Les algorithmes d'inférence ou d'optimisation possèdent généralement des hyperparamètres qu'il est nécessaire d'ajuster. Nous nous intéressons ici à l'automatisation de cette étape d'ajustement et considérons différentes méthodes qui y parviennent en apprenant en ligne la structure du problème considéré.La première moitié de cette thèse explore l'ajustement des hyperparamètres en apprentissage artificiel. Après avoir présenté et amélioré le cadre générique de l'optimisation séquentielle à base de modèles (SMBO), nous montrons que SMBO s'applique avec succès à l'ajustement des hyperparamètres de réseaux de neurones profonds. Nous proposons ensuite un algorithme collaboratif d'ajustement qui mime la mémoire qu'ont les humains d'expériences passées avec le même algorithme sur d'autres données.La seconde moitié de cette thèse porte sur les algorithmes MCMC adaptatifs, des algorithmes d'échantillonnage qui explorent des distributions de probabilité souvent complexes en ajustant leurs paramètres internes en ligne. Pour motiver leur étude, nous décrivons d'abord l'observatoire Pierre Auger, une expérience de physique des particules dédiée à l'étude des rayons cosmiques. Nous proposons une première partie du modèle génératif d'Auger et introduisons une procédure d'inférence des paramètres individuels de chaque événement d'Auger qui ne requiert que ce premier modèle. Ensuite, nous remarquons que ce modèle est sujet à un problème connu sous le nom de label switching. Après avoir présenté les solutions existantes, nous proposons AMOR, le premier algorithme MCMC adaptatif doté d'un réétiquetage en ligne qui résout le label switching. Nous présentons une étude empirique et des résultats théoriques de consistance d'AMOR, qui mettent en lumière des liens entre le réétiquetage et la quantification vectorielle / Inference and optimization algorithms usually have hyperparameters that require to be tuned in order to achieve efficiency. We consider here different approaches to efficiently automatize the hyperparameter tuning step by learning online the structure of the addressed problem. The first half of this thesis is devoted to hyperparameter tuning in machine learning. After presenting and improving the generic sequential model-based optimization (SMBO) framework, we show that SMBO successfully applies to the task of tuning the numerous hyperparameters of deep belief networks. We then propose an algorithm that performs tuning across datasets, mimicking the memory that humans have of past experiments with the same algorithm on different datasets. The second half of this thesis deals with adaptive Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms, sampling-based algorithms that explore complex probability distributions while self-tuning their internal parameters on the fly. We start by describing the Pierre Auger observatory, a large-scale particle physics experiment dedicated to the observation of atmospheric showers triggered by cosmic rays. The models involved in the analysis of Auger data motivated our study of adaptive MCMC. We derive the first part of the Auger generative model and introduce a procedure to perform inference on shower parameters that requires only this bottom part. Our model inherently suffers from label switching, a common difficulty in MCMC inference, which makes marginal inference useless because of redundant modes of the target distribution. After reviewing existing solutions to label switching, we propose AMOR, the first adaptive MCMC algorithm with online relabeling. We give both an empirical and theoretical study of AMOR, unveiling interesting links between relabeling algorithms and vector quantization.

