Avec le progrès technologique, de nouvelles technologies sont en cours de développement afin de contribuer à une meilleure expérience dans le domaine de l’éducation. En particulier, les laboratoires distants constituent un moyen intéressant et pratique qui peut motiver les étudiants à apprendre. L'étudiant peut à tout moment, et de n'importe quel endroit, accéder au laboratoire distant et faire son TP (travail pratique). Malgré les nombreux avantages, les technologies à distance dans l’éducation créent une distance entre l’étudiant et l’enseignant. Les élèves peuvent avoir des difficultés à faire le TP si aucune intervention appropriée ne peut être prise pour les aider. Dans cette thèse, nous visons à enrichir un laboratoire électronique distant conçu pour les étudiants en ingénierie et appelé «LaboREM» (pour remote laboratory) de deux manières: tout d'abord, nous permettons à l'étudiant d'envoyer des commandes de haut niveau à un mini-drone disponible dans le laboratoire distant. L'objectif est d'examiner les faces-avant des instruments de mesure électroniques, à l'aide de la caméra intégrée au drone. De plus, nous autorisons la communication élève-enseignant à distance à l'aide du drone, au cas où un enseignant serait présent dans le laboratoire distant. Enfin, le drone doit revenir pour atterrir sur la plate-forme de recharge automatique des batteries, quand la mission est terminée. Nous proposons aussi un système automatique pour estimer l'état de l'étudiant (frustré / concentré..) afin de prendre les interventions appropriées pour assurer un bon déroulement du TP distant. Par exemple, si l'élève a des difficultés majeures, nous pouvons lui donner des indications ou réduire le niveau de difficulté de l’exercice. Nous proposons de faire cela en utilisant des signes visuels (estimation de la pose de la tête et analyse de l'expression faciale). De nombreuses évidences sur l'état de l'étudiant peuvent être acquises, mais elles sont incomplètes, parfois inexactes et ne couvrent pas tous les aspects de l'état de l'étudiant. C'est pourquoi nous proposons dans cette thèse de fusionner les preuves en utilisant la théorie de Dempster-Shafer qui permet la fusion de preuves incomplètes. / With the technological advance, new learning technologies are being developed in order to contribute to better learning experience. In particular, remote labs constitute an interesting and a practical way that can motivate nowadays students to learn. The student can at any time, and from anywhere, access the remote lab and do his lab-work. Despite many advantages, remote technologies in education create a distance between the student and the teacher. Without the presence of a teacher, students can have difficulties, if no appropriate interventions can be taken to help them. In this thesis, we aim to enrich an existing remote electronic lab made for engineering students called “LaboREM” (for remote Laboratory) in two ways: first we enable the student to send high level commands to a mini-drone available in the remote lab facility. The objective is to examine the front panels of electronic measurement instruments, by the camera embedded on the drone. Furthermore, we allow remote student-teacher communication using the drone, in case there is a teacher present in the remote lab facility. Finally, the drone has to go back home when the mission is over to land on a platform for automatic recharge of the batteries. Second, we propose an automatic system that estimates the affective state of the student (frustrated/ confused/ flow..) in order to take appropriate interventions to ensure good learning outcomes. For example, if the student is having major difficulties we can try to give him hints or reduce the difficulty level. We propose to do this by using visual cues (head pose estimation and facial expression analysis). Many evidences on the state of the student can be acquired, however these evidences are incomplete, sometimes inaccurate, and do not cover all the aspects of the state of the student alone. This is why we propose to fuse evidences using the theory of Dempster-Shafer that allows the fusion of incomplete evidence.

