Dans le cadre de la mise à niveau sismique des bâtiments existants, la technique de renforcement par placage et enrobage de polymères renforcés de fibres (FRP) offre une réponse pertinente. L’objectif de cette thèse est de proposer une modélisation fiable pour la détermination de la réponse quasi-statique et dynamique d’une grande variété d’éléments de structure et d’identifier les apports possibles d’une telle modélisation à la conception. Les stratégies de modélisation s’appuient sur l’utilisation d’éléments finis massifs ou basés sur une cinématique simplifiée (coques multicouches et poutres multifibres), associés à des modèles locaux d’endommagement et de plasticité pour les matériaux en présence (béton, armatures et FRP). L’hypothèse d’adhérence parfaite, d’une part, entre les armatures et le béton, et d’autre part, entre les bandes de FRP et le béton, permet de calculer efficacement les cas des poteaux courants, des poteaux courts, des voiles longs et courts, dans les régimes quasi-statique (pushover) et dynamique. Le renforcement par placage et enrobage FRP pour des structures en béton armé, est reproduit au sein de la modélisation par un apport de matière (éléments de type barre avec les caractéristiques propres des FRP) et des modifications des paramètres de la loi de comportement du béton, justifiées par l’expérimentation et la littérature. La pertinence de l’approche est finalement démontrée en confrontant la réponse temporelle de structures à l’échelle 1, de type ossature ou de type contreventé par des voiles, aux résultats expérimentaux issus de benchmarks internationaux. / In the context of the building’s protection against seismic risk, the strengthening technique by FRP (Fiber Reinforced Polymers) plating and wrapping provides a relevant solution. The objective of this thesis is to propose a reliable modeling for determining the quasi-static and dynamic responses of a wide variety of structural elements and to draw advantage in design. The modeling strategies make use of 3D elements or finite elements based on simplified kinematics (multilayer shells or multifiber beams), associated with local damage and plasticity laws for the constitutive materials (concrete, rebar and FRP). The perfect bond assumption between steel-concrete and FRP-concrete allows efficiently calculating the quasi-static and dynamic behaviors of short and slender columns, as well as short and slender walls. The mechanical contribution of FRP plating and wrapping is reproduced in the modeling by adding material (bar type elements with FRP characteristics) and by changing the parameters of the concrete model on the basis of the experience and analytical formula issued from the literature. The relevance of the approach is finally highlighted by comparing the time-history response of real braced frame or wall structures with the experimental results.

Les présents travaux, à caractère expérimental et numérique, visent à approfondir la connaissance du comportement de structures en béton armé renforcées/réparées par matériau composite à matrice minérale. Ils s’inscrivent dans le cadre du projet FUI KENTREC qui vise la formulation, le développement, la caractérisation et la validation d’un nouveau revêtement d’étanchéité pour réservoirs d’eau potable. L’objectif principal de cette thèse est donc la mise au point d’un composite à matrice minérale qui réponde au cahier des charges établi sur la base de la destination de ce matériau, à savoir, l’étanchéité des réservoirs d’eau potable. La mise au point comprend la formulation du matériau, l’évaluation de ses performances mécaniques, ainsi que la qualification des performances atteintes quant au renforcement de structures en béton armé. Deux échelles d’étude ont donc été retenues dans le cadre de la partie expérimentale, l’échelle du matériau, dans le but de formuler une matrice de « TRC » (Textile Reinforced Concrete) en fonction du cahier des charges, et l’échelle de la structure, avec l’application de ce matériau pour le renforcement et la réparation de structures en béton et en béton armé. Une campagne expérimentale de flexion portant sur des éprouvettes en béton et sur douze « poutres » en béton armé a permis, au-delà de la mise en exergue des bonnes performances en termes de capacité portante, d’analyser à l’échelle locale l’efficacité du composite à ponter la fissure et d’endiguer son ouverture. L’application visée étant l’utilisation de ce composite en milieu humide (réservoirs d’eau), les effets de deux différentes conditions de conservation de la structure renforcée/réparée par composite, avec soit l’immersion dans l’eau soit dans l’air, sont étudiés. Pour la partie numérique, ce travail vise à établir une modélisation des structures en béton ou en béton armé renforcées par ce type de composite TRC. La modélisation établie, s’appuie sur des lois de comportement non-linéaires des matériaux constitutifs (béton, acier, composite TRC) est confrontée à plusieurs échelles, aux résultats expérimentaux. La bonne concordance qualitative et quantitative entre le modèle proposé et les résultats expérimentaux au niveau des courbes charge-flèche, permet de valider la modélisation proposée à l’échelle globale. Au niveau local, on constate une assez bonne concordance du numérique et de l’expérimental, au niveau de la déformation de l’acier longitudinal, du béton, du composite, du schéma de fissuration, du champ de déplacement horizontal. Enfin, une étude paramétrique a permis d’évaluer l’influence de l’épaisseur du renfort composite TRC sur le comportement global et local de la structure. / This study, using both experimental and numerical approaches, will help to better understand the behavior of structure strengthened/repaired by composite based on mineral matrix. It especially focuses on the study of a new coating for drinkable water reservoirs without bisphenol A. The main objective of this thesis is development of a mineral