Dans cette thèse, nous nous intéressons à des problèmes de prévision tour après tour. L'objectif est d'imaginer et d'appliquer des stratégies automatiques, qui tirent de l'expérience du passé et s'aident éventuellement de prédicteurs élémentaires. Nous souhaitons que ces stratégies obtiennent des garanties mathématiques robustes et soient valables dans des cas de figure très généraux. Cela nous permet en pratique d'appliquer les algorithmes qui en découlent à la prévision concrète de grandeurs météorologiques. Enfin, nous nous intéressons aux déclinaisons théoriques et pratiques dans un cadre de prévision de fonctions de répartition. Nous étudions dans un premier temps la prévision séquentielle de processus bornés stationnaires ergodiques. Dans ce but, nous nous plaçons dans le cadre des suites individuelles et proposons un arbre de régression déterministe dont les prévisions sont asymptotiquement meilleures que le meilleur prédicteur lipschitzien pour une certaine constante L. Puis nous montrons que les bornes de regret obtenues impliquent que les stratégies envisagées sont asymptotiquement optimales par rapport à la classe des processus stationnaire ergodique bornés. Dans un second temps, nous présentons une méthode d'agrégation séquentielle des simulations météorologiques de pression réduite au niveau de la mer. L'objectif est d'obtenir, grâce à l'algorithme ridge, de meilleures performances en prévision qu'une certaine prévision de référence, à préciser. Tout d'abord, nous rappelons le cadre mathématique et les fondamentaux des sciences environnementales. Puis nous décrivons en détail les jeux de données utilisés et les performances pratiques de l'algorithme. Enfin, nous précisons certains aspects du jeu de données et certaines sensibilités aux paramètres l'algorithme ridge. Puis, nous déclinons la méthode précédente à l'étude d'une seconde grandeur physique : la norme de la vitesse du vent à dix mètres au-dessus du sol. Plusieurs remarques d'ordre physique sont faites au passage concernant ce jeu de données. Dans le dernier chapitre, nous présentons les enjeux et les outils de la prévision probabiliste avant de mettre en pratique deux algorithmes sur les jeux de données décrits précédemment. La première partie motive l'utilisation de prévisions probabilistes et expose l'état de l'art dans ce domaine et la seconde partie présente des scores probabilistes historiques et populaires. Les algorithmes utilisés sont ensuite décrits dans la troisième partie avant que ne soient détaillés les résultats empiriques de ceux-ci sur les jeux de données de pression réduite au niveau de la mer et de norme de la vitesse du vent. / In this thesis, we study sequential prediction problems. The goal is to devise and apply automatic strategy, learning from the past, with potential help from basis predictors. We desire these strategies to have strong mathematical guarantees and to be valid in the most general cases. This enables us to apply the algorithms deriving from the strategies to meteorological data predictions. Finally, we are interested in theoretical and practical versions of this sequential prediction framework to cumulative density function prediction. Firstly, we study online prediction of bounded stationary ergodic processes. To do so, we consider the setting of prediction of individual sequences and propose a deterministic regression tree that performs asymptotically as well as the best L-Lipschitz predictor. Then, we show why the obtained regret bound entails the asymptotical optimality with respect to the class of bounded stationary ergodic processes. Secondly, we propose a specific sequential aggregation method of meteorological simulation of mean sea level pressure. The aim is to obtain, with a ridge regression algorithm, better prediction performance than a reference prediction, belonging to the constant linear prediction of basis predictors. We begin by recalling the mathematical framework and basic notions of environmental science. Then, the used datasets and practical performance of strategies are studied, as well as the sensitivity of the algorithm to parameter tuning. We then transpose the former method to another meteorological variable: the wind speed 10 meter above ground. This study shows that the wind speed exhibits different behaviors on a macro level. In the last chapter, we present the tools used in a probabilistic prediction framework and underline their merits. First, we explain the relevancy of probabilistic prediction and expose this domain's state of the art. We carry on with an historical approach of popular probabilistic scores. The used algorithms are then thoroughly described before the descriptions of their empirical results on the mean sea level pressure and wind speed.

