. Ces approches ont exploité plusieurs outils mathématiques pour resoudre les différents problèmes rencontrés, en particulier la formulation de la sélection des bandes spectrales optimales sous formes de problèmes d’optimisation où nous avons utilisé le « basis pursuit algorithm » pour déterminer un vecteur de poids sparse pour représenter l’importance des différentes bandes. Dans d’autres problèmes d’optimisation, nous avons attribué à chaque bande un classifieur faible, puis combiné les classifieurs faibles avec dif- férents poids associés selon l’importance. La méthode Adaboost a été utilisée pour trouver la combinaison optimale. D’autres techniques ont introduites d’une manière originale la dé- composition multilinéaire des images de visage pour formuler une sorte de base de données caractérisant les bandes spectrales. Cette base de données a été utilisée avec les nouvelles images, ou image test, pour déterminer les bandes les plus robustes contre une variation importante d’illumination. Le travail présenté dans le cadre de cette thèse est une petite contribution à la reconnaissance des visages en utilisant des images multispectrales, qui est une approche d’actualité, mais qui nécessite encore plus de développement afin de maximiser ses performances. / Face recognition systems based on ’conventional’ images have reached a significant level of maturity with some practical successes. However, their performance may degrade under poor and/or changing illumination. Multispectral imagery represents a viable alternative to conventional imaging in the search for a robust and practical identification system. Multi- spectral imaging (MI) can be defined as a ’collection of several monochrome images of the same scene, each of them taken with additional receptors sensitive to other frequencies of the visible light or to frequencies beyond the visible light like the infrared region of electro- magnetic continuum. Each image is referred to as a band or a channel. However, one weakness of MI is that they may significantly increase the system processing time because of the huge quantity of data to be mined; in some cases, hundreds of MI are taken for each subject. In this thesis, we propose to solve this problem by developing new approaches to select the set of best visible spectral bands for face matching. For this purpose, the problem of best spectral bands selection is formulated as an optimization problem where spectral bands are constrained to maximize the recognition accuracy under challenging imaging conditions. We reduce the redundancy of both spectral and spatial information without losing valuable details needed for the object recognition, discrimination and classification. We have investigated several mathematic and optimization tools widely used in the field of image processing. One of the approaches we have proposed formulated the problem of best spectral bands selection as a pursuit problem where weights of importance were affected to each spectral band and the vector of all weights was constrained to be sparse with most of its elements are zeros. In another work, we have assigned to each spectral band a linear discriminant analysis (LDA) based weak classifier. Then, all weak classifiers were boosted together using an Adaboost process. From this later, each weak classifier obtained a weight that characterizes its importance and hence the quality of the corresponding spectral band. Several other techniques were also used for best spectral bands selection including but not limited to mixture of Gaussian based modeling, multilinear sparse decomposition, image quality factors, local descriptors like SURF and HGPP, likelihood ratio and so on. These different techniques enabled to build systems for best spectral bands selection that are either static with the same bands are selected for all the subjects or dynamic with each new subject get its own set of best bands. This latter category, dynamic systems, is an original component of our work that, to the best of our knowledge, has not been proposed before; all existing systems are only static. Finally, the proposed algorithms were compared to state-of-the-art algorithms developed for face recognition purposes in general and specifically for best spectral bands selection.

Le glaucome représente la première cause de cécité irréversible à l’échelle mondiale. C’est une maladie neuro-dégénérative caractérisée traditionnellement par une pression intraoculaire (PIO) élevée, un dommage du nerf optique et un défaut du champ visuel correspondant. En fait, la PIO élevée constitue le facteur de risque central associé au développement du glaucome. Cependant, en dépit d’un contrôle adéquat de la PIO, la maladie continue à progresser chez certains patients. Cela montre qu’il existe d’autres facteurs impliqués dans la pathogenèse du glaucome. Des études récentes indiquent qu’un dérèglement de l’oxygène est associé à son développement. En utilisant une nouvelle technologie multi-spectrale capable de mesurer la saturation en oxygène (SaO2) dans les structures capillaires de la rétine, cette étude tentera de déterminer si un état d’oxygénation anormal pourrait se retrouver à la papille optique des patients souffrant de glaucome. Une meilleure compréhension du rôle de l’oxygène pourrait aider à améliorer le pronostic du glaucome. Les résultats de l’étude indiquent que le facteur de position (supérieure, temporale