Dans un réseau coopératif, différents noeuds coopèrent afin de créer un réseau d'antennes virtuel et exploiter la diversité spatio-temporelle. On s'intéresse d'abord au canal à relai. Afin d'améliorer les performances à bas SNR, on propose une stratégie adaptative pour les protocoles "amplify-and-forward" (AF) et "decode-and-forward" (DF) qui détermine la meilleure technique de transmission en fonction du canal. Afin de définir un protocole DF à la fois performant et facile à implémenter, on propose ensuite d'utiliser un décodage incomplet aux relais. Cette technique permet d'atteindre les gains de multiplexage et de diversité maximaux, son DMT est le même que celui du protocol AF non-orthogonal (NAF). Pour réduire la complexité aux relais, deux nouvelles méthodes de décodage sont proposées, basées pour l'une sur la structure des codes TAST, et pour l'autre sur une approximation diophantienne. Dans le cas où plusieurs sources transmettent simultanément, on parle de canal coopératif à accès multiple (CMA). Une implémentation pratique et deux améliorations du protocole CMA-NAF sont proposées, ainsi qu'une variante utilisant une stratégie DF. Ces protocoles permettent d'atteindre de meilleures performances asymptotiques et leur DMT est plus proche de la borne MISO. Enfin, si le lien direct entre source et destination est inutilisable, on utilise une stratégie multi-saut. Dans cette thèse, on propose un protocole pour le canal "K-parallel-path" (KPP), basé sur la sélection de chemin combinée avec un code spatio-temporel de faible dimension. Ce protocole permet d'atteindre les limites théoriques du canal tout en ayant une complexité limitée.

Les systèmes de contrôle-commande importants pour la sûreté de fonctionnement doivent répondre à un certain nombre d'exigences, au premier rang desquelles se trouvent les exigences réglementaires, édictées par les autorités nationales et complétées par un ensemble de recommandations pratiques et de textes normatifs. Les exigences de ce domaine sont peu formalisées, les relations de traçabilité, et par conséquent l'organisation des exigences de ce vaste domaine est souvent implicite. Enfin, les passerelles entre contextes nationaux différents sont très peu développées. Les travaux de cette thèse se situent dans ce contexte industriel en partenariat avec EDF R&D et au sein du projet CONNEXION regroupant les acteurs majeurs du contrôle-commande nucléaire français. Les contributions de la thèse s'articulent autour de l'approche INCREMENT (Intrumentation aNd Control regulatory REquirement Modeling Environment) qui adresse les deux premiers challenges présentés, et en particulier : (1) la formalisation du domaine où nous proposons à la fois une description du domaine et un métamodèle permettant une capitalisation et une vue globale d'un référentiel d'exigences, (2) une base outillée pour l'acquisition automatique de documents, un environnement graphique pour la manipulation de modèles et l'apport de techniques de recherche d'information pour la traçabilité des exigences, (3) une approche originale avec une hybridation entre modélisation et recherche d'information pour une amélioration de la traçabilité des exigences. Le métamodèle proposé et ses outils sont utilisés dans l'industrie dans le projet CONNEXION. Notre approche hybride a permis dans nos expérimentations de réduire, en moyenne, la taille de ces espaces de 65% comparé aux approches standard de recherche d'information, sans en dégrader le contenu.

