Cette thèse concerne la définition d'algorithmes pour la localisation de sources sonores (statiques ou mobiles) depuis un capteur binaural mobile en robotique. L'objectif est de développer des stratégies actives, qui combinent les signaux gauche-droite perçus et les ordres moteurs du capteur de façon à compenser les limitations usuelles dans le cas d'un monde statique : levée d'ambiguïtés (par exemple, avant-arrière), récupération de l'observabilité de certaines variables inobservables, etc. L'étude est focalisée sur des stratégies en deux étapes : (1) extraction d'information spatiale et détection d'activité relative à la/les sources par une analyse court-terme des flux audio ; (2) assimilation temporelle de ces données et fusion avec les ordres moteurs du capteur dans un schéma de filtrage stochastique.

Ce travail se situe dans le cadre de la modélisation aléatoire pour la sûreté de fonctionnement des systèmes réparables. Nous considérons des systèmes soumis à des maintenances correctives et préventives conditionnelles. La principale problématique que nous traitons est de modéliser conjointement la dépendance entre les deux types de maintenances en utilisant le cadre des risques concurrents et l'efficacité des maintenances imparfaites en utilisant le principe des âges virtuels. Dans ce cadre, nous proposons des modèles de maintenance imparfaite pour des systèmes présentant une période de jeunesse. Dans un premier temps, nous proposons un nouveau modèle de risques concurrents classique, le modèle alert-delay, qui permet de prendre en compte la dépendance entre les deux types de maintenances. Ses propriétés originales permettent d'analyser certains jeux de données pour lesquels aucun modèle usuel n'était adapté. Dans un deuxième temps, nous présentons plusieurs classes de modèles de risques concurrents généralisés: nous généralisons les modèles classiques en tenant compte du passé afin de caractériser l'efficacité des maintenances et la réactivité des équipes de maintenance. Enfin, nous présentons une classe générale de modèles de maintenance imparfaite pour des systèmes présentant une période de jeunesse. Jusqu'à présent, les modèles n'étaient adaptés qu'aux systèmes se dégradant continûment. Deux modèles particuliers sont alors étudiés plus en détail. Dans chacune de ces parties, les modèles proposés sont appliqués à des jeux de données issus de l'industrie.

Les évolutions récentes des systèmes électriques comme conséquence de la dérégulation du marché et des traités internationaux comme le protocole de Kyoto ont des répercussions importantes sur les réseaux, en particulier, ceux de distribution. En effet, une large part de la production décentralisée est prévue d'être raccordée sur ces derniers. La production décentralisée utilise des sources d'énergie renouvelables hautement imprévisibles et reparties dans la nature. Ce fait ajoute une contrainte forte sur la planification et l'exploitation des réseaux de distribution qui n'ont pas été conçus, à l'origine, pour accueillir de la production d'énergie à large échelle. Ce travail de thèse étudie l'impact de l'incertitude sur les études classiques de planification des réseaux électriques. Les études statiques et dynamiques du réseau ont été réalisées prenant en compte plusieurs sources d'incertitude dans plusieurs réseaux de distribution. Les incertitudes sont modélisées dans les études statiques par les méthodes probabilistes et possibilistes. La méthode possibilistes offre des avantages sur la méthode probabiliste. Il est déterminé le taux de pénétration éolien maximum d'un petit réseau maillé en utilisant la méthode probabiliste, ainsi que les simulations de stabilité dynamique et statique du réseau

Dans cette thèse nous développons de nouvelles techniques pour résoudre les problèmes d'optimisation multi-critère. Ces problèmes se posent naturellement dans de nombreux domaines d'application (sinon tous) où les choix sont évalués selon différents critères conflictuels (coûts et performance par exemple). Contrairement au cas de l'optimisation classique, de tels problèmes n'admettent pas en général un optimum unique mais un ensemble de solutions incomparables, aussi connu comme le front de Pareto, qui représente les meilleurs compromis possibles entre les objectifs conflictuels. La contribution majeure de la thèse est le développement d'algorithmes pour trouver ou approximer ces solutions de Pareto pour les problèmes combinatoires difficiles. Plusieurs problèmes de ce type se posent naturellement lors du processus de placement et d'ordonnancement d'une application logicielle sur une architecture multi-coeur comme P2012, qui est actuellement développé par STMicroelectronics.

