La caractérisation de la proche surface est un enjeu majeur pour l'industrie pétrolière. Lors des acquisitions terrestres et Ocean Bottom Cable (OBC), les couches superficielles généralement altérées ou peu consolidées, présentent des structures géologiques complexes et ont éventuellement des variations topographiques importantes. Les ondes de surface, énergétiques, se propagent dans ce milieu complexe et dominent les sismogrammes, ce qui masque le signal utile pour le traitement sismique classique et rend difficile l'imagerie à la profondeur du réservoir.Il est donc important de pouvoir atténuer ces ondes, éventuellement d'appliquer des corrections statiques et/ou d'amplitude. Ceci qui nécessite une connaissance précise du modèle de vitesse de la proche surface. L'étude de la dispersion des ondes de surface est couramment utilisée en sismologie globale et à l'échelle géotechnique pour évaluer les propriétés des milieux terrestres. Il existe néanmoins des limitations: la mesure de cette dispersion est souvent difficile et les profils de vitesses obtenus sont 1D. A l'échelle pétrolière, l'hypothèse 1D n'est pas toujours adaptée, ce qui motive l'utilisation d'une méthode alternative d'imagerie plus haute résolution, la méthode d'inversion de la forme d'onde (FWI). Cependant, le modèle de vitesse initial doit être assez précis pour éviter le "cycle-skipping" et permettre la convergence vers la solution optimale.Cette étude explore différentes alternatives de fonctions coûts pour résoudre le "cycle-skipping" et diminuer la dépendance de l'inversion à la qualité du modèle initial. En exprimant les fonctions coûts dans le domaine f-k (fréquence-nombre d'onde) et le domaine f-p (fréquence-lenteur), la FWI est plus robuste. A l'aide d'exemples synthétiques, nous démontrons l'efficacité de ces nouvelles approches qui permettent bien de retrouver les variations latérales de vitesses d'onde S.Dans une seconde partie, nous développons une inversion FWI en "layer stripping", adaptée spécifiquement à la physique des ondes de surface. Comme la profondeur de pénétration de ces ondes dépend de leur longueur d'onde, et donc, de leur contenu fréquentiel, nous proposons d'inverser séquentiellement des plus hautes aux plus basses fréquences de ces ondes pour contraindre successivement les couches superficielles jusqu'aux plus profondes. Un fenêtrage selon la distance source-station est également appliqué. Dans un premier temps seules les courtes distances sont inversées, au fur à mesure les données associées à des plus grandes distances sont rajoutées, plus fortement impactées par le "cycle-skipping". Nous démontrons à l'aide d'exemples synthétiques l'avantage de cette méthode par rapport aux méthodes multi-échelles conventionnelles inversant des basses vers les hautes fréquences.Enfin, l'inversion des ondes de surface pour la caractérisation de la proche surface est confrontée à un cas réel. Nous discutons la construction et la pertinence du modèle initial et les difficultés rencontrées lors de l'inversion. / The characterization of the near surface is an important topic for the oil and gas industry. For land and Ocean Bottom Cable (OBC) acquisitions, weathered or unconsolidated top layers, prominent topography and complex shallow structures may make imaging at target depth very difficult. Energetic and complex surface waves often dominate such recordings, masking the signal and challenging conventional seismic processing. Static corrections and the painstaking removal of surface waves are required to obtain viable exploration information.Yet surface waves, which sample the near surface region, are considered as signal on both the engineering and geotechnical scale as well as the global seismology scale. Their dispersive property is conventionally used in surface wave analysis techniques to obtain local shear velocity depth profiles. But limitations such as the picking of dispersion curves and poor lateral resolution have lead to the proposal of Full Waveform Inversion (FWI) as an alternative high resolution technique. FWI can theoretically be used to explain the complete waveforms recoded in seismograms, but FWI with surface waves has its own set of challenges. A sufficiently accurate initial velocity model is required or otherwise cycle-skipping problems will prevent the inversion to converge.This study investigates alternative misfit functions that can overcome cycle-skipping and decrease the dependence on the initial model required. Computing the data-fitting in different domains such as the frequency-wavenumber (f-k) and frequency-slowness (f-p) domains is proposed for robust FWI, and successful results are achieved with a synthetic dataset, in retrieving lateral shear velocity variations.In the second part of this study a FWI layer stripping strategy, specifically adapted to the physics of surface waves is proposed. The penetration of surface waves is dependent on their wavelength, and therefore on their frequency. High-to-low frequency data is therefore sequentially inverted to update top-to-bottom layer depths of the shear velocity model. In addition, near-to-far offsets are considered to avoid cycle-skipping issues. Results with a synthetic dataset show that this strategy is more successful than conventional multiscale FWI in using surface waves to update the shear velocity model.Finally inversion of surface waves for near surface characterization is attempted on a real dataset at the oil and gas exploration scale. The construction of initial models and the difficulties encountered during FWI with real data are discussed.

