En 1998, l'expérience Super-Kamiokande au Japon, utilisant un détecteur Cherenkov à eau, a mesuré un déficit dans le flux des neutrinos atmosphériques $\nu_{\mu}$ sans observer d'excès dans le flux des $\nu_{e}$. Ce phénomène est expliqué en invoquant les oscillations neutrino, mécanisme qui suppose que le neutrino possède une masse non-nulle. En 1999, l'expérience CHOOZ a totalement exclu les oscillations $\nu_{\mu}$$\to$$\nu_{e}$ dans le domaine atmosphérique. L'expérience OPERA propose alors de mettre en évidence les oscillations $\nu_{\mu}$$\to$$\nu_{\tau}$ par apparition du $\nu_{\tau}$ et les oscillations $\nu_{\mu}$$\to$$\nu_{e}$ par apparition des $\nu_{e}$ à partir d'un faisceau presque pur de neutrinos muoniques. Ce faisceau est produit au CERN (faisceau CNGS), en Suisse, puis dirigé sur le détecteur OPERA situé 732 km plus loin sous la montagne du Gran Sasso, en Italie. Le détecteur est composé de plus de 200 000 briques (soit une masse totale de 1800 tonnes) constituées d'une alternance de feuilles d'émulsions nucléaires et de feuilles de plomb. Cette structure modulaire permet de reconstruire avec une haute résolution spatiale ($\delta$$\theta$$\sim$1 mrad et $\delta$r$\sim$1$\mu$m) la topologie en coude créée par le lepton $\tau$ (issu de l'interaction par courant chargé d'un $\nu_{\tau}$ avec un noyau de plomb) et ses produits de désintégration. <br />Le travail de thèse consiste en la caractérisation des électrons pour l'étude des oscillations $\nu_{\mu}$$\to$$\nu_{\tau}$, avec $\tau$$\to$e et les oscillations $\nu_{\mu}$$\to$$\nu_{e}$, le $\nu_{e}$ , interagissant par courant chargé avec un noyau de plomb et produisant un électron. <br />Un algorithme de reconstruction de cascades électromagnétiques se développant dans des émulsions nucléaires a été réalisé. Cet algorithme permet de reproduire les profils transversaux et longitudinaux utiles pour l'évaluation de l'énergie des électrons et leur identification (séparation $\pi$/e) à partir d'un réseau de neurones. La résolution en énergie trouvée vaut $\frac{34.6%}{\sqrt{E(GeV)}}$ et la probabilité d'identification atteint 95$%$. Les premiers résultats semblent indiquer un accord correct entre des données expérimentales issues d'un test en faisceau et des simulations Monte-Carlo.<br />Enfin une étude sur la complémentarité entre les expériences OPERA et T2K a été effectuée pour évaluer leur potentiel de découverte sur le paramètre d'oscillation $\theta_{13}$ et la phase de violation CP $\delta_{CP}$.

Nous proposons et développons un modèle original de mémoires associatives s'appuyant sur des réseaux de neurones codés. Les mémoires associatives sont des dispositifs capables d'apprendre des messages binaires puis de les reproduire à partir de fractions de leurs contenus. L'état de l'art est le réseau proposé par Hopfield, dont la diversité de mémorisation - le nombre de messages qu'il peut n mémoriser - est inférieure à 2 log(n) où n est le nombre de neurones dans le réseau. Notre travail a consisté à tirer parti des techniques de codage et de déco- dage correcteur d'erreur, plus précisément celle des codes distribués, afin d'ac- croître considérablement les performances des mémoires associatives. Pour ce faire, nous avons introduit des codes originaux dont les mots de code sont portés par des cliques neurales. Nous montrons que, combinées à des codes locaux par- cimonieux, ces cliques neurales offrent une diversité d'apprentissage qui évolue comme le carré du nombre de neurones. Les gains observés viennent de l'utilisation de la parcimonie à plusieurs é- chelles : d'une part les messages appris sont de longueur bien inférieure à n, d'autre part ils n'utilisent qu'une partie du matériel disponible, que ce soit au niveau des neurones ou de leurs connexions. L'apprentissage est donc localisé, au contraire des réseaux de Hopfield. De plus, ces mémoires bénéficient d'une efficacité - rapport du nombre de bits appris au nombre de bits utilisés - presque maximale. Elles se présentent donc comme une alternative intéressante aux mé- moires indexées classiques. Au delà de l'aspect quantitatif, le modèle que nous proposons offre une plau- sibilité biologique fortement accrue par rapport au modèle de Hopfield. Les con- cepts de cliques neurales, de winner take all, ou encore de synchronisation tem- porelle que ce modèle exploite rejoignent les observations récentes rapportées par la littérature neurobiologique. Par ailleurs, elles pourraient ouvrir la voie à la conception de machines cognitives capables de croiser des informations pour en produire de nouvelles car les cliques neurales sont recouvrantes, par leurs som- mets ou par leurs arêtes.

