Les environnements domotiques sont des environnements ubiquitaires dans lesquels des équipements domestiques, disséminés dans une habitation, fournissent des services utilisables à distance au travers d'un réseau. Des systèmes domotiques sont proposés pour permettre aux utilisateurs de contrôler les équipements en fonction de leurs besoins.Idéalement, ces systèmes orchestrent l'exécution des services fournis par les équipements pour réaliser des services complexes. Mieux encore, ces systèmes doivent s'adapter à la variété des environnements en termes d'équipements et des besoins des utilisateurs. Ils doivent également pouvoir s'adapter dynamiquement, si possible de manière autonome, au changement de leur contexte d'exécution (apparition ou disparition d'un équipement, évolution des besoins).Dans cette thèse, nous apportons une réponse à cette problématique avec SAASHA, un système domotique multi-agents à base de composants. La combinaison de ses deux paradigmes permet de gérer l'adaptation à trois niveaux : présentation (interfaces utilisateur),organisation (architecture du système) et comportement (architecture interne des agents).Les agents perçoivent le contexte et ses changements. Les utilisateurs se voient proposer une vue dynamique du contexte leur permettant de définir des scénarios personnalisés sous forme de règles. Les agents se répartissent les rôles pour réaliser les scénarios. Ils modifient dynamiquement leur architecture interne grâce à la génération, au déploiement et à l'assemblage de composants pour se doter de nouveaux comportements de contrôle des équipements et des scénarios. Les agents collaborent ainsi pour exécuter les scénarios. En cas de changement, ces trois niveaux d'adaptation sont mis en oeuvre de manière dynamique et autonome pour maintenir la continuité de service. Un prototype de SAASHA, basé sur les standards industriels UPnP et OSGi, a été développé pour évaluer la faisabilité de notre proposition. / Home automation environments are ubiquitous environments where domestic devices, scattered throughout a home, provide services that can be used remotely over a network. Home automation systems are proposed to enable the users of controlling the devices according to their needs. Ideally, these systems orchestrate the execution of the services provided by the devices to achieve complex services. Even more, these systems must adapt to the variety of environments in terms of devices and users needs. They must also be able to adapt dynamically, if possible in an autonomous manner, to the changes of their execution context (appearance or disappearance of a device, changing needs).In this thesis, we provide an answer to this problematic with SAASHA, a multi-agent home automation system based on components. The combination of these two paradigms enables managing the adaptation on three levels: presentation (user interface), organization (system architecture) and behavior (internal architecture of agents). The agents perceive their context and its changes. The Users are offered a dynamic view of the context allowing them to define custom scenarios as rules. The agents divide the roles among them to realize the scenarios. They modify dynamically their internal architecture throughout the generation, deployment and assembly of components to adopt new device control behaviors and scenarios. The agents collaborate to execute the scenarios. In case of a change, these three levels of adaptation are updated dynamically and autonomously to maintain the service continuity. A SAASHA prototype, based on UPnP and OSGi industry standards, has been developed to assess the feasibility of our proposal.

Les dynamiques d'opinions suscitent un regain d'intérêt de la part des communautés d'Automatique et de Mathématiques Appliquées. Cela peut s'expliquer par l'émergence des réseaux sociaux en ligne et de la possibilité d'exploiter et comprendre les comportements et données associés. Les modèles de dynamiques d'opinions sont des cas particuliers de systèmes multi-agents. Ces systèmes ont des applications diverses comme par exemple le contrôle du comportement d'une flotte de robots collaboratifs. Un système de dynamique d'opinions est ainsi constitué de plusieurs agents. L'état de chaque agent est alors modélisé par un réel qui représente l'opinion de celui-ci à propos d'un certain sujet. Les modèles mathématiques de dynamiques d'opinions décrivent alors l'évolution des opinions des agents dans le temps. De nombreux résultats ont été obtenus sur le régime asymptotique de ces systèmes, notamment sur la convergence vers le consensus, lorsque les opinions de tous les agents du système tendent vers la même valeur. Le régime transitoire, moins bien connu, présente également des phénomènes intéressants comme la formation d'accords locaux transitoires mais qui sont plus délicats à définir. Une étude de ces phénomènes est présentée pour des systèmes de dynamiques d'opinions à temps discret avec fonctions d'influence génériques dépendant de l'état. La contribution principale propose un critère de détection de la formation de ces accords locaux, ainsi que la prédiction de la durée pendant laquelle ce critère est vérifié. La seconde partie de cette thèse se concentre sur les dynamiques d'opinions en temps continu dont un des agents, appelé leader, a un rôle particulier : l'évolution de son opinion est contrôlable. Le leader est utilisé pour rassembler tous les agents dans son voisinage en temps fini, puis pour les amener vers une valeur de consensus désirée. La loi de commande proposée est valide pour des systèmes à fonctions d'influence dépendant du temps et de l'état et sous certaines conditions. De plus, le problème de contrôle en temps optimal consistant à rassembler tous les agents dans le voisinage du leader en temps minimal est examiné. Ceci est effectué dans