Dans de nombreuses applications réelles, nous sommes souvent confrontés à des problèmes de décision: de choisir des actions et de renoncer à d'autres. Les problèmes de décision deviennent complexes lorsque les connaissances disponibles sont entachées d'incertitude ou lorsque le choix établi présente un risque.L'un des principaux domaines de l'Intelligence Artificielle (IA) consiste à représenter les connaissances, à les modéliser et à raisonner sur celles-ci. Dans cette thèse, nous sommes intéressés à une discipline inhérente à l'IA portant sur les problèmes de décision. La théorie de la décision possibiliste qualitative a élaboré plusieurs critères, selon le comportement de l'agent, permettant de l'aider à faire le bon choix tout en maximisant l'un de ces critères. Dans ce contexte, la théorie des possibilités offre d'une part un cadre simple et naturel pour représenter l'incertitude et d'autre part, elle permet d'exprimer les connaissances d'une manière compacte à base de modèles logiques ou de modèles graphiques. Nous proposons dans cette thèse d'étudier la représentation et la résolution des problèmes de la décision qualitative en utilisant la théorie des possibilités. Des contreparties possibilistes des approches standards ont été proposées et chaque approche a pour objectif d'améliorer le temps de calcul des décisions optimales et d'apporter plus d'expressivité à la forme de représentation du problème. Dans le cadre logique, nous avons proposé une nouvelle méthode, pour résoudre un problème de la décision qualitative modélisé par des bases logiques possibilistes, basée sur la fusion syntaxique possibiliste. Par la suite, dans le cadre graphique, nous avons proposé un nouveau modèle graphique, basé sur les réseaux possibilistes, permettant la représentation des problèmes de décision sous incertitude. En effet, lorsque les connaissances et les préférences de l'agent sont exprimées de façon qualitative, nous avons proposé de les représenter par deux réseaux possibilistes qualitatifs distincts. Nous avons développé un algorithme pour le calcul des décisions optimales optimistes qui utilise la fusion de deux réseaux possibilistes. Nous avons montré aussi comment une approche basée sur les diagrammes d'influence peut être codée d'une manière équivalente dans notre nouveau modèle. Nous avons en particulier proposé un algorithme polynomial qui permet de décomposer le diagramme d'influence en deux réseaux possibilistes. Dans la dernière partie de la thèse, nous avons défini le concept de la négation d'un réseau possibiliste qui pourra servir au calcul des décisions optimales pessimistes. / In many applications, we are often in presence of decision making problems where the choice of appropriate actions need to be done. When the choice is clear and the risks are null, the decision becomes easy to select right actions. Decisions are more complex when available knowledge is flawed by uncertainty or when the established choice presents a risk. One of the main areas of Artificial Intelligence (AI) is to model, represent and reason about knowledge. In this thesis, we are interested in an inherent discipline in AI which concerns decision making problems.The qualitative possibility decision theory has developed several criteria, depending on the agent behavior, for helping him to make the right choice while maximizing one of these criteria. In this context, possibility theory provides a simple and natural way to encode uncertainty. It allows to express knowledge in a compact way using logical and graphical models. We propose in this thesis to study the representation and resolution of possibilistic qualitative decision problems. Possibilistic counterparts of standard approaches have been proposed and each approach aims to improve the computational complexity of computing optimal decisions and to provide more expressiveness to the representation model of the problem. In the logical framework, we proposed a new method for solving a qualitative decision problem, encoded by possibilistic bases, based on syntactic representations of data fusion problems. Subsequently, in a graphical framework, we proposed a new graphical model for decision making under uncertainty based on qualitatif possibilistic networks. Indeed, when agent's knowledge and preferences are expressed in a qualitative way, we suggest to encode them by two distinct qualitative possibilistic networks. We developed an efficient algorithm for computing optimistic optimal decisions based on syntactic counterparts of the possibilistic networks fusion. We also showed how an influence diagram can be equivalently represented in our new model. In particular, we proposed a polynomial algorithm for equivalently decomposing a given possibilistic influence diagram into two qualitatif possibilistic networks. In the last part of the thesis, we defined the concept of negated possibilistic network that can be used for computing optimal pessimistic decisions.