La robotique évolutionniste vise à concevoir des machines capables d'apprendre continuellement des savoir-faire nouveaux dans un monde continu, non contrôlé et changeant. Cette méthode a permis de construire avec succès des robots réels exhibant des comportements réactifs complexes. L'une des prochaines étapes est désormais de réussir à concevoir des architectures de contrôle pourvus de capacités plus cognitives. La mémoire est un élément central de la cognition, mettre en œuvre des méthodes permettant aux robots d'acquérir cette capacité peut être vu comme un premier jalon nécessaire à la réalisation de comportements cognitifs de plus haut niveau. Partant de ce constat, l'objectif de cette thèse est d'étudier la synthèse d'architectures de contrôle pour robot, capable de réaliser des tâches nécessitant le développement d'une forme de mémoire interne. Nous émettons l'hypothèse que faire émerger une capacité de mémoire au sein d'une architecture de contrôle est un problème trompeur, la robotique évolutionniste ayant tendance à générer des agents prenant seulement en considération leurs perceptions courantes. Nous proposons une approche basée sur l'utilisation de différentes pressions de sélection afin d'éviter une convergence prématurée vers des individus au comportement réactif. Nous montrons que pour favoriser l'émergence d'une mémoire interne, il est nécessaire : d'utiliser une fitness discrète qui n'introduit pas un gradient pouvant tendre vers un optimum local; de mettre en place des mécanismes de diversités comportementales afin d'explorer efficacement l'espace de recherche; de développer différents objectifs auxiliaires pour garantir une mémoire robuste.

Dans cette thèse, on s'est intéressé à trois problématiques des réseaux de capteurs sans fil (WSN). Dans un premier temps nous avons analysé l'impact de la chute de tension dans la batterie du nœud sur la puissance du signal en réception. On propose alors une méthode pour compenser l'augmentation apparente de la distance calculée entre les nœuds due à la diminution de l'énergie de la batterie. Pour les nœuds passant par deux états principaux endormi et actif, on propose d'étudier, la relation entre la diminution de la tension de la batterie en fonction du temps passé par un nœud dans l'état actif. Ensuite, on calcule le rapport entre la RSS et la distance entre les nœuds connectés avec des batteries complètement chargées. Après on mesure la RSS en faisant varier la tension de la batterie du nœud émetteur et en gardant le nœud récepteur à une distance constante. Finalement, on propose une relation entre la RSS observée et la tension actuelle de la batterie du nœud émetteur. Cette fonction permet de calculer la valeur corrigée de la RSS qui correspond à la distance réelle entre les nœuds connectés. Ainsi l'efficacité des méthodes de la localisation basée sur la RSS se trouvent améliorées. Dans la deuxième partie de cette thèse on propose une méthode d'estimation des positions des nœuds dans un WSN. Dans l'algorithme de localisation proposé, on utilise des nœuds ancres comme des points de référence. On a utilisé une approche heuristique pour trouver la topologie relative avec l'aide de la matrice de distance. Le but de la matrice de distance est d'indiquer s'il existe une connexion entre une paire de nœuds donnée et en cas de connectivité, la distance estimée entre ces nœuds. En utilisant les informations de connectivité entre les nœuds et leurs distances, on obtient la topologie du réseau. La méthode proposée utilise la solution de l'intersection de deux cercles au lieu de la méthode classique de triangulation, où un système quadratique de trois équations avec deux variables est utilisé ce qui rend la complexité de calcul augmentée. Lorsque deux nœuds connectés ont un autre nœud en commun, puis en utilisant les informations de distances entre ces nœuds interconnectés, nous pouvons calculer deux positions possibles pour le troisième nœud. La présence ou l'absence d'un lien entre le troisième nœud et un quatrième nœud, permet de trouver la position précise. Ce processus est réitéré jusqu'à ce que toutes les positions des nœuds aient été obtenues. Une fois la topologie relative calculée, il faut trouver la symétrie, l'orientation et la position de cette topologie dans le plan. C'est à ce moment que la connaissance des positions des trois nœuds entre en action. La topologie donne les coordonnées temporaires des nœuds. En ayant une comparaison de certaines caractéristiques entre les coordonnées temporaires et les coordonnées exactes, on trouve d'abord la symétrie de la topologie relative qui correspondrait à la topologie originale. En d'autres termes on vérifie si oui ou non la topologie relative est