Les modèles météorologiques à aire limitée sont aujourd'hui dotés de systèmes d'analyse de données observées propres, pour la plupart. Ces analyses combinent en général une ébauche provenant du modèle et des observations dans le but de rafraîchir les structures décrites par le modèle à aire limitée. Néanmoins, l'information provenant du modèle coupleur présente également un intérêt. En effet, le modèle coupleur est en général un modèle global bénéficiant de techniques d'assimilation de données performantes, qui permet de fournir une bonne description des grandes échelles notamment. L'objectif de ce travail de thèse est d'injecter l'information issue du modèle coupleur directement dans l'assimilation variationnelle tridimensionnelle (3D-VAR) du modèle à aire limitée, en tant que nouvelle source d'information. Concrètement, on décrit le vecteur d'information entrant dans l'assimilation du modèle à aire limitée comme étant la concaténation des différentes sources d'information : l'ébauche du modèle, les observations et les grandes échelles de l'analyse du modèle coupleur. Ce formalisme utilise une mesure de l'incertitude sur les sources d'information, décrite par les covariances entre les erreurs des différentes sources d'information. Des simplifications sur les covariances croisées entres les sources d'information sont proposées, afin de pouvoir développer le formalisme en vue de le rendre applicable simplement dans un logiciel d'analyse déjà existant. Une première utilisation de ce nouveau formalisme est faite dans un modèle académique unidimensionnel “en eaux peu profondes”, en mettant en oeuvre un modèle coupleur et un modèle couplé. Ces expériences montrent des résultats neutres à positifs, suivant les configurations, limités par le cadre simplifié de ce modèle académique. Dans le cadre de l'application de cette méthode dans les modèles utilisés à Météo- France (modèle global ARPÈGE et modèle à aire limitée ALADIN), une évaluation des statistiques liées aux erreurs sur les sources d'information est menée. Tout d'abord le choix des échelles venant de l'analyse du modèle global est fait, pour ne garder que les plus grandes structures (environ 240 km). Puis les statistiques sont calculées à partir de travaux précédents utilisant des méthodes ensemblistes pour échantillonner les erreurs. L'étude de ces statistiques permet de décrire les propriétés des covariances d'erreurs (écarts types, isotropie, etc.) et de quantifier l'erreur commise en appliquant les simplifications proposées. L'évaluation sur des cycles d'assimilation d'une quinzaine de jours montre que l'introduction des grandes échelles de l'analyse du modèle global a un impact légèrement positif en terme de score objectif. Néanmoins, malgré des différences visibles et systématiques engendrées par l'utilisation de cette nouvelle source d'information, aucun cas d'étude sur des champs diagnostiques, comme les précipitations, ne permet d'illustrer cet apport en terme de temps sensible ou de phénomènes météorologiques spécifiques. Ce travail de thèse propose donc une technique d'analyse en aire limitée permettant de prendre en compte des informations provenant du modèle coupleur, en plus des observations, pour corriger l'ébauche du modèle. Il ouvre la voie à d'autres recherches, notamment en sélectionnant d'autres échelles venant du modèle coupleur à considérer ou en l'étendant par l'ajout de la dimension temporelle.

La stéréovision multi-vues consiste à retrouver la forme des objets à partir de plusieurs images prises de différents points de vue connus. Ceci est un problème inverse où on cherche la cause (l'objet) alors qu'on observe l'effet (les images). Sous une optique bayésienne, la solution serait une reconstruction qui reproduise au mieux les images observées tout en restant plausible a priori. Dans cette thèse, nous présentons des modèles et des méthodes permettant de minimiser la différence entre les images observées et les images obtenues par le rendu de la reconstruction. Pour ceci, il est nécessaire de tenir compte des occultations qui on lieu lors du rendu. Le résultat principal de la thése est le calcul de la dérivée de l'erreur de reprojection par rapport aux variations de surface qui tiens en compte les changements de visibilité lors que la surface se déforme.