La principale limitation du modèle connexionniste (réseau neuronal artificiel) CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) et son applicabilité à la résolution des problèmes inhérents au systèmes automatisés complexes (robots, véhicules autonomes, etc.) est liée à la taille de mémoire requise par ce type de modèle connexionniste. Il est pertinent de rappeler que la capacité de mémoire exigée par le CMAC dépend, en premier lieu, de la précision de la quantification des signaux d'entrée, puis, de la dimension de l'espace des entrées (espace caractéristique) du système modélisé. Dans le cas des applications requérant une exécution en temps-réel, la tendance est à la réduction de l'espace caractéristique (aussi petit que possible) et la précision (de la quantification : aussi faible que possible). Cependant, souvent, les systèmes complexes impliquent plusieurs entrées. Pour résoudre le problème inhérent à cet antagonisme et la taille de la mémoire, nous nous sommes intéressés, dans la présente thèse, à l'influence des paramètres intervenant dans la précision de la quantification et dans la capacité de la généralisation sur la qualité d'approximation du modèle CMAC. L'objectif escompté était d'arriver à des structures optimales du CAMC pour le contrôle des systèmes dynamiques complexes. Les robots bipèdes (humanoïdes) et des véhicules volants hypersoniques sont deux domaines d'applications très actuelles impliquant des systèmes complexes. Nous avons appliqué des concepts étudiés aux problèmes soulevés par les deux domaines précités. Des résultats obtenus à partir de la simulation ont montré que des structures optimales ou quasi-optimales conduisant à une réduction sensible d'erreur de modélisation peuvent être obtenues. Ces résultats ont montré que les choix effectués dans l'optimisation de la structure permet une réduction de la taille de la mémoire requise (par le CMAC) et une réduction du temps d'exécution à la fois / The main limitation of the CMAC (Cerebellar Model Articulation Controller) network in realistic applications for complex automated systems (robots, automated vehicles, etc…) is related to the required memory size. It is pertinent to remind that the memory used by CMAC depends firstly on the input signal quantification step and secondly on the input space dimension. For real CMAC based control applications, on the one hand, in order to increase the accuracy of the control the chosen quantification step must be as small as possible; on the other hand, generally the input space dimension is greater than two. In order to overcome the problem relating the memory size, how both the generalization and step quantization parameters may influence the CMAC's approximation quality has been discussed. Our goal is to find an optimal CMAC structure for complex dynamic systems' control. Biped robots and Flight control design for airbreathing hypersonic vehicles are two actual areas of such systems. We have applied the investigated concepts on these two quite different areas. The presented simulation results show that an optimal or sub-optimal structure carrying out a minimal modeling error could be achieved. The choice of an optimal structure allows decreasing the memory size and reducing the computing time as well

Simuler temporellement les réseaux électriques modernes requiert d'importants moyens de calcul de par la dimension et la raideur des systèmes différentiels algébriques résultants. De plus, la fréquence d'oscillation de certains signaux simulés contraint fortement le pas d'intégration des schémas classiques, y compris en régime établi où ils sont proches de sinusoïdes oscillant à la fréquence nominale du système. L'objectif de la méthode des prédicteurs sinusoïdaux proposée dans cette thèse est donc de tirer parti de cette propriété afin d'améliorer les performances du solveur tout en contrôlant l'erreur de calcul. Elle consiste à décomposer la solution en deux parties : une sinusoïde, dont les coefficients de Fourier sont fixés pour chaque intervalle d'intégration puis mis à jour par estimation paramétrique, et un terme de correction sur lequel le système d'EDA est reformulé et résolu à l'aide d'un schéma d'intégration à pas adaptatif. Une attention particulière a été portée au choix de l'estimateur paramétrique, ce dernier ayant un impact direct sur le pas d'intégration de par sa précision et indirect de par son effet sur la stabilité globale de la méthode. L'estimateur finalement développé consiste à calculer les coefficients de Fourier qui minimisent une mesure de la stationnarité du système. Ce dernier étant convergent en régime permanent, le terme de correction est progressivement amorti, permettant ainsi d'accroître considérablement le pas d'intégration. Cette méthode, intégrée au sein du solveur SUNDIALS IDA puis interfacée avec un moteur de calcul industriel, permet d'accélérer très nettement les simulations en comparaison avec une implémentation classique / Modern power systems time-domain simulations require important computational resources due to the resulting differential algebraic systems dimension and stiffness. In addition, some simulated signals oscillation frequency dramatically limits the classical schemes step size, even in steady-state during which they are close to sinusoids