Avec le paradigme du réseau intelligent, les ingénieurs de protection ont maintenant à leur disposition une large gamme de nouvelles technologies de communication. Parmi elles, la norme CEI 61850-9-2 a introduit le concept de bus de procédé qui permet l'envoi de valeurs échantillonnées horodatées à un temps absolu depuis les transformateurs de mesure du terrain jusqu’aux relais de protection numériques. Ces derniers peuvent intégrer la fonction d'unité de mesure de phaseur qui peut être utilisé pour échanger des synchrophaseurs entre les fonctions de protection et pour une nouvelle protection anti-îlotage. Les relais de fréquence et de dérivée de fréquence sont, de nos jours, les méthodes anti-îlotage les plus couramment employées, mais leurs performances ne sont pas satisfaisantes. Dans ce contexte, une nouvelle génération de techniques de traitement du signal pour les relais de protection ayant des échantillons horodatées comme signal d'entrée et intégrant la mesure de synchrophaseurs est nécessaire. Cette thèse étudie d'abord l'impact des valeurs échantillonnées sur le traitement du signal. Trois solutions sont ensuite proposées pour calculer les phaseurs, les fréquences et les dérivées de fréquence dans diverses conditions statiques et dynamiques, puis testées par simulation. Enfin, un algorithme de mesure de synchrophaseurs incorporé dans le traitement de signal initial est proposé. Cet algorithme a été testé selon la dernière version de la norme d'unité de mesure de phaseur et les résultats obtenus sont conformes aux exigences de mesure. / With the Smart Grid paradigm, protection engineers now have available to them a large range of new communication technologies. Among them, IEC Standard 61850-9-2 has introduced the process bus concept which permits sending of absolute time-stamped digitized analogue values from the instrument transformers of the field to numerical relays. The latter can incorporate the phasor measurement unit function which can be used for exchanging synchrophasors between protection functions and for new anti-islanding protection. Frequency and rate-of-change-of-frequency relays are, nowadays, the most commonly employed anti-islanding methods but their performance is not satisfactory. In this context, a new generation of signal processing techniques for protection relays having time-stamped digitized analogue values as input signal with synchrophasors measurement capability is required. This thesis first studies the impact of sampled measured values on the signal processing. Three solutions are then proposed to compute phasor, frequency and rate-of-change-of-frequency estimates under various static and dynamic conditions, and tested via simulation. Finally, a synchronized phasor measurement algorithm incorporated into the initial signal processing is proposed. This algorithm has been tested following the latest version of the phasor measurement unit standard and the results obtained comply with the measurement requirements.