Ce travail de thèse poursuit une perspective double dans l'usage conjoint des méthodes de Monte Carlo séquentielles (MMS) et de l'algorithme Espérance-Maximisation (EM) dans le cadre des modèles de Markov cachés présentant une structure de dépendance markovienne d'ordre supérieur à 1 au niveau de la composante inobservée. Tout d'abord, nous commençons par un exposé succinct de l'assise théorique des deux concepts statistiques à Travers les chapitres 1 et 2 qui leurs sont consacrés. Dans un second temps, nous nous intéressons à la mise en pratique simultanée des deux concepts au chapitre 3 et ce dans le cadre usuel ou la structure de dépendance est d'ordre 1, l'apport des méthodes MMS dans ce travail réside dans leur capacité à approximer efficacement des fonctionnelles conditionnelles bornées, notamment des quantités de filtrage et de lissage dans un cadre non linéaire et non gaussien. Quant à l'algorithme EM, il est motivé par la présence à la fois de variables observables, et inobservables (ou partiellement observées) dans les modèles de Markov Cachés et singulièrement les modèles de volatilité stochastique étudié. Après avoir présenté aussi bien l'algorithme EM que les méthodes MCS ainsi que quelques une de leurs propriétés dans les chapitres 1 et 2 respectivement, nous illustrons ces deux outils statistiques au travers de la calibration d'un modèle de volatilité stochastique. Cette application est effectuée pour des taux change ainsi que pour quelques indices boursiers au chapitre 3. Nous concluons ce chapitre sur un léger écart du modèle de volatilité stochastique canonique utilisé ainsi que des simulations de Monte Carlo portant sur le modèle résultant. Enfin, nous nous efforçons dans les chapitres 4 et 5 à fournir les assises théoriques et pratiques de l'extension des méthodes Monte Carlo séquentielles notamment le filtrage et le lissage particulaire lorsque la structure markovienne est plus prononcée. En guise d’illustration, nous donnons l'exemple d'un modèle de volatilité stochastique dégénéré dont une approximation présente une telle propriété de dépendance. / This thesis pursues a double perspective in the joint use of sequential Monte Carlo methods (SMC) and the Expectation-Maximization algorithm (EM) under hidden Mar­kov models having a Markov dependence structure of order grater than one in the unobserved component signal. Firstly, we begin with a brief description of the theo­retical basis of both statistical concepts through Chapters 1 and 2 that are devoted. In a second hand, we focus on the simultaneous implementation of both concepts in Chapter 3 in the usual setting where the dependence structure is of order 1. The contribution of SMC methods in this work lies in their ability to effectively approximate any bounded conditional functional in particular, those of filtering and smoothing quantities in a non-linear and non-Gaussian settings. The EM algorithm is itself motivated by the presence of both observable and unobservable ( or partially observed) variables in Hidden Markov Models and particularly the stochastic volatility models in study. Having presented the EM algorithm as well as the SMC methods and some of their properties in Chapters 1 and 2 respectively, we illustrate these two statistical tools through the calibration of a stochastic volatility model. This application is clone for exchange rates and for some stock indexes in Chapter 3. We conclude this chapter on a slight departure from canonical stochastic volatility model as well Monte Carlo simulations on the resulting model. Finally, we strive in Chapters 4 and 5 to provide the theoretical and practical foundation of sequential Monte Carlo methods extension including particle filtering and smoothing when the Markov structure is more pronounced. As an illustration, we give the example of a degenerate stochastic volatility model whose approximation has such a dependence property.