Le secteur du bâtiment représente plus du tiers de la consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre mondiales. Face à cet enjeu, des stratégies passives ont permis d'améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments. À mesure que les technologies passives se rapprochent de leur limite physique d'efficacité, il devient nécessaire de s'intéresser à des technologies actives. Les stratégies de contrôle par modèle prédictif ont le potentiel de réduire la consommation énergétique des systèmes de chauffage, climatisation, ventilation, conditionnement de l'air et de production d'eau chaude domestique. Une difficulté limitant leur implantation dans les bâtiments provient du besoin de prédire des paramètres influencés par le comportement des occupantes et des occupants qui apparait stochastique, complexifiant le développement de modèles de prédiction. Dans ce contexte, cette thèse se concentre à évaluer des méthodes basées sur les données pour estimer la prédictibilité de la consommation d'eau chaude domestique et d'électricité dans un bâtiment résidentiel. L'impact d'une prédictibilité variable sur les performances est évalué lors de l'implémentation de ces modèles de prédiction dans des contrôleurs par modèle prédictif appliqués à des systèmes de production d'eau chaude domestique. Premièrement, la prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude est évaluée à partir de profils mesurés dans un bâtiment résidentiel de 40 logements. Plus précisément, des réseaux de neurones sont entraînés à prédire cette consommation pour des systèmes de tailles variables allant d'un à 100 logements. Le niveau de prédictibilité est identifié comme étant proportionnel au nombre de logements et hautement variable pour des systèmes unifamiliaux, passant de très faible à élevé (c.-à-d., coefficient de détermination allant de 8 à 92% avec une moyenne de 58%). Les résultats montrent une difficulté à prédire précisément les pics de consommation, souvent sous-estimés lorsqu'une faible prédictibilité est observée. Puisqu'un contrôleur par modèle prédictif base ses décisions sur les prédictions, une faible prédictibilité pourrait impacter les performances en termes d'économie d'énergie et de respect des contraintes applicables à un système de production d'eau chaude. Deuxièmement, l'impact du niveau de prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude sur les performances de contrôleurs par modèle prédictif est estimé. Les performances d'un contrôleur par modèle prédictif théorique employant des prédictions parfaitement précises sont comparées avec celles obtenues avec un contrôleur employant des prédictions imparfaites produites par les réseaux de neurones entraînés précédemment. Pour un système unifamilial, le principal effet des prédictions imparfaites sur les performances est le non-respect plus fréquent des contraintes de température dû à une incapacité à agir suffisamment en avance en préparation aux futurs pics de consommation d'eau chaude sous-estimés. Néanmoins, en comparaison avec une commande traditionnelle, des économies d'énergie allant de 4 à 8% ont été obtenues avec le contrôleur employant les prédictions imparfaites. En prédisant les périodes de pointe énergétique, les contrôleurs par modèle prédictif ont la capacité de réduire les pointes de consommation énergétique en déplaçant une partie de cette consommation vers les périodes hors-pointes. Dans cette optique, plusieurs modèles de prédiction basés sur les données sont entraînés afin de prédire la consommation d'électricité de logements unifamiliaux liée à l'éclairage et à l'utilisation des prises de courant sur plusieurs horizons allant de 10 minutes à 24 heures. Les arbres de décision renforcés (boosted) par le gradient sont identifiés comme étant la méthode produisant la meilleure qualité de prédiction. Une grande variabilité quant au niveau de prédictibilité est observée entre les logements, ce qui pourrait affecter la capacité des contrôleurs à réduire la consommation énergétique de pointe dans certains cas. Finalement, un dernier chapitre explore le potentiel d'un contrôleur par modèle prédictif employant les modèles de prédiction de la demande en eau chaude et de la consommation d'électricité pour prédire les périodes de pointe. Les résultats démontrent une plus grande différenciation entre les contrôleurs par modèle prédictif avec prédictions parfaites et imparfaites, le premier permettant de réduire d'avantage la consommation énergétique de pointe du chauffe-eau en prédisant plus précisément les périodes de pointe ainsi que la demande en eau chaude domestique correspondante. En comparaison avec la commande traditionnelle, des économies d'énergie pendant les périodes de pointe allant de 10 à 70% (moyenne de 26%) selon l'unité résidentielle étudiée ont été obtenues avec le contrôleur basé sur les prédictions imparfaites. Globalement, cette thèse représente un grand pas vers l'application future des contrôleurs