Les tachycardies ventriculaires (TV) et atriales (TA) sont les arythmies les plus fréquemment diagnostiquées en clinique. En vue d’ablater les tissus pathologiques, deux techniques de diagnostic sont utilisées : la cartographie électro-anatomique pour un diagnostic précis à l’aide d’électrogrammes (EGM) mesurés par cathéters intracardiaques et repérés sur la géométrie tridimensionnelle (3-D) de la cavité étudiée ; et l’imagerie électrocardiographique non-invasive (ECGi) pour une vision globale de l’arythmie, avec des EGM reconstruits mathématiquement à partir des électrocardiogrammes et des géométries cardio-thoraciques 3-D obtenues par CT-Scan. Les TV et TA sont alors diagnostiquées en étudiant les cartes d’activation qui sont des représentations des temps de passage locaux de l’onde d’activation sur la géométrie 3-D cardiaque. Cependant, les zones de ralentissement favorisant les TV et TA, et leurs motifs de propagation spécifiques n’y sont pas facilement identifiables. Ainsi, la caractérisation locale de la propagation de l’onde d’activation peut être utile pour améliorer le diagnostic. L’objet de cette thèse est le développement d’une méthode de caractérisation locale de la propagation de l’onde d’activation. Pour cela, un champ vectoriel de vitesse est estimé et analysé. La méthode a en premier lieu été validée sur des données simulées issues de modélisation, puis appliquée 1) à des données cliniques issues de l’ECGi pour la localisation des cicatrices d’infarctus et pour améliorer le diagnostic des TA; et 2) sur des données obtenues par cartographie électro-anatomique pour caractériser les zones pathogènes. / Ventricular (VT) and atrial (AT) tachycardias are some of the most common clinical cardiac arrhythmias. For ablation of tachycardia substrates, two clinical diagnosis methods are used : electro-anatomical mapping for an accurate diagnosis using electrograms (EGMs) acquired with intracardiac catheters and localized on the three-dimensional (3-D) mesh of the studied cavities ; and non-invasive electrocardiographic imaging (ECGi) for a global view of the arrhythmia, with EGMs mathematically reconstructed from body surface electrocardiograms and the 3-D cardio-thoracic meshes obtained with CT-scan. VT and AT are diagnosed studying activation time maps ; that are 3-D representations of the transit time of the activation wavefront on the cardiac mesh. Nevertheless, slow conduction areas, a well-known pro-arrhythmic feature for tachycardias, and the tachycardias specific propagation patterns are not easily identifiable with these maps. Hence, local characterization of the activation wavefront propagation can be helpful for improving VT and AT diagnosis. The purpose of this thesis is to develop a method to locally characterize the activation wavefront propagation. For that, a conduction velocity vector field is estimated and analyzed. The method was first validated on a simulated database from computer models, then applied to 1) a clinical database obtained from ECGi to localize infarct tissues and improve AT diagnosis ; and 2) a clinical database acquired with electro-anatomical mapping systems to define pathological areas.

Ce mémoire de thèse de doctorat présente, discute et propose des outils de fouille automatique de mégadonnées dans un contexte de classification supervisée musical.L'application principale concerne la classification automatique des thèmes musicaux afin de générer des listes de lecture thématiques.Le premier chapitre introduit les différents contextes et concepts autour des mégadonnées musicales et de leur consommation.Le deuxième chapitre s'attelle à la description des bases de données musicales existantes dans le cadre d'expériences académiques d'analyse audio.Ce chapitre introduit notamment les problématiques concernant la variété et les proportions inégales des thèmes contenus dans une base, qui demeurent complexes à prendre en compte dans une classification supervisée.Le troisième chapitre explique l'importance de l'extraction et du développement de caractéristiques audio et musicales pertinentes afin de mieux décrire le contenu des éléments contenus dans ces bases de données.Ce chapitre explique plusieurs phénomènes psychoacoustiques et utilise des techniques de traitement du signal sonore afin de calculer des caractéristiques audio.De nouvelles méthodes d'agrégation de caractéristiques audio locales sont proposées afin d'améliorer la classification des morceaux.Le quatrième chapitre décrit l'utilisation des caractéristiques musicales extraites afin de trier les morceaux par thèmes et donc de permettre les recommandations musicales et la génération automatique de listes de lecture thématiques homogènes.Cette partie implique l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique afin de réaliser des tâches de classification musicale.Les contributions de ce mémoire sont résumées dans le cinquième chapitre qui propose également des perspectives de recherche dans l'apprentissage automatique et l'extraction de caractéristiques audio multi-échelles. / This doctoral dissertation presents, discusses and proposes tools for the automatic information retrieval in big musical databases.The main application is the supervised classification of musical themes to generate thematic playlists.The first chapter introduces the different contexts and concepts around big musical databases and their consumption.The second chapter focuses on the description of existing music databases as part of academic experiments in audio analysis.This chapter notably introduces issues concerning the variety and unequal proportions of the themes contained in a database, which remain complex to take into account in supervised classification.The third chapter explains the importance of extracting and developing relevant audio features in order to better describe the content of music tracks in these databases.This chapter explains several psychoacoustic phenomena and uses sound signal processing techniques to compute audio features.New methods of aggregating local audio features are proposed to improve song classification.The fourth chapter describes the use of the extracted audio features in order to sort the songs by themes and thus to allow the musical recommendations and the automatic generation of homogeneous thematic playlists.This part involves the use of machine learning algorithms to perform music classification tasks.The contributions of this dissertation are summarized in the fifth chapter which also proposes research perspectives in machine learning and extraction of multi-scale audio features.