La stratégie de l’Union Européenne pour atteindre les objectifs climatiques, est d’augmenter progressivement la part d’énergies renouvelables dans le mix énergétique et d’utiliser l’énergie plus efficacement de la production à la consommation finale. Cela implique de mesurer les performances énergétiques du bâtiment et des systèmes associés, indépendamment des conditions climatiques et de l’usage, pour fournir des solutions efficaces et adaptées de rénovation. Cela implique également de connaître la demande énergétique pour anticiper la production et le stockage d’énergie (mécanismes de demande et réponse). L’estimation des besoins énergétiques et des performances énergétiques des bâtiments ont un verrou scientifique commun : l’identification expérimentale d’un modèle physique du comportement intrinsèque du bâtiment. Les modèles boîte grise, déterminés d’après des lois physiques et les modèles boîte noire, déterminés heuristiquement, peuvent représenter un même système physique. Des relations entre les paramètres physiques et heuristiques existent si la structure de la boîte noire est choisie de sorte qu’elle corresponde à la structure physique. Pour trouver la meilleure représentation, nous proposons d’utiliser, des simulations de Monte Carlo pour analyser la propagation des erreurs dans les différentes transformations de modèle et, une méthode de priorisation pour classer l’influence des paramètres. Les résultats obtenus indiquent qu’il est préférable d’identifier les paramètres physiques. Néanmoins, les informations physiques, déterminées depuis l’estimation des paramètres, sont fiables si la structure est inversible et si la quantité d’information dans les données est suffisante. Nous montrons comment une structure de modèle identifiable peut être choisie, notamment grâce au profil de vraisemblance. L’identification expérimentale comporte trois phases : la sélection, la calibration et la validation du modèle. Ces trois phases sont détaillées dans le cas d’une expérimentation d’une maison réelle en utilisant une approche fréquentiste et Bayésienne. Plus précisément, nous proposons une méthode efficace de calibration Bayésienne pour estimer la distribution postérieure des paramètres et ainsi réaliser des simulations en tenant compte de toute les incertitudes, ce qui représente un atout pour le contrôle prédictif. Nous avons également étudié les capacités des méthodes séquentielles de Monte Carlo pour estimer simultanément les états et les paramètres d’un système. Une adaptation de la méthode de prédiction d’erreur récursive, dans une stratégie séquentielle de Monte Carlo, est proposée et comparée à une méthode de la littérature. Les méthodes séquentielles peuvent être utilisées pour identifier un premier modèle et fournir des informations sur la structure du modèle sélectionnée pendant que les données sont collectées. Par la suite, le modèle peut être amélioré si besoin, en utilisant le jeu de données et une méthode itérative. / The European Union strategy for achieving the climate targets, is to progressively increase the share of renewable energy in the energy mix and to use the energy more efficiently from production to final consumption. It requires to measure the energy performance of buildings and associated systems, independently of weather conditions and user behavior, to provide efficient and adapted retrofitting solutions. It also requires to known the energy demand to anticipate the energy production and storage (demand response). The estimation of building energy demand and the estimation of energy performance of buildings have a common scientific: the experimental identification of the physical model of the building’s intrinsic behavior. Grey box models, determined from first principles, and black box models, determined heuristically, can describe the same physical process. Relations between the physical and mathematical parameters exist if the black box structure is chosen such that it matches the physical ones. To find the best model representation, we propose to use, Monte Carlo simulations for analyzing the propagation of errors in the different model transformations, and factor prioritization, for ranking the parameters according to their influence. The obtained results show that identifying the parameters on the state-space representation is a better choice. Nonetheless, physical information determined from the estimated parameters, are reliable if the model structure is invertible and the data are informative enough. We show how an identifiable model structure can be chosen, especially thanks to profile likelihood. Experimental identification consists of three phases: model selection, identification and validation. These three phases are detailed on a real house experiment by using a frequentist and Bayesian framework. More specifically, we proposed an efficient Bayesian calibration to estimate the parameter posterior distributions, which allows to simulate by taking all the uncertainties into account, which is suitable for model predictive control. We have also studied the capabilities of sequential Monte Carlo methods for estimating simultaneously the states and parameters. An adaptation of the recursive prediction error method into a sequential Monte Carlo framework, is proposed and compared to a method from the literature. Sequential methods can be used to provide a first model fit and insights on the selected model structure while the data are collected. Afterwards, the first model fit can be refined if necessary, by using iterative methods with the batch of data.

