Les zones humides sont des écosystèmes dynamiques en perpétuel changement, dans le temps et dans l'espace et demeurent parmi les plus menacés au monde. Ce travail de thèse est une contribution à la connaissance et la conservation des zones humides. Nous avons étudié la végétation de différents milieux, appartenant à un réseau de zones humides de Gironde, allant des landes humides aux prairies alluviales. Nous les avons choisies pour leur intérêt patrimonial et les enjeux de gestion qu'elles représentent dans le département. Nous avons utilisé plusieurs approches descriptives et expérimentales. La première partie vise à étudier l’organisation des communautés des deux grands systèmes, les landes humides et les prairies alluviales, le long de gradients environnementaux. Dans un deuxième temps, une approche combinant données anciennes et récentes, nous a permis de caractériser les changements de végétation à long terme selon différentes stratégies d’étude de la végétation. La troisième partie, par une approche expérimentale a été conduite sur une communauté végétale à fort enjeu patrimonial : les prairies à Molinie (code 6410 de la Directive Natura 2000). Cette troisième partie a permis de mettre en évidence la part respective des filtres stochastiques (dispersion de graines) et déterministes (compétition) dans une communauté soumise à de fortes contraintes environnementales (inondation). Enfin, dans une analyse prospective, nous avons considéré les enjeux de biodiversité ainsi que les services écosystémiques, cette fois, à l'échelle du département. Cette analyse envisage les outils à développer pour une approche multi-taxon et multi-services sur l'ensemble des zones humides de Gironde. L’ensemble de ce travail a permis de construire un dispositif de suivi de la biodiversité végétale au niveau départemental. Les résultats de ce travail contribuent aujourd’hui à considérer la gestion de ces communautés végétales de façon intégrée et proposent des outils d’aide à la décision pour la gestion de ces espaces. / Wetlands are dynamic ecosystems, constantly changing in time and space, and remaining among the most threatened ecosystems in the world. This thesis contribute to wetland knowledge and conservation. We studied the vegetation of different communities belonging to a network of wetlands in Gironde and ranging from wet heathlands to alluvial meadows. Wetlands were selected from the department council historical interest and management issues. We used several descriptive and experimental approaches. The first part aims to study the organization of the communities of the two major systems, heathlands and alluvial grasslands, along environmental gradients. Then, in a second time, an approach combining old and recent data allowed us to characterize long-term vegetation changes according to different strategies of vegetation study. The third part was conducted on a plant community with a strong conservation issue: Molinia caerulea wet meadow (Code 6410 of the Natura 2000 Directive) with an experimental approach. We highlight here the importance of stochastic filters (seed dispersion) and deterministic filters (competition) in a community controlled by environmental constraints (flooding). Finally, within a prospective analysis, we considered biodiversity issues and supply in ecosystems services at the departmental level. This analysis investigate tools to develop for a multi-taxon and multi-service approach in any Gironde wetlands. This work allowed us to create a monitoring device for plant biodiversity in the department. These results lead to consider nowadays the management of these plant communities in an integrated way and offer tools of decision support for the management of these communities.