le cas particulier de fonctions d'influence dépendant uniquement de l'état. Afin de déterminer la classe des commandes optimales admissible, le Principe du Maximum de Pontryagin est utilisé. Dans un cadre général, la commande optimale est précisée sous la forme de relations implicites. Pour le cas particulier où il n'y a pas d'interaction entre les agents, la loi de commande en temps optimal a été obtenue en pratique pour toute condition initiale / Opinion dynamics systems aroused renewed interest in the Control System Theory and Applied Mathematics communities. This can be explained by the emergence of online social networks and the possibility of exploiting and understanding associated behaviours and data. Opinion dynamic models are special cases of multi-agent systems. These systems have various applications such as controlling the behaviour of a fleet of collaborative robots. A system of opinion dynamics is thus composed of several agents. The state of each agent is then modeled by a real number, which represents the agent's opinion on a certain subject. The mathematical models of opinion dynamics then describe the evolution of agents' opinions over time. Many results have been obtained on the asymptotic behaviour of these systems, notably on convergence towards consensus, when the opinion of all agents of the system tend towards the same value. The less well known transient state also presents interesting phenomena such as the formation of local transient agreements, which are more tricky to define. A study of these phenomena is presented for discrete-time opinion dynamics systems with generic state dependent influence functions. The main contribution proposes a criterion for detecting the formation of these local agreements, as well as a prediction of the duration during which this criterion is verified. The second part of this thesis focuses on opinion dynamics in continuous time in which one of the agents, called leader, has a particular role: the evolution of its opinion is controllable. For systems with time and state-dependent influence functions and under certain conditions, a control law is presented that allows the leader to gather all agents in its neighbourhood in finite time and then steer them to a desired consensus value. In addition, the problem of time optimal control which consists in bringing all agents together in the neighborhood of the leader in minimal time is also examined for the case of only state-dependent influence functions. The Pontryagin Maximum Principle specifies the class of admissible optimal controls with implicit expressions within a general framework. For the particular case where there is no interaction between agents, the time-optimal control law has been obtained in practice for any initial conditions

Notre société étant plus dépendante que jamais au vecteur électrique, la moindre perturbation du transport ou de l’acheminement de l’électricité a un impact social et économique important. La fiabilité et la sécurité des réseaux électriques sont donc cruciales pour les gestionnaires de réseaux, en plus des aspects économiques. De plus, les réseaux de transport sont interconnectés pour réduire les coûts des opérations et pour améliorer la sécurité. Un des plus grand défis des gestionnaires des réseaux de transport est ainsi de se coordonner avec les réseaux voisins, ce qui soulève des problèmes liés à la taille du problème, à l’interopérabilité et à la confidentialité des données.Cette thèse se focalise principalement sur la sécurité des opérations sur les réseaux électriques, c’est pourquoi l’évolution des principales caractéristiques des blackouts, qui sont des échecs de la sécurité des réseaux, sont étudiés sur la période 2005-2016. L’approche de cette étude consiste à déterminer quelles sont les principales caractéristiques des incidents de ces 10 dernières années, afin d’identifier ce qui devrait être intégré pour réduire le risque que ces incidents se reproduisent. L’évolution a été étudiée et comparé avec les caractéristiques des blackouts qui se sont produit avant 2005. L’étude se focalise sur les préconditions qui ont mené à ces blackouts et sur les cascades, et particulièrement sur le rôle de la vitesse des cascades. Les caractéristiques importante sont extraites et intégrées dans la suite de notre travail.Un algorithme résolvant un problème préventif d’Optimal Power Flow avec contraintes de sécurité (SCOPF) de manière distribuée est ainsi développé. Ce problème consiste en l’ajout de contraintes qui assure qu’après la perte de n’importe quel appareil d’importance, le nouveau point d’équilibre, atteint suite au réglage primaire en fréquence, respecte les contraintes du système. L’algorithme développé utilise une décomposition fine du problème et est implémenté sous le paradigme multi-agent, basé sur deux catégories d’agents : les appareils et les bus. Les agents sont coordonnés grâce à l’ « Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)» et grâce à un problème de consensus. Cette décomposition procure l’autonomie et la confidentialité nécessaire aux différents acteurs du système, mais aussi, un bon passage à l’échelle par rapport à la taille du problème. Cet algorithme a aussi pour avantage d’être robuste à n’importe quelle perturbation, incluant la séparation du système en plusieurs régions.Puis, pour prendre en compte l’incertitude sur la production créée par les erreurs de prédiction des fermes éoliennes, une approche distribuée à deux étapes est développée pour résoudre un problème d’Optimal Power Flow avec contraintes probabilistes (CCOPF), d’une manière complétement distribuée. Les erreurs de prédiction des fermes éoliennes sont modélisées par des lois normales indépendantes et les écarts par rapport aux plannings de production sont considérés compensés par le réglage primaire en fréquence. La