Le monde militaire s’intéresse à la détection de systèmes optiques présents dans un milieu urbain. La raison de cet intérêt est que la présence de systèmes optiques peut être directement ou indirectement reliée à des activités hostiles. Cette visée consiste en un défi de taille car l’environnement urbain contient de nombreux éléments pouvant être confondus aux systèmes optiques, générant alors de fausses alarmes. Au cours de cette thèse, les concepts de base d’une méthode de détection novatrice permettant de détecter et d’identifier la présence de systèmes optiques ainsi que de diminuer les fausses alarmes sont présentés et vérifiés expérimentalement. Ces concepts sont fondés sur l’établissement d’une signature propre aux systèmes optiques construite à partir de la mesure de leur section efficace laquelle est fonction de la longueur d’onde de la source d’interrogation. Une plateforme de détection a été conçue afin de mesurer la section efficace des systèmes optiques en utilisant le principe de rétro-réflexion. Cette plateforme contient des sources lasers de longueurs d’onde différentes, une caméra à crénelage spatial, un tube télescopique pour l’émission et la collection des rayonnements ainsi qu’un télémètre laser. Les résultats expérimentaux ont permis de valider les concepts de la méthode proposée en détectant et identifiant correctement les systèmes optiques en plus de les différentier des fausses alarmes, ouvrant ainsi la voie à un traitement nouveau de l’information pour ce type d’application.

Titre de l'écran-titre (visionné le 5 janvier 2024) / Les ballons stratosphériques étant une avenue relativement nouvelle pour tester des avancées technologiques ou faire des observations astronomiques, les données sur les turbulences atmosphériques à 40 km d'altitude sont encore limitées. Une mission précurseur telle qu'HiCIBaS (High Contrast Imaging Balloon System) doit donc caractériser les turbulences et s'assurer qu'il est possible de les corriger suffisamment pour faire des observations avec une bonne qualité d'image. Cela est d'autant plus vrai que le but à long terme d'HiCIBaS est de faire de l'imagerie haut contraste pour la détection directe d'exoplanètes, ce qui exige de travailler avec peu de photons. Ce mémoire traite du design et de la validation du système optique d'HiCIBaS-II dont le but porte exclusivement sur la mesure des turbulences atmosphériques à 40 km et dont le lancement est prévu à la mi-août 2023. La charge utile de l'instrument comporte un télescope Schmidt-Cassegrain de 35 cm de diamètre, deux caméras de guidage et un analyseur de front d'onde de type Shack-Hartmann utilisé en boucle fermée avec un miroir plan collé sur un miroir piézoélectrique qui permet de corriger les erreurs de $tilt$. Les turbulences engendrant principalement du $tilt$, cette boucle fermée devrait être suffisante pour compenser les principales erreurs causées par ces perturbations, en plus de corriger les erreurs d'alignement causées par les gradients de température au sein de l'instrument et par les oscillations de la gondole. Des erreurs de conception et de fabrication mécanique ont complexifié l'alignement du banc optique et empêché l'atteinte de tous les requis. Des aberrations statiques résiduelles non négligeables se sont ainsi ajoutées dans les performances optiques finales. Bien que ce ne soit pas l'idéal, ces aberrations ont été jugées acceptables considérant la difficulté à aligner le montage et considérant que la plage dynamique du Shack-Hartmann est suffisamment grande pour aller chercher les données voulues. / The stratospheric balloons are still a new way to test technological advancements or to make astronomical observations. The data on atmospheric turbulence at 40 km are then few. A precursor mission like HiCIBaS (for High Contrast Imaging Balloon System) has to characterize this turbulence and be sure to correct it efficiently, so it is possible to make observations with a good picture quality. This is especially the case since the long-term goal of HiCIBaS is to do high contrast imaging for direct detection of exoplanets, which requires working with few photons. This master's thesis discusses HiCIBaS-II's optical system's design and validation. HiCIBaS-II's goal is limited to measuring atmospheric turbulence at 40 km. The launch is planned for mid-August 2023. The payload is composed of a Schmidt-Cassegrain telescope with a diameter of 35 cm, two guiding cameras and a Shack-Hartmann wavefront sensor used in a closed loop with a mirror on a piezoelectric motor to correct the tilt errors. Because turbulence causes mostly tilt errors, this closed loop should be sufficient to offset the main perturbations. It should also correct the alignment errors caused by thermal gradients in the instrument and the gondola oscillations. Conception and mechanical errors made the alignment of optical elements more complex and prevented the attainment of desired requirements. Some non-negligible static aberrations have then been included in the final optical performances. It is not the ideal situation, but the aberrations have still been judged acceptable considering the difficulty of aligning the assembly. It has also been judged that the Shack-Hartmann's dynamic range is large enough to pick up the desired data.