matrix composite. Feasibility, performances and behavior of composite are examined. The experimental program involves different levels of analysis. At material level, the formulation and characterization of a mineral matrix are studied. At structure level, the application of this composite for the strengthening and repair of concrete and reinforced concrete structures is considered. A bending experiment on concrete specimens and the study of twelve reinforced concrete beams submitted to four point bending load, allows presenting good disposition in terms of bearing capacity. Secondly, the local analysis highlights the efficacy of the composite to bridge the crack and stop opening propagation. The effect of two different conservation conditions of beams with TRC (immersion in water compared to in air) was studied. The objective is evaluating the pertinence of TRC conserving in the water environment to apply in the concrete water reservoir structure. The effect evaluation of load history of structures on the efficacy strengthened/repaired of TRC composite is presented. It seems that the pre-cracking does not influence on the qualitative and quantitative behavior of the structure. Concerning the numerical approach, this work aims to establish a numerical model of concrete structure and reinforced concrete structure strengthened/repaired by TRC composite materials. The model, which is based on non-linear behavior laws for the constitutive materials (concrete, steel and TRC composite), is compared, at several scales, with experimental results. The good agreement, both qualitative and quantitative, between the model used and the results as expressed in the load-deflection curves validates the proposed model at a global scale. At local level (longitudinal deformation of the steel, deformation of the concrete, deformation of the TRC, cracks opening…) the digital-experimental comparison confirms a good qualitative and, the quantitative agreement. Finally, the parametric study allows to evaluate the influence of the thickness of the composite TRC (indirectly, the reinforcement ratio of beam), and the influence of the pre-cracking configuration on the global and local behavior of the structure.

L’insuffisance cardiaque chronique est une maladie systémique où des dysfonctions périphériques viennent s’ajouter à l’incapacité du cœur à assurer un débit cardiaque adéquat aux tissus métabolisants. Parmi des dysfonctions périphériques, l’atrophie ainsi que la perte de force et d’endurance musculaire jouent un rôle primordial et contribuent largement à la genèse des symptômes majeurs de l’insuffisance cardiaque chronique, c’est à dire la fatigue, la dyspnée et l’intolérance à l’effort.<p>Ce n’est que depuis le début des années 1990 que des études ont montré que le réentraînement à l’effort pouvait être bénéfique pour le patient insuffisant cardiaque chronique; auparavant, il était considéré comme contre-indiqué.<p>La méthodologie d’entraînement proposée à cette époque aux patients était un entraînement de l’endurance cardio-vasculaire, le renforcement musculaire n’y avait pas sa place car on craignait que l’impact hémodynamique de ce type d’entraînement risquerait de détériorer la fonction cardiaque encore plus. Des études menées sur des contractions musculaires de type isométrique montraient en effet une diminution de la fonction cardiaque pendant l’entraînement. Cependant, les contraintes imposées pendant les exercices de renforcement musculaire dynamique (encore appelés « résistifs ») ne correspondent nullement à celles du renforcement isométrique. Des études sur des personnes saines ont montré que le renforcement musculaire est plus adapté à induire des améliorations du volume et de la force musculaire que l’entraînement de l’endurance cardio-vasculaire.<p>Le but de nos travaux a donc été de vérifier si l’introduction du renforcement musculaire, en complément de l’entraînement cardio-vasculaire ou bien comme entraînement à part entière, pouvait apporter un bénéfice supplémentaire chez l’insuffisant cardiaque chronique par son aptitude, du moins théorique, à mieux corriger certains aspects des dysfonctions musculaires.<p><p><p>Il s’agissait, dans les différentes études que nous avons menées, de vérifier qu’un entraînement composé de renforcement musculaire (au moins partiellement) chez le patient insuffisant cardiaque chronique:<p>-\ / Doctorat en Sciences de la motricité / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le renforcement de structures ou d'éléments de structure par collage de plats PRF (polymères renforcés de fibres) est une technique actuellement reconnue et utilisée dans le monde entier. Il permet d'augmenter la durée de vie des structures existantes ce qui est très intéressant du point de vue développement durable et est souvent plus intéressant d'un point de vue économique. La première partie de ce travail s'intéresse au renforcement de poutres béton armé par des plats PRF. En effet, ce type de renforcement peut engendrer une rupture prématurée de type peeling-off. Ce mode de ruine très fragile résulte du décollement du béton d'enrobage qui reste collé au matériau de renforcement. Pour une conception optimale d'un renforcement en flexion par collage, il est important d'être en mesure de prévoir ce type de rupture et d'en tenir compte dans le dimensionnement. Pour cela, un modèle numérique fiable de type élasto-plastique est dans un premier temps présenté qui permet de prévoir la rupture de type peeling-off. Ce modèle est validé à l'aide de résultats d'essais expérimentaux. Les paramètres principaux affectant l'efficacité du renforcement sont ensuite mis en évidence dans le cadre d'une étude paramétrique. Les résultats de cette étude sont mis en parallèle avec des résultats d'essais de la littérature prouvant ainsi l'efficacité du modèle proposé. Enfin, plusieurs mesures sont proposées pour améliorer la performance du renforcement et