L'avenir de la communication est perçu comme étant quasiment exclusivement constitué de nœuds mobiles évoluant dans un réseau mobile. Dans ce contexte, différentes approches contribuent continuellement à l'amélioration directe ou indirecte des délais d'acheminement des informations échangées entre les utilisateurs, dont :- l'analyse des traces;- l'évaluation des performances ;- les services de localisation;- le routage. Nous décrivons chacun de ses thèmes et proposons des solutions faisant évoluer l'état de l'art. Celles-ci prennent appui sur des méthodes et outils tels que :- les Réseaux de Petri, pour l'analyse des traces ;- les modèles de mobilité, pour l'évaluation des performances;- l'introduction du social dans les services de localisation;- la mise en place d'une nouvelle métrique pour le routage. Nous montrons comment ces solutions concourent de façon complémentaire les unes avec les autres, à améliorer l'expérience de l'utilisateur. / Future of communication is perceived as being almost exclusively composed of mobile nodes operating in a mobile network. In this context, different approaches contribute to continually improve directly or indirectly, delivery times of information exchanged between users, including:- Trace analysis,- Performance evaluation,- Location services,- Routing.We describe each of these topics and propose solutions by changing the state of the art.These are supported by tools and methods such as:- Petri Nets for Trace analysis,- Mobility Models for Performance evaluation,- Social addings in Location services,- The establishment of metrics for Routing.We show how these solutions work together in a complementary manner with each other, to improve the user experience.

Nous considérons le problème de débruitage d'un signal ou d'une image observés dans le bruit gaussien. Dans ce problème les estimateurs linéaires classiques sont quasi-optimaux quand l'ensemble des signaux, qui doit être convexe et compact, est connu a priori. Si cet ensemble n'est pas spécifié, la conception d'un estimateur adaptatif qui ``ne connait pas'' la structure cachée du signal reste un problème difficile. Dans cette thèse, nous étudions une nouvelle famille d'estimateurs des signaux satisfaisant certains propriétés d'invariance dans le temps. De tels signaux sont caractérisés par leur structure harmonique, qui est généralement inconnu dans la pratique.Nous proposons des nouveaux estimateurs capables d'exploiter la structure harmonique inconnue du signal è reconstruire. Nous démontrons que ces estimateurs obéissent aux divers "inégalités d'oracle," et nous proposons une implémentation algorithmique numériquement efficace de ces estimateurs basée sur des algorithmes d'optimisation de "premier ordre." Nous évaluons ces estimateurs sur des données synthétiques et sur des signaux et images réelles. / We consider the problem of denoising a signal observed in Gaussian noise.In this problem, classical linear estimators are quasi-optimal provided that the set of possible signals is convex, compact, and known a priori. However, when the set is unspecified, designing an estimator which does not ``know'' the underlying structure of a signal yet has favorable theoretical guarantees of statistical performance remains a challenging problem. In this thesis, we study a new family of estimators for statistical recovery of signals satisfying certain time-invariance properties. Such signals are characterized by their harmonic structure, which is usually unknown in practice. We propose new estimators which are capable to exploit the unknown harmonic structure of a signal to reconstruct. We demonstrate that these estimators admit theoretical performance guarantees, in the form of oracle inequalities, in a variety of settings.We provide efficient algorithmic implementations of these estimators via first-order optimization algorithm with non-Euclidean geometry, and evaluate them on synthetic data, as well as some real-world signals and images.