Le travail présenté dans ce mémoire de thèse concerne la gestion de la consommation et de la production d'énergie électrique dans les bâtiments. Le problème de gestion d'énergie est modélisé sous forme de programme linéaire mixte. Le travail présenté dans ce mémoire propose des outils qui permettent de prendre en compte les incertitudes dans l'optimisation des flux d'énergie dans l'habitat. Dans un premier temps les incertitudes à prendre en compte sont étudiées. Nous distinguons 2 types d'incertitudes : les incertitudes paramétriques qui concernent le caractère imprécis des coefficients du modèle (prévisions météorologiques, paramètres des modèles, demande prévisionnelle d'énergie...) et les incertitudes d'occurrence qui sont liées aux actions directes de l'usager sur sa consommation d'énergie. Une approche d'optimisation robuste s'appuyant sur une formulation présentée par Bertsimas et Sim pour la programmation linéaire robuste est proposée pour prendre en compte les incertitudes paramétriques. Une procédure d'optimisation en deux étapes, basée sur la programmation stochastique, est proposée pour anticiper les possibilités de démarrage des services pilotés par l'usager. Cette procédure apporte une réponse aux incertitudes d'occurrence en permettant de prendre en compte les consommations d'énergie qui ne sont pas pilotées par le système d'optimisation. Différents exemples d'appartements sont utilisés pour illustrer la validité des méthodes proposées. Différents scénarios de tarification de l'énergie sont également étudiés.

La première partie de cette thèse est consacrée à la simulation des équations différentielles stochastiques définies sur le cône des matrices symétriques positives. Nous présentons de nouveaux schémas de discrétisation d'ordre élevé pour ce type d'équations différentielles stochastiques, et étudions leur convergence faible. Nous nous intéressons tout particulièrement au processus de Wishart, souvent utilisé en modélisation financière. Pour ce processus nous proposons à la fois un schéma exact en loi et des discrétisations d'ordre élevé. A ce jour, cette méthode est la seule qui soit utilisable quels que soient les paramètres intervenant dans la définition de ces modèles. Nous montrons, par ailleurs, comment on peut réduire la complexité algorithmique de ces méthodes et nous vérifions les résultats théoriques sur des implémentations numériques. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons à des processus à valeurs dans l'espace des matrices de corrélation. Nous proposons une nouvelle classe d'équations différentielles stochastiques définies dans cet espace. Ce modèle peut être considéré comme une extension du modèle Wright-Fisher (ou processus Jacobi) àl'espace des matrice de corrélation. Nous étudions l'existence faible et forte des solutions. Puis, nous explicitons les liens avec les processus de Wishart et les processus de Wright-Fisher multi-allèles. Nous démontrons le caractère ergodique du modèle et donnons des représentations de Girsanov susceptibles d'être employées en finance. En vue d'une utilisation pratique, nous explicitons deux schémas de discrétisation d'ordre élevé. Cette partie se conclut par des résultats numériques illustrant le comportement de la convergence de ces schémas. La dernière partie de cette thèse est consacrée à l'utilisation des ces processus pour des questions de modélisation multi-dimensionnelle en finance. Une question importante de modélisation, aujourd'hui encore difficile à traiter, est l'identification d'un type de modèle permettant de calibrer à la fois le marché des options sur un indice et sur ses composants. Nous proposons, ici, deux types de modèles : l'un à corrélation locale et l'autre à corrélation stochastique. Dans ces deux cas, nous expliquons quelle procédure on doit adopter pour obtenir une bonne calibration des données de marché