et inférieure de la papille optique) n’a aucun effet sur la mesure SaO2 ainsi que sa variabilité chez les patients normaux. La comparaison de la SaO2 entre les sujets normaux et glaucomateux ne montre pas de différence statistiquement significative. En conclusion, la SaO2 «normale» mesurée dans les yeux glaucomateux n'exclut pas nécessairement que l'hypoxie ne soit pas impliquée dans la pathogenèse. Au moment de l’étude, la PIO était bien contrôlée par des médicaments topiques, ce qui pourrait influencer l’oxygénation à la papille optique. / Glaucoma is the leading cause of irreversible blindness worldwide. Traditionally, open-angle glaucoma was defined as a neurodegenerative disease characterized by high intraocular pressure (IOP), progressive retinal cell death with subsequent visual field loss. Elevated IOP has been identified as one of the major risk factors for glaucomatous optic nerve damage. However, adequate IOP control cannot prevent progression of the disease in all patients suggesting that there are other factors involved in the pathogenesis of glaucoma. Recent studies suggest that hypoxia may contribute to the development of glaucoma. Using a new multi-spectral detection system of oxygen saturation (O2Sa), this study determined whether an abnormal state of oxygenation at the optic disc could be found in glaucoma patients. Knowledge about the influence of the oxygen in glaucoma may help to improve the pronostic of the disease. The results of the study indicate that the position factor (superior, temporal and inferior of the optic nerve head) has no effect on the measurement of O2Sa and its variability in normal patients. Comparing the O2Sa between normal subjects and glaucoma subjects shows no statistically significant difference. In conclusion, the «normal» O2Sa measured in glaucomatous eyes does not necessarily exclude that hypoxia is not involved in the pathogenesis of glaucoma because glaucoma patients were under treatment with topical drops that lowered IOP. These medicines could affect the oxygenation of the optic disc.

En Viticulture de Précision, l’imagerie multi-spectrale est principalement utilisée pour des dispositifs de télédétection. Ce manuscrit s’intéresse à son utilisation en proxidétection, pour la caractérisation du feuillage. Il présente un dispositif expérimental terrestre mobile composé d’un GPS, d’une caméra multi-spectrale acquérant des images visible et proche infrarouge, et d’un Greenseeker RT-100 mesurant l’indice Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Ce système observe le feuillage de la vigne dans le plan de palissage, en lumière naturelle. La parcelle étudiée comporte trois cépages (Pinot Noir, Chardonnay et Meunier) plantés en carré latin. En 2013, six jeux de données ont été acquis à différents stades phénologiques.Pour accéder aux propriétés spectrales de la végétation, il est nécessaire de calibrer les images en réflectance. Cela requiert l’utilisation d’une mire de MacBeth comme référence radiométrique. Lorsque la mire est cachée par les feuilles, les paramètres de calibration sont estimés par une interpolation linéaire en fonction des images les plus proches sur lesquelles la mire est visible. La cohérence de la méthode d’estimation employée est vérifiée par une validation croisée (LOOCV).La comparaison du NDVI fournie par le Greenseeker avec celui déterminé via les images corrigées permet de valider les données générées par le dispositif. La polyvalence du système est évaluée via les images où plusieurs indices de végétation sont déterminés. Ils permettant des suivis de croissance de la végétation originaux offrant des potentialités de phénotypage ou une caractérisation de l’état sanitaire de la végétation illustrant la polyvalence et le gain en précision de cette technique. / Mutispectral imaging systems are widely used in remote sensing for Precision Viticulture. In this work, this technique was applied in the proximal sensing context to characterize vine foliage. A mobile terrestrial experimental system is presented, composed of a GPS receiver, a multi-spectral camera acquiring visible and near infrared images, and a Greenseeker RT-100 which measures the Normalized Difference Vegetative Index (NDVI). This optical system observes vine foliage in the trellis plan, in natural sunlight. The experimental field is planted with Chardonnay, Pinot Noir and Meunier cultivars in a latin squared pattern. In 2013, six datasets were acquired at various phenological stages.Spectral properties of the vegetation are accessible on images when they are calibrated in reflectance. This step requires the use of a MacBeth colorchart as a radiometric reference. When the chart is hidden by leaves, the calibration parameters are estimated by simple linear interpolation using the results from resembling images, which have a visible chart. The performance of this method is verified with a cross-validation technique (LOOCV).To validate the data provided by the experimental system, the NDVI given by the Greenseeker was compared to those computed from the calibrated images. The assessment of the versatility of the system is done with the images where several indices were determined. It allows an innovative follow-up of the vegetative growth, and offering phenotyping applications. Moreover, the characterization of the sanitary state of the foliage prove that this technique is versatile and accurate.