éviter la rupture prématurée de peeling-off. La deuxième partie de ce travail s'attache quant à elle à l'étude de renforcement de tabliers de ponts soumis aux efforts éventuels d'impact d'un véhicule sur une barrière de sécurité. Une campagne expérimentale composée de différentes configurations de dalles est d'abord réalisée. Un modèle numérique s'inspirant du modèle proposé précédemment est ensuite présenté. La confrontation des résultats expérimentaux et numériques montre une concordance encourageante avant la fissuration majeure de la dalle. Enfin, les résultats mettent en relief l'efficacité du renforcement par des plats PRF dans le cas de glissières de sécurité / Strengthening of structures by bonding FRP plates (fiber reinforced polymer) is a technique currently recognized and used worldwide. This method is a viable solution to costly replacement of deteriorating structures and increases the life of reinforced structures. The first part of this doctoral work focuses on the strengthening of reinforced concrete beams with FRP plates and more precisely on a premature failure caused by this type of reinforcement called peeling-off or concrete cover separation. This brittle failure mode which prevents the strengthened RC beams from attaining their ultimate flexural capacity involves the tearing-off of the concrete cover along the level of tension steel reinforcement starting from a plate end. The first step for a successful, safe and economic design of flexural strengthening using FRP composite at the bottom of the beam is then to predict such failure and to take it into account in design. A reliable numerical model analysis which is validated by test results is first presented to predict ultimate loading capacity and the failure mode of RC beams in a four-point bending setup. The main parameters affecting the efficiency of the reinforcement are then highlighted in a parametric study. The results of this study are compared with test results in the literature demonstrating the efficiency of the proposed model. Finally, several measures are proposed to improve the performance of the strengthening and in order to avoid the premature rupture of peeling-off. The second part of this work is concerned with the strengthening study of a bridge deck subject to eventual loads generated by a car crash into a safety barrier. A series of equivalent impact tests is first performed on deck slabs. A numerical model inspired by the previously proposed model for RC beams is then presented. Comparisons between the predictions of the numerical model and test results show a good agreement before the major cracking of the slab. Finally, the results highlight the efficiency of FRP plates in the case of safety guardrails

Les processus de type “action-conséquence” (orienté vers un but) et stimulus-réponse sont deux composants importants du comportement. Le premier évalue le bénéfice d’une action pour choisir la meilleure parmi celles disponibles (sélection d’action) alors que le deuxième est responsable du comportement automatique, suscitant une réponse dès qu’un stimulus connu est présent. De telles habitudes sont généralement associées (et surtout opposées) aux actions orientées vers un but qui nécessitent un processus délibératif pour évaluer la meilleure option à prendre pour atteindre un objectif donné. En utilisant un modèle computationnel, nous avons étudié l’hypothèse classique de la formation et de l’expression des habitudes au niveau des ganglions de la base et nous avons formulé une nouvelle hypothèse quant aux rôles respectifs des ganglions de la base et du cortex. Inspiré par les travaux théoriques et expérimentaux de Leblois et al. (2006) et Guthrie et al. (2013), nous avons conçu un modèle computationnel des ganglions de la base, du thalamus et du cortex qui utilise des boucles distinctes (moteur, cognitif et associatif) ce qui nous a permis de poser l’hypothèse selon laquelle les ganglions de la base ne sont nécessaires que pour l’acquisition d’habitudes alors que l’expression de telles habitudes peut être faite par le cortex seul. En outre, ce modèle a permis de prédire l’existence d’un apprentissage latent dans les ganglions de la base lorsque leurs sorties (GPi) sont inhibées. En utilisant une tâche de bandit manchot à 2 choix, cette hypothèse a été expérimentalement testée et confirmée chez le singe; suggérant au final de rejeter l’idée classique selon laquelle l’automatisme est un trait subcortical. / Action-outcome and stimulus-response processes are two important components of behavior. The former evaluates the benefit of an action in order to choose the best action among those available (action selection) while the latter is responsible for automatic behavior, eliciting a response as soon as a known stimulus is present. Such habits are generally associated (and mostly opposed) to goal-directed actions that require a deliberative process to evaluate the best option to take in order to reach a given goal. Using a computational model, we investigated the classic hypothesis of habits formation and expression in the basal ganglia and proposed a new hypothesis concerning the respective role for both the basal ganglia and the cortex. Inspired by previous theoretical and experimental works (Leblois et al., 2006; Guthrie et al., 2013), we designed a computational model of the basal ganglia-thalamus-cortex that uses segregated loops (motor, cognitive and associative) and makes the hypothesis that basal ganglia are only necessary for the acquisition of habits while the expression of such habits can be mediated through the cortex. Furthermore, this model predicts the existence of covert learning within the basal ganglia ganglia when their output is inhibited. Using a two-armed bandit task, this hypothesis has been experimentally tested and confirmed in monkey. Finally, this works suggest to revise the classical idea that automatism is a subcortical feature.