oscillating at system nominal frequency. That's why the sinusoidal predictors method proposed in this thesis aims at taking this property into account in order to enhance solver performances while controlling the integration error. It consists in decomposing the solution into two parts: a sinusoid, whose Fourier coefficients are fixed for each time integration interval and then updated by parametric estimation, and a correction term on which the DAE system is rewritten and solved using an adaptive step size integration scheme. A particular focus has been given on the estimator choice, given its precision direct impact on the step size and its indirect effect on the global method stability. The finally developed estimator consists in computing Fourier coefficients minimizing a system stationarity measurement. As it converges in steady-state, the correction term is progressively damped, which enables to considerably increase the step size. This method, integrated into the reference solver SUNDIALS IDA and interfaced with an industrial simulation engine, enables to very significantly accelerate simulations in comparison with a classical implementation

L'objectif principal de ce travail est de proposer des approches de commande performantes et robustes aux incertitudes pour les robots parallèles de type Delta, qui sont conçus pour effectuer des tâches industriels importantes et exigeantes comme l'emballage en agroalimentaire, la découpe laser, etc. Les difficultés les plus importantes pour garantir une bonne performance de suivi de trajectoires de ces manipulateurs pour les hautes accélérations avec la meilleure précision possible, tout en conservant de telle performance indépendamment des conditions d'opération (par exemple avec différentes conditions de charge, différentes trajectoires, etc.) sont leur actionnement couplé, l'augmentation de leurs dynamiques non-linéaires et le problème de vibrations mécaniques avec l'augmentation des accélérations envisagées, la présence d'incertitudes sur le modèle/environnement et la redondance d'actionnement si elle existe. Dans cette thèse, différentes approches de commande et observateurs d'état ont été proposés et implémentés expérimentalement sur deux robots de type Delta, à savoir le Par2 (non-redondant) et le R4 (à redondance d'actionnement). Pour le premier, une commande non linéaire/adaptative à mode Dual a été proposée en espace articulaire, synthétisé avec trois différents observateurs d'état pour la estimation des vitesses articulaires: un observateur lead-lag, un observateur Alpha-bêta-gamma et un observateur à grand gain. Pour le robot R4, un commande à feedforward en espace-dual avec a été proposée pour la compensation de sa dynamique (avec laquelle une aaccélération maximale de 100G a été atteinte), puis un contrôleur adaptatif dans l'espace-dual a été proposé afin de garantir une estimation et mise à jours automatique des paramètres du système en temps réel, garantissant ainsi sa bonne performance indépendamment du scénario expérimental. L'analyse de stabilité du robot Par2 bouclé avec la commande adaptative à Mode Dual et du robot R4 commandé avec le contrôleur adaptatif dans l'espace-dual sont fournies, des simulations ont été effectuées et les résultats expérimentaux confirment la bonne performance des approches de commande proposées. / The main objective of this work is to propose control strategies performant and robust towards uncertainties for Delta-like parallel robots, which are designed to perform important and demanding industrial tasks, such as packaging, laser cutting, etc. The most important difficulties to guarantee the good tracking performance of these manipulators for very high accelerations with the best possible precision, while maintaining such performance independently of the operational case (e.g. with different load conditions, different trajectories, etc.) are their coupled actuation, the increase of their high nonlinear dynamics and the problem of mechanical vibrations with the increase of the involved accelerations, the presence of uncertainties in the model/environment and the redundant actuation when applicable. In this thesis, different control schemes and state observers were proposed and experimentally implemented on two Delta-like robots, namely the Par2 (non-redundant) and the R4 (redundantly actuated) parallel manipulators. For the former, a nonlinear/adaptive Dual Mode controller was proposed in the joint space, complied with three different state observers for the estimation of joint velocities: a Lead-lag based observer, an Alpha-beta-gamma observer and the High-gain observer. For the latter, firstly a dual-space feedforward controller was proposed for the compensation of its dynamics (with which a maximum of 100G of acceleration was reached), then a dual-space adaptive controller was proposed in order to automatically estimate the parameters of the system in real-time, thus guaranteeing its good performance independently of the experimental scenario. The stability analysis of Par2 robot under the control of the Dual Mode controller and the R4 robot under the control of the dual-space adaptive controller are provided, simulations were performed and the experimental results confirm the good performance of the proposed control schemes.