première étape de l’algorithme a pour but de déterminer des paramètres de sensibilités nécessaires pour formuler le problème. Les résultats de cette étape sont ensuite des paramètres d’entrée de la seconde étape qui, elle, résout le problème de CCOPF. Une extension de cette formulation permet d’ajouter de la flexibilité au problème en permettant la réduction de la production éolienne. Cet algorithme est basé sur la même décomposition fine que précédemment où les agents sont également coordonnés par l’ADMM et grâce à un problème de consensus. En conclusion, cet algorithme en deux étapes garantit la confidentialité et l’autonomie des différents acteurs, et est parallèle et adaptée aux plateformes hautes performances. / Our societies are more dependent on electricity than ever, thus any disturbance in the power transmission and delivery has major economic and social impact. The reliability and security of power systems are then crucial to keep, for power system operators, in addition to minimizing the system operating cost. Moreover, transmission systems are interconnected to decrease the cost of operation and improve the system security. One of the main challenges for transmission system operators is therefore to coordinate with interconnected power systems, which raises scalability, interoperability and privacy issues. Hence, this thesis is concerned with how TSOs can operate their networks in a decentralized way but coordinating their operation with other neighboring TSOs to find a cost-effective scheduling that is globally secure.The main focus of this thesis is the security of power systems, this is why the evolution of the main characteristics of the blackouts that are failures in power system security, of the period 2005-2016 is studied. The approach consists in determining what the major characteristics of the incidents of the past 10 years are, to identify what should be taken into account to mitigate the risk of incidents. The evolution have been studied and compared with the characteristics of the blackouts before 2005. The study focuses on the pre-conditions that led to those blackouts and on the cascades, and especially the role of the cascade speed. Some important features are extracted and later integrated in our work.An algorithm that solve the preventive Security Constrained Optimal Power Flow (SCOPF) problem in a fully distributed manner, is thus developed. The preventive SCOPF problem consists in adding constraints that ensure that, after the loss of any major device of the system, the new steady-state reached, as a result of the primary frequency control, does not violate any constraint. The developed algorithm uses a fine-grained decomposition and is implemented under the multi-agent system paradigm based on two categories of agents: devices and buses. The agents are coordinated with the Alternating Direction method of multipliers in conjunction with a consensus problem. This decomposition provides the autonomy and privacy to the different actors of the system and the fine-grained decomposition allows to take the most of the decomposition and provides a good scalability regarding the size of the problem. This algorithm also have the advantage of being robust to any disturbance of the system, including the separation of the system into regions.Then, to account for the uncertainty of production brought by wind farms forecast error, a two-step distributed approach is developed to solve the Chance-Constrained Optimal Power Flow problem, in a fully distributed manner. The wind farms forecast errors are modeled by independent Gaussian distributions and the mismatches with the initials are assumed to be compensated by the primary frequency response of generators. The first step of this algorithm aims at determining the sensitivity factors of the system, needed to formulate the problem. The results of this first step are inputs of the second step that is the CCOPF. An extension of this formulation provides more flexibility to the problem and consists in including the possibility to curtail the wind farms. This algorithm relies on the same fine-grained decomposition where the agents are again coordinated by the ADMM and a consensus problem. In conclusion, this two-step algorithm ensures the privacy and autonomy of the different system actors and it is de facto parallel and adapted to high performance platforms.

Dans un proche futur, les véhicules connectés et autonomes remplaceront nos véhicules actuels, et il sera nécessaire de repenser intégralement la mobilité. Le conducteur, avec ses lacunes, sera de plus en plus assisté, et un jour détrôné par un système embarqué, capable d'agir plus rapidement, tout en ayant une représentation plus précise et fiable de son environnement de navigation. Pourtant, il reste encore du chemin à parcourir avant d'arriver à un tel stade de maturité : l'environnement du véhicule est complexe, imprévisible et conflictuel, car partagé avec d'autres acteurs de la mobilité. Ce travail de thèse vise à anticiper l'arrivée de ces nouveaux véhicules afin de proposer des comportements coopératifs au niveau des véhicules et de l'infrastructure tout en permettant un contrôle décentralisé de ce type de système complexe. Dans le cadre d'une approche multi-agents et d'une architecture distribuée, nous proposons d'abord une modélisation par couplage des dynamiques physique et communicationnelle, auxquelles s'ajoute une intégration de la fiabilité de l'information (confiance). L'étape suivante a été de développer un cadre de simulation propice à l'implémentation de nos modèles dans le cas des véhicules connectés. Nous introduisons un nouveau simulateur de trafic, construit comme une extension d'une plateforme existante, au sein duquel les flux d'informations entre les véhicules et avec l'infrastructure prennent la forme