Face aux nouveaux cadres législatifs ou environnementaux dans lesquels ils doivent évoluer, les systèmes industriels actuels sont, en plus d'être contraints par des exigences classiques de productivité et de cout, sujets au respect de nouvelles exigences relatives à la sûreté, la sécurité ou au développement durable notamment. Pour répondre à ces exigences et améliorer la maitrise des performances de ses systèmes, EDF souhaite faire évoluer sa démarche d'Optimisation de la Maintenance Basée sur la Fiabilité vers une nouvelle méthode. Cette méthode nécessite en autre la proposition d'une approche outillée permettant de quantifier a priori les programmes de maintenance (CMPQ) sur ses systèmes par rapport aux indicateurs de performance attendus (KPIs). Cet outillage fait l'objet de cette thèse financée dans le cadre du GIS 3SGS - projet DEPRADEM 2. Après avoir généralisé les besoins d'EDF en regard de la CMPQ, nous proposons une identification de la connaissance générique nécessaire pour évaluer les KPI. Afin d'aboutir à un outil permettant l'automatisation de ces études de CMPQ, cette connaissance générique est ensuite modélisée sur la base de deux langages : le langage semi-formel SysML capitalisant, par l'intermédiaire de différents diagrammes, la connaissance statique, interactionnelle et comportementale ; et le langage AltaRicaDF, supportant un modèle dynamique permettant d'évaluer les KPIs par simulation stochastique. La création de ce modèle dynamique à partir des différents diagrammes est basée sur un mapping entre les concepts d'intérêt des deux langages. La démarche dans sa globalité est validée à la CMPQ d'un cas d'étude fourni par EDF : le système ARE.

La distribution de liquide cryogénique en « vrac », ou par camions citernes, est un cas particulier des problèmes d’optimisation logistique. Ces problèmes d’optimisation de chaines logistiques et/ou de transport sont habituellement traités sous l’hypothèse que les données sont connues à l’avance et certaines. Or, la majorité des problèmes d’optimisation industriels se placent dans un contexte incertain. Mes travaux de recherche s’intéressent aussi bien aux méthodes d’optimisation robuste que stochastiques.Mes travaux portent sur deux problèmes distincts. Le premier est un problème de tournées de véhicules avec gestion des stocks. Je propose une méthodologie basée sur les méthodes d’optimisation robuste, représentant les pannes par des scénarios. Je montre qu’il est possible de trouver des solutions qui réduisent de manière significative l’impact des pannes d’usine sur la distribution. Je montre aussi comment la méthode proposée peut aussi être appliquée à la version déterministe du problème en utilisant la méthode GRASP, et ainsi améliorer significativement les résultats obtenu par l’algorithme en place. Le deuxième problème étudié concerne la planification de la production et d’affectation les clients. Je modélise ce problème à l’aide de la technique d’optimisation stochastique avec recours. Le problème maître prend les décisions avant qu’une panne ce produise, tandis que les problèmes esclaves optimisent le retour à la normale après la panne. Le but est de minimiser le coût de la chaîne logistique. Les résultats présentés contiennent non seulement la solution optimale au problème stochastique, mais aussi des indicateurs clés de performance. Je montre qu’il est possible de trouver des solutions ou les pannes n’ont qu’un impact mineur. / The distribution of liquid gazes (or cryogenic liquids) using bulks and tractors is a particular aspect of a fret distribution supply chain. Traditionally, these optimisation problems are treated under certainty assumptions. However, a large part of real world optimisation problems are subject to significant uncertainties due to noisy, approximated or unknown objective functions, data and/or environment parameters. In this research we investigate both robust and stochastic solutions. We study both an inventory routing problem (IRP) and a production planning and customer allocation problem. Thus, we present a robust methodology with an advanced scenario generation methodology. We show that with minimal cost increase, we can significantly reduce the impact of the outage on the supply chain. We also show how the solution generation used in this method can also be applied to the deterministic version of the problem to create an efficient GRASP and significantly improve the results of the existing algorithm. The production planning and customer allocation problem aims at making tactical decisions over a longer time horizon. We propose a single-period, two-stage stochastic model, where the first stage decisions represent the initial decisions taken for the entire period, and the second stage representing the recovery decision taken after an outage. We aim at making a tool that can be used both for decision making and supply chain analysis. Therefore, we not only present the optimized solution, but also key performance indicators. We show on multiple real-life test cases that it isoften possible to find solutions where a plant outage has only a minimal impact.