une image miroir de la topologie originale. Des opérateurs géométriques sont alors utilisés pour corriger la topologie relative par rapport à la topologie réelle. Ainsi, on localise tous les nœuds dans un WSN en utilisant exactement trois ancres. Dans la dernière partie de cette thèse, on propose une méthode pour la détection de défauts dans un WSN. Il y a toujours une possibilité qu'un capteur d'un nœud ne donne pas toujours des mesures précises. On utilise des systèmes récurrents et non récurrents pour la modélisation et on prend comme variable d'entrée, en plus des variables du nœud en question, les informations des capteurs voisins. La différence entre la valeur estimée et celle mesurée est utilisée pour déterminer la possibilité de défaillance d'un nœud

En Tomographie d'Émission par Positrons (TEP), la course à la résolution spatiale nécessite des détecteurs de plus en plus petits, produisant plus de diffusion Compton avec un impact négatif sur l’efficacité de détection du scanner. Plusieurs phénomènes physiques liés à cette diffusion Compton entachent tout traitement des coïncidences multiples d'une erreur difficile à borner et à compenser, tandis que le nombre élevé de combinaisons de détecteurs complexifie exponentiellement le problème. Cette thèse évalue si les réseaux de neurones constituent une alternative aux solutions existantes, problématiques parce que statistiquement incertaines ou complexes à mettre en œuvre. La thèse réalise une preuve de concept pour traiter les coïncidences triples et les inclure dans le processus de reconstruction, augmentant l'efficacité avec un minimum d'impact sur la qualité des images. L'atteinte des objectifs est validée via différents critères de performance comme le gain d'efficacité, la qualité de l'image et le taux de succès du calcul de la ligne de réponse (LOR), mesurés en priorité sur des données réelles. Des études paramétriques montrent le comportement général de la solution : un réseau entraîné avec une source générique démontre pour le taux d'identification de la LOR une bonne indépendance à la résolution en énergie ainsi qu'à la géométrie des détecteurs, du scanner et de la source, pourvu que l'on ait prétraité au maximum les données pour simplifier la tâche du réseau. Cette indépendance, qui n'existe en général pas dans les solutions existantes, laisse présager d'un meilleur potentiel de généralisation à d'autres scanners. Pour les données réelles du scanner LabPET[indice supérieur TM], la méthode atteint un gain d'efficacité aux alentours de 50%, présente une dégradation de résolution acceptable et réussit à recouvrer le contraste de manière similaire aux images de référence, en plus de fonctionner en temps réel. Enfin, plusieurs améliorations sont anticipées.

L’évaluation expérimentale des mécanismes de l’initiation, de la propagation, et de la fin des crises d’épilepsie est un problème complexe. Cette thèse consiste en le développement d’un modèle de réseau de neurones aux caractéristiques biologiques pertinentes à la compréhension des mécanismes de genèse et de propagation de crises d’épilepsie. Nous démontrons que les décharges de type pointes ondes peuvent être générées par les neurones inhibiteurs seuls, tandis que les décharges rapides sont dues en grande partie aux neurones excitateurs. Nous concluons que les variations lentes d’excitabilité globale du système, dues aux fluctuations du milieu extracellulaire, et les interactions électro-tonique par jonctions communicantes sont les facteurs favorisant la genèse de crise localement, tandis qu’à plus large échelle spatiale les communications synaptiques excitatrices et le couplage extracellulaire qui participe davantage à la propagation des crises d’une région du cerveau à une autre. / This thesis consists in the development of a network model of spiking neurons and the systematic investigation of conditions under which the network displays the emergent dynamic behaviors known from the Epileptor, a well-investigated abstract model of epileptic neural activity. We find that exogenous fluctuations from extracellular environment and electro-tonic couplings between neurons play an essential role in seizure genesis. We demonstrate that spike-waves discharges, including interictal spikes, can be generated primarily by inhibitory neurons only, whereas excitatory neurons are responsible for the fast discharges during the wave part. We draw the conclusion that slow variations of global excitability, due to exogenous fluctuations from extracellular environment, and gap junction communication push the system into paroxysmal regimes locally, and excitatory synaptic and extracellular couplings participate in seizure spread globally across brain regions.