Au cours de la dernière décennie, d'énormes quantités de documents multimédias ont été générées. Il est donc important de trouver un moyen de gérer ces données, notamment d'un point de vue sémantique, ce qui nécessite une connaissance fine de leur contenu. Il existe deux familles d'approches pour ce faire, soit par l'extraction d'informations à partir du document (par ex., audio, image), soit en utilisant des données textuelles extraites du document ou de sources externes (par ex., Web). Notre travail se place dans cette seconde famille d'approches ; les informations extraites des textes peuvent ensuite être utilisées pour annoter les documents multimédias et faciliter leur gestion. L'objectif de cette thèse est donc de développer de tels modèles d'extraction d'informations. Mais les textes extraits des documents multimédias étant en général petits et bruités, ce travail veille aussi à leur nécessaire robustesse. Nous avons donc privilégié des techniques simples nécessitant peu de connaissances externes comme garantie de robustesse, en nous inspirant des travaux en recherche d'information et en analyse statistique des textes. Nous nous sommes notamment concentré sur trois tâches : l'extraction supervisée de relations entre entités, la découverte de relations, et la découverte de classes d'entités. Pour l'extraction de relations, nous proposons une approche supervisée basée sur les modèles de langues et l'algorithme d'apprentissage des k-plus-proches voisins. Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité et la robustesse de nos modèles, dépassant les systèmes état-de-l'art tout en utilisant des informations linguistiques plus simples à obtenir. Dans la seconde tâche, nous passons à un modèle non supervisé pour découvrir les relations au lieu d'en extraire des prédéfinies. Nous modélisons ce problème comme une tâche de clustering avec une fonction de similarité là encore basée sur les modèles de langues. Les performances, évaluées sur un corpus de vidéos de matchs de football, montrnt l'intérêt de notre approche par rapport aux modèles classiques. Enfin, dans la dernière tâche, nous nous intéressons non plus aux relations mais aux entités, source d'informations essentielles dans les documents. Nous proposons une technique de clustering d'entités afin de faire émerger, sans a priori, des classes sémantiques parmi celles-ci, en adoptant une représentation nouvelle des données permettant de mieux tenir compte des chaque occurrence des entités. En guise de conclusion, nous avons montré expérimentalement que des techniques simples, exigeant peu de connaissances a priori, et utilisant des informations linguistique facilement accessibles peuvent être suffisantes pour extraire efficacement des informations précises à partir du texte. Dans notre cas, ces bons résultats sont obtenus en choisissant une représentation adaptée pour les données, basée sur une analyse statistique ou des modèles de recherche d'information. Le chemin est encore long avant d'être en mesure de traiter directement des documents multimédia, mais nous espérons que nos propositions pourront servir de tremplin pour les recherches futures dans ce domaine.

Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de recommandation. L'architecture de système de recommandation proposé se base sur une architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence. La couche sémantique est constituée de deux sous-couches, une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance générale du domaine et une sous-couche modélisant le contenu suivant la connaissance spécifique à l'application, plus précisément spécifique aux possibles contraintes des utilisateurs dans l'application. Cette deuxième partie permet de prendre en compte le savoir-faire du fournisseur de l'offre dans les propositions du système de recommandation. La couche utilisateur modélise l'utilisateur au sein du système de recommandation et la couche intelligence contient le processus de recommandation. Nous proposons de décomposer ce dernier en deux sous-processus principaux, un processus dit de projection des individus du domaine sur les profils utilisateurs et un processus de recherche combinatoire. Le premier apporte une pondération, appelée note dans la plupart des systèmes de recommandation, donnant les intérêts probables des utilisateurs pour les différents items. Le processus de recherche combinatoire recherche parmi la multitude de combinaisons possibles, une solution convenable (optimale si possible) à proposer à l'utilisateur. Cette architecture de système de recommandation combinatoire est appliquée au domaine touristique pour l'entreprise Côte-d'Or Tourisme impliquée dans le contrat de recherche. Le but de cette application est de proposer à l'utilisateur un ensemble d'offres touristiques sous forme de séjour. Ce problème touristique amène à la définition formelle d'un problème d'optimisation combinatoire qui est une variante d'un sous-problème du problème de sac à dos. Pour résoudre ce genre de problème, il est nécessaire d'utiliser une métaheuristique afin de tendre vers une bonne solution en un temps raisonnable. Nous présentons un algorithme basé sur le recuit simulé et un algorithme multi-objectif pour la résolution de ce problème. L'instanciation de chaque couche de l'architecture pour le système touristique est décrite en détail. Enfin, cette thèse présente une application mobile faisant office d'interface utilisateur avec le système de recommandation touristique et elle présente les développements techniques nécessaires à ce projet, étant donné son contexte industriel.

