Cette thèse présente une contribution sur les problèmes de contrôle de réseaux d'irrigations en tenant compte des contraintes de communication grâce à une approche multicouches d’intelligence distribuée. Les analyses détaillées de chaque couche avec les résultats analytiques et les simulations seront décrites dans les différents chapitres. Ils mettent l'accent sur l'intérêt de l'approche multicouches, plus précisément sur son efficacité et sa fiabilité pour la supervision, l'optimisation multi-objectifs et le contrôle coopératif distribué sur des systèmes complexes de transport d'eau.La première couche analysé est le réseau hydraulique composé de canaux d’écoulements à surface libre, de sous-réseaux maillés de tuyaux sous pression et des structures hydrauliques (pompes vannes, ..). En intégrant les équations de Saint-Venant pour décrire l’écoulement physique des fluides en surface libre et la méthode Lattice Boltzmann pour la simulation du fluide, nous obtenons un modèle non linéaire discret pour les canaux à surface libre. Les structures hydrauliques sont généralement traitées comme des limites internes des biefs (tronçons) et modélisées par des relations entre les variables de flux et de pression.Permettant l'échange d'informations entre les éléments du système de contrôle, le réseau de communication sera considéré comme la deuxième couche. La résolution des problèmes d’hétérogénéités des systèmes et des communications (par exemple les retards de diffusion dans le réseau, la perte de paquets, la consommation d'énergie) sera étudié en introduisant une architecture de réseau hybride avec un routage dynamique basé sur les exigences de Qualité de Service (QoS) des applications de contrôle. Pour le routage dynamique dans le réseau, une composition pondérée de certaines métriques standards est proposée afin que le protocole de routage utilisant cette métrique composite converge sans boucle avec une « route » optimum. Grâce à différents scénarios de simulation, plusieurs critères de performance du réseau ont été évalués. La comparaison des résultats de simulation permet de valider l'intérêt de cette approche de composition pour le routage dynamique.Une troisième couche propose un système de contrôle réactif optimal développé pour la régulation du réseau d'irrigation dans un modèle étendue à grande échelle : Distributed Cooperative Model Predictive Control (DCMPC). Cette partie aborde la mise en œuvre de différentes stratégies de contrôle (centralisées, décentralisées et distribuées) et intègre la communication coopérative entre les contrôleurs MPC locaux afin d’améliorer les performances global es du système. La gestion de la divergence dans l'échange d'informations entre les contrôleurs est considérée comme un problème de consensus et résolue en utilisant un protocole de consensus asynchrone. Cette approche du contrôle distribué basée sur le paradigme des systèmes multi-agents, fournit une solution garantissant que tous les contrôleurs aient une vue cohérente de certaines valeurs des données nécessaires pour le calcul de décision. Un cas d’application sur un canal d'irrigation est étudié dans les simulations. La comparaison des résultats de simulations valide les avantages de l'approche du contrôle distribué coopératif par rapport aux autres stratégies de contrôle. / This thesis presents control problems of irrigation network with communication constraints and a multi-layer approach to solve these problems in a distributed manner. Detailed discussions of each layer with analytical and simulation results are described throughout several chapters. They emphasize the potential interest of the multi-layer approach, more precisely its efficiency and reliability for supervision, multi-objective optimization and distributed cooperative control of complex water transport systems. Conventionally, the first layer to be considered is the hydraulic network composed of free-surface channels, hydraulic structures and mesh subnetwork of pressurized pipes. By coupling the Saint-Venant equations for describing the physics of free-surface fluid and the Lattice Boltzmann method for the fluid simulation, a discrete-time nonlinear model is obtained for channel reaches. The hydraulic structures are usually treated as internal boundaries of reaches and modeled by algebraic relationships between the flow and pressure variables. To enable the exchange of information among the control system’s components, a communication network is considered in the second layer. Solving challenging problems of heterogeneous devices and communication issues (e.g., network delay, packet loss, energy consumption) is investigated in this thesis by introducing a hybrid network architecture and a dynamic routing design based on Quality of Service (QoS) requirements of control applications. For network routing, a weighted composition of some standard metrics is proposed so that the routing protocol using the composite metric achieves convergence, loop-freeness and path-optimality properties. Through extensive simulation scenarios, different network performance criteria are evaluated. The comparison of simulation results can validate the interest of this composition approach for dynamic routing. Finally, the third layer introduces an optimal reactive control system developed for the regulatory control of large-scale irrigation network under a Distributed Cooperative Model Predictive Control (DCMPC) framework. This part discusses the implementation of different control strategies (e.g., centralized, decentralized, and distributed strategies) and how the cooperative communication among local MPC controllers can be included to improve the performance of the overall system. Managing divergent (or outdated) information exchange among controllers is considered in this thesis as a consensus problem and solved by an asynchronous consensus protocol. This approach based on the multi-agent system paradigm to distributed control requires each controller to agree with its neighbors on some data values needed during action computation. For simulations, a particular benchmark of an irrigation channel is considered. The comparison of simulation results validate the benefits of the distributed cooperative control approach over other control strategies.