par modèle prédictif basés sur l'apprentissage machine dans les bâtiments résidentiels, et les résultats obtenus démontrent le potentiel de cette stratégie de contrôle face à la réduction de la consommation d'énergie des systèmes de production d'eau chaude domestique unifamiliaux. / The building sector accounts for more than a third of the worldwide energy consumption and greenhouse gas emissions. Facing these challenges, passive strategies have allowed to increase the energy efficiency of buildings. As these passive technologies are reaching their efficiency limits, it is necessary to turn our interest to active technologies. Model predictive control strategies have the potential to reduce the energy consumption of heating, cooling, ventilation and air conditioning as well as domestic hot water production systems. One of the challenges towards their application in buildings is the requirement to predict parameters that are influenced by occupants' behavior that appears to be stochastic. In this context, this thesis focuses on evaluating data-based methods to estimate the predictability of domestic hot water and electricity consumption profiles in a residential building. The impact of a varying predictability on the performance is evaluated by implementing these forecasting models in model predictive controllers applied to domestic hot water production systems. First, the predictability of domestic hot water consumption profiles is evaluated from profiles measured in a 40-unit case-study residential building. More specifically, neural networks are trained to predict this consumption for systems of varying size ranging between one and 100 units. The level of predictability is identified as proportional to the number of units and shows high variability for single-family systems, starting at very low and reaching high levels (i.e., coefficient of determination from 8 to 92% with a mean of 58%). Results show that accurately predicting consumption peaks is a challenge and often results in underestimating their amplitude when a low predictability is observed. As the decisions of model predictive controllers are based on predictions, a low predictability could impact their energy-saving performance and ability to respect the constraints of domestic hot water production systems. Thus, the impact of the level of predictability of hot water consumption profiles on the performance of model predictive controllers is estimated. The performance of a theoretical model predictive controller relying on perfectly accurate predictions are compared with that of a controller using imperfect predictions produced by the previously trained neural networks. In single-family systems, the main impact of imperfect predictions on the performance is more violations of the storage temperature constraint due to the inability to act sufficiently in advance in preparation of underestimated future hot water consumption peaks. Nonetheless, comparing with a traditional controller, energy savings from 4 to 8% were obtained with the predictive controller relying on imperfect forecasts. By predicting energy-peak periods, the predictive controllers have the ability to reduce peak energy consumption by moving parts of the energy consumption to off-peak periods. In this context, many data-based prediction models are trained to predict the plug load and lighting electricity consumption of single-family residential units over horizons of 10 minutes to 24 hours. Gradient-boosted regression trees are identified as the method providing the highest prediction quality. A high variability is observed for the level of predictability between residential units, which could affect the controllers' ability to reduce electricity consumption peaks in some cases. Finally, a last chapter explores the potential of a model predictive controller using the prediction models of the domestic hot water demand and of the electricity consumption to forecast electricity-peak periods. As the electricity consumption was demonstrated as challenging to predict in many contexts, the impact of forecasting inaccuracies on the performance of controllers is even more displayed here. The results show that the model predictive controllers with perfect or imperfect predictions are more differentiated, with the first managing to reduce more the electricity-consumption peaks of the water heater by accurately predicting peak periods along with the corresponding domestic hot water demand. Compared with a traditional controller, peak-period energy savings ranging from 10 to 70% (mean of 26%) were obtained with the controller relying on imperfect forecasts depending on the studied residential unit. Globally, this thesis is a major step towards future application of model predictive controllers based on machine learning in residential buildings. The results demonstrate the potential of this control strategy to reduce the energy consumption of single-family domestic hot water systems.