Ce travail utilise l'approche « problèmes inverses » pour la reconstruction dans deux domaines différents : l'holographie numérique de micro-particules et la deconvolution aveugle.<br />L'approche « problèmes inverses » consiste à rechercher les causes à partir des effets ; c'est-à-dire estimer les paramètres décrivant un système d'après son observation. Pour cela, on utilise un modèle physique décrivant les liens de causes à effets entre les paramètres et les observations. Le terme inverse désigne ainsi l'inversion de ce modèle direct. Seulement si, en règle générale, les mêmes causes donnent les mêmes effets, un même effet peut avoir différentes causes et il est souvent nécessaire d'introduire des a priori pour restreindre les ambiguïtés de l'inversion. Dans ce travail, ce problème est résolu en estimant par des méthodes d'optimisations, les paramètres minimisant une fonction de coût regroupant un terme issu du modèle de formation des données et un terme d'a priori.<br /><br />Nous utilisons cette approche pour traiter le problème de la déconvolution aveugle de données multidimensionnelles hétérogène ; c'est-à-dire de données dont les différentes dimensions ont des significations et des unités différentes. Pour cela nous avons établi un cadre général avec un terme d'a priori séparable, que nous avons adapté avec succès à différentes applications : la déconvolution de données multi-spectrales en astronomie, d'images couleurs en imagerie de Bayer et la déconvolution aveugle de séquences vidéo bio-médicales (coronarographie, microscopie classique et confocale).<br /><br />Cette même approche a été utilisée en holographie numérique pour la vélocimétrie par image de particules (DH-PIV). Un hologramme de micro-particules sphériques est composé de figures de diffraction contenant l'information sur la la position 3D et le rayon de ces particules. En utilisant un modèle physique de formation de l'hologramme, l'approche « problèmes inverses » nous a permis de nous affranchir des problèmes liées à la restitution de l'hologramme (effet de bords, images jumelles...) et d'estimer les positions 3D et le rayon des particules avec une précision améliorée d'au moins un facteur 5 par rapport aux méthodes classiques utilisant la restitution. De plus, nous avons pu avec cette méthode détecter des particules hors du champs du capteur élargissant ainsi le volume d'intérêt d'un facteur 16.

Le glaucome représente la première cause de cécité irréversible à l’échelle mondiale. C’est une maladie neuro-dégénérative caractérisée traditionnellement par une pression intraoculaire (PIO) élevée, un dommage du nerf optique et un défaut du champ visuel correspondant. En fait, la PIO élevée constitue le facteur de risque central associé au développement du glaucome. Cependant, en dépit d’un contrôle adéquat de la PIO, la maladie continue à progresser chez certains patients. Cela montre qu’il existe d’autres facteurs impliqués dans la pathogenèse du glaucome. Des études récentes indiquent qu’un dérèglement de l’oxygène est associé à son développement. En utilisant une nouvelle technologie multi-spectrale capable de mesurer la saturation en oxygène (SaO2) dans les structures capillaires de la rétine, cette étude tentera de déterminer si un état d’oxygénation anormal pourrait se retrouver à la papille optique des patients souffrant de glaucome. Une meilleure compréhension du rôle de l’oxygène pourrait aider à améliorer le pronostic du glaucome. Les résultats de l’étude indiquent que le facteur de position (supérieure, temporale et inférieure de la papille optique) n’a aucun effet sur la mesure SaO2 ainsi que sa variabilité chez les patients normaux. La comparaison de la SaO2 entre les sujets normaux et glaucomateux ne montre pas de différence statistiquement significative. En conclusion, la SaO2 «normale» mesurée dans les yeux glaucomateux n'exclut pas nécessairement que l'hypoxie ne soit pas impliquée dans la pathogenèse. Au moment de l’étude, la PIO était bien contrôlée par des médicaments topiques, ce qui pourrait influencer l’oxygénation à la papille optique. / Glaucoma is the leading cause of irreversible blindness worldwide. Traditionally, open-angle glaucoma was defined as a neurodegenerative disease characterized by high intraocular pressure (IOP), progressive retinal cell death with subsequent visual field loss. Elevated IOP has been identified as one of the major risk factors for glaucomatous optic nerve damage. However, adequate IOP control cannot prevent progression of the disease in all patients suggesting that there are other factors involved in the pathogenesis of glaucoma. Recent studies suggest that hypoxia may contribute to the development of glaucoma. Using a new multi-spectral detection system of oxygen saturation (O2Sa), this study determined whether an abnormal state of oxygenation at the optic disc could be found in glaucoma patients. Knowledge about the influence of the oxygen in glaucoma may help to improve the pronostic of the disease. The results of the study indicate that the position factor (superior, temporal and inferior of the optic nerve head) has no effect on the measurement of O2Sa and its variability in normal patients. Comparing the O2Sa between normal subjects and glaucoma subjects shows no statistically significant difference. In conclusion, the «normal» O2Sa measured in glaucomatous eyes does not necessarily exclude that hypoxia is not involved in the pathogenesis of glaucoma because glaucoma patients were under treatment with topical drops that lowered IOP. These medicines could affect the oxygenation of the optic disc.