L'intérêt de l'échantillonnage compressé dans l'imagerie ultrasonore a été récemment évalué largement par plusieurs équipes de recherche. Suite aux différentes configurations d'application, il a été démontré que les données RF peuvent être reconstituées à partir d'un faible nombre de mesures et / ou en utilisant un nombre réduit d'émission d'impulsions ultrasonores. Selon le modèle de l'échantillonnage compressé, la résolution des images ultrasonores reconstruites à partir des mesures compressées dépend principalement de trois aspects: la configuration d'acquisition, c.à.d. l'incohérence de la matrice d'échantillonnage, la régularisation de l'image, c.à.d. l'a priori de parcimonie et la technique d'optimisation. Nous nous sommes concentrés principalement sur les deux derniers aspects dans cette thèse. Néanmoins, la résolution spatiale d'image RF, le contraste et le rapport signal sur bruit dépendent de la bande passante limitée du transducteur d'imagerie et du phénomène physique lié à la propagation des ondes ultrasonores. Pour surmonter ces limitations, plusieurs techniques de traitement d'image en fonction de déconvolution ont été proposées pour améliorer les images ultrasonores. Dans cette thèse, nous proposons d'abord un nouveau cadre de travail pour l'imagerie ultrasonore, nommé déconvolution compressée, pour combiner l'échantillonnage compressé et la déconvolution. Exploitant une formulation unifiée du modèle d'acquisition directe, combinant des projections aléatoires et une convolution 2D avec une réponse impulsionnelle spatialement invariante, l'avantage de ce cadre de travail est la réduction du volume de données et l'amélioration de la qualité de l'image. Une méthode d'optimisation basée sur l'algorithme des directions alternées est ensuite proposée pour inverser le modèle linéaire, en incluant deux termes de régularisation exprimant la parcimonie des images RF dans une base donnée et l'hypothèse statistique gaussienne généralisée sur les fonctions de réflectivité des tissus. Nous améliorons les résultats ensuite par la méthode basée sur l'algorithme des directions simultanées. Les deux algorithmes sont évalués sur des données simulées et des données in vivo. Avec les techniques de régularisation, une nouvelle approche basée sur la minimisation alternée est finalement développée pour estimer conjointement les fonctions de réflectivité des tissus et la réponse impulsionnelle. Une investigation préliminaire est effectuée sur des données simulées. / The interest of compressive sampling in ultrasound imaging has been recently extensively evaluated by several research teams. Following the different application setups, it has been shown that the RF data may be reconstructed from a small number of measurements and/or using a reduced number of ultrasound pulse emissions. According to the model of compressive sampling, the resolution of reconstructed ultrasound images from compressed measurements mainly depends on three aspects: the acquisition setup, i.e. the incoherence of the sampling matrix, the image regularization, i.e. the sparsity prior, and the optimization technique. We mainly focused on the last two aspects in this thesis. Nevertheless, RF image spatial resolution, contrast and signal to noise ratio are affected by the limited bandwidth of the imaging transducer and the physical phenomenon related to Ultrasound wave propagation. To overcome these limitations, several deconvolution-based image processing techniques have been proposed to enhance the ultrasound images. In this thesis, we first propose a novel framework for Ultrasound imaging, named compressive deconvolution, to combine the compressive sampling and deconvolution. Exploiting an unified formulation of the direct acquisition model, combining random projections and 2D convolution with a spatially invariant point spread function, the benefit of this framework is the joint data volume reduction and image quality improvement. An optimization method based on the Alternating Direction Method of Multipliers is then proposed to invert the linear model, including two regularization terms expressing the sparsity of the RF images in a given basis and the generalized Gaussian statistical assumption on tissue reflectivity functions. It is improved afterwards by the method based on the Simultaneous Direction Method of Multipliers. Both algorithms are evaluated on simulated and in vivo data. With regularization techniques, a novel approach based on Alternating Minimization is finally developed to jointly estimate the tissue reflectivity function and the point spread function. A preliminary investigation is made on simulated data.