Les prévisions hydrologiques consistent en l’évaluation du débit d’un cours d’eau pour des pas de temps futur. Les prévisions déterministes utilisées actuellement ne donnent aucune indication quant à leur incertitude ce qui peut être gênant dans une optique de prise de décision. Les prévisions d’ensemble tentent de combler ce manque. Pour ce faire, plusieurs jeux de données d’entrée sont créés en appliquant un écart au jeu de données initial afin de simuler cette incertitude et d’obtenir un résultat sous la forme d’une distribution de probabilité. Environnement Canada produit des prévisions météorologiques d’ensemble (PME) à 8 membres depuis 1996. En juillet 2007, le modèle a subi une refonte importante et ce sont désormais 20 membres qui sont produits sur une grille de l’ordre de 100 km. Pour cette Maîtrise, ces PME nouvelles ont été utilisées pour la première fois afin de produire des prévisions hydrologiques d’ensemble (PHE). Le bassin versant étudié est celui de la rivière Lièvre, au sein duquel quatre sites furent disponible pour l’évaluation des PHE. Les travaux ont porté sur une période de 17 jours en octobre 2007 comportant un évènement de crue. Les prévisions sont émises quotidiennement et sont valides pour une durée de 72h. La prévision déterministes est également disponible et sert de point de comparaison Les résultats obtenus sont encourageants. Si la prévision déterministe se comporte légèrement mieux pour des prévisions aux 48h, la PHE est meilleure à 72h, en particulier pour un site. Un autre site produit toutefois des résultats étranges et est à prendre avec mesure. L’incertitude appliquée aux données d’entrée souffre d’une légère sous-dispersion et de biais ponctuels, ce qui signifie que le score de la PHE pourrait être encore amélioré si une calibration de la dispersion était appliquée. Afin de généraliser ces résultats, il peut être intéressant d’en augmenter le nombre, en travaillant avec d’autres bassins versants, d’autres périodes ou encore d’autres modèles. / Hydrological forecasts consist in the evaluation of future streamflow. For the time being, current deterministic forecasts do not give any information concerning the uncertainty, which might be a problem in a decision-making process. Ensemble forecasts are expected to fill the gap. To do so, different input parameter sets are produced by adding a small deviation to the original set in order to evaluate the uncertainty. It results in a probability distribution of the output. Since 1996, Environnement Canada produces an 8-member meteorological ensemble forecasts (PME). In july 2007, an improved model now produces a 20-member PME on a 100 km grid. Within the framework of this study, this new PME is used for the first time so as to produce hydrological ensemble forecasts (PHE). The studied watershed is the Lièvre River (Quebec) where 4 locations are set to evaluate the PHE. The 17-day study in October 2007 contains a flood event, and forecasts are produced daily with a 3-day forecast horizon. The deterministic forecast is also available and is compared with the PHE. The results are positive. Even though the deterministic forecast behaves slightly better for a 48h forecast, the PHE is better for a 72h forecast, especially for 1 site. Meanwhile, an other site appears to behave strangely and its results must be taken carefully. The uncertainty applied to the input set is under-dispersed and biaised, which means that the performance of the PHE might be increased with an appropriate calibration. In order to generalize these results, more similar experiments have to be done, by working on other watersheds, with other model and/or other time periods.

L'objectif général de ce mémoire est d'étudier la relation prédictive entre l'organisation cognitive du système d'attachement à l'adolescence et les perceptions et comportements de soutien social. Le premier article fait le point sur l'état actuel de la recherche concernant le Adult Attachement Interview (AAI), c'est-à-dire ses fondements théoriques, ses qualités métrologiques et ses champs d'application. Le deuxième article est de nature empirique et étudie la capacité de l'organisation cognitive du système d'attachement de prédire les perceptions de soutien social(PSS) et les comportements de recherche d'aide. Trente-six collégiens sont rencontrés en entrevue(AAI), dont 28 complètent des questionnaires de PSS. Les 36 sujets réfèrent également un pair qui complète des questionnaires de recherche d'aide. l'organisation cognitive du système d'attachement prédit le désir d'être aidé, la satisfaction et l'importance accordée au soutien, la confiance envers l'aidant, et le recours à l'aide des professeurs.

Les modèles de défilement (variation en diamètre de la tige) et de branchaison (variation du diamètre des branches) sont utiles pour évaluer le rendement en produits finis en optimisation du sciage. Dans cette étude, chaque équation a été calibrée avec des données provenant d’études antérieures sur la biomasse et la morphologie de la cime de l’épinette noire. Les paramètres de chaque équation ont été estimés par régression linéaire mixte avec une structure d’erreur autorégressive continue de premier ordre. L’équation de défilement résultante convient à un large gradient de peuplements et de conditions environnementales. Les équations de branchaison obtenues décrivent correctement le patron paraboloïde du diamètre maximum et moyen des branches à partir de la longueur de cime et du diamètre de l'arbre. Une équation supplémentaire basée sur le diamètre de l’arbre et l’indice de qualité de station a été développée pour prédire la hauteur de l’arbre, variable essentielle mais pas toujours mesurée dans les inventaires réguliers. / Stem taper (variation of stem profile) and branchiness (variation of branch basal diameter) equations are useful in evaluating the value of lumber recovery through sawing optimization. In this study, taper and branchiness equations were calibrated for black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) using data derived from past biomass and crown morphology studies. Equation parameters were estimated by a linear mixed effect method employing a first-order continuous autoregressive error process. The resultant stem taper equation captured variation across a wide range of stand and environmental conditions. Similarly, using tree diameter at breast height (Dbh) and crown length as explanatory variables, the resultant branchiness equations enabled the prediction of the (1) largest branch diameter per tree, and (2) mean branch diameter per tree. Tree height measurements are not always available in common forest inventory data, but are essential to taper and branchiness prediction. Consequently, an additional equation to predict tree height was also developed, based on Dbh and site index.