La gestion de l'eau peut être un domaine complexe, incertain et conflictuel. Dans différentes régions du monde il se confronte à de nombreux problèmes, tel que la disparité des intérêts liés à la ressource de l’eau, plusieurs décideurs, des réseaux administratives complexes, la distribution d'eau inefficace, divers événements socio-politiques et le changement climatique. Par conséquent, la prise de décision a lieu dans un système fortement interconnecté, dans lequel ni les ramifications décisionnels ni la complexité de ses impacts peuvent être négligés. Dans la région des Pouilles, la rareté de l'eau est le principal problème croissant qui touche les communautés humaines et plus qu’humaines.La pénurie d'eau génère la nécessité d'améliorer les processus décisionnels collaboratifs avec agents multiples. Les chercheurs suggèrent que la «tragédie des communs» pourrait être évitée si une ressource partagée était gérée de manière collective. Cela nécessite le développement d'outils dynamiques d’aide à la décision. Ceux-ci devraient être capables d'intégrer les différents cadres de problèmes détenues par les décideurs, de clarifier les différences entre les cadres, de soutenir la création d'un processus collaboratif pour la structuration d’un problème et de fournir des plates-formes communes et des espaces d'interaction.À cet égard, nous avons construit un espace d'interaction dynamique (DIS), mettant en évidence les points critiques opératoires et permettant aux analystes d'identifier une définition commune du problème. Les nouveaux défis de la collecte et de l'échange de connaissances et de la représentation des concepts structurés peuvent être résolus par une approche combinée. Les systèmes multi-agents joints aux systèmes dynamiques pourraient fournir des alternatives non conventionnelles qui utilisent des composants physiques et sociales, avec une attention particulière sur les comportements individuels et collectifs dans la gestion des ressources avec plusieurs décideurs.Dans notre étude de cas, le modèle a été utilisé comme une plate-forme pour la modélisation des organisations multi-agents, afin de soutenir la prise de décision collective dans la gestion de l'eau. Le modèle est capable de représenter un système de gestion de l'eau distribuée complexe, où les comportements simulés sont basées sur des observations sur le terrain et sur la participation des parties prenantes. De plus, l'approche de système multi-agents permet l'interaction et la formalisation des comportements des usagers de l'eau dans le processus de gestion. Une modélisation type systèmes dynamiques dans un environnement d'interaction entre agents de décision, nous permet d’intégrer explicitement les différents cadres et de simuler les interactions lors de l'adoption d'une nouvelle politique. Le modèle peut montrer comment la compréhension limitée de l'espace d'interaction affecte les actions suivies par chacun des décideurs et, enfin, comment elle pourrait conduire à des mécanismes de résistance systémique. En conclusion, le résultat est l’image la plus riche possible de la situation du problème existant, qui traite de la gestion de l'eau d'irrigation dans les systèmes agricoles. / Water resource management can be a complex, uncertain and conflictual domain. It faces numerous problems in many regions of the world, such as the disparity of interests associated with the water resource, multiple decision makers, complex networks of administration, inoperative water distribution, various socio-political events and climate change. Consequently, environmental decision-making takes place in a highly interconnected system, in which neither the decisional ramifications nor the complexity of its impacts can be neglected. In the Apulia Region, water scarcity is the main rising problem and is affecting human and more-than-human communities.Water scarcity generates the need to enhance collaborative multi-agent decision-making processes. Researchers suggest that the “tragedy of commons” could be avoided when a shared resource is at stake, provided that communities interact and operate in a collective way and avoid, for example, the market rules constraints. This requires the development of dynamic decision-aiding tools. They should be capable to integrate the different problem frames held by the decision makers, to clarify the differences among those frames, to support the creation of a collaborative problem structuring process and to provide shared platforms and interaction spaces.In this regard, we built a dynamic interaction space (DIS), highlighting the operative criticalities and allowing the analysts to identify a shared problem definition. The emerging issues of gathering and exchanging knowledge and representing structured concepts can be solved through a combined approach. Multi-agent systems joined with system dynamics can provide unconventional alternatives that use physical and social components, with a particular focus on individual and collective behaviours in resource management with multiple decision makers.In our case study, the model was used as a platform for modelling multi-agent organizations, in order to support collective decision-making in water management. The model is capable of representing a distributed complex water management system, where simulated behaviours are based on field observations and on the participation of stakeholders. What is more, the multi–agent system approach enables the interaction and allows to formalize theIrene Pluchinotta – “Multi-Agent Modelling For Distributed Intelligent Decision In Water Management”iibehaviours of water users in the management process. A system dynamics modelling in an environment of interacting decision agents, allows us to explicitly consider the different frames and to simulate interactions when adopting a new policy. The model can showcase how the limited understanding of the interaction space affects the actions followed by each decision-makers and, finally, how it could lead to policy resistance mechanisms. In conclusion, the result is the richest possible picture of the existing problem situation that deals with irrigation water management in agricultural systems.

