Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'analyse et au suivi temporel des surfaces continentales à partir de séquences d'images satellitaires. L'exploitation de données de différentes résolutions est alors cruciale pour bénéficier à la fois d'une bonne discrimination et d'une bonne localisation des objets d'intérêt. Dans ce contexte, nous proposons deux approches probabilistes pour la classification et la détection de changements capables d'accéder à une information sous-pixelique, avec très peu d'information a priori. La premire repose sur la définition d'une fonction d'énergie dans un cadre bayésien. Etant donné un nombre de classes, elle permet d'estimer la classification de manière non-supervisée en tant que minimum de cette fonction d'énergie, à travers un algorithme de recuit simulé. La seconde repose sur un modèle de détection a-contrario couplé à un algorithme stochastique d'échantillonnage aléatoire. Elle permet de détecter automatiquement les pixels de l'image qui représentent le plus vraisemblablement des changements. Une analyse théorique et expérimentale des méthodes proposées a permis d'en cerner les limites et, en particulier, de montrer leur capacité à traîter de forts rapports de résolution. Des cas réels d'applications sont présentés sur une scène agricole de la Plaine du Danube (base de donnes ADAM).

Depuis quelques années, les centres d'appels enregistrent une forte croissance dans le monde. Les entreprises s'orientent de plus en plus vers ce choix qui leur offre une relation privilégiée avec leurs clients. Ainsi, ils disposent d'un moyen convivial et peu coûteux pour fidéliser leurs clients tout en essayant d'en acquérir de nouveaux. Le sujet de cette thèse porte sur le développement et l'analyse de modèles stochastiques pour l'aide à la décision dans les centres d'appels. <br />Dans la première partie, nous considérons un centre d'appels où tous les agents sont groupés dans un même pool et les clients sont traités indifféremment par un des agents. Nous étudions les bénéfices de la migration depuis cette configuration vers un centre d'appels où les clients sont divisés en classes (appelées portefeuilles de clients). Chaque portefeuille de clients est servi par un pool de conseillers qui lui est exclusivement dédié. Ensuite, nous considérons un centre d'appels avec deux classes de clients impatients. Nous développons des politiques dynamiques pour l'affectation des clients (selon leurs types) aux différentes files d'attente. L'objectif étant lié aux qualités de service différentiées exprimées en terme du pourcentage des clients perdus, ainsi qu'en terme de la variance du temps d'attente. Enfin, nous étudions un centre d'appels qui annonce le délai d'attente à chaque nouveau client. Nous montrons les avantages de l'annonce sur les performances du centre d'appels.<br />Dans la deuxième partie, nous considérons un processus de naissance et de mort de forme générale. Nous calculons ensuite les moments de plusieurs variables aléatoires liées aux temps de premiers passages (ordinaires et conditionnels). Ensuite, nous montrons un résultat de concavité dans une file d'attente avec capacité limitée et avec une seule classe de clients impatients. Nous démontrons que la probabilité d'entrer en service est strictement croissante et concave en fonction de la taille de la file d'attente.

On s'intéresse dans cette thèse au comportement ergodique de certains systèmes dynamiques.<br /><br />Dans la première partie, on établit une inégalité de Sobolev logarithmique pour la loi d'un mouvement Brownien avec dérive, et plus généralement de certaines diffusions elliptiques, sur l'espace des trajectoires riemanniennes muni d'une métrique L2. <br />Ce résultat implique des propriétés de concentration intéressantes pour le comportement en temps grands de moyennes d'observables le long de la trajectoire.<br /><br />Dans la seconde partie, on prouve un principe de grandes déviations pour la mesure empirique des équations de Burgers et de Navier-Stokes stochastiques. <br />Ce principe décrit la convergence exponentielle vers la mesure d'équilibre du système, dont l'unicité est assurée par les conditions de non dégénérescence imposées sur la perturbation aléatoire.

Cette thèse porte sur une étude<br />analytique et probabiliste des théories de Heckman--Opdam et des<br />immeubles affines de type $\tilde{A}_r$. On étudie aussi la<br />frontière de Poisson des matrices triangulaires inversibles<br />rationnelles.<br /><br />Un de nos principaux résultats est l'obtention de nouvelles<br />estimations des fonctions hypergéométriques de Heckman--Opdam. Nos<br />preuves sont relativement plus simples que dans le cas particulier<br />des espaces symétriques $G/K$. Par exemple pour les estimations de<br />base des fonctions sphériques, obtenues par Harish-Chandra, ou<br />Gangolli et Varadarajan, ainsi que pour les estimations récentes<br />de la fonction sphérique élémentaire $\phi_0$ par Anker, Bougerol<br />et Jeulin.<br /><br />Un des autres principaux résultats est l'estimation du noyau de la<br />chaleur associé à un certain laplacien combinatoire sur un<br />immeuble affine de type $\tilde{A}_r$.