La prévision d’ensemble hydrologique est devenue un élément clé pour atténuer les effets des catastrophes naturelles (crues et sécheresses) et pour aider à la gestion des barrages (gestion du risque et de la ressource). Une approche probabiliste permet de représenter l’incertitude de prévision et de faciliter la prise de décision. Dans cette étude, un système automatique de prévision d’ensemble du débit tenant compte des principales sources d’incertitude est utilisé. L’incertitude météorologique est décrite en utilisant des prévisions d’ensemble météorologiques (MEPS) qui, malgré des améliorations constantes, peuvent rester localement biaisées et/ou peu fiables. Ces deux problèmes peuvent affecter la qualité de la prévision du débit et les décisions qui en résultent. Cette étude vise à évaluer si un post-traitement de la prévision météorologique est utile pour améliorer la prévision du débit produite par un système quantifiant les principales sources d’incertitude. Deux techniques de post-traitement météorologique sont utilisées pour corriger des prévisions de précipitation ECMWF : “Censored, Shifted Gamma Distribution” (CSGD) et “Distribution-based scaling” (DBS). Les prévisions de précipitations brutes et post-traitées sont utilisées pour forcer 20 modèles hydrologiques et obtenir des prévisions d’ensemble de débits. L’incertitude liée aux conditions initiales sont décrites par une assimilation de données (filtre d’ensemble de Kalman). Le post-traitement de la prévision de précipitation est évalué sur les sous-bassins de la rivière Gatineau au Québec en utilisant une évaluation multi-critères (diagramme de fiabilité, MCRPS...). Les résultats montrent une amélioration de la prévision météorologique en termes de fiabilité pour tous les bassins. Cette amélioration dépend de la quantité de précipitations, de l’horizon de prévision et de la saison. Les améliorations en termes d’exactitude sont plus modérées. Cependant, l’amélioration de la qualité de la prévision de précipitation a un impact faible sur la prévision du débit. / Ensemble streamflow forecast has become a key element to mitigate the effects of natural disasters such as floods and droughts and to help dam management (risk and resource management). A probabilistic framework allows to represent the uncertainty linked to the forecast and in this way help the decision making. In this study, an automatic streamflow ensemble prediction system that accounts for three sources of uncertainty is used. Meteorological uncertainty is accounted for by using a meteorological ensemble prediction systems (MEPS) which despite constant improvements remain locally biased and/or unreliable. These problems can affect the quality of the streamflow forecast and consequently, the resulting decision. This study aims at evaluating if a MEPS post-processing is useful to improve streamflow forecasts issued by a modeling chain that quantifies the main sources of uncertainty. Two MEPS postprocessing techniques were used to correct the ECMWF precipitation forecast: Censored, Shifted Gamma Distribution (CSGD) and Distribution-based scaling (DBS). The raw and post-processed ensemble precipitation forecasts are used as forcing variables to 20 rainfallrunoff models to produce ensemble streamflow forecasts. To consider the uncertainty arising from the initial conditions, the hydrological models benefit from data assimilation (Ensemble Kalman Filter). The post-processing of precipitation forecast is assessed over Gatineau’s sub-basins in Quebec using a multi-criteria evaluation (reliability diagram, MCRPS...). The results show an improvement in the meteorological forecast in terms of reliability for all the basins. This improvement varies by amount of precipitation, forecast lead time and season. The improvements in terms of accuracy were more moderate. However, the use of a meteorological post-processing technique did not lead to an improvement of the streamflow forecast.