Dans ce manuscrit de thèse, mes travaux portent sur la combinaison de méthodes pour la prise de décision séquentielle (plusieurs étapes de décision corrélées) dans des environnements complexes et incertains. Les méthodes mises au point sont essentiellement appliquées à des problèmes de gestion et de production d'électricité tels que l'optimisation de la gestion des stocks d'énergie dans un parc de production pour anticiper au mieux la fluctuation de la consommation des clients.Le manuscrit comporte 7 chapitres regroupés en 4 parties : Partie I, « Introduction générale », Partie II, « État de l'art », Partie III, « Contributions » et Partie IV, « Conclusion générale ».Le premier chapitre (Partie I) introduit le contexte et les motivations de mes travaux, à savoir la résolution de problèmes d' « Unit commitment », c'est à dire l'optimisation des stratégies de gestion de stocks d'énergie dans les parcs de production d'énergie. Les particularités et les difficultés sous-jacentes à ces problèmes sont décrites ainsi que le cadre de travail et les notations utilisées dans la suite du manuscrit.Le second chapitre (Partie II) dresse un état de l'art des méthodes les plus classiques utilisées pour la résolution de problèmes de prise de décision séquentielle dans des environnements incertains. Ce chapitre introduit des concepts nécessaires à la bonne compréhension des chapitres suivants (notamment le chapitre 4). Les méthodes de programmation dynamique classiques et les méthodes de recherche de politique directe y sont présentées.Le 3e chapitre (Partie II) prolonge le précédent en dressant un état de l'art des principales méthodes d’optimisation spécifiquement adaptées à la gestion des parcs de production d'énergie et à leurs subtilités. Ce chapitre présente entre autre les méthodes MPC (Model Predictive Control), SDP (Stochastic Dynamic Programming) et SDDP (Stochastic Dual Dynamic Programming) avec pour chacune leurs particularités, leurs avantages et leurs limites. Ce chapitre complète le précédent en introduisant d'autres concepts nécessaires à la bonne compréhension de la suite du manuscrit.Le 4e chapitre (Partie III) contient la principale contribution de ma thèse : un nouvel algorithme appelé « Direct Value Search » (DVS) créé pour résoudre des problèmes de prise de décision séquentielle de grande échelle en milieu incertain avec une application directe aux problèmes d' « Unit commitment ». Ce chapitre décrit en quoi ce nouvel algorithme dépasse les méthodes classiques présentées dans le 3e chapitre. Cet algorithme innove notamment par sa capacité à traiter des grands espaces d'actions contraints dans un cadre non-linéaire, avec un grand nombre de variables d'état et sans hypothèse particulière quant aux aléas du système optimisé (c'est à dire applicable sur des problèmes où les aléas ne sont pas nécessairement Markovien).Le 5e chapitre (Partie III) est consacré à un concept clé de DVS : l'optimisation bruitée. Ce chapitre expose une nouvelle borne théorique sur la vitesse de convergence des algorithmes d'optimisation appliqués à des problèmes bruités vérifiant certaines hypothèses données. Des méthodes de réduction de variance sont également étudiées et appliquées à DVS pour accélérer sensiblement sa vitesse de convergence.Le 6e chapitre (Partie III) décrit un résultat mathématique sur la vitesse de convergence linéaire d’un algorithme évolutionnaire appliqué à une famille de fonctions non quasi-convexes. Dans ce chapitres, il est prouvé que sous certaines hypothèses peu restrictives sur la famille de fonctions considérée, l'algorithme présenté atteint une vitesse de convergence linéaire.Le 7e chapitre (Partie IV) conclut ce manuscrit en résumant mes contributions et en dressant quelques pistes de recherche intéressantes à explorer. / This thesis is dedicated to sequential decision making (also known as multistage optimization) in uncertain complex environments. Studied algorithms are essentially applied to electricity production ("Unit Commitment" problems) and energy stock management (hydropower), in front of stochastic demand and water inflows. The manuscript is divided in 7 chapters and 4 parts: Part I, "General Introduction", Part II, "Background Review", Part III, "Contributions" and Part IV, "General Conclusion". This first chapter (Part I) introduces the context and motivation of our work, namely energy stock management. "Unit Commitment" (UC) problems are a classical example of "Sequential Decision Making" problem (SDM) applied to energy stock management. They are the central application of our work and in this chapter we explain main challenges arising with them (e.g. stochasticity, constraints, curse of dimensionality, ...). Classical frameworks for SDM problems are also introduced and common mistakes arising with them are be discussed. We also emphasize the consequences of these - too often neglected - mistakes and the importance of not underestimating their effects. Along this chapter, fundamental definitions commonly used with SDM problems are described. An overview of our main contributions concludes this first chapter. The second chapter (Part II) is a background review of the most classical algorithms used to solve SDM problems. Since the