Un des défis majeurs pour le développement des Systèmes Multi-Agents (SMA) auto-organisateurs est de garantir la convergence du système vers la fonction globale attendue par un observateur externe et de garantir que les agents sont capables de s'adapter face aux perturbations. Dans la littérature, plusieurs travaux se sont basés sur la simulation et le model-checking pour analyser les SMA auto-organisateurs. La simulation permet aux concepteurs d'expérimenter plusieurs paramètres et de créer certaines heuristiques pour faciliter la conception du système. Le model-checking fournit un support pour découvrir les blocages et les violations de propriétés. Cependant, pour faire face à la complexité de la conception des SMA auto-organisateurs, le concepteur a également besoin de techniques qui prennent en charge non seulement la vérification, mais aussi le processus de développement lui-même. En outre, ces techniques doivent permettre un développement méthodique et faciliter le raisonnement sur divers aspects du comportement du système à différents niveaux d'abstraction. Dans cette thèse, trois contributions essentielles ont été apportées dans le cadre du développement et la vérification formelle des SMA auto-organisateurs: une formalisation à l'aide du langage B-événementiel des concepts clés de ces systèmes en trois niveaux d'abstraction (micro, méso et macro), une expérimentation d'une stratégie de raffinement descendante pour le développement des SMA auto-organisateurs et la proposition d'un processus de raffinement ascendant basé sur des patrons de raffinement. / A major challenge for the development of self-organizing MAS is to guarantee the convergence of the system to the overall function expected by an external observer and to ensure that agents are able to adapt to changes. In the literature, several works were based on simulation and model-checking to study self-organizing MAS. The simulation allows designers to experiment various settings and create some heuristics to facilitate the system design. Model checking provides support to discover deadlocks and properties violations. However, to cope with the complexity of self-organizing MAS, the designer also needs techniques that support not only verification, but also the development process itself. Moreover, such techniques should support disciplined development and facilitate reasoning about various aspects of the system behavior at different levels of abstraction. In this thesis, three essential contributions were made in the field of formal development and verification of self-organizing MAS: a formalization with the Event-B language of self-organizing MAS key concepts into three levels of abstraction, an experimentation of a top-down refinement strategy for the development of self-organizing MAS and the definition of a bottom-up refinement process based on refinement patterns.

La croissance exponentielle dans l’utilisation du réseau Internet ainsi que l’apparition de nouveaux types d’applications ont augmenté les contraintes du réseau en termes de sécurité. Depuis quelques années, les techniques biométriques ont prouvé une grande précision et fiabilité et ont été utilisées dans plusieurs domaines afin de sécuriser l’accès à différentes ressources. Des solutions intégrant des agents et des systèmes multi-agents (SMA) ont aussi prouvé leur efficacité pour la résolution de nombreux problèmes dans les réeaux. Nous proposons un modèle « IrisCrptoAgentSystem » (ICAS) basé sur la méthode biométrique pour l’authentification utilisant l’iris de l’œil et la méthode de cryptographie asymétrique utilisant l’algorithme « Rivest-Shamir-Adleman » (RSA), et en intégrant des agents. Ce modèle doit assurer un accès sécurisé aux informations et garantir la protection des informations confidentielles. Notre travail porte sur la mise en place de nouvelles méthodes dans le modèle d’authentification biométrique afin de donner plus d’efficacité à notre modèle ICAS. Nous introduisons des aspects prétopologiques dans l’élaboration de la hiérarchie indexée pour classer les gabarits DHVA. Notre approche consiste à améliorer les méthodes relatives à la localisation des contours externe et interne de l’iris. / The exponential growth in the use of the Internet as well as the emergence of new types of applications has increased the network’s constraints in terms f security. Fort the last several years, biometric techniques have proven their applicability and reliability in providing secure access to shared resources in different domains. Furthermore, software agents and multi-agent systems (MAS) have evidently been efficient in resolving several problems in network. Therefore, the aim of this research is to propose a model “IrisCryptoAgentSystem” (ICAS) that is based on a biometric method for authentication using the iris of the eyes and an asymmetric cryptography method using “Rivest-Shamir-Adleman” (RSA) in an agent-based architecture. This model should provide secure access to information and ensure the protection of confidential information. Therefore, our work focuses on the development of new methods in biometric autheitcation in order to provide greater efficiency in the ICAS model. We introduce pretopological aspects in the development of the indexed hierarchy to classify DHVA templates. Our approach aims to improve the existing methods for the localization of the external and the internal edges of the iris.

