Les systèmes de navigation par satellites GNSS ne cessent d’évoluer et ils sont déjà utilisés dans de nombreuses applications. Avec la venue des nouveaux systèmes Galileo et BeiDou ainsi que la modernisation des systèmes GPS et GLONASS, de nouveaux satellites ainsi que de nombreuses nouvelles fréquences et de nouveaux signaux feront leur apparition dans les prochaines années et qui vont encore ouvrir la porte à d’innombrables nouvelles applications. L’évolution rapide de la téléphonie mobile nécessite une meilleure exploitation des systèmes de navigation et de positionnement dans les environnements urbains.Jusqu'à maintenant, les signaux de navigation GPS ne peuvent pas être bien captés dans les environnements urbains. Les niveaux des signaux y sont très faibles et il est presque impossible d’acquérir et de poursuivre les signaux de façon autonome à cause de l'importance des obstacles. De plus, le positionnement à l’intérieur et dans les environnements urbains sont aussi soumis aux problèmes de multi-trajets, de masquage, d’interférences et de brouillages. Dans ces conditions, il faut pouvoir traiter des signaux très dégradés ou très courts qui ne permettent pas au récepteur d’effectuer le processus de poursuite. Ainsi, cela nous conduit à la nécessité de repenser l'architecture du récepteur GNSS pour les applications modernes.Ce projet de thèse consiste à développer de nouvelles méthodes et architectures de récepteur GNSS de haute sensibilité et robuste aux dégradations des signaux tout en concevant de nouveaux algorithmes intégrés dans un récepteur GNSS hybride capable de fonctionner dans les environnements urbains profonds ou « intérieurs ».La méthodologie prévoit l’utilisation de la nouvelle approche de « détection collective (CD) » ou « acquisition collaborative ». L'approche collaborative qui traite tous les signaux multi-satellites ouvre une solution intéressante. De nombreuses techniques existent dans la littérature pour résoudre les problèmes de positionnement dans les environnements urbains, mais nous proposons la nouvelle approche de détection collective en raison de sa performance en tant que méthode de positionnement direct et méthode d'acquisition de haute sensibilité, par l'application de la détection vectorielle de tous les satellites visibles. En effet, la bonne combinaison des valeurs de corrélation de plusieurs satellites peut réduire le niveau de C/N0 requis des signaux satellites par les algorithmes standards de traitement (acquisition et poursuite) qui ne peuvent pas être acquis individuellement mais permettent de contribuer de manière constructive à une solution collective de positionnement pour chaque utilisateur. L’objectif est de détecter collaborativement les satellites. La combinaison de différents signaux GNSS peut considérablement augmenter la sensibilité d'acquisition du récepteur. Malgré les avantages de cette approche, elle présente également des inconvénients tels que la charge de calcul élevée en raison du grand nombre de points candidats dans le domaine position/biais d’horloge. Ainsi, le travail proposé dans cette thèse consiste à réduire la complexité du CD en optimisant la recherche de points candidats dans le domaine position/biais d’horloge. Enfin, l'objectif est d'appliquer l'approche de détection collective au positionnement GNSS coopératif pour la navigation moderne dans des environnements difficiles. Pour cela, des algorithmes d'exploitation optimale des ressources du récepteur en sélectionnant les meilleurs satellites ou la station de référence seront développés selon certains critères tels que le niveau du rapport signal sur bruit (C/N_0), l’angle d’élévation des satellites ainsi que la configuration géométrique des satellites visibles. L’objectif final est de proposer une nouvelle architecture de récepteur cognitif de haute sensibilité permettant de recevoir de façon optimale les nouveaux signaux GNSS. / GNSS satellite navigation systems are constantly evolving and have been already used in many applications. With the advent of the new systems Galileo and BeiDou as well as the modernization of GPS and GLONASS systems, new satellites and numerous new frequencies and signals will appear in the coming years and will open door to countless new applications that are currently impossible. The rapid evolution of mobile telephony and personal navigation devices (PND) requires better use of navigation systems in non-ideal environments, especially the need for positioning in deep urban area. On the one hand, users are waiting for a high positioning accuracy, because of the proximity to various points of interest. On the other hand, urban environment brings specific difficulties in receiving GNSS signals.GNSS navigation signals cannot be properly captured in urban and "indoor" environments. Signal levels are very low and it is almost impossible to acquire and track signals autonomously because of the strong attenuation of signals due to obstacles. In addition, indoor and urban positioning are also subject to multipath problems, masking, interference