applications we try to solve are stochastic, we there focus on resolution methods for stochastic problems. We begin our study with classical Dynamic Programming methods to solve "Markov Decision Processes" (a special kind of SDM problems with Markovian random processes). We then introduce "Direct Policy Search", a widely used method in the Reinforcement Learning community. A distinction is be made between "Value Based" and "Policy Based" exploration methods. The third chapter (Part II) extends the previous one by covering the most classical algorithms used to solve UC's subtleties. It contains a state of the art of algorithms commonly used for energy stock management, mainly "Model Predictive Control", "Stochastic Dynamic Programming" and "Stochastic Dual Dynamic Programming". We briefly overview distinctive features and limitations of these methods. The fourth chapter (Part III) presents our main contribution: a new algorithm named "Direct Value Search" (DVS), designed to solve large scale unit commitment problems. We describe how it outperforms classical methods presented in the third chapter. We show that DVS is an "anytime" algorithm (users immediately get approximate results) which can handle large state spaces and large action spaces with non convexity constraints, and without assumption on the random process. Moreover, we explain how DVS can reduce modelling errors and can tackle challenges described in the first chapter, working on the "real" detailed problem without "cast" into a simplified model. Noisy optimisation is a key component of DVS algorithm; the fifth chapter (Part III) is dedicated to it. In this chapter, some theoretical convergence rate are studied and new convergence bounds are proved - under some assumptions and for given families of objective functions. Some variance reduction techniques aimed at improving the convergence rate of graybox noisy optimization problems are studied too in the last part of this chapter. Chapter sixth (Part III) is devoted to non-quasi-convex optimization. We prove that a variant of evolution strategy can reach a log-linear convergence rate with non-quasi-convex objective functions. Finally, the seventh chapter (Part IV) concludes and suggests some directions for future work.

Pour faire face à la croissance rapide du trafic mobile, différentes technologies d'accès radio (par exemple, HSPA, LTE, WiFi, et WiMAX) sont intégrées et gérées conjointement. Dans ce contexte, la sélection de TAR est une fonction clé pour améliorer les performances du réseau et l'expérience de l'utilisateur. Elle consiste à décider quelle TAR est la plus appropriée aux mobiles. Quand l'intelligence est poussée à la périphérie du réseau, les mobiles décident de manière autonome de leur meilleur TAR. Ils cherchent à maximiser égoïstement leur utilité. Toutefois, puisque les mobiles ne disposent d'aucune information sur les conditions de charge du réseau, leurs décisions peuvent conduire à une inefficacité de la performance. En outre, déléguer les décisions au réseau optimise la performance globale, mais au prix d'une augmentation de la complexité du réseau, des charges de signalisation et de traitement. Dans cette thèse, au lieu de favoriser une de ces deux approches décisionnelles, nous proposons un cadre de décision hybride: le réseau fournit des informations pour les mobiles pour mieux décider de leur TAR. Plus précisément, les utilisateurs mobiles choisissent leur TAR en fonction de leurs besoins et préférences individuelles, ainsi que des paramètres de coût monétaire et de QoS signalés par le réseau. En ajustant convenablement les informations du réseau, les décisions des utilisateurs répondent globalement aux objectifs de l'opérateur. Nous introduisons d'abord notre cadre de décision hybride. Afin de maximiser l'expérience de l'utilisateur, nous présentons une méthode de décision multicritère (MDMC) basée sur la satisfaction. Outre leurs conditions radio, les utilisateurs mobiles tiennent compte des paramètres de coût et de QoS, signalées par le réseau, pour évaluer les TAR disponibles. En comparaison avec les solutions existantes, notre algorithme répond aux besoins de l'utilisateur (par exemple, les demandes en débit, la tolérance de coût, la classe de trafic), et évite les décisions inadéquates. Une attention particulière est ensuite portée au réseau pour s'assurer qu'il diffuse des informations décisionnelles appropriées, afin de mieux exploiter ses ressources radio alors que les mobiles maximisent leur propre utilité. Nous présentons deux méthodes heuristiques pour dériver dynamiquement quoi signaler aux mobiles. Puisque les paramètres de QoS sont modulées en fonction des conditions de charge, l'exploitation des ressources radio s'est avérée efficace. Aussi, nous nous concentrons sur l'optimisation de l'information du réseau. La dérivation des paramètres de QoS est formulée comme un processus de décision semi-markovien, et les stratégies optimales sont calculées en utilisant l'algorithme de Policy Iteration. En outre, et puisque les paramètres du réseau ne peuvent pas être facilement obtenues, une approche par apprentissage par renforcement est introduite pour dériver quoi signaler aux mobiles. / To cope with the rapid