Il y a presque trente ans, un des problèmes les plus difficiles de la physique moderne voyait le jour: la supraconductivité à haute température critique dans les cuprates. Depuis, l'hypothèse nommée modèle Hubbard est rapidement devenu un des candidats les plus prometteurs à en détenir la solution. Dans ce contexte, ce mémoire présente des travaux de calculs numériques sur les phases de la matière prédites par le modèle de Hubbard. Le projet poursuit notamment deux objectifs. En premier lieu, on considère un couplage interplan dans le modèle, ce qui le rend plus réaliste que sa version 2D habituelle. Et en deuxième lieu, on laisse les phases antiferromagnétique et supraconductrice coexister avec en plus une autre phase supraconductrice de type pi-triplet. Plus de détails sur le contexte et ces deux objectifs sont présentés au chapitre 1 et le modèle de Hubbard est détaillé au chapitre 2. Pour obtenir des solutions numériques au modèle, les méthodes utilisées sont la théorie de champ moyen dynamique sur amas (CDMFT) et l'approximation de l'amas variationnel (VCA). Ces méthodes ainsi que le formalisme nécessaire pour les aborder sont présentés au chapitre trois. Notons qu'on utilise ces méthodes pour amas avec des méthodes de diagonalisation exacte qui ne feront pas partie de la discussion. Enfin, le dernier chapitre présente tous les résultats obtenus avec ce projet, qui mènent à deux conclusions principales. Premièrement, le couplage tridimensionnel tel qu'ajouté n'a pas fait ressortir de tendance nette dans les résultats. Cela indique une de deux choses: soit les effets interplans sont négligeables dans le modèle de Hubbard, soit il faudra les inclure d'une façon plus complète dans le futur. Deuxièmement, on observe que la phase pi-triplet apparaît lorsqu'il y a coexistence entre l'antiferromagnétisme et la supraconductivité dans le modèle mais que ces deux dernières phases se nuisent fortement l'une à l'autre, confirmant qu'il y a compétition de phases.

Les propriétés mécaniques des alliages de fer sont largement conditionnées par leur microstructure et la population de défauts locaux qu’elle contient. Comme il s'agit d'un moment de forte interaction entre ces deux éléments, l'étude des transformations α-γ et γ-α du fer mérite une attention particulière. Outre le passage d'une structure cristalline cubique centrée à une structure cubique faces centrées – donc de compacités différentes –,elles sont associées à une réduction des paramètres de maille. Le changement de volume correspondant est responsable de déformations mécaniques locales autour des sites de germination. La technique de corrélation d'images numériques(CIN) s'est montrée fiable pour ce qui est de calculer des champs cinématiques à l'échelle de quelques grains. Dans ce travail, elle est adaptée à la capture de localisations de la déformation pendant les transformations allotropiques. Un banc expérimental est conçu pour obtenir des images haute résolution avec un contrôle fin des sollicitations thermiques. Des essais de validation sont d'abord effectués sur du fer industriel. Puis des échantillons de fer haute pureté sont ensuite soumis à des cycles de transformation α-γ-α et les champs de déformation correspondant sont calculés par CIN. Associés à l'acquisition des orientations initiales et finales, ils sont utilisés pour valider les mécanismes de transformation proposés dans la littérature. En parallèle, un modèle, écrit en petites déformations, est construit en incorporant des composants liés à la transformation dans une fonctionnelle dont les conditions de stationnarité sont équivalentes au problème thermomécanique à résoudre. Les incréments des variables internes, incluant glissements plastiques et fractions volumique transformées, sont obtenus en minimisant cette fonctionnelle. / Mechanical properties of iron-based alloys are largely conditioned by their microstructure and the population of local defects inside this microstructure. As it is a moment of massive interplay between these two elements, the study of the α-γ and γ-α transformations in iron is of particular interest. Besides a change from a body-centered cubic to a face-centered cubic crystal structure – and thus a change in compacity –, they lead to a lattice parameter reduction. The corresponding change in volume is responsible for local mechanical deformations around transformation sites. Digital Image Correlation (DIC) technique has been proven reliable to compute kinematic fields at the scale of a few grains. In the present work, an adaptation of this technique to the observation of strain localizations induced by the formation of a new phase is proposed. A home-made device is designed to obtain high resolution images and to control heating and cooling. Tests are first conducted on industrial iron to assess the viability of the procedure. High-purity iron samples are then submitted to α-γ-α transformation cycles and the associated strain fields are computed. In combination with the acquisition of initial and final orientations they are used to validate transformation mechanisms proposed in the literature. In parallel, a model, written under the small strain format, is built by incorporating transformation related components into a power functional whose stationarity conditions are equivalent to the thermomechanical problem. In accordance with variational principles, the evolution of internal variables,including plastic slip increments and fraction of the material locally transformed, are computed through the minimization of the functional.