Dans cette thèse, nous analysons les performances des réseaux de communication à l'aide d’approches issues de la théorie des jeux. Cette thèse se présente en deux parties. La première partie étudie la performance des réseaux ad-hoc, cellulaires et de transport en tenant compte d’effets spatiaux. La deuxième partie adresse des problématiques économiques dans les réseaux de communications, liées à la réglementation de la «neutralité du réseau». Ici, nous étudions la concurrence des prix ainsi que des mécanismes de partage des revenus entre fournisseurs de services réseau.Dans la première partie, nous utilisons des modèles de jeu d’accès canal (MAC) et jeu de brouillage pour étudier les performances d'un réseau mobile ad hoc (MANET), et de jeux de routage afin d'étudier les performances d'un réseau de transport. Dans les réseaux cellulaires, nous étudions l'effet de la réduction de la densité spatiale des stations de base sur la quantité de rayonnement au corps humain (réseau vert).Les considérations géométriques jouent un rôle important dans les performances des réseaux sans fils. Par exemple, la position des nœuds affecte le niveau des interférences. Dans les MANETS, la mobilité des nœuds conduit à une observation différente du niveau d’interférences provenant de leurs voisins, et aussi due à la nature décentralisée du réseau, les utilisateurs peuvent adopter un comportement égoïste dans le partage des ressources. Afin de modéliser les propriétés géométriques du réseau ainsi que le comportement égoïste des utilisateurs, nous utilisons la géométrie stochastique et la théorie des jeux. Notre travail a développé un mécanisme de tarification et a montré qu’en définissant un prix approprié, tous les utilisateurs pouvaient être amenés à recevoir une part équitable des ressources conduisant à un optimal global des performances du réseau. Nous considérons aussi une configuration antagoniste où certain nœuds tendent à dégrader les performances du réseau en brouillant les communications des autres nœuds du réseau. Dans la deuxième partie de la thèse, nous étudions des aspects économiques dans les réseaux communication. Les représentants de plusieurs fournisseurs d'accès Internet (ISP) ont exprimé leur souhait de voir un changement important dans les politiques de tarification de l'Internet. En particulier, ils aimeraient voir les fournisseurs de contenu (CP) payer pour l'utilisation du réseau, compte tenu de la grande quantité de ressources qu'ils utilisent. Ce qui serait une violation flagrante du «principe de neutralité des réseaux» qui a caractérisé le développement de l'Internet filaire. La thèse a étudiée la possibilité de l’introduction d’un régulateur facilitant les interactions monétaires entre les ISP et les CP dans un régime non neutre. En utilisant des outils issus de la théorie des jeux et de la conception de mécanismes, nous avons développé deux mécanismes de négociation décidant des paiements entre les ISPs et CPs. Nous montrons que si les joueurs négocient avant de fixer les prix d’accès des utilisateurs finaux, ceci conduit à un équilibre favorable où tous les joueurs ressortent gagnant. Nous considérons également le cas où certains CPs établissent des contrats d’exclusivités avec les ISP afin d’obtenir des traitements préférentiels et en étudions l’impact sur les fournisseurs d’accès et les utilisateurs finaux. Avec la croissance du commerce de l’internet, la régulation des interactions monétaires entre différents fournisseurs de services est inévitable. Notre travail fournit des lignes directrices importantes sur la façon dont l'Internet doit être réglementé de telle sorte que les intérêts des utilisateurs finaux sont protégés / In this thesis we analyze the performance of communication networks using game theoretic approaches. The thesis is in two parts. The first part studies the performance of Ad hoc, cellular and transportation networks taking into consideration spatial effects. The second part studies economic issues in the communication networks related to the `net neutrality' regulations. Here we study price competition and revenue sharing mechanisms between the network service providers.In the first part, we use Medium Access Control (MAC) game and Jamming game models to study the performance of a Mobile Ad hoc NETwork (MANET), and routing games to study the performance of a transportation network. In the cellular networks, we study the effect of reducing the spatial density of base stations on the amount of radiation to human body (green networking). Geometric aspects play an important role in the performance of wireless networks. For example, node locations affect the amount of interference. In MANETs, the mobility results in users experiencing different