growth of mobile broadband traffic, various radio access technologies (e.g., HSPA, LTE, WiFi, and WiMAX) are being integrated and jointly managed. Radio Access Technology (RAT) selection, devoted to decide to what RAT mobiles should connect, is a key functionality to improve network performance and user experience. When intelligence is pushed to the network edge, mobiles make autonomous decisions regarding selection of their most appropriate RAT. They aim to selfishly maximize their utility. However, because mobiles have no information on network load conditions, their decisions may lead to performance inefficiency. Moreover, delegating decisions to the network optimizes overall performance, but at the cost of increased network complexity, signaling, and processing load. In this thesis, instead of favoring either of these decision-making approaches, we propose a hybrid decision framework: the network provides information for the mobiles to make robust RAT selections. More precisely, mobile users select their RAT depending on their individual needs and preferences, as well as on the monetary cost and QoS parameters signaled by the network. By appropriately tuning network information, user decisions are globally expected to meet operator objectives, avoiding undesirable network states. We first introduce our hybrid decision framework. Decision makings, on the network and user sides, are investigated. To maximize user experience, we present a satisfaction-based Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) method. In addition to their radio conditions, mobile users consider the cost and QoS parameters, signaled by the network, to evaluate serving RATs. In comparison with existing MCDM solutions, our algorithm meets user needs (e.g., traffic class, throughput demand, cost tolerance), avoiding inadequate decisions. A particular attention is then addressed to the network to make sure it broadcasts suitable decisional information, so as to better exploit its radio resources while mobiles maximize their own utility. We present two heuristic methods to dynamically derive what to signal to mobiles. While QoS parameters are modulated as a function of the load conditions, radio resources are shown to be efficiently exploited. Moreover, we focus on optimizing network information. Deriving QoS parameters is formulated as a semi-Markov decision process, and optimal policies are computed using the Policy Iteration algorithm. Also, and since network parameters may not be easily obtained, a reinforcement learning approach is introduced to derive what to signal to mobiles. The performances of optimal, learning-based, and heuristic policies are analyzed. When thresholds are pertinently set, our heuristic method provides performance very close to the optimal solution. Moreover, although lower performances are observed, our learning-based algorithm has the crucial advantage of requiring no prior parameterization.

Grâce aux avancées conjointes des systèmes microélectroniques, des technologies sans fil et de la microélectronique embarquée, les réseaux de capteurs sans fil (RCsF) ont récemment pu voir le jour. Très sophistiqués et en interaction directe avec leur environnement, ces systèmes informatiques et électroniques communiquent principalement à travers des réseaux radio qui en font des objets communicants autonomes. Ils offrent l'opportunité de prendre en compte les évolutions temporelles et spatiales du monde physique environnant. Les RCsF se retrouvent donc au cœur de nombreuses applications couvrant des domaines aussi variés que la santé, la domotique, l'intelligence ambiante, les transports, la sécurité, l'agronomie et l'environnement. Ils connaissent un véritable essor et ce dans divers domaines des STIC : hardware, système d'exploitation, conception d'antenne, système d'information, protocoles réseaux, théorie des graphes, algorithmique distribuée, sécurité, etc. L’intérêt des communautés issues de la recherche et de l’industrie pour ces RCsF s’est accru par la potentielle fiabilité, précision, flexibilité, faible coût ainsi que la facilité de déploiement de ces systèmes. La spontanéité, l’adaptabilité du réseau et la dynamicité de sa topologie dans le déploiement des RCsF soulèvent néanmoins de nombreuses questions encore ouvertes. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés aux aspects liés à la problématique du routage dans un RCsF, l’objectif étant de proposer des approches algorithmiques permettant de faire du routage adaptatif multi critères dans un RCsF. Nous nous sommes concentrés sur deux critères principaux : la consommation d’énergie dans les capteurs et le délai d’acheminement des informations collectées par les capteurs. Nous avons proposé ainsi un nouveau protocole de routage, appelé EDEAR (Energy and Delay Efficient Adaptive Routing), qui se base sur un mécanisme d’apprentissage continu et distribué permettant de prendre en compte la dynamicité du réseau. Celui-ci utilise deux types d’agents explorateurs chargés de la collecte de l’information pour la mise à jour des tables de routage. Afin de réduire la consommation d’énergie et la surcharge du réseau, nous proposons également un processus d’exploration des routes basé sur une