Le problème de tournées de véhicules avec contrainte de capacité est un problème important en optimisation combinatoire. L'objectif du problème est de déterminer l'ensemble des routes, nécessaire pour servir les demandes déterministes des clients ayant un cout minimal, tout en respectant la capacité limite des véhicules. Cependant, dans de nombreuses applications réelles, nous sommes confrontés à des incertitudes sur les demandes des clients. La plupart des travaux qui ont traité ce problème ont supposé que les demandes des clients étaient des variables aléatoires. Nous nous proposons dans cette thèse de représenter l'incertitude sur les demandes des clients dans le cadre de la théorie de l'évidence - un formalisme alternatif pour modéliser les incertitudes. Pour résoudre le problème d'optimisation qui résulte, nous généralisons les approches de modélisation classiques en programmation stochastique. Précisément, nous proposons deux modèles pour ce problème. Le premier modèle, est une extension de l'approche chance-constrained programming, qui impose des bornes minimales pour la croyance et la plausibilité que la somme des demandes sur chaque route respecte la capacité des véhicules. Le deuxième modèle étend l'approche stochastic programming with recourse: l'incertitude sur les recours (actions correctives) possibles sur chaque route est représentée par une fonction de croyance et le coût d'une route est alors son coût classique (sans recours) additionné du pire coût espéré des recours. Certaines propriétés de ces deux modèles sont étudiées. Un algorithme de recuit simulé est adapté pour résoudre les deux modèles et est testé expérimentalement. / The capacitated vehicle routing problem is an important combinatorial optimisation problem. Its objective is to find a set of routes of minimum cost, such that a fleet of vehicles initially located at a depot service the deterministic demands of a set of customers, while respecting capacity limits of the vehicles. Still, in many real-life applications, we are faced with uncertainty on customer demands. Most of the research papers that handled this situation, assumed that customer demands are random variables. In this thesis, we propose to represent uncertainty on customer demands using evidence theory - an alternative uncertainty theory. To tackle the resulting optimisation problem, we extend classical stochastic programming modelling approaches. Specifically, we propose two models for this problem. The first model is an extension of the chance-constrained programming approach, which imposes certain minimum bounds on the belief and plausibility that the sum of the demands on each route respects the vehicle capacity. The second model extends the stochastic programming with recourse approach: it represents by a belief function for each route the uncertainty on its recourses (corrective actions) and defines the cost of a route as its classical cost (without recourse) plus the worst expected cost of its recourses. Some properties of these two models are studied. A simulated annealing algorithm is adapted to solve both models and is experimentally tested.

L’objectif de ces travaux de proposer aux autorités locales un outil d’aide à la décision pour formaliser une démarche participative tout au long de la conception d’un projet de transport urbain durable, dans un contexte multicritères et multi acteurs. La méthodologie développée repose sur l’évaluation a priori des impacts d’un projet local, en impliquant les acteurs dès la phase de diagnostic. Cette phase permet d’identifier des groupes d’acteurs selon leur perception des phénomènes urbains, des interactions et des préférences déclarées d’évolution. Elle permet d’établir une liste d’indicateurs communs qui seront évalués. Le choix des alternatives à étudier est le résultat de l’application conjointe de techniques de transférabilité - fondées sur l’étude de projets développés dans d’autres villes - et de l’étude des préférences déclarées des usagers locaux. La probabilité d’utilisation du service s’évalue à l’aide d’un modèle comportemental agrégé qui intègre la perception floue et l’indécision des usagers devant une situation nouvelle. Les changements de comportement des usagers sont pris en compte à l’aide d’un indicateur de robustesse qui teste les effets des paramètres exogènes sur l’évolution de la probabilité d’utilisation du service. Un micro-simulateur de trafic permet d’évaluer les impacts des différents scénarii sur le trafic, l’environnement et le bien-être des citoyens sous la forme monétarisée, afin d’illustrer les coûts et les bénéfices indirects attendus de l’implantation du projet. Une solution de compromis est proposée : elle vise à fournir la solution qui contenterait au mieux l’ensemble des représentants des groupes d’acteurs - et non la solution optimale en termes d’impacts. / The objective of this research is to provide to the local authorities a decision aid tool in order to formalize a participatory approach during the conception of a sustainable urban transport project, in a multi-criteria and multi-actors context. The methodology is based on the a priori evaluation of the impacts of a local project, involving stakeholders as soon as the diagnosis phase. This phase aims at identifying groups of actors according to their perception of urban phenomena, their interactions and their stated preferences of evolution. The diagnosis phase leads to the setting-up of a list of common indicators to be evaluated. The choice of alternatives to be studied is the result of the transferability techniques - based on the projects developed in other cities - and the stated preferences of local users. The probability of using the service is evaluated using an aggregated behavioral model that takes into account the fuzzy perception and the indecision of users in a new situation. Changes in the behaviour of the users are taken into account thanks to an indicator of robustness that tests the impact of exogenous parameters on the evolution of the probability of using a service. A traffic micro--simulator aims at assessing the impacts of the various scenarios on traffic, environment and the welfare of citizens– which is monetized. It illustrates the costs and indirect benefits expected with the implementation of project. A compromise solution is proposed: it aims at identifying an alternative that would best satisfy the representatives of the stakeholder groups – and not necessarily the optimal solution in terms of impacts.