Les systèmes solaires thermiques combinés à un système d’appoint tel que une chaudière, une pompe à chaleur ou intégrant une machine à absorption, peuvent jouer un rôle important dans la réduction des consommations des bâtiments pour les besoins de chauffage, de climatisation et de production d’eau chaude sanitaire. Dans ce sens, la caractérisation des performances énergétiques des systèmes thermiques est un enjeu crucial.Les méthodes de caractérisation actuellement disponibles sont soit basées sur plusieurs essais physiques séparés des composants du système à évaluer, chose qui ne prend pas en compte les vraies interactions entre ces derniers, soit sur des modèles physiques qui peuvent être complexes et difficilement identifiables notamment du fait que les systèmes actuels sont compacts et préfabriqués en usine. En l’absence de méthode fiable pour estimer les performances des systèmes solaires thermiques avant leur intégration au bâtiment, le marché de ses derniers subit de fortes contraintes pour son développement.Dans ce contexte il devient indispensable de développer une méthodologie générique qui peut être appliquée à différentes typologies de systèmes et qui pallie les difficultés rencontrées par les méthodes actuelles.L’approche d’évaluation proposée dans ce mémoire est constituée de quatre étapes principales : la détermination d’une séquence de test, l’essai du système dans un banc d’essai semi-virtuel selon la séquence déterminée, l’acquisition des données et l’identification d’un réseau de neurones artificiels (RNA) du système et enfin la simulation du modèle en vue de l’estimation de la consommation du système dans l’environnement désiré. L’avantage d’utiliser un modèle complètement « boîte noire » du système complet à l’aide des RNA la rend totalement « non intrusive ». La connaissance des paramètres internes aux systèmes (rendements, conductivités thermiques, régulation etc.) n’est en conséquence pas nécessaire pour l’application de la méthodologie.La validation de la méthodologie a été réalisée à travers plusieurs expérimentations numériques, pour 7 systèmes issus de 3 typologies différentes, durant lesquelles les estimations des RNA ont été comparées aux calculs des modèles physiques dans plusieurs conditions différentes (qualité du bâtiment, climat et surface du capteur). Une application de l’approche développée dans le cas de 5 systèmes réels a permis la confirmation de la pertinence de la méthodologie. / Solar thermal systems combined with a backup system such as a boiler, a heat pump or incorporating an absorption chiller, can play an important role in reducing buildings energy consumption for heating, cooling and hot water production needs. In this sense, characterizing the energy performance of thermal systems is crucial.Currently available methods of system characterization are either based on several separate physical tests of system components to be evaluated, which do not take into account the real interactions between them, or on physical models that can be complex and difficult to identify especially because systems nowadays are compact and prefabricated in the factory. Due to the lack of a reliable method to estimate the performance of solar thermal systems before their integration into buildings, their market faces a lot of impediment to be developed.In this context, it becomes essential to develop a generic methodology that can be applied to different types of systems which overcomes the difficulties encountered by the current ones.The proposed evaluation approach in this manuscript is composed of four main steps: determining a test sequence, testing the system in a semi-virtual test bench according to predetermined sequence, data acquisition and identifying an artificial neural network (ANN) of the system and finally the model simulation in order to estimate the system consumption in the desired boundary condition. Using a completely "black box" model of the whole system using the ANN makes the methodology totally "non-intrusive". No prior knowledge about the systems internal parameters (yields, thermal conductivities, regulation etc.) is necessary to apply the proposed approach.The methodology validation was performed through several numerical experiments for seven systems coming from three different typologies. During the validation process, ANN estimates were compared with calculations of physical models in several different conditions (quality of building, climate and collector area). The developed approach was applied to five real systems as well. The application results allowed the confirmation of the methodology relevance.