diffusion optimisée des messages de contrôle. Le protocole EDEAR calcule les routes qui minimisent simultanément l’énergie consommée et le délai d’acheminement des informations de bout en bout permettant ainsi de maximiser la durée de vie du réseau. L’apprentissage se faisant de manière continue, le routage se fait donc de façon évolutive et permet ainsi une réactivité aux différents évènements qui peuvent intervenir sur le réseau. Le protocole proposé est validé et comparé aux approches traditionnelles, son efficacité au niveau du routage adaptatif est mise particulièrement en évidence aussi bien dans le cas de capteurs fixes que de capteurs mobiles. En effet, celui-ci permet une meilleure prise en compte de l'état du réseau contrairement aux approches classiques / Through the joint advanced microelectronic systems, wireless technologies and embedded microelectronics, wireless sensor networks have recently been possible. Given the convergence of communications and the emergence of ubiquitous networks, sensor networks can be used in several applications and have a great impact on our everyday life. There is currently a real interest of research in wireless sensor networks; however, most of the existing routing protocols propose an optimization of energy consumption without taking into account other metrics of quality of service. In this thesis, we propose an adaptive routing protocol called "EDEAR" which takes into account both necessary criteria to the context of communications in sensor networks, which are energy and delay of data delivery. We are looking the routes for optimizing a nodes’ lifetime in the network, these paths are based on joint optimization of energy consumption and delay through a multi criteria cost function. The proposed algorithm is based on the use of the dynamic state-dependent policies which is implemented with a bio-inspired approach based on iterative trial/error paradigm. Our proposal is considered as a hybrid protocol: it combines on demand searching routes concept and proactive exploration concept. It uses also a multipoint relay mechanism for energy consumption in order to reduce the overhead generated by the exploration packets. Numerical results obtained with NS simulator for different static and mobility scenario show the efficiency of the adaptive approaches compared to traditional approaches and proves that such adaptive algorithms are very useful in tracking a phenomenon that evolves over time

L'ingénierie écologique, qui est décrite comme «la gestion de la nature», a d'abord été proposée par Odum en 1971. Dans les dernières décennies, l'ingénierie écologique a été largement consacrée à lutter contre l'érosion des sols et les mouvements de masse, tout en permettant d'assurer la durabilité des écosystèmes. L'objectif de cette thèse est d'évaluer l'impact de peuplements forestiers sur la stabilité de pentes de dimension finie, en considérant à la fois les effets mécaniques et hydrologiques des racines peu profondes contre les glissements de terrain. Deux sites forestiers monospécifiques et équiennes, plantés respectivement de Robinia pseudoacacia et Platycladus orientalis, ont été sélectionnés sur le Plateau du Loess en Chine et utilisés comme sites d'étude. Le Facteur de Sécurité (FoS) de ces pentes ont été calculées en utilisant un modèle éléments finis 2D qui prend en compte la distribution des racines dans les couches superficielles du sol.Des mesures de terrain et des tests de laboratoire ont été effectués afin d'estimer les principaux paramètres du modèle, à savoir la distribution des surfaces relatives de racines dans le sol (Root Area Ratio), la résistance à la traction des racines, ainsi que les propriétés mécaniques et hydrologiques du sol nu. La contribution des racines à la résistance au cisaillement du sol a été considérée par l'intermédiaire d'une « cohésion additionnelle » calculée à l'aide de modèles fournis par la littérature. Six modèles existants ont été testés. Cette thèse est composée de deux chapitres principaux portant sur: (1) l'effet mécanique de l'hétérogénéité spatiale de la distribution des racines à l'échelle de pente; (2) l'influence de la distribution des racines sur le couplage entre la diffusion de l'eau interstitiel et les contraintes mécaniques dans le sol et son impact sur la stabilité des pentes.Les simulations amènent aux conclusions principales suivantes: (1) les pentes en terrasse sont en théorie 20% plus stables que les pentes rectilignes, sans tenir compte des effets hydrologiques; (2) le FoS atteint une valeur asymptotique lorsque l'on augmente la cohésion des racines; (3) les variations de la cohésion des racines observées sur le terrain ont peu d'effet sur la stabilité des pentes. Toutefois le renforcement de la partie basse des pentes, où les racines ont un plus grand impact positif sur le FOS, peut permettre de diminuer le risque de glissement; (4) l'effet des fortes précipitations sur la stabilité de la pente pourrait probablement être atténué par la présence de racines, mais cet effet dépend des caractéristiques des racines et de leur influence sur le débit d'eau dans le sol. / Ecological engineering, which is described as ‘the management of nature', was first proposed by