Le Web d'aujourd'hui représente un espace où les utilisateurs recherchent, découvrent et partagent des informations. Dans ce cadre, les processus de découverte de services Web jouent un rôle fondamental. Un tel processus permet de faire le lien entre des informations publiées par des fournisseurs de services et des requêtes créées par les internautes. Généralement, un tel processus repose sur une recherche " textuelle " ou à base de " mots-clés ". Or, ce type de recherche ne parvient pas à toujours identifier les services les plus pertinents. Notre idée est de concevoir un système plus " intelligent ", permettant d'utiliser, lors du processus de découverte, une base de connaissances associées aux informations, comme c'est le cas pour le Web sémantique. Cette thèse présente un prototype pour la découverte de services Web sémantiques, utilisant des caractéristiques non-fonctionnelles (descriptives) des services. Notre approche emploie le langage OWL-S (Web Ontology Language for Services) pour définir un modèle de description des paramètres non-fonctionnels des services. Ce modèle a pour but de faciliter la découverte de services Web sémantiques. Ce modèle représente le centre de notre contribution, étant utilisé pour la conception des interfaces et des requêtes. Deux interfaces sont développées, l'une s'adressant aux fournisseurs de services, alors que la deuxième interface est conçue pour l'utilisateur final. L'algorithme de recherche présenté dans cette thèse a pour but d'améliorer la précision et la complétude du processus de découverte de services.

Durant ces dernières années, un grand intérêt a été accordé aux systèmes de communication sans fil ayant plusieurs antennes en émission et en réception. Les codes espace-temps permettent d'exploiter tous les degrés de liberté de tels systèmes. Toutefois, le décodage de ces codes présente une grande complexité qui croit en fonction du nombre d'antennes déployées et de la taille de la constellation utilisée. Nous proposons un nouveau décodeur, appelé SB-Stack (Spherical Bound-Stack decoder) basé sur un algorithme de recherche dans l'arbre. Ce décodeur combine la stratégie de recherche du décodeur séquentiel Stack (dit également décodeur à pile) et la région de recherche du décodeur par sphères. Nous montrons que ce décodeur présente une complexité moindre par rapport à tous les décodeurs existants tout en offrant des performances optimales. Une version paramétrée de ce décodeur est aussi proposée, offrant une multitude de performances allant du ZF-DFE au ML avec des complexités croissantes, ainsi plusieurs compromis performances-complexités sont obtenus. Comme pour tous les systèmes de communication, les codes espace-temps pour les systèmes à antennes multiples peuvent être concaténés avec des codes correcteurs d'erreurs. Généralement, ces derniers sont décodés par des décodeurs à entrées et sorties souples. Ainsi, nous avons besoin de sorties souples fournies par le décodeur espace-temps qui seront utilisées comme entrées par les premiers décodeurs. Nous proposons alors une version modifiée du décodeur SB-Stack délivrant des sorties souples sous forme de taux de vraisemblance logarithmiques (Log-Likelihood Ratio - LLR). Pour la mise en oeuvre pratique des décodeurs, il est important d'avoir une complexité faible mais avoir également une complexité constante est indispensable dans certaines applications. Nous proposons alors un décodeur adaptatif qui permet de sélectionner, parmi plusieurs algorithmes de décodage, celui qui est le plus adéquat selon la qualité du canal de transmission et la qualité de service souhaitée. Nous présentons une implémentation pratique du décodage adaptatif utilisant le décodeur SB-Stack paramétré. Le décodage des codes espace-temps peut être amélioré en le précédant par une phase de pré-traitement. En sortie de cette phase, la matrice du canal équivalente est mieux conditionnée ce qui permet de réduire la complexité d'un décodeur optimal et d'améliorer les performances d'un décodeur sous-optimal. Nous présentons et nous étudions alors les performances d'une chaine complète de décodage utilisant diverses techniques de pré-traitement combinées avec les décodeurs espace-temps étudiés précédemment.