Un système de systèmes est un système dont les composants sont eux-mêmes des systèmes indépendants, tous communiquant pour atteindre un objectif commun. Lorsque ces systèmes sont mobiles, il peut être difficile d'établir des connexions de bout-en-bout. L'architecture mise en place dans de telles situations est appelée réseau tolérant aux délais. Les données sont transmises d'un système à l'autre – selon les opportunités de communication, appelées contacts, qui apparaissent lorsque deux systèmes sont proches – et disséminées dans l'ensemble du réseau avec l'espoir que chaque message atteigne sa destination. Si une donnée est trop volumineuse, elle est découpée. Chaque fragment est alors transmis séparément.Nous supposons ici que la séquence des contacts est connue. On s'intéresse donc à des applications où la mobilité des systèmes est prédictible (les réseaux de satellites par exemple). Nous cherchons à exploiter cette connaissance pour acheminer efficacement des informations depuis leurs sources jusqu'à leurs destinataires. Nous devons répondre à la question : « Quels éléments de données doivent être transférés lors de chaque contact pour minimiser le temps de dissémination » ?Nous formalisons tout d'abord ce problème, appelé problème de dissémination, et montrons qu'il est NP-difficile au sens fort. Nous proposons ensuite des algorithmes pour le résoudre. Ces derniers reposent sur des règles de dominance, des procédures de prétraitement, la programmation linéaire en nombres entiers, et la programmation par contraintes. Une partie est dédiée à la recherche de solutions robustes. Enfin, nous rapportons des résultats numériques montrant l'efficacité de nos algorithmes. / Systems of systems are supersystems comprising elements which are themselves independent operational systems, all interacting to achieve a common goal. When the subsystems are mobile, these may suffer from a lack of continuous end-to-end connectivity. To address the technical issues in such networks, the common approach is termed delay-tolerant networking. Routing relies on a store-forward mechanism. Data are sent from one system to another – depending on the communication opportunities, termed contacts, that arise when two systems are close – and stored throughout the network in hope that all messages will reach their destination. If data are too large, these must be split. Each fragment is then transmitted separately.In this work, we assume that the sequence of contacts is known. Thus, we focus on applications where it is possible to make realistic predictions about system mobility (e.g. satellite networks). We study the problem of making the best use of knowledge about possibilities for communication when data need to be routed from a set of systems to another within a given time horizon. The fundamental question is: "Which elements of the information should be transferred during each contact so that the dissemination length is minimized"?We first formalize the so-called dissemination problem, and prove this is strongly NP-Hard. We then propose algorithms to solve it. These relies on different dominance rules, preprocessing procedures, integer-linear programming, and constraint programming. A chapter is dedicated to the search for robust solutions. Finally experimental results are reported to show the efficiency of our algorithms in practice.

Les systèmes autonomes, notamment ceux opérant à proximité d'êtres humains, soulèvent des problèmes de sécurité-innocuité puisqu'ils peuvent causer des blessures. La complexité de la commande de ces systèmes, ainsi que leurs interactions avec un environnement peu structuré, rendent difficile l'élimination complète des fautes. Nous adoptons donc une démarche de tolérance aux fautes en considérant un moniteur de sécurité séparé de la commande principale et qui dispose de ses propres moyens d'observation et d'intervention. Le comportement de ce moniteur est régi par des règles qui doivent assurer la sécurité du système tout en lui permettant de remplir ses fonctions. Nous proposons une méthode systématique pour obtenir ces règles de sécurité. Les dangers, déterminés par une analyse de risque, sont modélisés formellement puis un algorithme synthétise des règles sûres et permissives, s'il en existe. Nous avons outillé cette méthode pour les étapes de modélisation et de synthèse en nous appuyant sur l'outil de vérification de modèle NuSMV. L'étude d'un cas industriel illustre l'application de la méthode et des outils sur un robot manufacturier dans un environnement humain. / Autonomous systems operating in the vicinity of humans are critical in that they potentially harm humans. In these systems, fault removal is not sufficient given the command complexity and their interactions with an unstructured environment. By a fault tolerance approach, we consider a safety monitor separated from the main command and able to observe and intervene on the system. The monitor behavior is specified by safety rules that must both ensure safety and permit the system to carry out its tasks in absence of hazard. We propose a systematic method to obtain these safety rules. The hazards, determined by a risk analysis, are formally modeled, then an algorithm synthesizes safe and permissive rules, if any exists. The method is tooled both for modeling and synthesis by use of the model-checker NuSMV. Method and tools are applied to the industrial use case of a robotic co-worker.