Cette thèse traite du problème de la chute de robots humanoïdes. L’étude consiste à découpler la stratégie de chute en une phase de pré-impact et une phase de post-impact. Dans la première, une solution géométrique permet au robot de choisir des points d’impact dans un environnement encombré. Pour ce faire, le robot réadapte sa posture tout en évident les singularités de chute et en préparant le seconde phase. La phase de post-impact utilise une commande par Programmation Quadratique (QP) qui permet d’adapter les gains Proportionnels-Dérivés (PD)des moteurs en ligne, ceci afin d’obtenir de la compliance dans les articulations. L’approche consiste à incorporer les gains de raideur et d’amortissement dans le vecteur d’optimisation du QP avec les variables habituelles que sont l’accélération articulaire et les forces de contact. Les contraintes ont été adaptées à ce nouveau QP. Enfin,comme la solution est locale, une commande de modèle prédictif sur un modèle simplifié du robot. A chaque pas du développement, plusieurs expériences et simulations ont été effectuées. / This thesis deals with the problem of humanoid falling with a decoupled strategy consisting of a pre-impactand a post-impact stages. In the pre-impact stage, geometrical reasoning allows the robot to choose appropriateimpact points in the surrounding environment –that can be unstructured and may contain cluttered obstacles,and to adopt a posture to reach them while avoiding impact singularities and preparing for the post-impact. Thepost-impact stage uses a quadratic program controller that adapts on-line the joint proportional-derivative (PD)gains to make the robot compliant, i.e. to absorb post-impact dynamics, which lowers possible damage risks.We propose a new approach incorporating the stiffness and damping gains directly as decision variables in theQP along with the usually-considered variables that are the joint accelerations and contact forces. By doing so,various constraints can be added to the QP. Finally, since the gain adaptation is local, we added a preview ona time-horizon for more optimal gain adaptation based on model reduction. At each step of the development,several experiments on the humanoid robot HRP-4 in a full-dynamics simulator are presented and discussed.

La science a connu des avancées significatives en matière de gestion du risque au cours de la dernière décennie. Toutefois, les pratiques actuelles de gestion du risque dans le domaine industriel n'ont pas tiré tout le profit de ces développements. Le sujet de recherche de cette thèse peut être formulé ainsi : comment bâtir un cadre de gestion du risque afin de gérer les risques dans le transport, en adoptant les perspectives modernes du risque et les dernières connaissances de sécurité, tout en considérant le système de transport comme un système adaptatif complexe ? Ceci, à travers la perspective d'une agence nationale de la sécurité des transports, dont la responsabilité est la supervision de la sécurité de plusieurs modes de transport, incluant l'aérien, le maritime, le ferroviaire et le routier. La connaissance scientifique actuelle est passée en revue pour les sujets de risques et d'appréciation du risque, de sécurité et de gestion de la sécurité ainsi que les systèmes adaptatifs complexes. L'approche moderne du risque implique reconnaitre l'importance de l'incertitude et la solidité des connaissances dans l'analyse du risque ainsi que le rôle des imprévus. Le système de transport est identifié comme un système adaptatif complexe. De tels systèmes se caractérisent par un large volume d'interactions, de nombreuses boucles de rétroaction, des phénomènes non-linéaires, l'émergence, l'imprévisibilité et la contre-intuitivité. Sont étudiées les façons recommandées d'interagir avec les systèmes complexes afin de tenter de parvenir à un changement positif. Les concepts relatifs à la gestion de la sécurité sont également présentés et notamment le concept de résilience qui peut être interprété soit comme une élégante extensibilité des équipes ou des organisations, soit comme une adaptabilité continue. Les cadres existants de management du risque sont revus à la fois dans l'industrie et dans la littérature scientifique ainsi que la norme internationale ISO 31000. Basé sur l'état de l'art, un ensemble de critères pour un processus moderne de management du risque est développé. Le cadre proposé de gestion du risque dans le transport comprend des perspectives modernes du risque et considère le système de transport comme un système adaptatif complexe. Il permet de présenter les risques des différents modes de transport dans une visualisation globale de risque et de l'utiliser en tant que support pour prise de décision afin d'optimiser l'impact sur la sécurité