d'échanges de messages. Toutes les informations du système proviennent de capteurs, et toutes les entités, modélisées comme des agents, sont autonomes dans leur prise de décision. De nouvelles formes de contrôle sont désormais envisageables en utilisant des consignes transmises par l'infrastructure communicante. Le couplage des dynamiques assure la cohérence et l'inter-dépendance des différents modèles dans le simulateur. Nous montrons en simulation que, grâce à l'intégration d'informations supplémentaires via la communication, les véhicules, modélisés par un modèle microscopique multi-anticipatif bilatéral, sont capables de réduire l'effet de perturbations propagées au sein d'un flux. En termes de stratégies de contrôle, une des problématiques principales est de garantir une forme de contrôle qui s'adaptera aux différentes phases de déploiement des systèmes coopératifs. L'analogie avec des problèmes de l'IA (problème de cognition) nous a mené à traiter le problème de manière plus abstraite : comment permettre à un système autonome de contrôler son environnement. Les approches constructivistes, que nous avons retenues, modélisent le processus de cognition comme un phénomène de construction itératif. Pour le trafic coopératif, l'avantage est de disposer d'un système capable de générer ses propres stratégies, en utilisant ou non des connaissances expertes, et de les faire évoluer au cours du temps pour s'adapter aux véhicules composant le flux. Les résultats de notre approche sont présentés dans deux cadres de simulation. Le premier est un prototype visant à illustrer les comportements de bas niveau dans un environnement simplifié. Nous montrons que le modèle est capable dans ce cadre de combiner différentes représentations individuelles pour construire une représentation et de s'adapter à différents contextes en les recombinant dynamiquement. Puis, dans le cadre de simulation du trafic coopératif, les résultats laissent entrevoir le potentiel de notre approche dans des applications réelles / In a near future, connected and automated vehicles will progressively replace current vehicles, leading to deep changes in transportation. The driver will be soon assisted and then replaced by an embedded system, able to act quicker, relying on a more robust and precise representation of its surrounding environment. However, some steps are still needed before coming up with such a level of automation since the vehicle environment is complex and unpredictable. This work intends to anticipate the introduction of these new kinds of vehicles by providing cooperative behaviors at both infrastructure and vehicle levels, at the same time allowing a decentralized control of these systems. We propose a distributed modeling framework, using multi-agent systems, relying on the coupling of the system dynamics: information, communication and reliability (modeled through the concept of trust). The next step was to develop a simulation framework enabling the implementation of our models for connected vehicles applications. We present a new microscopic traffic simulator, built as an extension of an existing platform, and able to model information exchanges using messages between vehicles and with the infrastructure. All data are provided by sensors and all entities, modeled as agents, are autonomous regarding their decision process. Thanks to the simulator, it is possible to imagine new control strategies relying on recommendations disseminated by the connected infrastructure. Consistency and interdependence of the simulator components are ensured by the dynamic coupling. As for the vehicles’ dynamics, we propose a bilateral multi-anticipative model that integrates additional information from communications in the vehicle decision process. Results in simulation confirm that the model is able to reduce the propagation of perturbation through the flow, leading to a more homogeneous and stable traffic. One of the major issues regarding traffic control strategies will be to dynamically adapt the action policy to the several deployment stages of cooperative transportation systems. The similarities with Artificial Intelligence problems like cognition motivate a more abstract study: how to model an autonomous system able to control its environment. We choose the constructivist approaches, that propose to model the cognition process as an iterative building process. For cooperative traffic, the benefits lie in the ability of the system to generate its own strategies, relying or not on domain specific knowledge, and then make them evolve to be adapted to vehicles in the flow. The results from our approach are presented in two distinct simulation frameworks. The first one is an experimentation prototype aiming at highlighting the low-level behaviors in a simplified environment. In this context, we show that the model is able to combine efficiently several individual concurrent representations in order to build a high-level representation that can be adapted to several contexts. The second framework is the traffic simulator where the results lead to some insights about the potential of our approach for such realistic applications