Les arbres classiques de distribution du signal d’horloge au sein des microprocesseurs synchrones présentent un certain nombre de limitations : skew, jitter, limitation de la fréquence, influence de perturbations et de dispersions quelles que soient leurs natures. Ces facteurs, critiques pour les microprocesseurs modernes complexes, sont devenus la raison principale qui a poussé à la recherche d’autres types d’architecture de génération et de distribution du signal d’horloge. Un exemple d’un tel système alternatif est le réseau de PLLs couplées, où les PLLs sont géographiquement distribuées sur la puce, et génèrent des signaux d’horloge locaux qui sont ensuite synchronisés, en temps réel, par un échange d’information entre les PLLs voisines et une rétroaction locale réalisé par leur correcteurs. La nature active du réseau de PLLs de génération et de distribution du signal d’horloge, qui peut permettre de surpasser les limitations mentionnées plus tôt, oblige à sortir du cadre classique des outils et des méthodes de la Microélectronique habituellement appliqués à l’étude et à la conception de ce type de systèmes. En effet, les aspects dynamiques de bouclage et de transformation de signaux au sein de tels systèmes complexes rendent leur conception extrêmement difficile voire parfois impossible. La difficulté principale consiste en un changement des propriétés d’un sous-système local indépendant par rapport aux propriétés du même sous-système faisant partie du réseau. Effectivement, il existe beaucoup de méthodes et d’outils de conception d’une PLL isolée garantissant un comportement et des propriétés locales désirés. Néanmoins, ces propriétés désirées locales, selon la topologie d’interconnexion considérée, ne sont pas forcément conservées quand il s’agit d’un réseau de PLLs interconnectées et de son comportement global. Le but principal de cette thèse est ainsi de développer une méthode de synthèse de la loi de commande décentralisée réalisée au sein de chaque sous-système (tel qu’une PLL) assurant le comportement désiré pour le réseau global. Une méthode de transformation du problème de synthèse globale en un problème équivalent de synthèse d’une loi de commande locale est proposée en se basant sur l’hypothèse des sous-systèmes identiques interconnectés en réseau. Le lien entre les propriétés locales et globales est établi grâce aux approches d’Automatique avancée telles que les approches entrée-sortie et la dissipativité. Ce choix de méthode permet non seulement de réduire considérablement la complexité du problème initial mais aussi de ramener le problème de synthèse à une forme proche des méthodes de conception locale utilisées en Microélectronique, ce qui garantit une continuité logique de leur évolution. Ensuite la méthode proposée est combinée avec la commande H∞ et l’optimisation sous contraintes LMIs conduisant au développement d’algorithmes efficaces de résolution du problème posé. Elles sont à la fois particulièrement bien adaptées à l’application considérée, c’est-à-dire à la synchronisation d’un réseau de PLLs, et sont facilement généralisables aux autres types de problèmes de commande de systèmes de grande dimension. Le premier aspect permet une intégration naturelle et aisée de la méthode dans le flux de conception existant en Microélectronique, très riche et mature à ce jour, alors que le deuxième offre une solution à d’autres problèmes de commande de systèmes interconnectés en réseau, un champ d’application aujourd’hui en plein essor. / The classical clock distribution trees used in the synchronous microprocessor systems in nowadays have several drawbacks such as skew, jitter, frequency limitation, perturbation and disturbance behavioral impact independently of their origin, etc.. These factors, critical for the modern microprocessors, motivate the research of an alternative architecture of the clock generation and distribution system. An example of such alternative architectures is the network of coupled PLLs where the PLLs are geographically distributed on the chip and produce the local clock signals. These local clock signals are then synchronized, in real time, by an exchange of information between the PLLs and by local feedback corrections realized by its controllers. Distributed PLLs network allows overcoming the mentioned limitation encountered for the classical clock distribution system. However, the active nature of this network requires going beyond the scope of usual stand-alone PLL design methods. Indeed, the dynamical aspects of the feedback loops and the transformations of the signal inside this complex system make the design problem extremely difficult to solve. The main issue consists in ensuring certain properties of the global network as well as local properties of each subsystem PLL because those properties may change drastically from independent stand-alone PLL designed with standard tools and methods. Indeed, depending on the network topology, the local properties and global dynamical behavior are not necessarily ensured for the overall network. The main contribution of this PhD thesis is the development of a control law design method for each subsystem (such as PLL) ensuring the desired behavior of the global network. A method for transforming the global design problem to an equivalent local control law design problem is proposed. It is based on the assumption that all subsystems are identical. The relation between the local and global properties is established using advanced Control System Theory tools such as input-output and dissipativity principle. This principle decreases significantly the problem complexity by transforming the design problem into a form that is closed to the design of a stand-alone closed loop system. The proposed method is combined with robust H∞ control and LMI optimization that can be solved efficiently with appropriate algorithms that are well suited for the considered application i.e. the PLLs network synchronization. The proposed approach can be easily generalized to other types of networked system to be controlled.