Les systèmes embarqués ont évolué d'une manière spectaculaire et sont devenus partie intégrante de notre quotidien. En réponse aux exigences grandissantes en termes de nombre de fonctionnalités et donc de flexibilité, les parties logicielles de ces systèmes se sont vues attribuer une place importante malgré leur manque d'efficacité, en comparaison aux solutions matérielles. Par ailleurs, vu la prolifération des systèmes nomades et à ressources limités, tenir compte de la performance est devenu indispensable pour bien les concevoir. Dans cette thèse, nous proposons une démarche rigoureuse et intégrée pour la modélisation et l'évaluation de performance tôt dans le processus de conception. Cette méthode permet de construire des modèles, au niveau système, conformes aux spécifications fonctionnelles, et intégrant les contraintes non-fonctionnelles de l'environnement d'exécution. D'autre part, elle permet d'analyser quantitativement la performance de façon rapide et précise. Cette méthode est guidée par les modèles et se base sur le formalisme $mathcal{S}$BIP que nous proposons pour la modélisation stochastique selon une approche formelle et par composants. Pour construire des modèles conformes au niveau système, nous partons de modèles purement fonctionnels utilisés pour générer automatiquement une implémentation distribuée, étant donnée une architecture matérielle cible et un schéma de répartition. Dans le but d'obtenir une description fidèle de la performance, nous avons conçu une technique d'inférence statistique qui produit une caractérisation probabiliste. Cette dernière est utilisée pour calibrer le modèle fonctionnel de départ. Afin d'évaluer la performance de ce modèle, nous nous basons sur du model checking statistique que nous améliorons à l'aide d'une technique d'abstraction. Nous avons développé un flot de conception qui automatise la majorité des phases décrites ci-dessus. Ce flot a été appliqué à différentes études de cas, notamment à une application de reconnaissance d'image déployée sur la plateforme multi-cœurs STHORM. / In the present work, we tackle the problem of modeling and evaluating performance in the context of embedded systems design. These have become essential for modern societies and experienced important evolution. Due to the growing demand on functionality and programmability, software solutions have gained in importance, although known to be less efficient than dedicated hardware. Consequently, considering performance has become a must, especially with the generalization of resource-constrained devices. We present a rigorous and integrated approach for system-level performance modeling and analysis. The proposed method enables faithful high-level modeling, encompassing both functional and performance aspects, and allows for rapid and accurate quantitative performance evaluation. The approach is model-based and relies on the $mathcal{S}$BIP formalism for stochastic component-based modeling and formal verification. We use statistical model checking for analyzing performance requirements and introduce a stochastic abstraction technique to enhance its scalability. Faithful high-level models are built by calibrating functional models with low-level performance information using automatic code generation and statistical inference. We provide a tool-flow that automates most of the steps of the proposed approach and illustrate its use on a real-life case study for image processing. We consider the design and mapping of a parallel version of the HMAX models algorithm for object recognition on the STHORM many-cores platform. We explored timing aspects and the obtained results show not only the usability of the approach but also its pertinence for taking well-founded decisions in the context of system-level design.

Les principaux thèmes de cette thèse sont la théorie des trajectoires rugueuses développée par T. Lyons (1998) et ses applications, notamment à l'étude des équations différentielles stochastiques (EDS) et au calcul de sensibilités. Des applications potentielles des résultats théoriques en science du vivant et en finance y sont également développés. En premier lieu, sont étendues l'existence et l'expression des grecques Delta et Véga, sensibilités bien connues en finance, pour des EDS à coefficients bornés et dirigées par un processus gaussien multidimensionnel centré, à trajectoires continues, au-dessus duquel il existe une trajectoire géométrique naturelle. Le cas du mouvement brownien fractionnaire a particulièrement été développé afin de proposer d'une part, une application du calcul de Véga dans un modèle de marché financier à volatilité stochastique fractionnaire et d'autre part, d'effectuer des simulations. En second lieu, est étudiée une généralisation d'équation mean-reverting au cas d'un signal gaussien unidimensionnel, centré et à trajectoires continues : existence globale et unicité de la solution, intégrabilité, continuité et différentiabilité de l'application d'Itô, existence d'un schéma d'approximation convergeant dans tous les Lp avec une vitesse de convergence presque-sure, un principe de grandes déviations et, l'existence d'une densité par rapport à la mesure de Lebesgue. L'étude de cette famille d'EDS a débouché sur une application en pharmacocinétique.