Les revêtements perméables se développent en France et à l’étranger comme une technique d’avenir en réponse aux enjeux de la protection des sols et de l’amélioration du cycle de l’eau en milieu urbain. Le développement de pavés drainants au sein du laboratoire de l’ESITC Caen a mis en évidence le besoin de quantifier les apports des revêtements perméables pour répondre aux attentes des acteurs locaux et favoriser l’utilisation de ces techniques par les aménageurs. Dans ce but, ce travail de thèse porte sur la description des processus hydrologiques au sein des revêtements perméables et la quantification de leurs bénéfices sur le ruissellement urbain. Deux modèles ont été développés pour répondre à ces objectifs.Le premier permet de modéliser les processus hydrologiques au sein des structures perméables avec une approche physique basée sur la résolution de l’équation de RICHARDS par la méthode des éléments finis. Cette modélisation apporte des éléments de compréhension sur l’influence des propriétés de la structure et de son environnement sur ses performances. Elle a abouti à la proposition d’une représentation conceptuelle du comportement hydrologique des structures perméables. Le second modèle permet de modéliser le comportement hydrologique d’un bassin versant avec une approche par systèmes multi-agents. Différents scénarios d’implantation de revêtements perméables ont été simulés sur un site d’étude réel situé à Ouistreham en Normandie. L’exploration de ce modèle apporte des éléments de quantification des bénéfices de l’implantation des revêtements perméables sur le ruissellement de surface. Les résultats obtenus mettent en évidence le lien entre le ratio de surface perméable sur la surface imperméable et la réduction du ruissellement. Ils soulignent l’importance de la dispersion des zones de revêtements perméables pour optimiser leurs bénéfices. / Permeable pavements are developing in France and abroad as a promising response to the growing issues of ground protection and the improvement of the water cycle in urban areas. The development of pervious concrete within the laboratory of ESITC Caen had highlighted the need to quantify the contributions of the permeable pavement, and thus meeting the expectations of local authorities and encouraging the use of these techniques by urban planners. In this purpose, this Phd aims at describing the hydrological mechanisms of the permeable pavements and quantifying their benefits on surface runoff. Two models were developed to respond to these objectives. The first one allows modeling the hydrological processes inside permeable pavement structures with a physically-based approach, which solves RICHARD’s law with a finite element method. This modeling enables the understanding of the influence of the properties of the structure and its environment on its performances. Results have led to the proposal of a conceptual representation of permeable structures. The second model allows modeling the hydrological behavior of an urban catchment with an agent-based approach. Various scenarios of permeable pavement implemantations were simulated on a real study site located at Ouistreham in Normandy. The analysis of this model enables the quantifying of the benefits of the implementation of permeable pavements on surface runoff. Results highlight the link between the permeable surface on the impermeable surface ratio and the reduction of runoff. They emphasize the importance of dispersing permeable pavement areas to maximize their benefits.

Cette thèse considère principalement trois problèmes dans le domaine du contrôle distribué coopératif des systèmes multi-agents(SMA): le consensus, la navigation en formation et le maintien en formation d’un groupe d’agents lorsqu’un agent disparait. Nous proposons 3 algorithmes pour résoudre le problème du calcul distribué d’un consensus à partir de l’approche leadeur-suiveur dans le contexte SMA à dynamique non-linéaire. La référence est définie comme un leader virtuel dont on n’obtient, localement, que les données de position et de vitesse. Pour résoudre le problème du suivi par consensus pour les SMA à dynamique non-linéaire, nous considérons le suivi par consensus pour SMA de premier ordre. On propose des résultats permettant aux suiveurs de suivre le leadeur virtuel en temps fini en ne considérant que les positions des agents. Ensuite, nous considérons le suivi par consensus de SMA de second. Dans le cas de la planification de trajectoire et la commande du mouvement de la formation multi-agents. L’idée est d’amener la formation, dont la dynamique est supposée être en 3D, d’une configuration initiale vers une configuration finale (trouver un chemin faisable en position et orientation) en maintenant sa forme tout le long du chemin en évitant les obstacles. La stratégie proposée se décompose en 3 étapes. Le problème du Closing-Rank se traduit par la réparation d’une formation rigide multi-agents "endommagée" par la perte de l'un de ses agents. Nous proposons 2 algorithmes d’autoréparation systématique pour récupérer la rigidité en cas de perte d'un agent. Ces réparations s’effectuent de manière décentralisée et distribuée n’utilisant que des informations de voisinage / This dissertation focuses on distributed cooperative control of multi-agent systems. First, the leader-following consensus for multi-agent systems with nonlinear dynamics is investigated. Three consensus algorithms are proposed and some sufficient conditions are obtained for the states of followers converging to the state of virtual leader globally exponentially. Second, the consensus tracking for multi-agent systems with nonlinear dynamics is investigated. Some consensus tracking algorithms are developed, and some sufficient conditions are obtained. Based on these consensus tracking algorithms and sufficient conditions, it is shown that in first-order multi-agent systems all followers can track the virtual leader in finite time, and in second-order multi-agent systems the consensus tracking can be achieved at least globally exponentially. Third, the path planning and motion control of multi-agent formation is studied, where a practical framework is provided. In order to find a collision-free and deadlock-free feasible path for the whole formation, an optimizing algorithm is given to optimize the path generated by A* search algorithm. In order to realize the cohesive motion of a persistent formation in 3-dimensional space, a set of decentralized control laws is designed. Finally, the formation keeping problem is studied. We mainly focus on the closing ranks problem, which deals with the addition of links to a rigid multi-agent formation that is “damaged" by losing one of its agents, in order to recover rigidity. Some graph theoretical results are obtained, and some systematic ’self-repair’ operations are proposed to recover the rigidity in case of agent removals