Le transport de marchandises par mer constitue de nos jours un pilier du commerce international et l’un des principaux moteurs de la mondialisation. De ce fait, le droit du transport maritime de marchandises, en tant qu’élément déclencheur du droit maritime, reste toujours la discipline essentielle dans ce domaine. En raison du développement de la technologie de construction des navires et des modifications des modalités de l’exploitation maritime, les normes en vigueur, relatives au transport maritime, se trouvent confrontées aux changements évolutifs dans la pratique. Tout spécifiquement, en raison de l’absence d’une tradition à ce propos, le droit chinois s’est inspiré inévitablement des normes internationales, quant à son développement. À l’heure actuelle, la question qui se pose ici est de savoir s’il convient d’introduire de nouveaux instruments, et en particulier les Règles de Rotterdam, dans le processus de modernisation du droit positif chinois ? L’étude menée vise à présenter quelques avis de recommandation, proposés pour la réforme du droit chinois du transport maritime de marchandises, vis-à-vis les Règles de Rotterdam. Dans le cadre d’une économie mondialisée, la modernisation du droit positif chinois, et surtout en matière maritime, devrait se développer dans les directions suivantes : d’une part la participation et l’intégration au système international, et de l’autre la reconnaissance de sa particularité au sein de la législation / The carriage of goods by sea constitutes at present time a pillar of international trade and one of the principal engines for the globalization. For this reason, the law of the carriage of goods by sea, being as the primary trigger for the maritime law, remains always its essential position in this domain. Due to the technological progress in the construction of the vessels and to the changes of the operational mode of maritime exploitation, the relevant laws in force are confronted with progressive transformation in practice. Particularly in relation to the Chinese maritime law, because of absence of the tradition in this regard, it has been inspired inevitably by the international norms, with respect to its development. At the current time, the question here is whether to introduce some new instruments, and in particular the Rotterdam Rules, in the process of modernization of Chinese positive law ? The present research is intended to provide some recommendation notices, proposed for the reform of the Chinese law of carriage of goods by sea, vis-à-vis the Rotterdam Rules. In the context of a worldwide economy, the modernization of the Chinese positive law, and especially in terms of maritime law, should be deployed with the following sprits: the participation and the integration to the international system on the one hand, and the recognition of its particularities in the course of the legislation on the other hand

De nos jours, afin de répondre aux exigences économiques et sociales, les systèmes de transport ferroviaire ont la nécessité d'être exploités avec un haut niveau de sécurité et de fiabilité. On constate notamment un besoin croissant en termes d'outils de surveillance et d'aide à la maintenance de manière à anticiper les défaillances des composants du matériel roulant ferroviaire. Pour mettre au point de tels outils, les trains commerciaux sont équipés de capteurs intelligents envoyant des informations en temps réel sur l'état de divers sous-systèmes. Ces informations se présentent sous la forme de longues séquences temporelles constituées d'une succession d'événements. Le développement d'outils d'analyse automatique de ces séquences permettra d'identifier des associations significatives entre événements dans un but de prédiction d'événement signant l'apparition de défaillance grave. Cette thèse aborde la problématique de la fouille de séquences temporelles pour la prédiction d'événements rares et s'inscrit dans un contexte global de développement d'outils d'aide à la décision. Nous visons à étudier et développer diverses méthodes pour découvrir les règles d'association entre événements d'une part et à construire des modèles de classification d'autre part. Ces règles et/ou ces classifieurs peuvent ensuite être exploités pour analyser en ligne un flux d'événements entrants dans le but de prédire l'apparition d'événements cibles correspondant à des défaillances. Deux méthodologies sont considérées dans ce travail de thèse: La première est basée sur la recherche des règles d'association, qui est une approche temporelle et une approche à base de reconnaissance de formes. Les principaux défis auxquels est confronté ce travail sont principalement liés à la rareté des événements cibles à prédire, la redondance importante de certains événements et à la présence très fréquente de "bursts". Les résultats obtenus sur des données réelles recueillies par des capteurs embarqués sur une flotte de trains commerciaux permettent de mettre en évidence l'efficacité des approches proposées / In order to meet the mounting social and economic demands, railway operators and manufacturers are striving for a longer availability and a better reliability of railway transportation systems. Commercial trains are being equipped with state-of-the-art onboard intelligent sensors monitoring various subsystems all over the train. These sensors provide real-time flow of data, called floating train data, consisting of georeferenced events, along with their spatial and temporal coordinates. Once ordered with respect to time, these events can be considered as long temporal sequences which can be mined for possible relationships. This has created a neccessity for sequential data mining techniques in order to derive meaningful associations rules or classification models from these data. Once discovered, these rules and models can then be used to perform an on-line analysis of the incoming event stream in order to predict the occurrence of target events, i.e, severe failures that require immediate corrective maintenance actions. The work in this thesis tackles the above mentioned data mining task. We aim to investigate and develop various methodologies to discover association rules and classification models which can help predict rare tilt and traction failures in sequences using past events that are less critical. The investigated techniques constitute two major axes: Association analysis, which is temporal and Classification techniques, which is not temporal. The main challenges confronting the data mining task and increasing its complexity are mainly the rarity of the target events to be predicted in addition to the heavy redundancy of some events and the frequent occurrence of data bursts. The results obtained on real datasets collected from a fleet of trains allows to highlight the effectiveness of the approaches and methodologies used

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle. / The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied.