Le diagnostic et le pronostic de pannes des systèmes d'entraînement électriques est un enjeu majeur pour assurer la fiabilité et la sûreté de fonctionnement des outils de production notamment dans les secteurs sensibles (militaire, l'aéronautique, l'aérospatiale et nucléaire, etc.). Le travail de recherche présenté dans cette thèse vise à introduire de nouvelles méthodes de diagnostic et de pronostic des défauts d'une machine asynchrone ainsi que des roulements à rouleaux. Ces méthodes, orientées données, utilisent les données de mesure recueillies à partir de capteurs placés sur un système (machine asynchrone, roulement à rouleaux) afin de construire un vecteur de paramètres indicateur de défaut. Les méthodes de classification développées (supervisée, non supervisée) permettent de classer les observations, décrites par le vecteur de paramètres, par rapport aux différents modes de fonctionnement, connus ou inconnus du système, avec ou sans défauts. Des défauts ont été créés au rotor et aux roulements de la machine asynchrone, alimentée par le biais d'un onduleur de tension. La classification non supervisée, basée sur l'algorithme des fourmis artificielles, permet d'analyser les observations inconnues et inexplorées afin de mettre en évidence les classes regroupant les observations similaires. Cela permet d'améliorer la classification et de détecter l'apparition de nouveaux modes de fonctionnement. La classification supervisée, basée sur les modèles de Markov cachés, permet d'associer un degré d'appartenance (sous forme d'une probabilité) lors de l'affectation d'une observation à une ou plusieurs classes. Cela permet de définir un indice de fiabilité à l'affectation réalisée mais aussi de détecter l'apparition de nouveaux modes de fonctionnement. Ces méthodes ne se limitent pas qu'à diagnostiquer les défauts, elles peuvent aussi contribuer au pronostic des défauts. En effet, le pronostic peut être défini comme une extension du problème de diagnostic. La prédiction d'un défaut est réalisée par trois méthodes basées sur les modèles de Markov cachés pour la détection de l'imminence d'un défaut ainsi que par deux méthodes basées sur le système neuro-flou (ANFIS pour Adaptive Neuro Fuzzy Inference System et le neurone neuro-flou) pour estimer le temps restant avant son apparition. Des données de vieillissement d'un ensemble de roulements à rouleaux ont été utilisées afin de tester les méthodes proposées. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de ces méthodes pour le diagnostic et le pronostic des défauts dans les entraînements électriques / Faults diagnosis and prognosis of electrical drives play a key role in the reliability and safety of production tools especially in key sectors (military, aviation, aerospace and nuclear, etc.). The research presented in this thesis aims to introduce new methods for faults diagnosis and prognosis of an induction motors and roller bearings. These methods use measured data collected from sensors placed on the system (induction motor, roller) in order to construct a feature vector which indicates the state of the system. Supervised and unsupervised classification methods are developed to classify measurements (observations) described by the feature vector compared to known or unknown operating modes, with or without failures. Defects were created in the rotor and the bearing of the induction motor, fed by a voltage inverter. The unsupervised classification technique, based on artificial ant-clustering, allows analyzing the unknown and unexplored observations to highlight classes with similar observations. This allows improving the classification and the detection of new operating modes. The supervised classification, based on hidden Markov models, allows associating a degree of similarity when we affect an observation to one or more classes. This defines a reliability index which allows the detection of new operating modes. These methods are not limited to diagnose faults; they can also contribute to the prognosis of faults. Indeed, the prognosis can be defined as an extension of the problem of diagnosis. The prognosis of faults is carried out by three methods based on hidden Markov models for the detection of an impending failure and by two methods based on the neuro-fuzzy system (ANFIS for Adaptive Neuro fuzzy Inference System and the neo-fuzzy neuron) to estimate the remaining time before its appearance. A set of historical data collected on roller bearings is used to validate the proposed methods. The obtained results show the effectiveness of the proposed methods for faults diagnosis and prognosis of electrical drives

Le secteur des transports ferroviaires en France est marqué par un dynamisme lié notamment à l'essor du réseau à grande vitesse et à la réimplantation du tramway dans de nombreuses agglomérations. Dans ce contexte, la réduction des nuisances sonores apparaît comme un enjeu majeur pour son développement. Afin d'agir efficacement à la source, il est indispensable d'identifier et d'étudier précisément les sources responsables de ces nuisances au passage des véhicules. Parmi les approches possibles, les antennes microphoniques et les traitements associés sont particulièrement adaptés à la caractérisation des sources ponctuelles mobiles, omnidirectionnelles et décorrélées.Pour les vitesses inférieures à 300 km/h, le bruit de roulement constitue la source principale du bruit ferroviaire ; il résulte du rayonnement acoustique des éléments tels que les roues, le rail et les traverses. Le rail, dont la contribution au bruit de roulement est prépondérante aux moyennes fréquences (entre 500 He et 1000 Hz environ), est une source étendue et cohérente pour laquelle les principes classiques de traitement d'antenne ne sont pas adaptés.La méthode de caractérisation proposée dans