Pour avoir une idée sur la qualité du réseau, la majorité des acteurs concernés (opérateurs réseau, fournisseurs de service) se basent sur la Qualité de Service (Quality of Service). Cette mesure a montré des limites et beaucoup d’efforts ont été déployés pour mettre en place une nouvelle métrique qui reflète, de façon plus précise, la qualité du service offert. Cette mesure s’appelle la qualité d’expérience (Quality of Experience). La qualité d’expérience reflète la satisfaction de l’utilisateur par rapport au service qu’il utilise. L’évaluation de la qualité d’expérience est devenue primordiale pour les fournisseurs de services et les fournisseurs de contenus. Cette nécessité nous a poussés à innover et mettre en place des nouvelles méthodes pour estimer la QoE. Dans cette thèse, nous travaillons sur l’estimation de la QoE dans le cas des communications Voix sur IP et dans le cas de la vidéo sur IP. Nous étudions les performances et la qualité des codecs iLBC, Speex et Silk pour la VoIP et les codecs MPEG-2 et H.264/SVC pour la vidéo sur IP. Nous étudions l’impact que peut avoir la majorité des paramètres réseaux, des paramètres sources (au niveau du codage) et destinations (au niveau du décodage) sur la qualité finale. Afin de mettre en place des outils précis d’estimation de la QoE en temps réel, nous nous basons sur la méthodologie Pseudo-Subjective Quality Assessment. La méthodologie PSQA est basée sur un modèle mathématique appelé les réseaux de neurones artificiels. En plus des réseaux de neurones, nous utilisons la régression polynomiale pour l’estimation de la QoE dans le cas de la VoIP. / Quality of Experience (QoE) is the key criteria for evaluating the Media Services. Unlike objective Quality of Service (QoS) metrics, QoE is more accurate to reflect the user experience. The Future of Internet is definitely going to be Media oriented. Towards this, there is a profound need for an efficient measure of the Quality of Experience (QoE). QoE will become the prominent metric to consider when deploying Networked Media services. In this thesis, we provide several methods to estimate the QoE of different media services: Voice and Video over IP. We study the performance and the quality of several VoIP codecs like iLBC, Speex and Silk. Based on this study, we proposed two methods to estimate the QoE in real-time context, without any need of information of the original voice sequence. The first method is based on polynomial regression, and the second one is based on an hybrid methodology (objective and subjective) called Pseudo-Subjective Quality Assessment. PSQA is based on the artificial neural network mathematical model. As for the VoIP, we propose also a tool to estimate video quality encoded with MPEG-2 and with H.264/SVC. We studied also the impact of several network parameters on the quality, and the impact of some encoding parameters on the SVC video quality. We tested also the performance of several SVC encoders and proposed some SVC encoding recommendations.

L’hybridation est une technique qui consiste à interconnecter un réseau de neurones biologique et un réseau de neurones artificiel, utilisée dans la recherche en neuroscience et à des fins thérapeutiques. Durant ces trois années de doctorat, ce travail de thèse s’est focalisé sur l’hybridation dans un plan rapproché (communication directe bi-directionnelle entre l’artificiel et le vivant) et dans un plan plus élargies (interopérabilité des systèmes neuromorphiques). Au début des années 2000, cette technique a permis de connecter un système neuromorphique analogique avec le vivant. Ce travail est dans un premier temps, centré autour de la conception d’un réseau de neurones numérique, en vue d’hybridation, dans deux projets multi-disciplinaires en cours dans l’équipe AS2N de l’IMS, présentés dans ce document : HYRENE (ANR 2010-Blan-031601), ayant pour but le développement d’un système hybride de restauration de l’activité motrice dans le cas d’une lésion de la moelle épinière, BRAINBOW (European project FP7-ICT-2011-C), ayant pour objectif l’élaboration de neuro-prothèses innovantes capables de restaurer la communication autour de lésions cérébrales.Possédant une architecture configurable, un réseau de neurones numérique a été réalisé pour ces deux projets. Pour le premier projet, le réseau de neurones artificiel permet d’émuler l’activitéde CPGs (Central Pattern Generator), à l’origine de la locomotion dans le règne animale. Cette activité permet de déclencher une série de stimulations dans la moelle épinière lésée in vitro et de recréer ainsi la locomotion précédemment perdue. Dans le second projet, la topologie du réseau de neurones sera issue de l’analyse et le décryptage des signaux biologiques issues de groupes de neurones cultivés sur des électrodes, ainsi que de modélisations et simulations réalisées par nos partenaires. Le réseau de neurones sera alors capable de réparer le réseau de neurones lésé. Ces travaux de thèse présentent la démarche de