Odum in 1971. In the past few decades, ecological engineering has been largely devoted to combat soil erosion and mass movement all over the world, because of its benefit on sustainable ecosystems. The objective of this thesis is to evaluate the impact of forest stands on the stability of finite slopes, considering both the mechanical and hydrological effects of roots against shallow landslides. Two monospecific and even-aged forest sites planted with Robinia pseudoacacia and Platycladus orientalis respectively were selected on the Loess Plateau of China and used as study sites. Slope Factors of Safety were calculated using a 2D finite element model that takes into account the distribution of roots in the shallow layers of soil.Field site experiments and laboratory tests were performed in order to estimate the main parameters of the model, i.e. distribution of root area ratio within the soil, root tensile strength, as well as bare soil mechanical and hydrological properties. The contribution of roots to soil shear strength was considered through an additional cohesion calculated with models provided by the literature. Six existing models were tested. This thesis is composed of two main chapters that make the focus on : (1) the mechanical effect of the spatial heterogeneity of root distribution at the slope scale; (2) the influence of root distribution on the coupling between pore fluid diffusion and mechanical stress and its impact on slope stability. This study brings to the following main conclusions: (1) terraced slopes were 20% more stable than rectilinear slopes, disregarding the differences in hydrological regimes between the two sites; (2) FoS could reach an asymptotic value when increasing root additional cohesion; (3) variations of the actual root cohesion do not affect much slope stability. However more attention should be given to the reinforcement of the bottom part of the actual slopes, where roots have a larger positive impact on the FoS; (4) the effect of heavy precipitations on slope stability could probably be overcome or at least mitigated by root system network, but this depends on root characteristics and their resulting effect on soil water flow.

Le problème d’intérêt est un problème d’optimisation discrète dont on tente d’approximer les solutions des instances particulières à l’aide de réseaux de neurones. Un obstacle à résoudre ce problème par apprentissage automatique réside dans le coût d’étiquettage élevé (et variable) des différentes instances, rendant coûteuse et difficile la génération d’un ensemble de données étiquettées. On propose une architecture d’apprentissage actif, qu’on nomme architecture de méta-enseignement, dans le but de pallier à ce problème. On montre comment on combine plusieurs modèles afin de résoudre ce problème d’apprentissage actif, formulé comme un problème de méta-apprentissage, en utilisant un agent d’apprentissage par renforcement pour la génération active d’exemples. Ainsi, on utilise des concepts de plusieurs domaines de l’apprentissage automatique dont des notions d’apprentissage supervisé, d’apprentissage actif, d’apprentissage par renforcement, ainsi que des réseaux récurrents. Dans ce travail exploratoire, on évalue notre méthodologie sur un problème simple, soit celui de classifier des mains de poker en 10 classes pré-établies. On teste notre architecture sur ce problème jouet dans le but de simplifier l’analyse. Malheureusement, l’avantage d’utiliser l’architecture de génération active n’est pas significatif. On expose ensuite plusieurs pistes de réflexion sur certaines observations à approfondir dans de futurs travaux, comme la définition de la fonction de récompense. Dans de futurs projets, il serait également intéressant d’utiliser un problème plus similaire au problème d’optimisation initial qui comporterait, entre autres, des coûts d’étiquettage variables. / The motivating application behind this architecture is a discrete optimisation problem whose solution we aim to predict using neural networks. A main challenge of solving this problem by machine learning lies in the high (and variable) labelling cost associated to the various instances, which leads to an expensive and difficult dataset generation. We propose an active learning architecture, called meta-teaching, to address this problem. We show how we combine several models to solve the active learning problem, formulated as a metalearning problem, by using a reinforcement learning agent to actively generate new instances. Therefore, we use concepts from various areas of machine learning, including supervised learning, active learning, reinforcement learning and recurrent networks. In this exploratory work, we evaluate our method on a simpler problem, which is to classify poker hands in 10 predefined classes. We test our architecture on this toy dataset in order to simplify the analysis. Unfortunately, we do not achieve a significant advantage using our active generation architecture on this dataset. We outline avenues for further reflections, including the definition of the reward function. In future projects, using a more similar problem to our problem of interest having, among others, a variable labelling cost, would be interesting.