Durant les situations de crise, telles que les catastrophes, le besoin de recherche d’informations (RI) pertinentes partagées dans les microblogs en temps réel est inévitable. Cependant, le grand volume et la variété des flux d’informations partagées en temps réel dans de telles situations compliquent cette tâche. Contrairement aux approches existantes de RI basées sur l’analyse du contenu, nous proposons de nous attaquer à ce problème en nous basant sur les approches centrées utilisateurs tout en levant un certain nombre de verrous méthodologiques et technologiques inhérents : 1) à la collection des données partagées par les utilisateurs à évaluer, 2) à la modélisation de leurs comportements, 3) à l’analyse des comportements, et 4) à la prédiction et le suivi des utilisateurs primordiaux en temps réel. Dans ce contexte, nous détaillons les approches proposées dans cette thèse afin de prédire les utilisateurs primordiaux qui sont susceptibles de partager les informations pertinentes et exclusives ciblées et de permettre aux intervenants d’urgence d’accéder aux informations requises quel que soit le format (i.e. texte, image, vidéo, lien hypertexte) et en temps réel. Ces approches sont centrées sur trois principaux aspects. Nous avons tout d’abord étudié l’efficacité de différentes catégories de mesures issues de la littérature et proposées dans cette thèse pour représenter le comportement des utilisateurs. En nous basant sur les mesures pertinentes résultant de cette étude, nous concevons des nouvelles caractéristiques permettant de mettre en évidence la qualité des informations partagées par les utilisateurs selon leurs comportements. Le deuxième aspect consiste à proposer une approche de modélisation du comportement de chaque utilisateur en nous basant sur les critères suivants : 1) la modélisation des utilisateurs selon l’évolution de l’évènement, 2) la modélisation de l’évolution des activités des utilisateurs au fil du temps à travers une représentation sensible au temps, 3) la sélection des caractéristiques les plus discriminantes pour chaque phase de l’évènement. En se basant sur cette approche de modélisation, nous entraînons différents modèles de prédiction qui apprennent à différencier les comportements des utilisateurs primordiaux de ceux qui ne le sont pas durant les situations de crise. Les algorithmes SVM et MOG-HMMs ont été utilisés durant la phase d’apprentissage. La pertinence et l’efficacité des modèles de prédiction appris ont été validées à l’aide des données collectées par notre système multi-agents MASIR durant deux inondations qui ont eu lieu en France et des vérités terrain appropriées à ces collections. / During crisis events such as disasters, the need of real-time information retrieval (IR) from microblogs remains inevitable. However, the huge amount and the variety of the shared information in real time during such events over-complicate this task. Unlike existing IR approaches based on content analysis, we propose to tackle this problem by using user-centricIR approaches with solving the wide spectrum of methodological and technological barriers inherent to : 1) the collection of the evaluated users data, 2) the modeling of user behavior, 3) the analysis of user behavior, and 4) the prediction and tracking of prominent users in real time. In this context, we detail the different proposed approaches in this dissertation leading to the prediction of prominent users who are susceptible to share the targeted relevant and exclusive information on one hand and enabling emergency responders to have a real-time access to the required information in all formats (i.e. text, image, video, links) on the other hand. These approaches focus on three key aspects of prominent users identification. Firstly, we have studied the efficiency of state-of-the-art and new proposed raw features for characterizing user behavior during crisis events. Based on the selected features, we have designed several engineered features qualifying user activities by considering both their on-topic and off-topic shared information. Secondly, we have proposed a phase-aware user modeling approach taking into account the user behavior change according to the event evolution over time. This user modeling approach comprises the following new novel aspects (1) Modeling microblog users behavior evolution by considering the different event phases (2) Characterizing users activity over time through a temporal sequence representation (3) Time-series-based selection of the most discriminative features characterizing users at each event phase. Thirdly, based on this proposed user modeling approach, we train various prediction models to learn to differentiate between prominent and non-prominent users behavior during crisis event. The learning task has been performed using SVM and MoG-HMMs supervised machine learning algorithms. The efficiency and efficacy of these prediction models have been validated thanks to the data collections extracted by our multi-agents system MASIR during two flooding events who have occured in France and the different ground-truths related to these collections.