La perception des robots joue un rôle crucial dans l’interaction homme-robot (HRI). Le système de perception fournit les informations au robot sur l’environnement, ce qui permet au robot de réagir en consequence. Dans un scénario de conversation, un groupe de personnes peut discuter devant le robot et se déplacer librement. Dans de telles situations, les robots sont censés comprendre où sont les gens, ceux qui parlent et de quoi ils parlent. Cette thèse se concentre sur les deux premières questions, à savoir le suivi et la diarisation des locuteurs. Nous utilisons différentes modalités du système de perception du robot pour remplir cet objectif. Comme pour l’humain, l’ouie et la vue sont essentielles pour un robot dans un scénario de conversation. Les progrès de la vision par ordinateur et du traitement audio de la dernière décennie ont révolutionné les capacités de perception des robots. Dans cette thèse, nous développons les contributions suivantes : nous développons d’abord un cadre variationnel bayésien pour suivre plusieurs objets. Le cadre bayésien variationnel fournit des solutions explicites, rendant le processus de suivi très efficace. Cette approche est d’abord appliqué au suivi visuel de plusieurs personnes. Les processus de créations et de destructions sont en adéquation avec le modèle probabiliste proposé pour traiter un nombre variable de personnes. De plus, nous exploitons la complémentarité de la vision et des informations du moteur du robot : d’une part, le mouvement actif du robot peut être intégré au système de suivi visuel pour le stabiliser ; d’autre part, les informations visuelles peuvent être utilisées pour effectuer l’asservissement du moteur. Par la suite, les informations audio et visuelles sont combinées dans le modèle variationnel, pour lisser les trajectoires et déduire le statut acoustique d’une personne : parlant ou silencieux. Pour expérimenter un scenario où l’information visuelle est absente, nous essayons le modèle pour la localisation et le suivi des locuteurs basé sur l’information acoustique uniquement. Les techniques de déréverbération sont d’abord appliquées, dont le résultat est fourni au système de suivi. Enfin, une variante du modèle de suivi des locuteurs basée sur la distribution de von-Mises est proposée, celle-ci étant plus adaptée aux données directionnelles. Toutes les méthodes proposées sont validées sur des bases de données specifiques à chaque application. / Robot perception plays a crucial role in human-robot interaction (HRI). Perception system provides the robot information of the surroundings and enables the robot to give feedbacks. In a conversational scenario, a group of people may chat in front of the robot and move freely. In such situations, robots are expected to understand where are the people, who are speaking, or what are they talking about. This thesis concentrates on answering the first two questions, namely speaker tracking and diarization. We use different modalities of the robot’s perception system to achieve the goal. Like seeing and hearing for a human-being, audio and visual information are the critical cues for a robot in a conversational scenario. The advancement of computer vision and audio processing of the last decade has revolutionized the robot perception abilities. In this thesis, we have the following contributions: we first develop a variational Bayesian framework for tracking multiple objects. The variational Bayesian framework gives closed-form tractable problem solutions, which makes the tracking process efficient. The framework is first applied to visual multiple-person tracking. Birth and death process are built jointly with the framework to deal with the varying number of the people in the scene. Furthermore, we exploit the complementarity of vision and robot motorinformation. On the one hand, the robot’s active motion can be integrated into the visual tracking system to stabilize the tracking. On the other hand, visual information can be used to perform motor servoing. Moreover, audio and visual information are then combined in the variational framework, to estimate the smooth trajectories of speaking people, and to infer the acoustic status of a person- speaking or silent. In addition, we employ the model to acoustic-only speaker localization and tracking. Online dereverberation techniques are first applied then followed by the tracking system. Finally, a variant of the acoustic speaker tracking model based on von-Mises distribution is proposed, which is specifically adapted to directional data. All the proposed methods are validated on datasets according to applications.