amount of interference from their neighbors, and also due to decentralized nature of the network the users can be selfish in sharing the resources. To model the geometrical properties of the network and selfish behavior of the users we used stochastic geometry and game theory. Our work developed a pricing mechanism and showed that with an `appropriate' price all the users can be made to get a fair share of the resources resulting in global optimal network performance. We also considered an adversarial setting where some of the nodes aim to degrade the performance of the network by jamming other nodes’ transmissions.In the second part of the thesis, we study economics aspects in communication networks. Representatives of several Internet access providers (ISPs) have expressed their wish to see a substantial change in the Internet pricing policies. In particular, they would like to see content providers (CPs) pay for use of the network, given the large amount of resources they use. This would be in clear violation of the ``net neutrality'' principle that had characterized the development of the wireline Internet. The thesis explored possibility of a regulator facilitating monetary interactions between the ISPs and CPs in a nonneutral regime. Using tools from game theory and mechanism design we developed two bargaining mechanisms to decide payments between the ISPs and CPs. We showed that if the players bargain before they set the access prices for end users, it results in a favorable equilibrium where every player benefits. We also considered the case where some of CPs make exclusive contracts with the ISPs to get preferential treatment and studied its impact on both the service providers and the end users.As the Internet commerce grows, regulation of the monetary interaction between various service providers is unavoidable. Our work provides important policy guidelines on how the Internet should be regulated such that the end users' interests are protected

La maîtrise de la contamination générée par temps de pluie en milieu urbain constitue un enjeu environnemental important pour limiter la dégradation des milieux aquatiques superficiels. Les outils de modélisation traditionnelle utilisés pour estimer les flux de polluants dans les eaux de ruissellement sont jugés insuffisants dans leur capacité à reproduire les dynamiques des polluants à l’exutoire. Cela est souvent lié au manque de connaissances précises sur les processus en jeu d’une part, et d’autre part aux difficultés d’acquérir des bases de données représentatives et en continu sur des sites réels. Cette thèse a donc pour objectif d’améliorer l’état de la modélisation de la qualité. Elle vise en particulier le développement d’un outil de modélisation conceptuelle de la qualité des eaux de ruissellement à l’échelle du quartier, à partir d’une compréhension approfondie des processus d'accumulation et de lessivage. La simulation des pollutogrammes de matières en suspension (MES) à l’avaloir du bassin versant routier avec les modèles conceptuels d’accumulation-lessivage montre la faible performance des modèles pour estimer les dynamiques d’émissions de MES pour des longues périodes ; la variabilité du processus d’accumulation est le responsable principal de l’inadéquation de ces modèles. L’évaluation de la contribution des retombées atmosphériques sèches à la contamination des eaux de ruissellement en hydrocarbures aromatiques polycycliques (HAPs) et métaux montrent que l’atmosphère ne joue qu’un rôle très mineur dans la contamination des eaux de ruissellement par ces substances. Ainsi le couplage des modèles atmosphériques, qui ne tiennent pas compte des émissions directes liées au trafic, avec les modèles de qualité de l’eau, ne semble pas très pertinent dans l’objectif d’améliorer la prédiction de la contamination des eaux pluviales à l’exutoire. L’investigation à la micro-échelle du mécanisme de lessivage montre que les particules fines sont les plus susceptibles d’être mobilisées par le ruissellement. Cette étude a été menée en utilisant un simulateur de pluie innovant qui présente les avantages d’être mobile et léger, et la possibilité d’avoir des enregistrements en ligne du débit et de la turbidité. Les nouvelles connaissances acquises sur les processus soulignent une grande variabilité qui remet en cause l'intérêt de leur modélisation avec des approches déterministes. Ces connaissances sont intégrées à l’échelle du quartier pour développer un outil de modélisation conceptuelle basé sur une approche stochastique d'estimation de la concentration moyenne de MES et des paramètres de qualité. Le modèle développé est intégré dans le modèle hydrologique URBS. L’application de ce modèle permet d’intégrer la