La recherche de solutions analytiques pour l'évaluation de la fiabilité en contexte dynamique n'est pas résolue dans le cas général. Un état de l'art présenté dans le chapitre 1 montre que des approches partielles relatives à des hypothèses particulières existent. La simulation de Monte Carlo serait le seul recours, mais il n'existait pas d'outils performants permettant la simulation simultanée de l'évolution discrète du système et de son évolution continue prenant en compte les aspects probabilistes. Dans ce contexte, dans le chapitre 2, nous introduisons le concept d'automate stochastique hybride capable de prendre en compte tous les problèmes posés par la fiabilité dynamique et d'accéder à l'évaluation des grandeurs de la sûreté de fonctionnement par une simulation de Monte Carlo implémentée dans l'environnement Scilab-Scicos. Dans le chapitre 3, nous montrons l'efficacité de notre approche de simulation pour l'évaluation de la sûreté de fonctionnement en contexte dynamique sur deux cas test dont un est un benchmark de la communauté de la Sûreté de Fonctionnement. Notre approche permet de répondre aux problèmes posés, notamment celui de la prise en compte de l'influence de l'état discret, de l'état continu et de leur interaction dans l'évaluation probabiliste des performances d'un système dans lequel en outre, les caractéristiques fiabilistes des composants dépendent eux-mêmes des états continu et discret. Dans le chapitre 4, nous donnons une idée de l'intérêt du contrôle par supervision comme moyen de la sûreté de fonctionnement. Les concepts d'automate observateur et de contrôleur ont été introduits et illustrés sur notre cas test afin de montrer leur potentialité.

La pulvérisation du liquide est un mécanisme très important lors de la combustion dans les moteurs de fusée et de type diesel. C'est dans ce cadre que s'inscrivent les travaux réalisés dans cette thèse. L'objectif est de modéliser les mécanismes physiques qui pilotent l'atomisation assistée par air. Dans cette configuration, de nombreux paramètres peuvent influer sur la fragmentation du liquide tels que les vitesses initiales du liquide ou du gaz, les masses volumiques des deux phases ou la tension de surface par exemple ... Ce phénomène est donc particulièrement complexe et la résolution exacte de chaque fragmentation est très difficile. Dans ce travail, une approche stochastique est proposée afin de modéliser les différentes étapes d'atomisation assistée par air. Celle-ci permet de décrire la phase d'atomisation primaire et les statistiques du liquide non fragmenté au voisinage de l'injecteur. A partir de ces résultats, des fragments liquides sont formés et transportés dans l'écoulement de façon à décrire l'intégralité du spray. Le mouvement de la phase gazeuse est résolu par simulation des grandes échelles. Le caractère turbulent et instationnaire de l'écoulement est ainsi pris en compte, ce qui permet le suivi lagrangien des éléments liquides issus de la phase d'atomisation primaire. Leurs collisions ainsi que les fragmentations ou coalescences qui en résultent sont également modélisés par l'intermédiaire d'une approche stochastique. Ces différentes étapes permettent de simuler l'atomisation assistée par air et de déterminer la longueur du cœur liquide, l'angle du spray, le diamètre de Sauter moyen et de comparer ces résultats à des données expérimentales.

Le travail présenté dans ce mémoire concerne l'étude du mouvement d'inclusions solides en suspension dans un écoulement turbulent de canal isotherme et anisotherme par simulation numérique directe. Grâce à cet outil de simulation, nous avons pu analyser l'influence de l'inertie et du croisement de trajectoires sur les caractéristiques dynamiques et thermiques de la phase dispersée ainsi que sur celles du fluide vu au sein d'une turbulence non homogène. Cela pourra notamment faciliter le développement futur des modélisations euléro-lagrangienne et euléro-eulérienne dans ce type de turbulence. Nous avons essayé d'examiner au mieux la conséquence de ces effets sur les statistiques de la phase dispersée telles que la concentration, la moyenne et l'écart type de la vitesse, les covariances fluide-particules, les corrélations triples de la vitesse des particules. Parallèlement à cela, les caractéristiques du fluide vu par les particules ont été étudiées, nous nous sommes intéressés à la vitesse de dérive, aux tensions de Reynolds du fluide vu, et la décorrélation temporelle des fluctuations de la vitesse du fluide vu. En ce qui concerne la partie thermique, nous présentons les statistiques thermiques de la phase dispersée et du fluide vu par les particules au sein de l'écoulement anisotherme vertical descendant. Tous ces aspects sont développés en gardant à l'esprit le cadre général de cette étude, c'est-à-dire comprendre le comportement thermique de la phase dispersée et fournir des informations concernant des grandeurs importantes intervenant dans la modélisation de tels écoulements.