avec les ressources qui sont toujours limitées. L'impact est encore renforcé par les moyens d'intervention tels que les stratégies adaptives et l'expérimentation, qui sont bien adaptés aux systèmes complexes. Elle est validée selon les critères élaborés et par comparaison avec les cadres existants. Le cadre proposé de gestion du risque ainsi que la thèse sont tous deux structurés d'après la norme ISO 31000. Enfin une étude de cas présente la mise en œuvre actuelle de cette nouvelle approche à l'Agence Nationale Finlandaise de la Sécurité des Transports. / Over the last ten-fifteen years, science has made significant advances in fields relevant for risk management. However, current risk management practices in industry have not yet benefitted from these developments. The research question addressed in this dissertation is: What kind of risk management framework should be used for managing transport risks when the modern risk perspectives and the latest understanding of safety are embraced, and the transport system is considered a complex adaptive system? The focus of this research is on transport risks, taking the perspective of a national transport safety agency, tasked with overseeing safety across several modes of transport, including aviation, maritime, railway and road safety. The scientific literature on risk and risk assessment, safety and safety management, as well as complex adaptive systems are reviewed. The research illustrates that a modern risk perspective recognizes the importance of uncertainty and strength of knowledge in risk analysis, as well as the role of surprises. The transport system is identified as a complex adaptive system, characterized by a high number of interactions, emergence, multiple feedback loops, nonlinear phenomena, unpredictability and counter-intuitiveness. The recommended ways to interact with such complex systems and to try to achieve positive change are explained. Concepts related to safety management are also investigated, especially the concept of resilience, which is interpreted as graceful extensibility of teams or organizations, or as sustained adaptability. Evidence of existing risk management frameworks in both the industry and scientific literature is outlined and reference is made to the international ISO 31000 standard for risk management. Based on the literature review, a set of criteria for a modern risk management process is developed. A risk management framework for managing transport risks which embraces modern risk perspectives and accounts for the transport system as a complex adaptive system is proposed. It enables risks in all transport modes to be presented in a single risk picture and supports decision-making to maximize the safety impact achievable with limited resources. The impact is further enhanced by intervention strategies such as adaptive policies and experimentation, which are well-suited to complex systems. The framework is validated against the criteria developed, and by comparison to existing methods. A case study presents the on-going implementation of the developed risk management framework at the Finnish Transport Safety Agency. Both the proposed risk management framework and the dissertation are structured according to the ISO 31000 framework.

Partant du constat que dans plus en plus d'applications, la taille des données à traiter augmente, il semble pertinent d'utiliser des outils appropriés tels que la théorie des matrices aléatoires dans le régime en grandes dimensions. Plus particulièrement, dans les applications de traitement d'antenne et radar spécifiques STAP et MIMO-STAP, nous nous sommes intéressés au traitement d'un signal d'intérêt corrompu par un bruit additif composé d'une partie dite rang faible et d'un bruit blanc gaussien. Ainsi l'objet de cette thèse est d'étudier dans le régime en grandes dimensions la détection et le filtrage dit rang faible (fonction de projecteurs) pour le traitement d'antenne en utilisant la théorie des matrices aléatoires.La thèse propose alors trois contributions principales, dans le cadre de l'analyse asymptotique de fonctionnelles de projecteurs. Ainsi, premièrement, le régime en grandes dimensions permet ici de déterminer une approximation/prédiction des performances théoriques non asymptotiques, plus précise que ce qui existe actuellement en régime asymptotique classique (le nombre de données d'estimation tends vers l'infini à taille des données fixe). Deuxièmement, deux nouveaux filtres et deux nouveaux détecteurs adaptatifs rang faible ont été proposés et il a été montré qu'ils présentaient de meilleures performances en fonction des paramètres du système en terme de perte en RSB, probabilité de fausse alarme et probabilité de détection. Enfin, les résultats ont été