variabilité spatiale et temporelle des émissions en distinguant les contributions de chaque occupation du sol. Les résultats sont prometteurs en termes d’estimation des niveaux de concentration de MES à l’exutoire du bassin versant et de réplication du comportement général de la dynamique de MES, cependant des améliorations peuvent être envisagés pour consolider l’approche et améliorer ses prédictions. La comparaison de ce modèle avec des approches de modélisation empirique globale, conceptuelle semi-distribuée et physique distribuée, montre qu’en termes de pouvoir prédictif et de fiabilité, l’approche URBS-stochastique en parallèle avec l’approche de modélisation physique distribuée sont les plus performantes. En termes de simplicité d’implémentation et d’ajustement entre les observations et les simulations, les approches de modélisation empirique globale et conceptuelle semi-distribuée sont les plus puissantes. A l’issue de cette comparaison, il est clair qu’il n’existe pas un modèle parfait qui couvre toutes les caractéristiques de la modélisation de la qualité des eaux de ruissellement. Le choix de l’approche de modélisation la plus appropriée doit se faire en fonction des objectifs attendus par le modélisateur / Urban runoff contamination is recognized as a major source of the deterioration of the quality of surface water. Commonly used stormwater quality models have poor performance in predicting the pollutant dynamics at the surface outlet, mainly due to the lack of precise knowledge on the governing processes and the difficulties of acquiring representative and continuous databases on real sites. The main purpose of this Ph.D. thesis is to improve the state of stormwater quality modeling. It aims in particular to develop a conceptual modeling tool for stormwater quality prediction at the scale of a city district catchment, based on a deep understanding of the build-up and the wash-off. The application of commonly used stormwater build-up/wash-off models to simulate the dynamics of total suspended solids (TSS) at the outlet of the road catchment suggests that the models poorly replicate the temporal variability of the TSS concentrations unless short periods are considered. The unpredictable nature of the accumulation is largely responsible for the model failure. The evaluation of the contribution of atmospheric dry deposition to stormwater loads for polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) and metals shows that atmospheric deposition is not a major source of contaminants in stormwater runoff. Thus, linking the air and water compartment in a modeling chain to have more accurate estimates of pollutant loads in stormwater runoff may not be relevant unless the direct traffic emissions are accounted for. The investigation of the wash-off process on elementary surfaces shows that the fine particles are the most likely to be mobilized and transported during a rainfall event. Stormwater samples were collected for this study using an innovative rainfall simulator that allows continuous, on-site monitoring of instantaneous flow and turbidity measurements and that can be easily transported and used on real sites. The new knowledge acquired on the build-up and wash-off processes underlines the great variability of these processes and calls into question their modeling with deterministic approaches. Hence, this knowledge is incorporated into developing a new conceptual stormwater quality model based on the stochastic drawing of event mean concentrations (EMC) of TSS and water quality parameters. The model is integrated within the hydrological model URBS. The application of this approach accounts for the spatial and temporal variability of pollutant emissions by distinguishing the contributions of each land use separately. The obtained results are promising in terms of estimating the concentration levels of TSS at the outlet of the city district catchment and replicating the general behavior of the TSS dynamics. However, improvements can be envisaged to consolidate the approach and improve its predictions. Comparison of this model with global empirical, semi-distributed conceptual and distributed physical modeling approaches shows that in terms of predictive power and stability, the stochastic-URBS and the physically distributed approaches are the most efficient. However, in terms of ease of implementation and best fit between observations and simulations, the global empirical and semi-distributed conceptual modeling approaches are the most powerful. This comparison shows that the perfect model that covers all aspects of stormwater quality modeling does not exist. The choice of the most appropriate modeling approach should mainly be driven by modeling objectives