Avec la convergence de plusieurs tendances profondes du secteur énergétique, lesréseaux électriques intelligents (smart grids) émergent comme le paradigme principal pourla modernisation des réseaux électriques. Les smart grids doivent notamment permettred’intégrer de larges proportions d’énergie renouvelable intermittente, de stockage et devéhicules électriques, ainsi que donner aux consommateurs plus de contrôle sur leur consommationénergétique. L’atteinte de ces objectifs repose sur l’adoption de nombreusestechnologies, et en particulier des technologies de l’information et de la communication.Ces changements transforment les réseaux en des systèmes de plus en plus complexes,nécessitant des outils adaptés pour modéliser, contrôler et simuler leur comportement.Dans cette thèse, l’utilisation des systèmes multi-agents (SMA) permet une approchesystémique de la gestion de l’énergie, ainsi que la définition d’architectures et d’algorithmesbénéficiant des propriétés des SMA. Cette approche permet de prendre en compte lacomplexité d’un tel système cyber-physique, en intégrant de multiples aspects commele réseau en lui-même, les infrastructures de communication, les marchés ou encore lecomportement des utilisateurs. L’approche est mise en valeur à travers deux applications.Dans une première application, un système de gestion de l’énergie pour centrales àturbines à gaz est conçu avec l’objectif de minimiser les coûts de fonctionnement et lesémissions de gaz à effet de serre pour des profils de charge variables. Un modèle de turbineà gaz basé sur des données réelles est proposé et utilisé dans un simulateur spécifiquementdéveloppé. Une métaheuristique optimise dynamiquement le dispatching entre les turbinesen fonction de leurs caractéristiques propres. Les résultats montrent que le systèmeest capable d’atteindre ses objectifs initiaux. Les besoins en puissance de calcul et encommunication sont également évalués.Avec d’autres mesures de gestion de la demande, l’effacement diffus permet de réduiretemporairement la charge électrique, par exemple dans la cas d’une congestion du réseaude transport. Dans cette seconde application, un système d’effacement diffus est proposéet utilise les ressources disponibles chez les particuliers (véhicules électriques, climatisation,chauffe-eau) pour maintenir la demande sous une valeur limite. Des aggrégateursde capacité de réduction de charge servent d’interface entre les opérateurs du réseau etun marché de l’effacement. Un simulateur est également développé pour évaluer la performancedu système. Les résultats de simulations montrent que le système réussit àatteindre ses objectifs sans compromettre la stabilité du réseau de distribution en régimecontinu. / Due to the convergence of several profound trends in the energy sector, smart gridsare emerging as the main paradigm for the modernization of the electric grid. Smartgrids hold many promises, including the ability to integrate large shares of distributedand intermittent renewable energy sources, energy storage and electric vehicles, as wellas the promise to give consumers more control on their energy consumption. Such goalsare expected to be achieved through the use of multiple technologies, and especially ofinformation and communication technologies, supported by intelligent algorithms.These changes are transforming power grids into even more complex systems, thatrequire suitable tools to model, simulate and control their behaviors. In this dissertation,properties of multi-agent systems are used to enable a new systemic approach to energymanagement, and allow for agent-based architectures and algorithms to be defined. Thisnew approach helps tackle the complexity of a cyber-physical system such as the smart gridby enabling the simultaneous consideration of multiple aspects such as power systems, thecommunication infrastructure, energy markets, and consumer behaviors. The approach istested in two applications: a “smart” energy management system for a gas turbine powerplant, and a residential demand response system.An energy management system for gas turbine power plants is designed with the objectiveto minimize operational costs and emissions, in the smart power generation paradigm.A gas turbine model based on actual data is proposed, and used to run simulations witha simulator specifically developed for this problem. A metaheuristic achieves dynamicdispatch among gas turbines according to their individual characteristics. Results showthat the system is capable of operating the system properly while reducing costs and emissions.The computing and communication requirements of the system, resulting from theselected architecture, are also evaluated.With other demand-side management techniques, demand response enables reducingload during a given duration, for example in case of a congestion on the transmissionsystem. A demand response system is proposed and relies on the use of the assets ofresidential customers to curtail and shift local loads (hybrid electric vehicles, air conditioning,and water heaters) so that the total system load remains under a given threshold.Aggregators act as interfaces between grid operators and a demand response market. Asimulator is also developed to evaluate the performance of the proposed system. Resultsshow that the system manages to maintain the total load under a threshold by usingavailable resources, without compromising the steady-state stability of the distributionsystem.