validés sur une application de brouillage, puis appliqués aux traitements radar STAP et MIMO-STAP sparse. L'étude a alors mis en évidence une différence notable avec l'application de brouillage liée aux modèles de matrice de covariance traités dans cette thèse. / Nowadays, more and more applications deal with increasing dimensions. Thus, it seems relevant to exploit the appropriated tools as the random matrix theory in the large dimensional regime. More particularly, in the specific array processing applications as the STAP and MIMO-STAP radar applications, we were interested in the treatment of a signal of interest corrupted by an additive noise composed of a low rang noise and a white Gaussian. Therefore, the aim of this thesis is to study the low rank filtering and detection (function of projectors) in the large dimensional regime for array processing with random matrix theory tools.This thesis has three main contributions in the context of asymptotic analysis of projector functionals. Thus, the large dimensional regime first allows to determine an approximation/prediction of theoretical non asymptotic performance, much more precise than the literature in the classical asymptotic regime (when the number of estimation data tends to infinity at a fixed dimension). Secondly, two new low rank adaptive filters and detectors have been proposed and it has been shown that they have better performance as a function of the system parameters, in terms of SINR loss, false alarm probability and detection probability. Finally, the results have been validated on a jamming application and have been secondly applied to the STAP and sparse MIMO-STAP processings. Hence, the study highlighted a noticeable difference with the jamming application, related to the covariance matrix models concerned by this thesis.

Du fait de la raréfaction des gisements de pétrole conventionnel et de l'accroissement de la demande mondiale, les compagnies pétrolières sont amenées à considérer de nouvelles réserves inexploitées car trop coûteuses à l'exploitation il y a quelques années. Ce travail est consacré à la simulation numérique d'un procédé d'extraction de pétrole lourd, le VAPEX, caractérisé par l'injection de solvant facilitant le drainage par gravité de l'huile. L'enjeu principal de cette thèse est de simuler numériquement et avec précision, le mécanisme de pénétration du solvant dans l'huile, cette zone de pénétration étant relativement mince à l'échelle du réservoir. Notre travail a porté sur l'utilisation d’algorithmes de raffinement adaptatif de maillages pour la simulation de ce procédé. Ces considérations nous ont amené à considérer la problématique d'application d'algorithmes de raffinement de maillages en milieu poreux, et plus particulièrement en milieux poreux hétérogènes pour lesquels les indicateurs (ou estimateurs) existants permettant de déterminer les zones à raffiner ne sont pas clairement établis. Dans un premier temps, nous mettons en place l'ensemble des équations que nous sommes amené à résoudre numériquement au cours de l'élaboration des codes de simulation de procédés d'extraction par injection d'eau et de solvant. Nous décrivons ensuite le procédé VAPEX, et nous établissons l'étude semi-analytique de Butler & Mokrys du procédé à laquelle nous ajoutons la prise en compte des termes capillaires. Nous décrivons ensuite deux méthodes mathématiques permettant d'établir des estimateurs a posteriori pour de tels problèmes. Au cours de ce travail, nous mettons en place deux codes de simulation de réservoirs, le premier est un simulateur basé sur une discrétisation des équations par une méthode de discrétisation par éléments finis mixtes hybrides et permettant de simuler des problèmes d'injection d'eau et le second est basé sur une méthode de discrétisation par volumes finis permettant de simuler des procédés d'injection de solvant tels que le VAPEX. Nous utilisons ensuite ces estimateurs par le biais d’un algorithme de raffinement de maillages pour ces deux codes de simulation. L'étude du modèle semi-analytique que nous avons faite du procédé VAPEX montre que sous certaines hypothèses le terme capillaire peut être assimilé à un terme diffusif pour prédire l'avancement du front. Les estimateurs mis en place basés sur les variations des flux permettent de déterminer les zones de front pour des réservoirs hétérogènes. Nous illustrons ce résultat sur une simulation d'un problème d'injection d'eau à l'aide du simulateur mis en place. Les estimateurs mis en place permettent également de capter les fronts des saturations des phases et de concentration des constituants. Nous illustrons ce résultat sur une simulation du procédé VAPEX.Ce travail a amené à la mise en place d’estimateurs permettant de raffiner des