and jamming. Under these conditions, we must be able to process highly degraded or very short signals that do not allow the receiver to go through the tracking process. Thus, this leads us to the need to rethink the architecture of GNSS receiver for modern applications.This thesis project consists of developing new GNSS methods and architectures of high sensitivity and robustness to signal degradations and designing new algorithms integrated into a hybrid GNSS receiver capable of operating in deep urban environments.The methodology involves the use of the new concept of “Collective Detection (CD)”, also called “collaborative acquisition”. The collaborative approach that treats multi-satellite signals all together opens an interesting solution. Many techniques exist in the literature to solve the problems of positioning in urban environments, but we propose the new Collective Detection approach because of its performance as both a Direct Positioning method, providing a coarse position/clock-bias solution directly from acquisition, and High-Sensitivity acquisition method, by application of vector detection of all satellites in view. Indeed, the correct combination of the correlation values of several satellites can reduce the required Carrier-to-Noise Ratio (C/N_0) level of the satellite signals which cannot be acquired individually by standard signal processing (acquisition and tracking) but make it possible to use them constructively to a positioning solution. The combination of different GNSS signals can considerably increase the acquisition sensitivity of the receiver. Despite the advantages of this approach, it also has drawbacks such as the high computational burden because of the large number of candidate points in the position/clock-bias domain. Thus, the work proposed in this thesis consists of reducing the complexity of the CD by optimizing the search for candidate points in position/clock-bias domain. Finally, the goal is to apply the CD approach to Cooperative GNSS Positioning for modern navigation in harsh environments. For that, algorithms for optimally exploiting receiver resources by selecting the best satellites or the reference station will be developed according to certain criteria such as the C/N_0 level, the elevation angle, and the geometric configuration of the visible satellites. The ultimate goal is to propose a design of a new smart receiver “High Sensitivity Cognitive GNSS Receiver (HS-CGR)” to optimally receive and process GNSS signals.

Cette recherche porte sur l’impact des émotions sur les réponses des pilotes d’avion dans la gestion de situations dynamiques et ambiguës. A l’inverse des théories selon lesquelles les émotions dégradent les performances des pilotes, nous défendons la thèse selon laquelle les processus émotionnels ont une fonction adaptative et vont donc favoriser des réponses appropriées à la situation. Afin de vérifier cette hypothèse, des pilotes volontaires sont mis en situation de devoir gérer une fuite d’essence sur un simulateur de vol. Nous avons construit un scénario réaliste d’une durée d’une heure. Les pilotes ne sont donc pas confrontés à un problème ponctuel, s’apparentant à une situation de résolution de problèmes, mais doivent traiter l’anomalie de consommation d’essence pendant toute la durée du vol simulé. Ils ont donc la possibilité, en cours du vol, de corriger des choix qu’ils jugent inadaptés. Le relevé des fréquences cardiaques de chaque pilote pendant leur vol nous permet de repérer les épisodes émotionnels. Nous montrons que loin de dégrader les réponses des pilotes, les émotions sont positivement liées à la fois à leur expertise et à leurs performances : les pilotes ayant mis en œuvre les décisions les plus adaptées à la situation sont aussi ceux qui ont ressenti le plus d’émotions lors de la découverte et du traitement de la fuite d’essence. / This research centers on the impact of emotions on a pilot who's dealing with dynamic and/or ambiguous situations. Contrary to theories that state pilots' performances are diminished by emotions, we believe that an emotional process actually has an adaptive function which subsequently helps give appropriate answers to a given situation. To verify this hypothesis, volunteer pilots are confronted with having to deal with a fuel leakage on a flight simulator. We have built a realistic 1h long scenario. The pilots are not faced with a punctual situation, akin to problem solving, but have to treat the fuel consumption anomaly during the whole length of the flight simulation. Consequently they have the possibility, in flight, to recover inappropriate responses. The readings of the pilots' heartbeat allows us to identify the emotional episodes. We show that, far from diminishing the pilots' responses, emotions are linked positively not only to the pilots' expertise, but also their performances: The pilots who have devised the best responses to the situation are also those who've registered the most emotions whilst discovering and treating the fuel leakage.