Le développement du modèle prédictif E-PPR78, basé sur une méthode de contribution de groupe, a été entrepris depuis plus de dix ans pour prédire le comportement de systèmes multiconstituants. Ce modèle repose sur l'équation d'état de Peng-Robinson dans sa version de 1978 et les règles de mélanges de Van der Waals. Il utilise un seul paramètre d'interaction binaire, kij, qui dépend de la température. Afin de permettre au modèle E-PPR78 de prédire le comportement du gaz naturel, trois nouveaux groupes sont ajoutés : le monoxyde de carbone, l'hélium et l'argon. Pour cela, il a été nécessaire de former une base de données expérimentales la plus large possible contenant les mesures d'équilibres de phase et d'enthalpies de mélange pour les systèmes binaires constitués par ces trois groupes ainsi que ceux définis dans les études précédentes et présents dans le gaz naturel. Après une description de la classification des diagrammes de phase de Van Konynenburg et Scott, le modèle E-PPR78 est présenté. La troisième partie est consacrée à l'ajout des trois nouveaux groupes au sein du modèle. Les résultats sont obtenus avec une précision satisfaisante. Il apparaît clairement que le modèle E PPR78 est capable de prédire le comportement du gaz naturel dans des conditions de températures et de pressions particulièrement larges / The development of the predictive E-PPR78 model, based on a contribution group method, has been undertaken since ten years to predict accurately the behaviour of multi-component systems. This model lies on the Peng-Robinson equation of state with classical Van der Waals mixing rules. It uses a unique binary interaction parameter, kij, which is temperature dependant. To enable the E-PPR78 model to predict the behavior of natural gases, three new groups are added: carbon monoxide, helium and argon. It was necessary to build an experimental database, as exhaustive as possible, containing phase equilibrium and enthalpies of mixing data for binary systems formed by these groups and those defined in previous studies and present in natural gases. After a description of the classification scheme of Van Konynenburg and Scott, the E-PPR78 model is described. The third part is about the addition of the three new groups to the model. It clearly appears that the E-PPR78 model is able to predict the fluid-phase behavior of natural gases over wide ranges of temperatures and pressures

Cette thèse porte sur la résolution du problème d'optimisation Maximum Satisfiability (Max-SAT). Nous y étudions en particulier les mécanismes liés à la détection et à la transformation des sous-ensembles inconsistants par la règle de la max-résolution. Dans le contexte des solveurs de type séparation et évaluation, nous présentons plusieurs contributions liées au calcul de la borne inférieure. Cela va du schéma d'application de la propagation unitaire utilisé pour détecter les sous-ensembles inconsistants à l'extension des critères d'apprentissage et à l'évaluation de l'impact des transformations par max-résolution sur l'efficacité des solveurs. Nos contributions ont permis l'élaboration d'un nouvel outil de résolution compétitif avec les meilleurs solveurs de l'état de l'art. Elles permettent également de mieux comprendre le fonctionnement des méthodes de type séparation et évaluation et apportent des éléments théoriques pouvant expliquer l'efficacité et les limites des solveurs existants. Cela ouvre de nouvelles perspectives d'amélioration, en particulier sur l'augmentation de l'apprentissage et la prise en compte de la structure interne des instances. Nous présentons également un exemple d'utilisation de la règle de la max-résolution dans un algorithme de recherche local. / This PhD thesis is about solving the Maximum Satisfiability (Max-SAT) problem. We study the mechanisms related to the detection and transformations of the inconsistent subsets by the max-resolution rule. In the context of the branch and bound (BnB) algorithms, we present several contributions related to the lower bound computation. They range from the study of the unit propagation scheme used to detect inconsistent subsets to the extension of the learning criteria and to the evaluation of the impact of the max-resolution transformations on the BnB solvers efficiency. Thanks to our contributions, we have implemented a new solver which is competitive with the state of art ones. We give insights allowing a better understanding of the behavior of BnB solvers as well as theoretical elements which contribute to explain the efficiency of these solvers and their limits. It opens new development perspectives on the learning mechanisms used by BnB solvers which may lead to a better consideration of the instances structural properties. We also present an example of integration of the max-resolution inference rule in a local search algorithm.