Ce travail porte sur les problèmes de régularités en optimisation de forme. Précisément nous étudions la régularité d'un ouvert qui minimise l'énergie du problème de Dirichlet pour le Laplacien parmi tous les ouverts de mesure fixée inclus dans un grand ouvert (par exemple l'espace tout entier). La première étape consiste à regarder la régularité de la fonction d'état optimale (la solution du problème de Dirichlet sur l'ouvert minimal): on montre que, là où elle garde un signe constant, elle est localement lipschitzienne (dans tout l'espace et pas seulement dans l'ouvert optimal). La deuxième étape consiste à étudier la régularité du bord de l'ouvert optimal. Si la fonction d'état est lipschitzienne, on montre que cet ouvert est à périmètre fini. On peut également montré que, là où le terme source est positif, le Laplacien de la fonction d'état est égal, sur le bord de l'ouvert optimal, à une constante multipliée par la mesure de Hausdorff du bord. Cette constante est un multiplicateur de Lagrange dans une équation d'Euler-Lagrange. De manière formelle, cela signifie que la dérivée normale de la fonction d'état est constante sur le bord. Ceci est bien le résultat attendu: si on suppose que l'ouvert optimal est régulier, on le retrouve facilement. On peut enfin déduire de cela que, loin du support du terme source, la frontière de l'ouvert optimal est, en dehors d'un ensemble négligeable, une hypersurface analytique.

Cette thèse est consacrée à l'étude de quelques équations aux dérivées partielles non linéaires de type Dirichlet ou Neumann sur un domaine borné régulier, qui sont à structure variationnelle, et<br />qui présentent un défaut de compacité.<br />Dans la première partie, nous étudions une EDP homogène avec un opérateur non linéaire faisant<br />intervenir un poids strictement positif, une non-linéarité critique au sens de Sobolev et un paramètre $\lambda$. Nous établissons des résultats d'existence et de non-existence de solutions qui dépendent du comportement du poids au voisinage de ses minima, du paramètre $\lambda$ et de la géométrie du domaine. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à des EDP non homogènes avec poids et avec une non-linéarité critique au bord au sens de l'inclusion de trace. Nous montrons des résultats d'existence qui dépendent des différents<br />coefficients des EDP étudiées et de la courbure moyenne en un point minimum de poids.

Cette thèse a pour sujet l'étude de quelques équations aux dérivées partielles singulières ou dégénérées, sous contraintes. Sont aussi traitées des équations dites pénalisées qui remplacent la contrainte par un terme qui asymptotiquement tend vers la contrainte, ceci permettant une approximation numériquement plus souple de l'équation aux dérivées partielles avec contrainte. <br />La première partie de cette thèse a fait l'objet d'un article accepté pour publication aux Annales de la Faculté des Sciences de Toulouse. <br />Elle traite de l'approximation de la première valeur propre du 1-Laplacien. <br /> Dans la deuxième partie, les résultats obtenus pour un problème d'obstacle sur $W_p^{0, 1}$, $p> 1$ généralisent le cas $p=2$, traité par Adams et Lenhart. On obtient donc l'existence et l'unicité d'une solution au problème posé. <br />La dernière partie qui fait l'objet d'un article en préparation, traite un problème d'obstacle sur $W_1^{0, 1}$, ce qui nécessite l'introduction de l'espace $BV$. <br /> Les méthodes employées sont celles du calcul des variations, la théorie des fonctions à dérivées mesurées, la topologie vague, la topologie étroite des mesures, la convexité, la théorie de la dualité, l'approximation....