Most of the modern wireless communication systems as WiMAX, DVB-NGH, WiFi, HSPA+ and 4G have adopted the use of multiple antennas at the transmitter and the receiver, called multiple-input multiple-output (MIMO). Space time coding for MIMO systems is a promising technology to increase the data rate and enhance the reliability of wireless communications. Space-time block codes (STBCs) are commonly designed according to the rank-determinant criteria suitable at high signal to noise ratios (SNRs). In contrast, wireless communication standards employ MIMO technology with capacity-approaching forward-error correcting (FEC) codes like turbo codes and low-density parity-check (LDPC) codes, ensuring low error rates even at low SNRs. In this thesis, we investigate the design of STBCs for MIMO systems with capacity-approaching FEC codes. We start by proposing a non-asymptotic STBC design criterion based on the bitwise mutual information (BMI) maximization between transmitted and soft estimated bits at a specific target SNR. According to the BMI criterion, we optimize several conventional STBCs. Their design parameters are shown to be SNR-dependent leading to the proposal of adaptive STBCs. Proposed adaptive STBCs offer identical or better performance than standard WiMAX profiles for all coding rates, without increasing the detection complexity. Among them, the proposed adaptive trace-orthonormal STBC can pass continuously from spatial multiplexing, suitable at low SNRs and therefore at low coding rates, to the Golden code, optimal at high SNRs. Uncorrelated, correlated channels and transmit antenna selection are considered. We design adaptive STBCs for these cases offering identical or better performance than conventional non-adaptive STBCs. In addition, conventional STBCs are designed in a way achieving the asymptotic DMT frontier. Recently, the finite-SNR DMT has been proposed to characterize the DMT at finite SNRs. Our last contribution consists of the derivation of the exact finite-SNR DMT for MIMO channels with dual antennas at the transmitter and/or the receiver. Both uncorrelated and correlated Rayleigh fading channels are considered. It is shown that at realistic SNRs, achievable diversity gains are significantly lower than asymptotic values. This finite-SNR could provide new insights on the design of STBCs at operational SNRs.

Rank-metric codes recently attract a lot of attention due to their possible application to network coding, cryptography, space-time coding and distributed storage. An optimal-cardinality algebraic code construction in rank metric was introduced some decades ago by Delsarte, Gabidulin and Roth. This Reed-Solomon-like code class is based on the evaluation of linearized polynomials and is nowadays called Gabidulin codes. This dissertation considers block and convolutional codes in rank metric with the objective of designing and investigating efficient decoding algorithms for both code classes. After giving a brief introduction to codes in rank metric and their properties, we first derive sub-quadratic-time algorithms for operations with linearized polynomials and state a new bounded minimum distance decoding algorithm for Gabidulin codes. This algorithm directly outputs the linearized evaluation polynomial of the estimated codeword by means of the (fast) linearized Euclidean algorithm. Second, we present a new interpolation-based algorithm for unique and (not necessarily polynomial-time) list decoding of interleaved Gabidulin codes. This algorithm decodes most error patterns of rank greater than half the minimum rank distance by efficiently solving two linear systems of equations. As a third topic, we investigate the possibilities of polynomial-time list decoding of rank-metric codes in general and Gabidulin codes in particular. For this purpose, we derive three bounds on the list size. These bounds show that the behavior of the list size for both, Gabidulin and rank-metric block codes in general, is significantly different from the behavior of Reed-Solomon codes and block codes in Hamming metric, respectively. The bounds imply, amongst others, that there exists no polynomial upper bound on the list size in rank metric as the Johnson bound in Hamming metric, which depends only on the length and the minimum rank distance of the code. Finally, we introduce a special class of convolutional codes in rank metric and propose an efficient decoding algorithm for these codes. These convolutional codes are (partial) unit memory codes, built upon rank-metric block codes. This structure is crucial in the decoding process since we exploit the efficient decoders of the underlying block codes in order to decode the convolutional code.