Ce document défend la thèse selon laquelle les prévisions hydrologiques d'ensemble possèdent une utilité opérationnelle supérieure à celle de leur contrepartie déterministe, autant dans le cas des prévisions basées sur des réseaux de neurones que pour des prévisions provenant d'un modèle hydrologique physique couplé à des prévisions météorologiques d'ensemble. Pour ce faire, deux séries de prévisions hydrologiques d'ensemble sont produites. La première série exploite un ensemble de réseaux de neurones tandis que la deuxième série provient du modèle hydrologique physique HYDROTEL auquel sont fournies des prévisions météorologiques d'ensemble issues de deux modèles atmosphériques développés par Environnement Canada. Puisque la simplicité de mise en oeuvre des réseaux de neurones de type perceptron multicouches le permet, ceux-ci sont testés sur six bassins versants. Les prévisions provenant du modèle HYDROTEL, quant à elles, concernent uniquement le bassin versant de la rivière Gatineau, qui comporte plusieurs ouvrages de production hydroélectrique. Cette particularité permet l'étude de la performance économique des prévisions hydrologiques d'ensemble pour la gestion du système. De plus, cette expérience se déroulant en période de crue, on peut démontrer l'intérêt des prévisions d'ensemble pour la prévention des débordements dans ce secteur. Par ailleurs, une comparaison entre les prévisions d'ensemble et les débits observés est effectuée à l'aide de critères de performance spécifiques aux prévisions d'ensemble, tels que le Continuous Ranked Probability Score ainsi que sa décomposition. Cette approche répandue chez les partisans des modèles physiques est toutefois novatrice du point de vue des ensembles neuronaux. Elle permet de démontrer la pertinence de conserver l'intégralité de l'ensemble neuronal plutôt que de l'agréger en une valeur moyenne, puisque l'ensemble offre une performance prévisionnelle supérieure. VI L'analyse des prévisions brutes, toute provenance confondue, révèle la présence d'un biais ainsi qu'une sous-estimation de l'incertitude (sous-dispersion) importante. Consé-quemment, quatre méthodes de post-traitement des prévisions sont appliquées et comparées. Ces méthodes, majoritairement basées sur une procédure de type noyaux, sont aussi testées sur deux jeux de prévisions d'ensemble synthétiques simples, afin d'effectuer une expérience plus théorique pour laquelle la réponse attendue est connue.

Le secteur du bâtiment représente plus du tiers de la consommation énergétique et des émissions de gaz à effet de serre mondiales. Face à cet enjeu, des stratégies passives ont permis d'améliorer l'efficacité énergétique des bâtiments. À mesure que les technologies passives se rapprochent de leur limite physique d'efficacité, il devient nécessaire de s'intéresser à des technologies actives. Les stratégies de contrôle par modèle prédictif ont le potentiel de réduire la consommation énergétique des systèmes de chauffage, climatisation, ventilation, conditionnement de l'air et de production d'eau chaude domestique. Une difficulté limitant leur implantation dans les bâtiments provient du besoin de prédire des paramètres influencés par le comportement des occupantes et des occupants qui apparait stochastique, complexifiant le développement de modèles de prédiction. Dans ce contexte, cette thèse se concentre à évaluer des méthodes basées sur les données pour estimer la prédictibilité de la consommation d'eau chaude domestique et d'électricité dans un bâtiment résidentiel. L'impact d'une prédictibilité variable sur les performances est évalué lors de l'implémentation de ces modèles de prédiction dans des contrôleurs par modèle prédictif appliqués à des systèmes de production d'eau chaude domestique. Premièrement, la prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude est évaluée à partir de profils mesurés dans un bâtiment résidentiel de 40 logements. Plus précisément, des réseaux de neurones sont entraînés à prédire cette consommation pour des systèmes de tailles variables allant d'un à 100 logements. Le niveau de prédictibilité est identifié comme étant proportionnel au nombre de logements et hautement variable pour des systèmes unifamiliaux, passant de très faible à élevé (c.-à-d., coefficient de détermination allant de 8 à 92% avec une moyenne de 58%). Les résultats montrent une difficulté à prédire précisément les pics de consommation, souvent sous-estimés lorsqu'une faible prédictibilité est observée. Puisqu'un contrôleur par modèle prédictif base ses décisions sur les prédictions, une faible prédictibilité pourrait impacter les performances en termes d'économie d'énergie et de respect des contraintes applicables à un système de production d'eau chaude. Deuxièmement, l'impact du niveau de prédictibilité des profils de consommation d'eau chaude sur les performances de contrôleurs par modèle prédictif est estimé. Les performances d'un contrôleur par modèle prédictif théorique employant des prédictions parfaitement précises sont comparées avec celles obtenues avec un contrôleur employant des prédictions imparfaites produites par les réseaux de neurones entraînés précédemment. Pour un système unifamilial, le principal effet des prédictions imparfaites sur les performances est le non-respect plus fréquent des contraintes de température dû à une incapacité à agir suffisamment en avance en préparation aux futurs pics de consommation d'eau chaude sous-estimés. Néanmoins, en comparaison avec une commande traditionnelle, des économies d'énergie allant de 4 à 8% ont été obtenues avec le contrôleur employant les prédictions imparfaites. En prédisant les périodes de pointe énergétique, les contrôleurs par modèle prédictif ont la capacité de réduire les pointes de consommation énergétique en déplaçant une partie de cette consommation vers les périodes hors-pointes. Dans cette optique, plusieurs modèles de prédiction basés sur les données sont entraînés afin de prédire la consommation d'électricité de logements unifamiliaux liée à l'éclairage et à l'utilisation des prises de courant sur plusieurs horizons allant de 10 minutes à 24 heures. Les arbres de décision renforcés (boosted) par le gradient