Nous étudions la déformation d'une goutte d'eau par électromouillage. La géométrie de la goutte près de la ligne de contact, au coeur de la compréhension complète du phénomène, soulève encore des interrogations. Ce travail y apporte des réponses théoriques et numériques. Un modèle utilisant l'optimisation de forme nous permet de montrer que l'angle de contact est indépendant du potentiel appliqué. Pour permettre une visualisation, nous simulons numériquement les formes macroscopiques de gouttes grâce à un code existant. Ceci étant insuffisant pour visualiser ce qui se passe à la ligne de contact, nous proposons deux voies. Nous améliorons l'approximation de la singularité du potentiel à la ligne de contact. Puis vu le caractère local de l'information recherchée, nous modifions le modèle global et extrayons un modèle différentiel local pour préciser les formes de gouttes à potentiel donné, effectuer un calcul précis de courbure, et enfin visualiser l'invariance de l'angle de contact.

La parcellisation du cerveau en un certain nombre de régions hémodynamiques homogènes est toujours un défi majeur en analyse des données d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Une inférence automatique pour les parcelles à partir des données d’IRMf a été proposée dans le cadre du modèle parcellisation détection estimation conjointe (joint parcellation detection estimation: JPDE). Toutefois, ce modèle requiert toujours des informations préalables sur le nombre de parcelles ainsi que leurs formes, généralement renseignées à partir d'une parcellisation initiale, ce qui constitue un défi car cela dépend généralement du sujet. Dans cette thèse, de nouvelles approches pour la parcellisation hémodynamique du cerveau sont présentées. Ces approches sont motivées par le fait que la réponse hémodynamique varie selon les régions du cerveau, les sujets, les différentes sessions pour chaque sujet ainsi que les groupes de sujets. Les approches proposées appartiennent à l’une des deux catégories suivantes : les modèles d’analyse de données d’IRMf au niveau d’un sujet et au niveau d’un groupe de sujets. Pour l’analyse de données d’IRMf au niveau d’un sujet, trois modèles pour estimer automatiquement le nombre optimal de parcelles ainsi que leurs formes (directement) à partir des données d’IRMF sont proposés. La première approches est élaborée comme une procédure de sélection de modèle ajoutée à la structure du modèle JPDE dans lequel l’énergie libre pour les modèles candidats est calculée, chacun avec un nombre différent de parcelles, puis celui qui maximise cette énergie est retenu. Afin de surmonter l’intensité du calcul associé à cette approche, une seconde méthode est proposée. Elle repose sur un modèle bayésien nonparamétrique dans lequel une combinaison d’un processus de Dirichlet et d’un champ aléatoire de Markov caché est utilisée pour permettre un nombre illimité de parcelles et enfin en estimer le nombre optimal. Enfin, pour éviter la complexité du calcul associé à l’estimation du paramètre d’interaction du champ de Markov dans la seconde méthode, un algorithme de clustering est utilisé (le mean shift). Il est intégré dans la structure du modèle JPDE afin de déduire automatiquement le nombre de parcelles en estimant les modes de la distribution multivariée sous-jacente. Les approches proposées au niveau du sujet sont validées à l’aide de données synthétiques et réelles. Les résultats d’analyse obtenus sont cohérents pour toutes en termes de détection de l’activité évoquée. De plus, la deuxième et la troisième approches parviennent à distinguer les profils de la réponse hémodynamique en fonction de différents critères tels que la largeur à mi-hauteur et le temps de montée. En ce qui concerne les analyses au niveau d’un groupe, deux modèles capables d’estimer la parcellisation ainsi que les profils de réponse hémodynamique sont proposés. Le modèle JPDE est modifié pour permettre l’estimation au niveau du groupe en considérant les données provenant de tous les sujets ce qui a abouti à un modèle multisujet d’estimation-détection de parcellation conjointe. Cependant, les essais sur des données réelles démontre que la régularité du FRH est sensible à l'un des hyperparameters. Par conséquent, le deuxième modèle qui effectue une analyse inter et intra sujet et