L'incorporation des instruments intelligents dans les boucles de sécurité nous mène vers une sécurité intelligente et les systèmes deviennent des « systèmes instrumentés de sécurité à intelligence distribuée (SISID) ». La justification de l'usage de ces instruments dans les applications de sécurité n'est pas complètement avérée. L'évaluation de la sûreté de fonctionnement de ce type de systèmes n'est pas triviale. Dans ce travail, la modélisation et l'évaluation des performances relatives à la sûreté de fonctionnement des systèmes instrumentés de sécurité (SIS) sont traitées pour des structures intégrant de l'intelligence dans les instruments de terrain. La méthodologie que nous utilisons consiste en la modélisation de l'aspect fonctionnel et dysfonctionnel de ces systèmes en adoptant le formalisme basé sur les réseaux de Petri stochastiques qui assurent la représentation du comportement dynamique de ce type de systèmes. La modélisation est traitée sous la forme d'une approche stochastique utilisant les réseaux d'activité stochastiques SAN (Stochastic Activity Network). L'introduction d'indicateurs de performances permet de mettre en évidence l'effet de l'intégration des niveaux d'intelligence dans les applications de sécurité. La méthode de Monte Carlo est utilisée pour évaluer les paramètres de sûreté de fonctionnement des SIS en conformité avec les normes de sécurité relatives aux systèmes instrumentés de sécurité (CEI 61508 et CEI 6151). Nous avons proposé une méthode et les outils associés pour approcher cette évaluation par simulation et ainsi apporter une aide à la conception des systèmes instrumentés de sécurité (SIS) intégrant quelques fonctionnalités des instruments intelligents.

L'un des challenges de l'optimisation de la maintenance est la production de modèles décisionnels conjuguant performance au niveau stratégique et au niveau opérationnel. Une hypothèse classique est de considérer que le niveau de dégradation du système peut être modélisé par un processus stochastique particulier caractérisé en régime stationnaire sans tenir compte des effets de l'environnement d'exploitation du système. Cette hypothèse peut être vue comme un des facteurs entraînant des écarts entre les performances attendues et celles mesurées. Par contre, de nombreux travaux sont développés dans le cadre de la fiabilité pour l'intégration de l'impact de l'environnement. L'objectif de ce manuscrit est de développer des outils d'aide à la décision de maintenance pour des systèmes à dégradation graduelle évoluant dans un environnement aléatoire stressant. Nous proposons différentes modélisations de l'environnement et de son impact sachant qu'il peut influencer soit la défaillance du système, soit le processus de dégradation. Nous explicitons les relations mutuelles entre l'environnement et le processus de dégradation et nous construisons différentes politiques de maintenance adaptatives qui se basent sur l'état de dégradation du système mais également sur l'évolution de l'environnement. De plus, les politiques proposées permettent de se baser soit uniquement sur une connaissance a priori du système, soit d'intégrer l'information disponible en ligne concernant l'environnement. Nous chercherons dans ce manuscrit à proposer de nouvelles approches de maintenance combinant performances théoriques attendues d'un côté et réalité et pragmatisme opérationnels d'un autre.

Internet constitue un environnement évolutif déstructuré et quasi-infini proposant des documents hétérogènes notamment à travers le Web et les intranets d'entreprises. La recherche et l'accès à cette profusion de documents nécessite d'assister l'utilisateur. Cependant, les outils actuels d'accès à l'information atteignent leur limite et ne garantissent plus d'identifier les ressources les plus pertinentes (également appelées "items") dans un temps raisonnable. La problématique consiste à "apprendre l'utilisateur courant". La connaissance de ce dernier permet au système de fournir des items susceptibles de les intéresser ou de répondre à un critère d'utilité. Il s'agit alors de collecter des données brutes pour caractériser une information de haut niveau, à savoir la connaissance de l'utilisateur. L'emploi de l'Intelligence Artificielle permet d'identifier les données nécessaires et suffisantes à l'apprentissage supervisé en situation de l'utilisateur courant.<br /><br />Toutefois, les modèles utilisateurs souffrent d'un grand nombre de données manquantes. Notre approche consiste à exploiter collaborativement les données relatives à une population pour pallier le manque d'information inhérent à chaque utilisateur. L'emploi de techniques de filtrage collaboratif permet ainsi de bénéficier de l'expérience et des interactions au sein d'une population pour améliorer les services et prédire les futurs agissements d'un individu. Nous sommes partis du constat que, dans les approches centralisées, le nombre d'individus pris en compte dans la recherche des plus proches voisins ne peut excéder quelques milliers de candidats. Nos travaux nous ont donc conduit à distribuer le processus de filtrage sous plusieurs formes tant en terme de contenu que de calculs. L'objectif de cette thèse est de montrer comment il est possible d'assurer le passage à l'échelle, et faire face aux problèmes sous-jacents pouvant résulter de cette approche distribuée.