La thèse, réalisée dans le cadre du projet « investissements d'avenir » E-care, propose un processus méthodologique pour faciliter l'analyse et la conception de systèmes de télésurveillance médicale pour la détection précoce de signes précurseurs à toute complication. La méthodologie proposée est basée sur un système multi-agents utilisant plusieurs types d'ontologies associées à un système expert. Le système multi-agents est adapté à la télésurveillance médicale avec une architecture distribuée pour permettre l’autonomie et la réactivité au sein des sites de déploiement, en particulier les habitats. Les architectures ainsi conçues, prennent en compte l'ensemble des données du patient : son profil, ses antécédents médicaux, les traitements médicamenteux, les données physiologiques et comportementales ainsi que les données relatives à son environnement et à son hygiène de vie. Ces architectures doivent également être ouvertes pour s'adapter à de nouvelles sources de données.Cette méthodologie a été appliquée au projet E-care définissant ainsi son système d'information. Ce système d'information est composé de deux types d'ontologies représentant les connaissances pertinentes ainsi qu'un système expert pour la détection de situations à risque. Une première ontologie du problème a été construite pour gérer le système, les acteurs et leurs taches. Par la suite, trois ontologies de domaines ont été construites représentant, les maladies, les médicaments et les facteurs de risque cardio-vasculaire. Le système expert exploite des règles d'inférences construites en collaboration avec les experts médicaux et en utilisant des guides de bonnes pratiques dans le domaine de la cardiologie. Cette méthodologie a défini également l'architecture du système composé de quatre types d'agents autonomes à savoir : des capteurs pour la prise de mesures, une passerelle pour la collecte et la transmission depuis les habitats, un serveur pour le traitement et l'accès aux données, et enfin une base de données pour le stockage sécurisé des données des patients.Le système E-care a été testé et validé en utilisant des tests et des simulations inspirés de cas réels. Par la suite, une expérimentation a été faite pour la validation les différents composants du système dans milieu de télésurveillance médicale. Cette expérimentation est passée par deux phases, la première s'est déroulée au CHRU de Strasbourg, et la deuxième est en cours aux domiciles des patients. / The thesis, conducted as part of the E-care project, proposes a methodological process to facilitate the analysis and design of medical remote monitoring systems for early detection of signs of any complications. The proposed methodology is based on a multi-agent system using several types of ontologies associated with an expert system. The multi-agent system is suitable for medical monitoring with a distributed architecture to keep some autonomy and responsiveness of habitats. The process identifies the generic and specific aspects of each system. The designed architectures take into account all the patient data such as: patient profile, medical history, drug treatments, physiological and behavioral data, as well as data relating to patient's environment and his lifestyle. These architectures should be open to be adapted to new data sources.This methodology was applied to E-care project in order to define its information system. This information system is composed of two types of ontologies (problem ontology and several domain ontologies) and an expert system for the detection of risk situations. The problem ontology was built to manage the system including users and their tasks. Three domain ontologies have been built to represent, disease, drugs and cardiovascular risk factors. The expert system uses inference rules, which are defined in collaboration with medical experts using their knowledge and some medical guidelines. This methodology also defined the system architecture, which consists of four autonomous agents types namely: medical sensors to collect physiological measurements. The gateway collects data from sensors and transmits them from the patients' homes to the server. The server processes data and gives access to them. Finally the database secures storage of patient data.As part of the E-care project, an experiment was conducted to validate the various system components. This experiment has gone through two phases, the first was held at the University Hospital of Strasbourg, and the second is in the patients' homes.

Pour arriver à gérer les changements fréquents des exigences des clients, des produits de plus en plus complexes et faire face à une concurrence de plus en plus dure, les organisations cherchent sans cesse à améliorer l’utilisation de leur portefeuille de connaissances.On remarque ainsi, que depuis une quinzaine d’années, bon nombre d’entre elles ont commencé à structurer leur démarche de gestion des connaissances. Ces démarches ont pour but de résoudre un ou plusieurs des problèmes suivants : le départ en retraite de cadres qui détiennent une connaissance critique, le partage de bonnes pratiques développées par une unité de production, la stimulation de l’innovation d’un centre de recherche, etc. Dans la réalité, la mise en place effective de ces initiatives soulève de nombreux problèmes liés tantôt à la nature tacite de la connaissance, à l’existence de barrières culturelles qu’à l’adoption d’un système logiciel de gestion des connaissances. Cette thèse se situe dans le cadre général de la gestion des connaissances lors du processus de conception de produits. Nous nous intéressons en particulier aux problématiques de la capitalisation et de la réutilisation des connaissances dans le processus de conception collaborative et routinière à l'aide d'un système logiciel de gestion des connaissances. L’objectif principal de cette thèse est de proposer un Système de Gestion des Connaissances (SGC) pour la capitalisation et la réutilisation des connaissances, fondé sur une approche organisationnelle et le paradigme des Systèmes Multi-Agents (SMA). Le choix des SMA est naturel car il permet la modélisation et l'implémentation des SGC comme des systèmes distribués où des acteurs différents (les acteurs métiers), agissent de manière autonome pour atteindre un but précis et interagissent afin de réaliser un but commun. Nous proposons une modélisation de système de gestion des connaissances (SGC) qui s'appuie sur la méthodologie ASPECS dédiée à l'analyse, la conception et le déploiement de systèmes complexes. Cette démarche d'analyse et de conception permet de mettre en évidence les objectifs d'un SGC et les principaux mécanismes de son fonctionnement. Parmi les activités d'ASPECS, l'identification des besoins se fait par une approche orientée buts qui permet la modélisation des objectifs du SGC ainsi que les acteurs impliqués et leurs dépendances.La contribution de cette thèse est composée de deux parties. La première consiste en l'analyse du domaine de la gestion des connaissances en ayant à l'esprit l'objectif de développer un SGC basé sur une approche organisationnelle qui met l’accent sur les aspects sociaux et coopératifs du processus de conception et qui gère la réutilisation des connaissances. La deuxième partie vise à la conception d'un SMA sous la forme d’un collecticiel mettant en œuvre notre approche de réutilisation des connaissances au fil de l’eau. / In order to manage the frequent changes in customer requirements, products increasingly complex and face an extreme hard and tougher competition; organizations are always seeking to improve the use of their knowledge portfolio. Thus, it is noted that since fifteen years, many of them have begin to structure their approach to knowledge management. These steps are designed to solve one or more of the following: the retirement of executives who have critical knowledge, sharing the best practices developed by a unit of production, the stimulation of innovation research center etc. In reality, the actual implementation of these initiatives raises many issues now with the tacit nature of knowledge, the existence of cultural barriers to the adoption of a software system for knowledge management. This thesis is in the general framework of knowledge management in the process of product design. We are particularly interested in issues of capitalization and reuse of knowledge in the collaborative design process and routinely using a software system for knowledge management. The main objective of this thesis is to provide a Knowledge Management System (KMS) for capitalization and reuse of knowledge, based on an organizational approach and the paradigm of Multi-Agent Systems (MAS). The choice of MAS is natural because it allows the modeling and implementation of KMS as distributed systems where different actors (business actors) act independently to achieve a specific purpose and interact to achieve a common goal. We propose a model of knowledge management system (KMS) based on the methodology ASPEC dedicated to the analysis, design and deployment of complex systems. This approach allows analysis and design to highlight the objectives of a KMS and the major mechanisms of its functioning. The activities of ASPEC, the identification of needs are a goal-oriented approach that allows modeling of the targets of KMS and the actors involved and their dependencies. The contribution of this thesis is composed of two parts. The first is the analysis of the field of knowledge management, bearing in mind the objective to develop a KMS based on an organizational approach that focuses on social and collaborative design process and manages reuse of knowledge. The second part is to design a MAS as a groupware implementing our approach to reuse of knowledge.

L’évolution du Web et de ses applications subit depuis quelques années une mutation vers les technologies qui incluent la dimension sociale comme entité de première classe. Nous témoignons dans le passage du Web 1.0 au Web 2.0 puis au Web 3.0, 4.0 etc.. que les utilisateurs et les réseaux sociaux qui se forment sont au centre de cette évolution. Le web exhibe aussi toutes les caractéristiques d’un système complexe. Ces propriétés systèmes complexes et cette dimension sociale doivent être prises en considération lors de la conception et le développement des applications web. Considérons le cas des systèmes de tagging ou d’étiquetage collaboratifs. Ces systèmes sont un exemple de systèmes complexes, auto-organisés et socialement conscients. Le paradigme des systèmes multi-agents coordonné par les mécanismes d’auto-organisations a été utilisé d’une façon effective pour la conception et modélisation des systèmes complexes. Les systèmes de tagging collaboratifs actuels ne prennent pas l’avantage complet de leurs caractéristiques systèmes complexes, surtout dans l’adaptation à leur environnement et l’émergence de nouvelles fonctionnalités. Dans ce travail de thèse, nous proposons un modèle pour la conception et développement d’un nouveau système d’étiquetage collaboratif MySURF (My Similar Users, Resources, Folksonomies), utilisant une approche multi-agents gouvernée par la coévolution des organisations sociales et spatiales des agents. Nous montrons comment ce système proposé offre plusieurs nouvelles fonctionnalités qui peuvent améliorer les systèmes d’étiquetage collaboratifs actuels. / The evolution of the Web and its applications has undergone in the last few years a mutation towards technologies that include the social dimension as a first class entity. We are witnessing in the evolution of the web from the web 1.0 to web 2.0 to web 3.0 and eventually web 4.0 that the users, their interactions and the emerging social networks are in the center of this evolution. The web also exhibits all the characteristics of a complex system. These complex systems properties and this social dimension must be taken into consideration in the design and the development of new web applications. Let us consider the case of collaborative tagging systems. These systems are an example of complex, self-organized and socially aware systems. The multi-agent systems paradigm coordinated by self-organizations mechanisms was used in an effective way for the design and modeling of the complex systems. Current collaborative tagging systems do not take full advantage of the characteristics of complex systems, especially in adapting to their environment and the emergence of new features. In this thesis, we propose a model for the design and development of a new collaborative tagging system MySURF (My Similar Users, Resources, Folksonomies), using a multi-agent system approach governed by the coevolution of the social and spatial organization of the agents. We show how the proposed system offers several new features that can improve current collaborative tagging systems.