Dans les systèmes de perception multicapteurs, un point central concerne le suivi d'objets multiples. Dans mes travaux de thèse, le capteur principal est un télémètre laser à balayage qui perçoit des cibles étendues. Le problème desuivi multi-objets se décompose généralement en plusieurs étapes (détection, association et suivi) réalisées de manière séquentielle ou conjointe. Mes travaux ont permis de proposer des alternatives à ces méthodes en adoptant une approche "track-before-detect" sur cibles distribuées qui permet d'éviter la succession des traitements en proposant un cadre global de résolution de ce problème d'estimation. Dans une première partie, nous proposons une méthode de détection travaillant directement en coordonnées naturelles (polaires) qui exploite les propriétés d'invariance géométrique des objets suivis. Cette solution est ensuite intégrée dans le cadre des approches JPDA et PHD de suivi multicibles résolues grâce aux méthodes de Monte-Carlo séquentielles. La seconde partie du manuscrit vise à s'affranchir du détecteur pour proposer une méthode dans laquelle le modèle d'objet est directement intégré au processus de suivi. C'est sur ce point clé que les avancées ont été les plus significatives permettant d'aboutir à une méthode conjointe de détection et de suivi. Un processus d'agrégation a été développé afin de permettre une formalisation des données qui évite tout prétraitement sous-optimal. Nous avons finalement proposé un formalisme général pour les systèmes multicapteurs (multilidar, centrale inertielle, GPS). D'un point de vue applicatif, ces travaux ont été validés dans le domaine du suivi de véhicules pour les systèmes d'aide à la conduite.

Récemment, les liquides ioniques ont attiré l'attention de la communauté scientifique de la catalyse homogène en tant que solvants répondant aux principes de la chimie verte. De par leur nature chargée, ces phases ioniques sont idéales pour des réactions biphasiques avec des substrats organiques et permettent une récupération facile du catalyseur. Leur caractère ionique leur confère une organisation spatiale à l'échelle nanométrique permettant des phénomènes de solvatations particuliers et une réactivité spécifique. Néanmoins, ces solvants continuent à être onéreux et les supporter peut permettre à la fois de réduire de façon significative les quantités utilisées et de récupérer facilement le catalyseur immobilisé dans la phase liquide ionique. Jusqu'à présent, la catalyse supportée sur liquides ioniques a mis en jeu des supports oxydes mésoporeux classiques comme la silice. Au cours de cette thèse, une étude comparative entre ces types de supports et des nanotubes de carbone multiparois a été réalisée pour différentes réactions catalytiques. Les nanotubes de carbone présentent une macrostructure très ouverte avec une mésoporosité importante. Ainsi, la limitation par transfert de masse dans la porosité du support est diminuée et la cinétique de la réaction, augmentée. Une première étape de fonctionnalisation des nanotubes de carbone a permis d'améliorer la compatibilité avec la phase liquide ionique. L'immobilisation stabilise le catalyseur (complexe métallique [Rh(nbd)(PPh3)2][PF6] ou nanoparticules de palladium) dans la phase liquide ionique après formation d'un film autour des nanotubes. Les systèmes catalytiques supportés ont été utilisés pour différentes réactions tests : l'hydrogénation, le couplage C-C de Heck et la réaction séquentielle Heck/hydrogénation. Des composites supports oxydes (SiO2 ou Al2O3)/liquide ionique ont été préparés afin d'étudier les interactions spécifiques liquide ionique-surface et les comparer avec le liquide ionique pur. / As catalytic support, carbon nanotubes present an open macrostructure with large mesoporosity which avoids mass transfer limitations. Ionic Liquids (ILs) have received much attention in the past years due to their importance in a broad range of applications. In catalysis, they are used to immobilize the catalyst in biphasic reactions and enable an easy separation. Their ionic character confers to these media a special organization of several nanometers that induces solvation phenomena and specific reactivity that can be linked either to confinement effects in the organized structure or to molecular interactions. However, these solvents remain expensive and the fact to support them onto carbon nanotubes