Les algorithmes évolutionnaires (AE) constituent une famille d’algorithmes inspirés de l’évolution naturelle. Ces algorithmes sont particulièrement utiles pour la résolution de problèmes où les algorithmes classiques d’optimisation, d’apprentissage ou de conception automatique sont incapables de produire des résultats satisfaisants. On propose dans cette thèse une approche méthodologique pour le développement de systèmes intelligents basés sur les AE. Cette approche méthodologique repose sur cinq principes : 1) utiliser des algorithmes et des représentations adaptés au problème ; 2) développer des hybrides entre des AE et des heuristiques du domaine d’application ; 3) tirer profit de l’optimisation évolutionnaire à plusieurs objectifs ; 4) faire de la co-évolution pour résoudre simultanément plusieurs sous-problèmes d’une application ou favoriser la robustesse ; et 5) utiliser un outil logiciel générique pour le développement rapide d’AE non conventionnels. Cette approche méthodologique est illustrée par quatre applications des AE à des problèmes difficiles. De plus, le cinquième principe est appuyé par l’étude sur la généricité dans les outils logiciels d’AE. Le développement d’applications complexes avec les AE exige l’utilisation d’un outil logiciel générique. Six critères sont proposés ici pour évaluer la généricité des outils d’AE. De nombreux outils logiciels d’AE sont disponibles dans la communauté, mais peu d’entre eux peuvent être véritablement qualifiés de génériques. En effet, une évaluation de quelques outils relativement populaires nous indique que seulement trois satisfont pleinement à tous ces critères, dont la framework d’AE Open BEAGLE, développée durant le doctorat. Open BEAGLE est organisé en trois couches logicielles principales, avec à la base les fondations orientées objet, sur lesquelles s’ajoute une framework gén érique comprenant les mécanismes généraux de l’outil, ainsi que plusieurs frameworks spécialisées qui implantent différentes saveurs d’AE. L’outil comporte également deux extensions servant à distribuer des calculs sur plusieurs ordinateurs et à visualiser des résultats. Ensuite, trois applications illustrent différentes approches d’utilisation des AE dans un contexte de reconnaissance des formes. Premièrement, on optimise des classifieurs basés sur la règle du plus proche voisin avec la sélection de prototypes par un algorithme génétique, simultanément à la construction de mesures de voisinage par programmation génétique (PG). À cette co-évolution coopérative à deux espèces, on ajoute la co-évolution compétitive d’une troisième espèce pour la sélection de données de test, afin d’améliorer la capacité de généralisation des solutions. La deuxième application consiste en l’ingénierie de représentations par PG pour la reconnaissance de caractères manuscrits. Cette ingénierie évolutionnaire s’effectue par un positionnement automatique de régions dans la fenêtre d’attention jumelé à la sélection d’ensembles flous pour l’extraction de caractéristiques. Cette application permet d’automatiser la recherche de représentations de caractères, opération généralement effectuée par des experts humains suite à un processus d’essais et erreurs. Pour la troisième application en reconnaissance des formes, on propose un système extensible pour la combinaison hiérarchique de classifieurs dans un arbre de décision flou. Dans ce système, la topologie des arbres est évoluée par PG alors que les paramètres numériques des unités de classement sont détermin és par des techniques d’apprentissage spécialisées. Le système est testé avec trois types simples d’unités de classement. Pour toutes ces applications en reconnaissance des formes, on utilise une mesure d’adéquation à deux objectifs afin de minimiser les erreurs de classement et la complexité des solutions. Une dernière application démontre l’efficacité des AE pour la conception de syst` emes de lentilles. On utilise des stratégies d’évolution auto-adaptatives hybridées avec une technique d’optimisation locale spécialisée pour la résolution de deux problèmes complexes de conception optique. Dans les deux cas, on démontre que les AE hybrides sont capables de générer des résultats comparables ou supérieurs à ceux produits par des experts