maillages autour des fronts de saturation et de concentration pour des milieux poreux hétérogènes au cours de la simulation d'écoulements en milieux poreux. Pour caractériser ces estimateurs, nous avons distingué un front de saturation (resp. concentration), qui correspond est une forte variation de saturation (resp. concentration) engendrant une forte variation du flux, d'un fort gradient de saturation (resp. concentration) qui apparait automatiquement lorsque la perméabilité du milieu poreux varie brutalement. Les extensions de ce travail pourraient permettre de mettre en œuvre plus de simulations faisant varier les termes capillaires et les termes dispersifs affin de mieux apprécier le comportement des estimateurs introduits. Il serait également intéressant d'étudier l'impact des hypothèses faites pour établir les estimateurs empiriques utilisés. Enfin, de tels estimateurs pourraient s'appliquer à des codes de simulation tenant compte de la dispersion en milieu poreux. / With rarefaction of conventional petroleum fields and the world supply increase, petroleum companies have to consider new unexploited reserves because of their exploitation cost few years ago. These reserves are called unconventional reserves, mainly heavy oil or extra heavy oil. This work is devoted to the numerical simulation of an extraction process of heavy oil, the VAPEX. VAPEX is characterized by solvent injection in a horizontal well in order to facilitate gravity drainage of oil in a producer well situated in the same way under the injector well. The main stake to simulate this process is to simulate the mechanism of solvent penetration in oil with precision, this penetration zone being very thin drawn to the reservoir scale. We focus our work on application of algorithm of adaptive mesh refinement to simulate this process. This consideration lead us to consider the issue of application of mesh refinement in porous media, especially in heterogeneous porous media for which existing indicators (or estimators) do not allow to determine properly the zone to be refined. The objective of this work is to determine a posteriori estimators for implementation of simulation codes of heterogeneous petroleum reservoirs and their application to the VAPEX process. Firstly, we set the whole equations we have to solve numerically to build simulators of petroleum extraction processes by water injection and solvent injection. Then, we describe the VAPEX process and we establish the semi-analytical study of Butler & Mokrys of this process for which we take in account influence of capillarity. Afterwards, we describe two mathematical methods to establish a posteriori estimators for such problems. One of these methods is based on empirical extrapolation of existing estimators for hyperbolic problems given by Ohlberger. In the course of this work, we set two simulation codes of petroleum reservoirs, the first is a simulator based on equations discretisation by mixed finite element method allowing simulation of water injection problems and the second is based on discretisation by finite volumes method allowing simulation of solvent injection processes like the VAPEX. Then, we apply these estimators to an algorithm of mesh refinement for these two simulation codes. The study of the semi-analytical model set of the VAPEX process show that under hypothesis, capillarity can be likened to a diffusive term to determine the front tracking. Estimators set are based on flux variation and allow determining sharp zone to be refined in heterogeneous porous media. We illustrate this result for a simulation of water injection with the simulator built. The estimators set can also track saturations fronts and concentrations fronts. We illustrate this result on a simulation of the VAPEX process. This work shows it is possible to set estimators allowing mesh refinement to track saturations and concentrations fronts during simulation of flow in heterogeneous porous media. To set such estimators, we make a distinction between saturation (resp. concentration) front and high saturation (resp. concentration) gradient. To our point of view, a front is a high variation of saturation or concentration that has a high impact on the flux variation. It is different from a high gradient that appear automatically where the permeability of the porous media has a high variation. This work could be complemented by making more simulations with variations of capillarity and dispersive terms in order to have a better appreciation of estimators introduced. It would be advisable to study the impact of suppositions done to establish these empirical estimators set. After all, such estimators could be applied to a simulation code taking in account dispersion in porous media.