cette thèse est une méthode inverse d'optimisation paramétrique utilisant les signaux acoustiques issus d'une antenne microphonique. Les paramètres inconnus d'un modèle vibro-acoustique sont estimés par minimisation d'un critère des moindres carrés sur les matrices spectrales mesurée et modélisée au niveau de l'antenne. Dans le modèle vibro-acoustique, le rail est assimilé à un monopôle cylindrique dont la distribution longitudinale d'amplitude est liée à celle des vitesses vibratoires. Pour le calcul de ces vitesses, les différents modèles proposés mettent en évidence des ondes vibratoires se propageant dans le rail de part et d'autre de chaque excitation. Chacune de ces ondes est caractérisée par une amplitude au niveau de l'excitation, un nombre d'onde structural réel et une atténuation. Ces paramètres sont estimés par minimisation du critère, puis utilisés pour reconstruire le champ acoustique.Dans un premier temps, des simulations sont réalisées pour juger des performances de la méthode proposée, dans le cas d'excitations ponctuelles verticales. En particulier, sa robustesse est testée en présence de bruit ou d'incertitudes sur les paramètres supposés connus du modèle. Les effets de l'utilisation de modèles dégradés sont également étudiés. Concernant l'estimation des amplitudes, les résultats ont montré que la méthode est particulièrement robuste et efficace pour les excitations les plus proches de l'antenne. En revanche, pour l'estimation des autres paramètres, les performances sont supérieures pour les positions d'antenne excentrées. De manière générale, le nombre d'onde est correctement estimé sur l'ensemble des fréquences étudiées. Dans les cas à faible atténuation, un traitement classique par formation de voies en ondes planes suffit. En ce qui concerne l'estimation de l'atténuation, la faible sensibilité du critère limite l'efficacité de la méthode proposée.Enfin, certains résultats obtenus à partir des simulations ont été vérifiés lors de mesures in situ. L'excitation d'un rail expérimental par un marteau de chocs a tout d'abord permis de valider le modèle vibratoire pour la flexion verticale. Pour tester la méthode d'optimisation paramétrique, le rail a également été excité verticalement à l'aide d'un pot vibrant. Les principaux résultats des simulations ont été retrouvés, et des comportements particuliers relatifs à la présence de plusieurs ondes dans le rail ont été observés, ouvrant des perspectives de généralisation du modèle vibratoire utilisé. / In France, railway transport has been boosted by the expansion of the high-speed rail service and the resurgent implantation of tram networks in many city centers. In this context, the reduction of noise pollution becomes a crucial issue for its development. In order to directly act on the source area, it is necessary to precisely identify and study the sources responsible for this nuisance at train pass-by. Among all the potential approaches, microphone arrays and related signal processing techniques are particularly adapted to the characterization of omnidirectional and uncorrelated moving point sources. For speeds up to 300 km/h, rolling noise is the main railway noise source. It arises from the acoustic radiation of various elements such as wheels, rail or sleepers. The rail, which mainly contributes to rolling noise at mid-frequencies (from 500 Hz to 1000 Hz approximately), is an extended coherent source for which classical array processing methods are inappropriate. The characterization method proposed in this thesis is an inverse parametric optimization method that uses the acoustical signals measured by a microphone array. The unknown parameters of a vibro-acoustical model are estimated through the minimization of a least square criterion applied to the entries of the measured and modelled spectral matrices. In this vibro-acoustical model, the rail is considered as a cylindrical monopole whose lengthwise amplitude distribution is obtained from the vibratory velocity one. The different models proposed to obtain this velocity highlight the propagation of vibration waves towards both sides of every forcing point. Each wave is characterized by an amplitude at the forcing point, a real structural wavenumber and a decay rate. These parameters are estimated by the minimization of the least square criterion, and are then used in the vibro-acoustical model to rebuild the acoustical field radiated by the rail. First, simulations are performed in order to appraise the performances of the proposed method, in the case of vertical point excitations. In particular, its robustness to additive noise and to uncertainties in the model parameters that are supposed to be known is tested. The effect of using simplified models is also investigated. Results show that the method is efficient and robust for the amplitude estimation of the nearest contacts to the array. On the other hand, the estimation of the other parameters is improved when the array is shifted away from the contact points. The wavenumber is generally well estimated over the entire frequency range, and when the decay rate is low, a single beamforming technique may be sufficient. Concerning the decay rate estimation, the efficiency of the method is limited by the low sensitivity of the criterion. At last, measurements are performed in order to verify some results obtained from the simulations. The vibratory model is first validated for the vertical flexural waves trough the use of an impact hammer. Then, the parametric optimization method is tested by the vertical excitation of the rail with a modal shaker. The main simulation results are found, and some particular behavior due to other waves existing in the rail can be observed, opening the perspective of a generalized method including more complex vibratory modelings.