qui fourni une estimation à la fois au niveau du sujet et au niveau du groupe est privilégié. Une comparaison approfondie entre les deux modèles est menée au niveau du groupe et les résultats sont cohérents. Au niveau du sujet, une comparaison est effectuée entre le modèle d’analyse inter et intra sujet proposé et le modèle JPDE. Cette comparaison démontre que les estimations du FRH utilisant le modèle proposé sont plus précises car plus proches de la forme canonique FRH dans le cortex moteur droit. L’estimation des variables inconnues, et des paramètres dans les approches proposées est traitée en utilisant une stratégie d’espérance-maximisation variationnelle. / Brain parcellation into a number of hemodynamically homogeneous regions (parcels) is a challenging issue in fMRI analyses. An automatic inference for the parcels from the fMRI data was proposed in the framework of the joint parcellation detection estimation (JPDE) model. However, this model still requires appropriate prior information about the number of parcels and their shapes provided through an initial parcellation, which is a challenging task since it generally depends on the subject. In this thesis, we present novel approaches for hemodynamic brain parcellation. These approaches are motivated by the fact that the hemodynamic response function varies across brain regions and sessions within subjects, and even among subjects and groups. The proposed approaches belong to one of two main categories, the subject-level and group-level fMRI data analysis models. For the subjectlevel fMRI data analysis, we propose three models to automatically estimate the optimum number of parcels and their shapes directly from fMRI data. The first one is formulated as a model selection procedure added to the framework of the classical JPDE model in which we compute the free energy for the candidate models, each with different number of parcels, and then select the one that maximizes this energy. To overcome the computational intensity associated with the first approach, we propose a second method which relies on a Bayesian non-parametric model where a combination of a Dirichlet process mixture model and a hidden Markov random field is used to allow for unlimited number of parcels and then estimate the optimal one. Finally to avoid the computational complexity associated with the estimation of the interaction parameter of the Markov field in the second approach, we make use of a well known clustering algorithm (the mean shift) and embed it in the framework of the JPDE model to automatically infer the number of parcels by estimating the modes of the underlying multivariate distribution. All the proposed subject-level approaches are validated using synthetic and real data. The obtained results are consistent across approaches in terms of the detection of the elicited activity. Moreover, the second and the third approaches manage to discriminate the hemodynamic response function profiles according to different criteria such as the full width at half maximum and the time to peak. Regarding the group-level fMRI analysis, we propose two new models that are able to estimate group-level parcellation and hemodynamic response function profiles. The JPDE model is extended to allow for this group-level estimation by considering data coming from all the subjects resulting in a multisubject joint parcellation detection estimation model. However, in real data experiment, it is noticed that the smoothness of the estimated HRFs is sensitive to one of the hyperparameters. Hence, we resort to the second model that performs inter and intra subject analysis providing estimation at both the single and group-levels. A thorough comparison is conducted between the two models at the group-level where the results are coherent. At the subject-level, a comparison is conducted between the proposed inter and intra subject analysis model and the JPDE one. This comparison indicates that the HRF estimates using our proposed model are more accurate as they are closer to the canonical HRF shape in the right motor cortex. Finally, the estimation of the unknown variables, the parameters and the hyperparameters in all of the proposed approaches is addressed from a Bayesian point of view using a variational expectation maximization strategy.