conception des deux différents réseaux et des résultats préliminaires obtenus au sein des deux projets. Dans un second temps, ces travaux élargissent l’hybridation à l’interopérabilité des systèmes neuromorphiques. Au travers d’un protocole de communication utilisant Ethernet, il est possible d’interconnecter des réseaux de neurones électroniques, informatiques et biologiques. Dans un futur proche, il permettra d’augmenter la complexité et la taille des réseaux. / HYBRID experiments allow to connect a biological neural network with an artificial one,used in neuroscience research and therapeutic purposes. During these three yearsof PhD, this thesis focused on hybridization in a close-up view (bi-diretionnal direct communication between the artificial and the living) and in a broader view (interoperability ofneuromorphic systems). In the early 2000s, an analog neuromorphic system has been connected to a biological neural network. This work is firstly, about the design of a digital neural network, for hybrid experimentsin two multi-disciplinary projects underway in AS2N team of IMS presented in this document : HYRENE (ANR 2010-Blan-031601), aiming the development of a hybrid system for therestoration of motor activity in the case of a spinal cord lesion,BRAINBOW (European project FP7-ICT-2011-C), aiming the development of innovativeneuro-prostheses that can restore communication around cortical lesions. Having a configurable architecture, a digital neural network was designed for these twoprojects. For the first project, the artificial neural network emulates the activity of CPGs (Central Pattern Generator), causing the locomotion in the animal kingdom. This activity will trigger aseries of stimuli in the injured spinal cord textit in vitro and recreating locomotion previously lost. In the second project, the neural network topology will be determined by the analysis anddecryption of biological signals from groups of neurons grown on electrodes, as well as modeling and simulations performed by our partners. The neural network will be able to repair the injuredneural network. This work show the two different networks design approach and preliminary results obtained in the two projects.Secondly, this work hybridization to extend the interoperability of neuromorphic systems. Through a communication protocol using Ethernet, it is possible to interconnect electronic neuralnetworks, computer and biological. In the near future, it will increase the complexity and size of networks.

La tomographie d'émission par positrons (TEP) est un outil de choix en imagerie moléculaire grâce à sa capacité à quantifier certains métabolismes et à porter des diagnostics précis sur l'évolution de pathologies. Cependant, la qualité du diagnostic est dépendante de la qualité de l'image obtenue. La complexité des appareils TEP fait en sorte que ceux-ci nécessitent des calibrations fréquentes demandant un professionnel qualifié dans le domaine que très peu de laboratoires pourvus d'un scanner possèdent. Conséquemment, ce projet vise à concevoir un système intelligent pouvant détecter des fautes et porter un diagnostic sur un scanner TEP de façon automatique dans le but de maximiser la qualité des images produites. Le système intelligent développé permettra alors de pallier à la surcharge ou à l'absence d'un professionnel en laboratoire puisqu'il automatisera le contrôle de qualité de l'appareil. Le projet englobe donc: l'identification de données permettant de détecter et diagnostiquer les fautes, l'implantation de système intelligent par module et de façon hiérarchique, la validation de l'exactitude des diagnostics et finalement l'évaluation de l'impact du système sur la qualité des images produites par le scanner. Pour arriver à son but, le système intelligent met en oeuvre différentes méthodes d'intelligence artificielle comprenant des réseaux de neurones artificiels, un système expert à base de règles et diverses méthodes de traitement de signal. Ce projet se penche plus spécifiquement sur le scanner LabPET, un scanner TEP pour petits animaux développé à Sherbrooke. LabPET est un bon candidat car il comporte un nombre élevé de canaux non interdépendants accentuant ainsi les bénéfices de la parallélisation apportés par le système proposé. Ainsi, les travaux ont permis de réaliser un système ayant une efficacité de détection et une exactitude de diagnostic dépassant les attentes et, une étude de l'impact du système sur la qualité des images a démontré une amélioration significative des paramètres de qualité d'image. Il en découle que le système est bien en mesure d'aider les professionnels dans l'entretien du scanner LabPET. Les résultats devraient permettre de promouvoir le développement de systèmes intelligents de détection et de diagnostic de fautes d'appareils TEP. Des systèmes similaires seront certainement nécessaires au bon fonctionnement des prochaines générations d'appareils TEP, et les résultats de ce projet pourront alors servir de référence.