Ce travail présente un modèle théorique de morphogenèse animale, sous la forme d’un système complexe émergeant de nombreux comportements, processus internes, expressions et interactions cellulaires. Son implémentation repose sur un automate cellulaire orienté système multi-agents avec un couplage énergico-génétique entre les dynamiques cellulaires et les ressources.Notre objectif est de proposer des outils permettant l’étude numérique du développement de tissus cellulaires à travers une approche hybride (discrète/continue et qualitative/quantitative) pour modéliser les aspects génétiques, énergétiques et comportementaux des cellules. La modélisation de ces aspects s’inspire des principes de la théorie de la viabilité et des données expérimentales sur les premiers stades de division de l’embryon du poisson-zèbre.La théorie de la viabilité appliquée à la morphogenèse pose cependant de nouveaux défis en informatique pour pouvoir implémenter des algorithmes dédiés aux dynamiques morphologiques. Le choix de données biologiques pertinentes à considérer dans le modèle à proposer, la conception d’un modèle basé sur une théorie nouvelle, l’implémentation d’algorithmes adaptés reposant sur des processeurs puissants et le choix d’expérimentations pour éprouver nos propositions sont les enjeux fondamentaux de ces travaux. Les hypothèses que nous proposons sont discutées au moyen d’expérimentations in silico qui ont porté principalement sur l’atteignabilité et la capturabilité de formes de tissus ; sur la viabilité de l’évolution d’un tissu pour un horizon de temps ; sur la mise en évidence de nouvelles propriétés de tissus et la simulation de mécanismes tissulaires essentiels pour leur contrôlabilité face à des perturbations ; sur de nouvelles méthodes de caractérisation de tissus pathologiques, etc. De telles propositions doivent venir en appoint aux expérimentations in vitro et in vivo et permettre à terme de mieux comprendre les mécanismes régissant le développement de tissus. Plus particulièrement, nous avons mis en évidence lors du calcul de noyaux de viabilité les relations de causalité ascendante reliant la maintenance des cellules en fonction des ressources énergétiques disponibles et la viabilité du tissu en croissance. La dynamique de chaque cellule est associée à sa constitution énergétique et génétique. Le modèle est paramétré à travers une interface permettant de prendre en compte le nombre de coeurs à solliciter pour la simulation afin d’exploiter la puissance de calcul offerte par les matériels multi-coeurs. / This work presents a theoretical model of animal morphogenesis, as a complex system from which emerge cellular behaviors, internal processes, interactions and expressions. Its implementation is based on a cellular automaton oriented multi-agent system with an energico-genetic coupling between the cellular dynamics and resources. Our main purpose is to provide tools for the numerical study of tissue development through a hybrid approach (discrete/continuous and qualitative/quantitative) that models genetic, behavioral and energetic aspects of cells. The modeling of these aspects is based on the principles of viability theory and on experimental data on the early stages of the zebrafish embryo division. The viability theory applied to the morphogenesis, however, raises new challenges in computer science to implement algorithms dedicated to morphological dynamics. The choice of relevant biological data to be considered in the model to propose, the design of a model based on a new theory, the implementation of suitable algorithms based on powerful processors and the choice of experiments to test our proposals are fundamental issues of this work. The assumptions we offer are discussed using in silico experiments that focused on the reachability and catchability of tissue forms ; on the viability of the evolution of a tissue for a time horizon ; on the discovery of new tissue properties and simulation of tissue mechanisms that are fondamental for their controllability face to disruptions ; on new pathological tissue characterization methods, etc. Such proposals must come extra to support experiments in vitro and in vivo and eventually allow a better understanding of the mechanisms governing the development of tissues.In particular, we have highlighted through the computing of viability kernels the bottom causal relationship between the maintenance of cells according to available energy resources and the viability of the tissue in growth. The model is set through an interface that takes into account the number of cores to solicit for simulation in order to exploit the computing power offered by multicore hardware.

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes de découverte, de sélection et de composition de services. L'objectif est de satisfaire une requête complexe d'un demandeur de services. Pour ce faire, nous proposons une approche multi-agents fondée sur la confiance et les réseaux sociaux. Nous définissions un modèle de confiance en tant que concept compositionnel formé de quatre composantes: une composante sociale, une composante d'expertise, une composante de recommandation et une composante de coopération. La composante sociale juge s'il est intéressant de suivre un fournisseur avant d'utiliser ses services. La composante d'expertise estime si un service se comporte bien et comme prévu. La composante de recommandation vérifie si un agent est pertinent ou pas et si l'on peut compter sur ses recommandations. La composante de coopération permet aux agents de décider avec qui interagir dans une composition de services. Nous proposons un algorithme distribué pour la découverte de services utilisant la confiance entre les agents ainsi que les systèmes de références dans les réseaux sociaux. Nous développons également une nouvelle méthode s'appuyant sur un modèle probabiliste pour inférer la confiance entre les agents non adjacents tout en tenant compte des rôles des agents intermédiaires. Finalement, nous présentons un processus original de formation de coalitions qui est incrémental, dynamique et recouvrant pour une composition de services dans les réseaux sociaux. Les résultats expérimentaux montrent que nos approches multi-agents sont efficaces, plus performants que les approches similaires existantes et peuvent offrir des résultats plus dignes de confiance à faible coût de communications. / This thesis deals with service discovery, selection and composition problems. The aim is to fulfill a complex requester query. To do that, we propose a multi-agent approach based on trust and social networks. We define a trust model as a compositional concept that includes social, expert, recommender and cooperation-based component. The social-based component judges whether or not the provider is worthwhile pursuing before using his services. The expert-based component estimates whether or not the service behaves well and as expected. The recommender-based component checks whether or not an agent is reliable and if we can rely on its recommendations. The cooperation-based component allows agents to decide with whom to interact in a service composition. We propose a distributed algorithm for service discovery using trust between agents and referral systems in social networks. We also develop a new method based on a probabilistic model to infer trust between non adjacent agents while taking into account roles of intermediate agents. Finally, we present an original coalition formation process which is incremental, dynamic and overlapping for service composition in social networks. %In particular, our coalition formation process engaging self-interested agents is incremental, dynamic and overlapping. Experimental results show that our multi-agents approaches are efficient, outperforms existing similar ones and can deliver more trustworthy results at low cost of communications.