sont identifiés comme étant la méthode produisant la meilleure qualité de prédiction. Une grande variabilité quant au niveau de prédictibilité est observée entre les logements, ce qui pourrait affecter la capacité des contrôleurs à réduire la consommation énergétique de pointe dans certains cas. Finalement, un dernier chapitre explore le potentiel d'un contrôleur par modèle prédictif employant les modèles de prédiction de la demande en eau chaude et de la consommation d'électricité pour prédire les périodes de pointe. Les résultats démontrent une plus grande différenciation entre les contrôleurs par modèle prédictif avec prédictions parfaites et imparfaites, le premier permettant de réduire d'avantage la consommation énergétique de pointe du chauffe-eau en prédisant plus précisément les périodes de pointe ainsi que la demande en eau chaude domestique correspondante. En comparaison avec la commande traditionnelle, des économies d'énergie pendant les périodes de pointe allant de 10 à 70% (moyenne de 26%) selon l'unité résidentielle étudiée ont été obtenues avec le contrôleur basé sur les prédictions imparfaites. Globalement, cette thèse représente un grand pas vers l'application future des contrôleurs par modèle prédictif basés sur l'apprentissage machine dans les bâtiments résidentiels, et les résultats obtenus démontrent le potentiel de cette stratégie de contrôle face à la réduction de la consommation d'énergie des systèmes de production d'eau chaude domestique unifamiliaux. / The building sector accounts for more than a third of the worldwide energy consumption and greenhouse gas emissions. Facing these challenges, passive strategies have allowed to increase the energy efficiency of buildings. As these passive technologies are reaching their efficiency limits, it is necessary to turn our interest to active technologies. Model predictive control strategies have the potential to reduce the energy consumption of heating, cooling, ventilation and air conditioning as well as domestic hot water production systems. One of the challenges towards their application in buildings is the requirement to predict parameters that are influenced by occupants' behavior that appears to be stochastic. In this context, this thesis focuses on evaluating data-based methods to estimate the predictability of domestic hot water and electricity consumption profiles in a residential building. The impact of a varying predictability on the performance is evaluated by implementing these forecasting models in model predictive controllers applied to domestic hot water production systems. First, the predictability of domestic hot water consumption profiles is evaluated from profiles measured in a 40-unit case-study residential building. More specifically, neural networks are trained to predict this consumption for systems of varying size ranging between one and 100 units. The level of predictability is identified as proportional to the number of units and shows high variability for single-family systems, starting at very low and reaching high levels (i.e., coefficient of determination from 8 to 92% with a mean of 58%). Results show that accurately predicting consumption peaks is a challenge and often results in underestimating their amplitude when a low predictability is observed. As the decisions of model predictive controllers are based on predictions, a low predictability could impact their energy-saving performance and ability to respect the constraints of domestic hot water production systems. Thus, the impact of the level of predictability of hot water consumption profiles on the performance of model predictive controllers is estimated. The performance of a theoretical model predictive controller relying on perfectly accurate predictions are compared with that of a controller using imperfect predictions produced by the previously trained neural networks. In single-family systems, the main impact of imperfect predictions on the performance is more violations of the storage temperature constraint due to the inability to act sufficiently in advance in preparation of underestimated future hot water consumption peaks. Nonetheless, comparing with a traditional controller, energy savings from 4 to 8% were obtained with the predictive controller relying on imperfect forecasts. By predicting energy-peak periods, the predictive controllers have the ability to reduce peak energy consumption by moving parts of the energy consumption to off-peak periods. In this context, many data-based prediction models are trained to predict the plug load and lighting electricity consumption of single-family residential units over horizons of 10 minutes to 24 hours. Gradient-boosted regression trees are identified as the method providing the highest prediction quality. A high variability is observed for the level of predictability between residential units, which could affect the controllers' ability to reduce electricity consumption peaks in some cases. Finally, a last chapter explores the potential of a model predictive controller using the prediction models of the domestic hot water demand and of the electricity consumption to forecast electricity-peak periods. As the electricity consumption was demonstrated as challenging to predict in many contexts, the impact of forecasting inaccuracies on the performance of controllers is even more displayed here. The results show that the model predictive controllers with perfect or imperfect predictions are more differentiated, with the first managing to reduce more the electricity-consumption peaks of the water heater by accurately predicting peak periods along with the corresponding domestic hot water demand. Compared with a traditional controller, peak-period energy savings ranging from 10 to 70% (mean of 26%) were obtained with the controller relying on imperfect forecasts depending on the studied residential unit. Globally, this thesis is a major step towards future application of model predictive controllers based on machine learning in residential buildings. The results demonstrate the potential of this control strategy to reduce the energy consumption of single-family domestic hot water systems.