La thèse s'inscrit dans une thématique générale reliée aux difficultés éprouvées par les organisations pour décrypter, comprendre et analyser les variations de leur environnement depuis l'explosion des échanges et la mondialisation des marchés. Nous débutons nos travaux par une double constatation, généralement admise par la littérature en sciences de gestion, à savoir que l'information est devenue en quelques années la matière première et le carburant essentiel de la chaîne de valeur de l'entreprise tandis que la maîtrise des informations émanant de l'environnement émerge, de plus en plus, comme un enjeu stratégique majeur pour l'organisation. Nos travaux se proposent de démontrer que, dans un contexte sans cesse plus turbulent, le processus décisionnel en entreprise doit savoir tenir compte des « signaux faibles » que délivre l'environnement. En effet, parmi l'ensemble des signaux reçus par l'organisation, la thèse distingue entre les « signaux forts » et les « signaux faibles » et montre leurs impacts différenciés sur la stratégie de l'entreprise ainsi que leurs conséquences, en termes organisationnels, sur la reconfiguration des processus au sein de la chaîne de valeur. L'objectif spécifique de la thèse est donc de chercher à reconnaître quelles sont les informations pertinentes que l'entreprise doit absolument traiter. Pour ce faire, nous examinons la façon dont certains signaux informationnels dit « signaux faibles » pénètrent et diffusent des connaissances nouvelles au sein de l'organisation. Dans un second temps, nous envisageons la manière dont ces connaissances peuvent impacter et moduler le format des processus de la chaîne de valeur. Dans un objectif plus global, notre thèse vise à poser les fonts baptismaux d'un management du processus décisionnel fondé sur l'observation, l'analyse et la compréhension des signaux faibles émis par le marché. En ce sens, nous postulons implicitement que le volume et la valeur des informations pertinentes dont peut disposer l'entreprise dépendent essentiellement de la capacité du management à piloter et à ajuster un double processus d'exploration et d'exploitation des informations délivrées par le signal faible. Les tentatives d'apprentissages, tant individuel que collectif, menées autour de la maîtrise du processus de gestion des signaux faibles se révèlent alors comme un enjeu majeur pour l'organisation confrontée à un environnement instable et difficilement probabilisable. Autrement dit, les signaux faibles sont de puissants vecteurs informationnels centripètes et des contributeurs indispensables à la formalisation et à l'exploitation des connaissances au sein de la chaîne de valeur. Les signaux faibles peuvent donc être considérés comme des informations d'essence anticipatoire qui sont, le moment venu, à l'origine de la reconfiguration des processus. La thèse insiste sur l'importance que doit prendre la gestion anticipative au sein des organisations. En effet, nous avons montré que la question de la gestion anticipative est directement reliée aux surprises que recèlent l'environnement de la firme. Le signal faible devient donc la clé informationnelle qui, à partir d'un évènement ou d'un état spécifique de l'environnement, permet de comprendre et d'anticiper le sens des perturbations à venir. La gestion anticipative de l'organisation se fonde alors prioritairement sur des informations pertinentes que l'organisation n'obtient qu'après avoir collecté, traité et analysé les signaux faibles décelés dans son environnement. Au-delà d'une simple vision statique de la recherche d'informations stratégiques, nous avons souhaité insister sur une vision dynamique de la valorisation des signaux faibles au sein de l'organisation. Dans un environnement mouvant, l'information « contextualisée » oxygène et fait respirer l'entreprise. L'exploitation des signaux faibles va, en outre, permettre de régler la fréquence respiratoire de l'organisation afin d'adapter les ressources et compétences de cette dernière aux différentes menaces ou opportunités spécifiques qui peuvent surgir dans son environnement. Au même titre ou sinon plus que le capital et le travail, l'information est devenue un facteur de production à part entière. En effet, issu d'un état instable de l'environnement, le signal faible est une information parcellaire qui présente la caractéristique de pouvoir potentiellement délivrer une charge informationnelle susceptible de venir renforcer la cognition et la cohérence de l'organisation. Dans l'avenir, nous espérons voir des travaux ultérieurs poursuivre dans cette voie de recherche afin de, peut être, mieux mesurer la réceptivité des entreprises au concept de gestion anticipative à partir des signaux faibles de l'environnement.