as a thin film should permit to reduce significantly the volumes used. In this PhD thesis in order to prepare carbon nanotubes-IL hybrid materials, multi-walled carbon nanotubes were covalently modified with imidazolium salt-based moieties. This functionalization allowed specific interactions between the IL thin film and the chemical moieties on the MWCNTs surface. Then, the catalyst (rhodium complex or palladium nanoparticles) was immobilized into the IL thin film. The catalytic performances have been evaluated in bench reactions: hydrogenation of 1-hexene for rhodium, and selective hydrogenation, Heck, and sequential Heck/hydrogentation process for palladium. Finally, a comparative study has been performed between carbon nanotubes and other classical mesoporous oxide supports, including silica. The carbon nanotubes based catalyst present better performances than their counterparts prepared on conventional supports. Additionally, composites based on SiO2/IL or Al2O3/IL were prepared to carry out a structural study with the aim of understanding their specific surface interactions and compare them to pure ionic liquid.

Depuis au moins 2000 ans, le massif des Vosges a été le siège d’activités minières qui ont conduit (i) à l’émission de particules contaminées en éléments traces métalliques (ETMs), (ii) aux dépôts de déchets miniers et sidérurgiques et (iii) à des modifications du paysage. Les ressources présentes dans ce système de moyenne montagne, et utilisées par les populations, rendent nécessaire la mesure des impacts des activités anthropiques passées sur l’écosystème forestier.Ce travail de thèse propose une approche multi-proxy couplant géochimie, palynologie et écotoxicologie. Différentes phases de dépôts en ETMs ont été retracées sur les 2000 dernières années et regroupent celles connues à l’échelle de l’hémisphère Nord et des phases plus locales. L’impact paysager des activités minières semble quant à lui réduit par rapport à ce que laissaient penser les archives historiques qui présentaient des déserts forestiers dus aux activités minières. La biodisponibilité et le risque associés au transfert des ETMs ont été évalués dans un ancien district minier de production de plomb (Pb) et d’argent grâce à une campagne de bioindication active avec un indicateur de la qualité des sols, Cantareus aspersus. Sur huit stations, quatre présentent des excès de transfert induisant un risque toxicologique élevé et comprennent deux sites archéologiques miniers et un potager communal. Le fractionnement et la spéciation du Pb permettent de montrer une pratique à risque avec l’utilisation de scories comme amendements sur le potager. La contamination du milieu en ETMs par les activités minières est ici toujours transférable aux organismes du sol et donc potentiellement dans le réseau trophique / Since at least the last two millennia, mining and smelting activities have occurred in the Vosges Mountains and conducted to (i) the emission of trace metal (TM) contaminated particles in the atmosphere, (ii) the presence of mining and smelting wastes and (iii) landscape changes. Due to the use of resources from this mountainous area by local populations, it is necessary to measure impacts of these past activities on the forested ecosystem.This PhD thesis proposes a multi-proxy approach coupling geochemistry, palynology and ecotoxicology. Several phases of TM deposits have been recorded and correspond to major phases of TM contamination known in the northern hemisphere and also local periods of mining/smelting activities. The impact of mining activities on the landscape appears to be reduced contrary to historical data that described shortage of wood due to mining activities. The bioavailability and the risk associated to TMs from mining activities have been assessed in a former lead (Pb)-silver mining district by an active bioindication campaign using Cantareus aspersus, considered as indicator of soil quality. Among the eight stations, four of them present an excess of TM transfer conducting to a high ecological risk, particularly in two archaeological mining sites but also in a kitchen garden. Lead fractionation and speciation highlight the use of slags as amendments in the kitchen garden. Trace metal contamination of the soil due to mining activities is still bioavailable for soil organisms and so potentially transferred in food chain.