Cette thèse propose une réflexion autour de l'étude des marchés financiers sous le prisme des systèmes complexes.Tout d'abord une description mathématique est proposée pour représenter le processus de prises de décision des agents dès lors où celui-ci bien que représentant les intérêts individuels d'un agent, est également influencé par l'émergence d'un comportement collectif. La méthode est particulièrement applicable lorsque le système étudié est caractérisé par une dynamique non-linéaire. Une application du modèle est proposée au travers de l'implémentation d'un marché artificiel boursier avec une approche système multi-agents. Dans cette application la dynamique du marché est décrite à la fois aux niveaux microscopiques (comportement des agents) et macroscopique (formation du prix). Le processus de décision des agents est défini à partir d'un ensemble de règles comportementales reposant sur des principes de logique floue. La dynamique de la formation du prix repose sur une description déterministe à partir des règles d'appariement d'un carnet d'ordres central tel que sur NYSE-Euronext-Paris. Il est montré que le marché artificiel boursier tel qu'implémenté est capable de répliquer plusieurs faits stylisés des marchés financiers : queue de distribution des rendements plus épaisse que celle d'une loi normale et existence de grappes de volatilité (ou volatility clustering).Par la suite, à partir de simulations numériques il est proposé d'étudier trois grandes propriétés du système : sa capacité d'auto-organisation, de résilience et sa robustesse. Dans un premier temps une méthode est introduite pour qualifier le niveau d'auto-organisation du marché. Nous verrons que la capacité d'auto-organisation du système est maximisée quand les comportements des agents sont diversifiés. Ensuite, il est proposé d'étudier la réponse du système quand celui-ci est stressé via la simulation de chocs de marché. Dans les deux analyses, afin de mettre en évidence comment la dynamique globale du système émerge à partir des interactions et des comportements des agents des résultats numériques sont systématiquement apportés puis discutés.Nos résultats montrent notamment qu'un comportement collectif grégaire apparait à la suite d'un choc, et, entraîne une incapacité temporaire du système à s'auto-organiser. Finalement, au travers des simulations numériques il peut être également remarqué que le marché artificiel boursier implémenté est plus sensible à de faibles répétitions répétées qu'à un choc plus important mais unique. / This thesis suggests reflection in studying financial markets through complex systems prism.First, an original mathematic description for describing agents' decision-making process in case of problems affecting by both individual and collective behavior is introduced. The proposed method is particularly applicable when studied system is characterized by non-linear, path dependent and self-organizing interactions. An application to financial markets is proposed by designing a multi¬agent system based on the proposed formalization.In this application, we propose to implement a computational agent-based financial market in which the system is described in both a microscopie and macroscopic levels are proposed. The agents' decision-making process is based on fuzzy logic rules and the price dynamic is purely deten-ninistic according to the basis matching rules of a central order book as in NYSE-Euronext-Paris. We show that, while putting most parameters under evolutionary control, the computational agent- based system is able to replicate several stylized facts of financial time series (distributions of stocks returns showing a heavy tau l with positive excess kurtosis and volatility clustering phenomenon).Thereafter, with numerical simulations we propose to study three system's properties: self-organization, resilience and robustness. First a method is introduced to quantify the degree of selforganization which ernerges in the system and shows that the capacity of self-organization is maximized when the agents' behaviors are heterogeneous. Secondly, we propose to study the system's response when market shock is simulated. in both cases, numerical results are presentedI and analyzed, showing how the global market behavior emerges from specific individual behavior interactions.Our results notably show that the emergence of collective herding behavior when market shock occurs leads to a temporary disruption on the system self-organization. Finaily, numerical simulations highlight that our artificial financial market can be able to absorb strong mono-shock but be lead to the rupture by low but repeated perturbations.