humains. Ces résultats sont prometteurs dans la perspective d’une automatisation plus poussée de la conception optique. On présente également une expérience supplémentaire avec une mesure à deux objectifs servant à maximiser la qualité de l’image et à minimiser le coût du système de lentilles. / Evolutionary Algorithms (EA) encompass a family of robust search algorithms loosely inspired by natural evolution. These algorithms are particularly useful to solve problems for which classical algorithms of optimization, learning, or automatic design cannot produce good results. In this thesis, we propose a common methodological approach for the development of EA-based intelligent systems. This methodological approach is based on five principles : 1) to use algorithms and representations that are problem specific ; 2) to develop hybrids between EA and heuristics from the application field ; 3) to take advantage of multi-objective evolutionary optimization ; 4) to do co-evolution for the simultaneous resolution of several sub-problems of a common application and for promoting robustness ; and 5) to use generic software tools for rapid development of unconventional EA. This methodological approach is illustrated on four applications of EA to hard problems. Moreover, the fifth principle is explained in the study on genericity of EA software tools. The application of EA to complex problems requires the use of generic software tool, for which we propose six genericity criteria. Many EA software tools are available in the community, but only a few are really generic. Indeed, an evaluation of some popular tools tells us that only three respect all these criteria, of which the framework Open BEAGLE, developed during the Ph.D. Open BEAGLE is organized into three main software layers. The basic layer is made of the object oriented foundations, over which there is the generic framework layer, consisting of the general mechanisms of the tool, and then the final layer, containing several specialized frameworks implementing different EA flavors. The tool also includes two extensions, respectively to distribute the computations over many computers and to visualize results. Three applications illustrate different approaches for using EA in the context of pattern recognition. First, nearest neighbor classifiers are optimized, with the prototype selection using a genetic algorithm simultaneously to the Genetic Programming (GP) of neighborhood metrics. We add to this cooperative two species co-evolution a third coevolving competitive species for selecting test data in order to improve the generalization capability of solutions. A second application consists in designing representations with GP for handwritten character recognition. This evolutionary engineering is conducted with an automatic positioning of regions in a window of attention, combined with the selection of fuzzy sets for feature extraction. This application is used to automate character representation search, which is usually conducted by human experts with a trial and error process. For the third application in pattern recognition, we propose an extensible system for the hierarchical combination of classifiers into a fuzzy decision tree. In this system, the tree topology is evolved with GP while the numerical parameters of classification units are determined by specialized learning techniques. The system is tested with three simple types of classification units. All of these applications in pattern recognition have been implemented using a two-objective fitness measure in order to minimize classification errors and solutions complexity. The last application demonstrate the efficiency of EA for lens system design. Selfadaptative evolution strategies, hybridized with a specialized local optimisation technique, are used to solve two complex optical design problems. In both cases, the experiments demonstrate that hybridized EA are able to produce results that are comparable or better than those obtained by human experts. These results are encouraging from the standpoint of a fully automated optical design process. An additional experiment is also conducted with a two-objectives fitness measure that tries to maximize image quality while minimizing lens system cost.