Les ondes gravitationnelles sont des solutions aux équations gourvenant la dynamique de la gravitation prédite en 1918 à partir de la théorie de la Relativité Générale d'Einstein. Elles représentent la propagation d'une oscillation de l'espace-temps induisant d'infimes variations de distance sur leur passage entre des masses libres. Depuis deux décennies, un réseau d'interféromètres de Michelson kilométriques a été développé et mis en opération à travers le monde afin de prouver l'existence des ondes gravitationnelles en détectant leur passage sur Terre. Leur signature est recherchée dans un canal de détection étalonné, obtenu à partir des mesures fournies par le détecteur et reconstruisant le signal absolu d'une onde gravitationnelle le traversant. La vérification de la procédure est nécessaire pour déceler d'éventuelles erreurs systématiques d'étalonnage biaisant l'exploitation du canal par les analyses des données. Depuis plusieurs années, une nouvelle technique d'étalonnage est développée à cette fin dans les différents interféromètres du réseau et repose sur la pression de radiation d'un laser modulé en puissance afin d'induire un déplacement étalonné de l'un de ses miroirs. Le dispositif, appelé étalonneur laser, permet de reproduire le passage d'une onde gravitationnelle connue et d'en vérifier la reconstruction dans le canal de détection. Le travail de cette thèse a concerné la mise en \oe uvre de cette technique pour l'interféromètre franco-italien Virgo afin de vérifier la reconstruction de son signal d'onde gravitationnelle. Le principe de fonctionnement de l'étalonneur laser installé sur le site est d'abord détaillé et son étalonnage est ensuite décrit avec les campagnes de mesures réalisées. Enfin, les vérifications faites durant les deux périodes de prises de données de Virgo qui se sont déroulées entre 2010 et 2011 seront présentées. Les résultats ont permis de valider la reconstruction du signal d'onde gravitationnelle de Virgo et ses incertitudes confirmant leur impact négligeable sur l'analyse des données. / Gravitational waves are solutions to equations governing the dynamics of gravitation predicted from Einstein's theory of General Relativity in 1918. Gravitational waves describe ripples of space-time producing weak variations of distance between free masses along their propagation. Over the past two decades, an international array of ground-based, kilometer-scale Michelson interferometers has been developed to detect gravitational waves going through Earth and is now in operation. The gravitational wave signature is sought in a calibrated stream obtained from detector output measurements and giving the absolute signal of a gravitational waves going through it. A check of the procedure is required to avoid potential systematic calibration errors leading to an incorrect data stream and bias in its use by data analysis. Since severals years, a new calibration technique is developed for that purpose for each network's interferometer and uses the radiation pressure of a power-modulated laser to induce calibrated displacements of their mirrors. The associated setup, called Photon Calibrator, allows to mimic a gravitational waves passing the detector in order to verify its reconstruction in the detection channel. The scope of this thesis is the implementation of this technique for the French-Italian interferometer Virgo to check its gravitational wave signal reconstruction procedure. The operating principle of the setup installed is first described and its calibration is then detailed with measurement campaigns performed. Finally verifications performed for the two Virgo Science runs performed between 2010 and 2011 are presented. The conclusion of this study allowed to the validate the Virgo gravitational wave signal reconstruction with its uncertainties and has confirmed their negligeable impact on data analysis.