Un groupe de robots collaboratifs peut gérer des tâches qui sont difficiles, voire impossibles, à accomplir par un seul. On appelle un ensemble de robots coopérant un système multi-agents (SMA). L'interaction entre agents est un facteur clé dans la commande coopérative qui pose d'importants défis théoriques et pratiques. L'une des tâches du contrôle coopératif est le consensus dont l'objectif est de concevoir des protocoles de commande afin de parvenir à un accord entre leurs états respectifs. Cette thèse améliore la navigation pour les SMA, tout en tenant compte de certaines contraintes pratiques (modèle du robot et contraintes temporelles) dans la conception de contrôleurs coopératifs pour chaque agent, de manière décentralisée. Dans cette thèse, deux directions sont étudiées. D'une part, le taux de convergence est une spécification de performance importante pour la conception du contrôleur pour un système dynamique. La convergence rapide est toujours recherchée pour améliorer les performances et la robustesse. La plupart des algorithmes de consensus existants se concentrent sur la convergence asymptotique, où le temps d'établissement est infini. Cependant, de nombreuses applications nécessitent une convergence rapide généralement caractérisée par une stratégie de commande à temps fini. De plus, la commande à temps fini autorise certaines propriétés intéressantes, mais le temps de stabilisation dépend des conditions initiales des agents. L'objectif ici est de concevoir un protocole de consensus leader-follower à temps fixe pour les SMA décrits en temps continu. Ce problème est étudié en utilisant la théorie de la stabilisation à temps fixe, qui garantit que le temps de stabilisation est borné quelles que soient les conditions initiales. Les contrôleurs et les observateurs à modes glissants sont conçus pour que chaque agent résolve le problème du consensus à temps fixe lorsque le leader est dynamique. D'autre part, par rapport aux systèmes à temps continu, le problème du consensus dans un cadre à temps discret convient mieux aux applications pratiques en raison de la limitation des ressources de calcul pour chaque agent. Le modèle de commande prédictive (MPC) permet de gérer les contraintes de commande et d'état des systèmes. Dans cette thèse, cette méthode est appliquée pour traiter le problème du consensus en temps discret en laissant chaque agent résoudre, à chaque étape, un problème de commande optimale contraint impliquant uniquement l'état des agents voisins. Les performances de suivi sont également améliorées dans cette thèse en ajoutant de nouveaux termes à partir du MPC classique. Les contrôleurs proposés sont simulés et implémentés sur un groupe composé de plusieurs robots réels en utilisant ROS (Robotic Operating System). Dans cette thèse, quelques solutions correspondant au problème de la connexion entre plusieurs robots mobiles de manière décentralisée, du réglage des périodes d'échantillonnage et des paramètres de contrôle sont également abordées. / Nowadays, robots have become increasingly important to investigate hazardous and dangerous environments. A group of collaborating robots can often deal with tasks that are difficult, or even impossible, to be accomplished by a single robot. Multiple robots working in a cooperative manner is called as a Multi-Agent System (MAS). The interaction between agents to achieve a global task is a key in cooperative control. Cooperative control of MASs poses significant theoretical and practical challenges. One of the fundamental topics in cooperative control is the consensus where the objective is to design control protocols between agents to achieve a state agreement. This thesis improves the navigation scheme for MASs, while taking into account some practical constraints (robot model and temporal constraints) in the design of cooperative controllers for each agent, in a fully decentralized way. In this thesis, two directions are investigated. On one hand, the convergence rate is an important performance specification to design the controller for a dynamical system. As an important performance measure for the coordination control of MASs, fast convergence is always pursued to achieve better performance and robustness. Most of the existing consensus algorithms focus on asymptotic convergence, where the settling time is infinite. However, many applications require a high speed convergence generally characterized by a finite-time control strategy. Moreover, finite-time control allows some advantageous properties but the settling time depend on the initial states of agents. The objective here is to design a fixed-time leader-follower consensus protocol for MASs described in continuous-time. This problem is studied using the powerful theory of fixed-time stabilization, which guarantee that the settling time is upper bounded regardless to the initial conditions. Sliding mode controllers and sliding mode observers are designed for each agent to solve the fixed-time consensus tracking problem when the leader is dynamic. On the other hand, compared with continuous-time systems, consensus problem in a discrete-time framework is more suitable for practical applications due to the limitation of computational resources for each agent. Model Predictive Control (MPC) has the ability to handle control and state constraints for discrete-time systems. In this thesis, this method is applied to deal with the consensus problem in discrete-time by letting each agent to solve, at each step, a constrained optimal control problem involving only the state of neighboring agents. The tracking performances are also improved in this thesis by adding new terms in the classical MPC technique. The proposed controllers will be simulated and implemented on a team of multiple Mini-Lab Enova Robots using ROS (Robotic Operating System) which is an operating system for mobile robots. ROS provides not only standard operating system services but also high-level functionalities. In this thesis, some solutions corresponding to problem of connection between multiple mobile robots in a decentralized way for a wireless robotic network, of tuning of the sampling periods and control parameters are also discussed.