Planifier les actions d'un agent dans un environnement dynamique et incertain, a été largement étudié et le cadre des processus décisionnels de Markov offre les outils permettant de modéliser et de résoudre de tels problèmes. Le domaine de la théorie des jeux, a permis l'étude des interactions stratégiques entre plusieurs agents pour un jeu donné. Le cadre des jeux stochastiques, est considéré comme une généralisation du domaine des processus décisionnels de Markov et du champ de la théorie des jeux et permet de modéliser des systèmes ayant plusieurs agents et plusieurs états. Cependant, planifier dans unsystème multi-agents est considéré comme difficile, car la politique d'actions de l'agent dépend non seulement de ses choix mais aussi des politiques des autres agents. Le travail que nous présentons dans cette thèse porte sur la prise de décision distribuée dans les systèmes multi-agents. Les travaux existants dans le domaine, permettent la résolution théorique des jeux stochastiques mais imposent de fortes restrictions et font abstraction de certains problèmes cruciaux du modèle. Nous proposons un algorithme de planification décentralisée pour le modèle des jeux stochastiques, d'une part basé sur l'algorithme Value-Iteration et d'autre part basé sur la notion d'équilibre issue de la résolution des jeux matriciels. Afin d'améliorer le processus de résolution et de traiter des problèmes de taille importante, nous recherchons à faciliter la prise de décision et à limiter les possibilités d'actions à chaque étape d'interaction. L'algorithme que nous avonsproposé, a été validé sur un exemple d'interaction incluant plusieurs agents et différentes expérimentations ont été menées afin d'évaluer la qualité de la solution obtenue.

L'avenir de la communication est perçu comme étant quasiment exclusivement constitué de nœuds mobiles évoluant dans un réseau mobile. Dans ce contexte, différentes approches contribuent continuellement à l'amélioration directe ou indirecte des délais d'acheminement des informations échangées entre les utilisateurs, dont :- l'analyse des traces;- l'évaluation des performances ;- les services de localisation;- le routage. Nous décrivons chacun de ses thèmes et proposons des solutions faisant évoluer l'état de l'art. Celles-ci prennent appui sur des méthodes et outils tels que :- les Réseaux de Petri, pour l'analyse des traces ;- les modèles de mobilité, pour l'évaluation des performances;- l'introduction du social dans les services de localisation;- la mise en place d'une nouvelle métrique pour le routage. Nous montrons comment ces solutions concourent de façon complémentaire les unes avec les autres, à améliorer l'expérience de l'utilisateur.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse porte sur la caractérisation numérique et la modélisation stochastique de l'accélération du fluide pour l'écoulement en canal à grand nombre de Reynolds. La motivation concerne l'observation et l'analyse des effets de l'intermittence liés aux interactions à longue portée à travers le canal. Dans la première partie, l'accélération est étudiée par simulation numérique directe pour trois différents nombres de Reynolds (180, 590 et 1000). La lognormalité de la norme de l'accélération est observée quelle que soit la distance à la paroi. Un profil universel de la norme de l'accélération est également recherché par analyse dimensionnelle. La seconde partie présente une modélisation stochastique de l'accélération basée sur la décomposition norme/orientation. Le modèle stochastique pour la norme s'appuie sur un processus de fragmentation afin de représenter les interactions à longue portée à travers le canal. Pour l'orientation, l'évolution vers l'isotropie lorsque la distance à la paroi augmente (observée par la DNS) est reproduite grâce à un modèle de marche aléatoire sur une sphère. Ces modèles ont été appliqués à l'approche LES-SSAM (Stochastic Subgrid Acceleration Model) introduite par Sabel'nikov, Chtab et Gorokhovski. Nos calculs montrent que les estimations de la vitesse moyenne, du spectre d'énergie, des contraintes de l'écoulement et de la non-gaussianité des statistiques de l'accélération peuvent être améliorées de façon significative par rapport à la LES classique. L'intérêt de l'approche LES-SSAM, donnant un accès vers la structure intermittente de sous-maille, est illustré dans la dernière partie, par l'étude du transport de particules inertielles ponctuelles par l'écoulement de canal. Cette étude commence par l'analyse par DNS de l'influence des structures de paroi sur la dynamique des particules