La méthodologie de modélisation adaptée a la mesure des performances des architectures parallèles repose sur la décomposition du processus de modélisation en 7 phases: formulation des objectifs, analyse du système, conception du modèle, estimation et mesure des paramétrés d'entrée du modèle, resolution du modèle, validation du modèle et utilisation du modèle pour prédire les performances du système réel

Cette thèse contient quelques applications des chaînes de Markov et des processus de décision markoviens pour la contrôle de congestion et de puissance. D´abord nous étudions le comportement de la taille de la fenêtre d´une source qui utilise l´algorithme MIMD. Nous montrons que le logarithme de la taille de la fenêtre suit une récurrence stochastique additive, et est une chaîne de Markov. Nous montrons aussi que le débit obtenu par une source est proportionnel à l´inverse de la probabilité de perte d´un paquet. Ensuite, nous analysons le processus de la taille de la fenêtre d´un algorithme de contrôle de congestion en temps continu. Nous pourvoyons des conditions sous lesquelles deux algorithmes ont le même comportement. Puis, nous étudions le processus de rapport de deux sources qui utilisent l´algorithme MIMD et qui partagent la capacité d´un goulot d´étranglement. Pour les sources hétérogènes, nous montrons que l´intensité du processus de perte de paquet doit être supérieure à une constante qui dépend des paramètres des algorithmes pour que l´indice d´équité s´améliore. Ensuite, nous présentons un modèle stochastique pour obtenir la distribution jointe du nombre instantané de paquets et sa moyenne mobile. Ensuite, nous étudions un problème de commande optimale en temps discret. Un appareil mobile veut transmettre des paquets et conserver son énergie en même temps. Nous montrons que la politique optimale est un contrôle à seuil. Enfin, par simulations, nous étudions le délai des flots TCP sur la voie descendante de l´UMTS lorsque deux politiques différentes de commutation de canaux sont utilisées.

Cette thèse aborde le problème de l'extraction non supervisée des réseaux linéiques (routes, rivières, etc.) à partir d'images satellitaires et aériennes. Nous utilisons des processus objet, ou processus ponctuels marqués, comme modèles a priori. Ces modèles permettent de bénéficier de l'apport d'un cadre stochastique (robustesse au bruit, corpus algorithmique, etc.) tout en manipulant des contraintes géométriques fortes. Un recuit simulé sur un algorithme de type Monte Carlo par Chaîne de Markov (MCMC) permet une optimisation globale sur l'espace des configurations d'objets, indépendamment de l'initialisation.<br />Nous proposons tout d'abord une modélisation du réseau linéique par un processus dont les objets sont des segments interagissant entre eux. Le modèle a priori est construit de façon à exploiter au mieux la topologie du réseau recherche au travers de potentiels fondés sur la qualité de chaque interaction. Les propriétés radiométriques sont prises en compte dans un terme d'attache aux données fondé sur des mesures statistiques.<br />Nous étendons ensuite cette modélisation à des objets plus complexes. La manipulation de lignes brisées permet une extraction plus précise du réseau et améliore la détection des bifurcations.<br />Enfin, nous proposons une modélisation hiérarchique des réseaux hydrographiques dans laquelle les affluents d'un fleuve sont modélisés par un processus de lignes brisées dans le voisinage de ce fleuve.<br />Pour chacun des modèles, nous accélérons la convergence de l'algorithme MCMC par l'ajout de perturbations adaptées.<br />La pertinence de cette modélisation par processus objet est vérifiée sur des images satellitaires et aériennes, optiques et radar.

Ce travail s'inscrit dans le cadre de l'évaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes commandés en réseau (SCR). La capacité des systèmes de commandes à compenser les effets de certaines défaillances de composants amène à redéfinir le concept de défaillances du système. La conséquence est que l'évaluation de la fiabilité prévisionnelle du système est dépendante de l'évaluation fonctionnelle et devient impossible avec les méthodes traditionnelles de la sûreté de fonctionnement. Pour surmonter ces difficultés, une approche basée sur la modélisation en vue de la simulation est proposée. Nous avons choisi les Réseaux d'activités stochastiques (SAN) largement connus dans la modélisation des protocoles de communication ainsi que dans les études de la sûreté de fonctionnement. Dans un premier temps, nous avons cherché à identifier l'incidence de deux types de défaillances fugitives : la perte d'un échantillon d'une part et le retard d'un échantillon dans la boucle de régulation d'autre part. Après, nous simulons le comportement en présence des deux types de perturbations simultanément, mettant en évidence des effets cumulatifs. Si on tient compte maintenant du fait que l'origine des pertes ou retards est due à la présence du réseau, il faut l'introduire dans le modèle. On introduit alors dans le modèle global du système la représentation SAN d'un réseau CAN et l'injection des défaillances dans celui-ci. La méthode de Monte Carlo est utilisée pour estimer les indicateurs de sûreté de fonctionnement et on montre l'influence de certains facteurs comme la charge du réseau par exemple. Nous avons proposé une méthode et les outils associés pour approcher cette évaluation par simulation et ainsi apporter une aide à la conception des systèmes satisfaisant à des exigences critiques sur certains paramètres de performance.