Ce travail porte sur l’optimisation robuste des lignes de production au stade de la conception. La conception de telles lignes peut être interprétée comme un problème d’optimisation consistant à rechercher une configuration optimisant des objectifs individuels et à respecter les contraintes technologiques et économiques. Nous considérons deux types de lignes de production : l’assemblage et le transfert. Le premier peut être représenté comme un ensemble de stations ordonnées linéairement où les tâches sont exécutées de manière séquentielle. Le second type de ligne est constitué de machines de transfert comprenant plusieurs têtes multibroches. Toutes les tâches d’une même tête sont exécutées simultanément, tandis que les outils d’une machine fonctionnent en mode séquentiel. Nous décrivons différentes approches permettant de modéliser l’incertitude des données dans les problèmes d’équilibrage de ligne. Notre objectif est d’identifier les approches les mieux adaptées au contexte de la conception. En particulier, l’attention se concentre sur l’approche robuste. Nous proposons un nouveau critère d’optimisation basé sur le rayon de stabilité d’une solution réalisable. Ensuite, des formulations robustes sont présentées pour la conception des lignes d’assemblage et de transfert lorsque le temps de traitement des tâches est sujet à des incertitudes. Nous développons également des méthodes heuristiques dont les résultats sont utilisés pour renforcer les modèles mathématiques. Enfin, une nouvelle méthode de résolution hybride est élaborée pour résoudre différentes variantes des problèmes de maximisation du rayon de stabilité. / This work deals with a robust optimisation of production lines at the design stage. The design of such lines can be interpreted as an optimisation problem that consists in finding a configuration optimising individual objectives and respecting technological and economic constraints. We conside rtwo types of production lines: assembly and transfer lines. The first one can be represented as a set of linearly ordered stations where the tasks are executed sequentially. The second one is composed of transfer machines, including several multispindle heads. All tasks within a single head are executed simultaneously, while tools on a machine work in a sequential mode. We describe different approaches for modelling the uncertainty of data in line balancing problems. Our objective is to identify the approaches that best fit the context of the design. In particular, the attention concentrates on the robust approach. We propose a new optimisation criterion based on the stability radius of a feasible solution. Then, robust formulations are presented for the design of the assembly and transfer lines under variations of task processing times. We also develop heuristic methods whose results are used to improve mathematical models. Finally, a new hybrid resolution method is elaborated to solve different variants of the stability radius maximisation.