Les précipitations, notamment la pluie, constituent un phénomène naturel qui a un très fort impact socio-économique, surtout lorsqu'elles ont un caractère torrentiel. Pour prendre en compte cet aspect, les systèmes hydrologiques d'alerte et de prévision ont besoin d'une information spatio-temporelle plus détaillée et des prévisions fiables de précipitation à très court terme. Ceci a une importance particulière dans de situations d'urgence (crues éclair, gestion de réseaux d'assainissement urbain, des barrages, etc.). Les champs de nuages et de précipitations demeurent les champs les plus difficiles a simuler pour les actuels modèles de prévision météorologiques. En effet, les échelles spatiotemporelles de ces modèles restent largement supérieures a celles qui sont pertinentes pour les précipitations : les mécanismes des précipitations sont essentiellement parametrisés et les pluies ne sont estimées que sur des échelles relativement grossières. De plus, le temps de mise en route de ces modèles est souvent prohibitif pour des prévisions à court terme. Différentes méthodes statistiques de traitement des images satellites et radar ont été développées pour combler ce déficit de prévision. Ces méthodes prennent en compte un grand nombre d'information à petite échelle, mais elles n'ont pas de base physique, en particulier elles ne prennent pas en compte la dynamique fortement non linéaire des cellules orageuses. Une alternative permettant a priori de dépasser, à l'aide des méthodes multi fractales, les limites des précédentes méthodes a été récemment considérée. Elle est fondée sur les modèles de cascade et prend en compte la hiérarchie des structures ainsi que leurs interactions non linéaires sur une grande gamme d'échelle spatio-temporelles, l'anisotropie entre espace et temps, et causalité. Fondamentalement, les processus de cascade développent des gradients de contenu en eau des plus en plus grands sur des fractions de plus en plus petites de l'espace physique. Ce type de modèles a l'avantage d'avoir un nombre limite de paramètres qui ont une signification physique forte et peuvent être évalues soit théoriquement, soit empiriquement. Dans cette thèse on présente la mise en oeuvre d'une procédure correspondant à cette alternative et son application à l'événement du 8-9 septembre 2002 a Nîmes, en utilisant des données radar fourni par la Direction de la Climatologie de Meteo-France, pour déterminer leurs caractéristiques multi fractales. On présente aussi la mise en oeuvre d'une procédure pour la simulation et prévision de champs de pluie multifractale et l'étude de la loi de perte de prédictibilité attendue.

Considérant que les taux de réponses d'un enfant lors d'une tâche de détection de contingence (TDC) constituent un indice de sa capacité à traiter l'information qu'il reçoit ainsi qu'un prédicteur de son développement cognitif et social (Millar,1972), la présente étude a pour objectif de mettre en lumière des facteurs pouvant expliquer la variance dans les taux de réponses des enfants à l'extinction de la TDC. Soixante-cinq mères et leur enfant âgé entre 12 et 19 mois sont observés en interaction. La sensibilité maternelle est évaluée à l'aide d'une adaptation à une situation de laboratoire de l'échelle de coopération/ interférence d'Ainsworth et al. (1974). L'enfant est assigné à l'un des quatre groupes d'apprentissage formés sur la base de sa performance à la phase d'apprentissage. Les résultats indiquent, d'une part, que la performance à la phase d'apprentissage est reliée à la persistance à l'extinction et, d'autre part, que l'interférence maternelle est associée à plus de persistance chez les enfants les plus âgés du groupe (plus de 14 mois). Les résultats sont interprétés d'un point de vue développemental où les capacités adaptatives de l'enfant sont mises en relief.