Le codage de canal est une opération mathématique qui améliore la qualité des transmissions numériques en corrigeant les bits erronés en réception. Les contraintes des usages comme la qualité de réception, les débits d'utilisation, la latence de calcul, la surface ou encore la consommation électrique favorisent l'usage de différents codes dans la standardisation des protocoles de communication. La tendance industrielle est à la convergence des réseaux de communication pour des usages variés. Ce large choix de codage devient un handicap pour la conception de transmetteurs à bas coûts. Les réseaux médias favorisent des codes correcteurs d'erreurs avancés comme les turbocodes et les codes LDPC pour répondre aux contraintes de qualité de réception. Or ces procédés ont un coût de décodage important sur les récepteurs finaux. Une architecture adaptée à plusieurs types de codes capable d'évoluer en fonction d'une modification du protocole d'accès devient inévitable pour élaborer de nouveaux scénarios d'usages. Ce mémoire présente le principe du codage de canal et la plupart des codes correcteurs d'erreurs avancés sélectionnés dans les standards de communication courants. Les caractéristiques communes des codes QC-LDPC et des turbocodes sont soulignées. Les principaux algorithmes ainsi que certaines architectures de décodage sont présentés. La complexité matérielle des principaux algorithmes de décodage est évaluée. Ils sont comparés pour un même code et à un niveau de correction équivalent pour les codes QC-LDPC. Une étude similaire est réalisée sur les turbocodes. Les algorithmes de décodage sont appliqués sur des codes de tailles et de rendements proches et dimensionnés pour atteindre une correction similaire afin de sélectionner un algorithme de décodage conjoint aux deux familles de code. Les codes QC-LDPC et les turbocodes se structurent à l'aide d'une représentation en treillis commune. La technique de fenêtrage couramment appliquée au décodage des turbocodes est étudiée pour le décodage d'un code QC-LDPC. Enfin, l'entrelacement des codes QC-LDPC est mis en évidence et reconsidéré en fonction des contraintes matérielles. Un coeur de décodage de treillis compatible avec les standards 3GPP LTE et IEEE 802.11n est proposé. Plusieurs structures de décodage sont ensuite introduites incorporant un ou plusieurs de ces coeurs. L'intégration sur cible FPGA est détaillée. Un scénario d'utilisation avec un contexte de décodage évoluant à chaque message reçu est proposé ce qui souligne l'impact de la reconfiguration sur les débits de décodage. La structure multistandard nécessite 4,2 % (respectivement 5,3 %) de ressources matérielles supplémentaires à une structure compatible avec le standard 3GPP LTE (resp. IEEE 802.11n) seul. La dégradation du débit maximal due à la reconfiguration entre le décodage des mots de code est d'au plus 1 %. Une architecture à plusieurs coeurs est également portée sur une cible ASIC de 65 nm. Cette architecture fonctionne à une fréquence de 500 Mhz sur une surface de 2,1 mm2 décodant les mots de code 3GPP LTE et IEEE 802.11n, et acceptant une reconfiguration dynamique entre deux mots de code consécutifs.

Dans les bibliothèques et les médiathèques, une caractéristique importante des fonds documentaires mis à disposition est qu'ils contiennent d'abondantes références a l'histoire, à la géographie, au patrimoine, en somme au territoire, et il est primordial pour ces centres de valoriser ces spécificités territoriales pour répondre à des objectifs d'information et d'éducation. Dans ce contexte, nous faisons l'hypothèse qu'en utilisant un point de vue géographique pour mod eliser un ensemble de ressources terminologiques utilisées pour indexer un fond documentaire, il est possible de faire émerger une représentation du territoire qui y est implicitement décrite. Concernant la modélisation de la connaissance en géomatique, de nombreux travaux s'appliquent à construire une représentation sémantique structurée géographique de domaines cibles. Cependant, il ne semble pas exister d'approche permettant de construire une représentation d'un territoire à partir de fonds documentaires annotés. Nous proposons donc une méthodologie complète et automatisée permettant de construire une couche conceptuelle de type ontologie d'un territoire, sur la base d'un fonds documentaire indexé par des experts. Nous positionnons nos travaux dans l'extraction et la structuration de la connaissance que nous appliquons dans le domaine de la géomatique en nous appuyant notamment sur des techniques provenant du Traitement Automatique du Langage Naturel. Nous entendons ici par territoire un ensemble de lieux que l'on peut mettre en relation selon un ensemble de thèmes en fonction d'une période donnée. Ainsi, nous présentons un complément original s'appuyant sur le travail d'indexation réalisé par les experts documentalistes sur un fonds documentaire pour faire émerger une ontologie d'un territoire implicitement décrit dans les documents. Une contribution importante de notre travail concerne l'enrichissement de fa con incrémentale de la représentation d'un territoire. Nous proposons pour cela une chaine de TALN qui permet de marquer dans des documents textes annotés un ensemble d'informations spatiales, temporelles et thématiques qui nous sert de base pour l'enrichissement de la représentation d'un territoire. Une perspective à ces travaux est de pouvoir valider notre approche sur plusieurs fonds documentaires d'origines diverses. L'intérêt sera de proposer une méthode qui, sur la base des représentations de territoires obtenues, permettrait d'identifier et de représenter les spécificités de chaque fonds documentaire.