L’évolution des référentiels spatio-temporels et les dernières avancées des systèmes d’information géographique ont favorisé l’apparition de nouveaux types de services et d’applications liés à la localisation et à la mobilité d’entités d’intérêt dont la supervision et le contrôle d’objets mobiles en temps réel.Ces constats nous ont conduit à nous intéresser en tout premier lieu aux évolutions des objets qui peuvent être envisagées sous forme de trajectoires et offrent de nouvelles perspectives quant à l’analyse en temps réel de leurs comportements particuliers individuels et/ou collectifs.Dans le contexte industriel de l’entreprise Intactile Design, un enjeu majeur émerge : il s’agit de mettre à la disposition de tout expert, amené à prendre une décision au cours d’opérations de surveillance, le plus d'informations possibles relatives au contexte environnant les objets mobiles afin d’en extraire celles permettant la détection de comportements remarquables.L’objectif est donc d'analyser et d'exploiter la masse de données acquises à partir du suivi d'objets mobiles de divers types, et plongés dans des contextes différents de supervision. Pour ce faire, nous proposons une approche générique déclinable sur divers cas de supervision partant de l'hypothèse qui consiste à envisager, pour tout objet mobile, une seule et même trajectoire tout au long de sa vie.L'une des problématiques principales de cette recherche relève des difficultés d'interprétation des données recueillies en temps réel issues de l'observation des objets. En effet celles-ci sont massives, de compositions variables et parfois incomplètes, possiblement redondantes, voire sémantiquement hétérogènes. L'idée est de s’affranchir du manque de sémantique contextuelle et de l’absence de maîtrise des informations liées à l’analyse et à l’exploitation de ces données.L’approche consiste à proposer le recours à une ontologie cadre à des fins d’enrichissements des observations et analyses, et ce pour aider à la détection de comportements d'objets mobiles. L’ontologie cadre représente l'objet mobile et sa trajectoire au sein de tout contexte de supervision et ce de manière générique. Ce modèle s'inspire de travaux existants autour de la modélisation de données spatiales comme temporelles et les étend pour répondre à la spécificité de l’analyse sémantique en temps réel de la mobilité des objets. Pour rendre compte de la spécificité des différents contextes de supervision, l'ontologie est complétée par des règles métiers construites avec l'aide des experts du domaine. L'idée est tout à la fois de disposer d'une représentation de connaissances la plus expressive possible sans augmenter pour autant le coût du raisonnement ; et de rendre l'approche adaptable à toute thématique liée à la supervision.L'approche modulaire spécifiée a ensuite été mise en application au sein d'un prototype logiciel général qui fonctionne comme un système à base de connaissances. Il assure la structuration, enrichissement, extraction et analyse spatio-temporelle des connaissances conformes à notre modèle ontologique et donc offre les éléments nécessaires à la compréhension de comportements remarquables définis par les experts des domaines ciblés.Nous illustrons notre approche au travers d’un cas d’étude concret relatif au domaine des systèmes de supervision des opérations de défense terrestre. / The recent evolution of gazetteers and the latest advances in geographic information systems have promoted new types of services related to the location and mobility of entities of interest, including the real-time supervision and control of moving objects.On the strength of these facts, we are considering the motion of an object based on its trajectory (i.e., the path followed by this object in motion). At our sense, the modeling of trajectories of a number of moving objects offers new insights into real-time analysis of their individual and/or group specific behaviors.Within the industrial context of the company Intactile Design, enhancing decision making in real time for supervision purposes, turns out to be a major challenge. At the same time, much emphasis is being placed on making sure any accessible data, related to the context of the moving objects, are available to experts in order to fully support decision making processes. More importantly, the key idea is to find a strategy that enhances capabilities of detecting unusual behaviors whilst integrating some kind of valuable information related to the context.Consequently, the main objective is to collect and analyze all of the data acquired from the tracking of many different types of moving objects in a variety of supervision contexts.At this effect, we propose a generic and innovative approach that can be applied to any case of supervision based on the assumption that considers for every mobile object, a single and unique trajectory constantly changing over time.One of the main obstacles of this research is the difficulty of real-time interpreting of all of the collected data as these data are mostly complex, voluminous, semantically heterogeneous and incomplete.In this way, the idea is to overcome the lack of contextual semantics (i.e., semantics captured from the observations of the objects evolving within their contexts).To address these challenges, we propose a top domain ontology for moving objects and their trajectories, which is expressed in OWL 2 DL. The ontology attempts to describe the starting categories for the field of mobility and therefore is applicable to all supervision and control contexts.Additionally, this ontology is building upon a few number of existing ontologies that all refer to spatio-temporal knowledge, including GeoSPARQL and OWL Time.Moreover, the ontology and a set of business rules, provided by the experts on a domain of interest, are combined to fully capture the contextual semantics of the domain under consideration.The aim is double: on one side, to benefit from a knowledge representation as expressive as possible that offers a cost-effective reasoning, and on the other side to efficiently adapt the approach to any context related to supervision.Our modular approach is implemented through a general software prototype that runs as a knowledge-based system.The prototype ensures the sustainability, extraction and spatio-temporal reasoning of information that complies with our ontology, and therefore it offers the necessary elements to understand behaviors defined by the experts of the targeted areas.We illustrate our approach through a concrete case study of monitoring systems dedicated to land defense.