Dans cette thèse, nous nous intéressons au déploiement à grande échelle de la Voix sur IP (VoIP) dans des environnements Internet hétérogènes. Après une description des mécanismes de codage et de transmission de la voix sur l'Internet, nous étudions dans une première partie de la thèse, les limites de performance dans le cas d'une transmission d'un grand nombre de flux de voix sur IP entre deux passerelles téléphoniques. Nous discutons le besoin d'utilisation de mécanismes de contrôle de congestion pour le trafic de voix sur IP qui est en croissance continue sur l'Internet. Nous proposons un nouveau schéma de contrôle de congestion de la voix sur IP. Ce schéma combine le multiplexage de flux RTP et le mécanisme de contrôle TCP-amical (TCP-friendly) afin d'améliorer l'efficacité et la performance de la transmission des flux de voix sur IP et de garantir l'équité avec les autres types de trafic coexistant sur l'Internet. La deuxième partie de la thèse est consacrée à l'étude de la transmission de la voix dans des environnements de réseaux locaux sans fil IEEE 802.11e. Nous développons un modèle analytique permettant d'évaluer la capacité d'un réseau 802.11e en nombre de communications de voix sur IP en fonction des paramètres de l'application (codage audio utilisé) ainsi que des paramètres relatifs aux canal de transmission sans fil. Ce modèle peut être utilisé pour ajuster ces paramètres afin d'augmenter la capacité du réseau sans fil tout en considérant les contraintes strictes des communications interactives de la voix sur IP. Dans la dernière partie de la thèse, nous étudions le cas de la transmission de la voix sur IP dans des environnements Internet hétérogènes (filaires/sans fil) constitués en partie par des liens d'accès sans fil. Nous proposons une architecture basée sur une passerelle de voix sur IP placée au bord du réseau sans fil. Cette passerelle est utilisée pour adapter les flux de voix aux caractéristiques du réseau sans fil. Le mécanisme d'adaptation proposé estime dynamiquement l'état de congestion du canal sans fil et permet la différentiation entre les pertes de paquets causées par la congestion et celles dûes aux erreurs de transmission sur le canal sans fil. L'adaptation appropriée est alors appliquée. Le mécanisme d'adaptation proposé, ne nécessite pas de modifications du protocole de contrôle d'accès au canal sans fil (MAC), ce qui facilite son déploiement sur l'infrastructure réseau existante.

Les travaux développés dans cette thèse portent sur les décompositions multirésolution dans un cadre de lifting scheme, appliquées à la compression d'images. Pour commencer, une structure de décomposition consistant en un “lifting scheme généralisé” est proposée. Ce schéma permet d'exploiter toute l'information disponible au décodage dans l'étape de prédiction. Cela est rendu possible par l'ajout d'un filtre de prédiction supplémentaire par rapport à la structure classique de lifting scheme. Le schéma proposé est ensuite associé à deux méthodes d'adaptation. La première, appelée GAE, suppose une stationnarité globale de l'image, tandis que la seconde, LAE ne suppose qu'une stationnarité locale de l'image. Dans ce dernier cas, les filtres prédicteurs sont adaptatifs. Trois applications de ces méthodes en compression d'images sont ensuite proposées. Dans un premier temps, une comparaison des performances en compression sans perte sur des images de textures, synthétiques, gaussiennes, à stationnarités locale et globale (vérifiant les hypothèses plus haut), est réalisée. Sur ces signaux, les mesures d'entropie d'ordre 1 ont montré que les méthodes proposées offrent en moyenne un gain en codage de 0,5 bpp (GAE) et 0,8 bpp (LAE) par rapport à la décomposition en ondelette (9,7), de 0,8 bpp (GAE) et 1,11 bpp (LAE) par rapport à la (5,3) et de 0,41 bpp (GAE) et 0,65 bpp (LAE) par rapport à la méthode de Gerek et Çetin. La deuxième application concerne le codage sans perte d'images réelles de natures variées. Les gains par rapport à l'état de l'art se sont révélés plus faibles que ceux obtenus pour les images synthétiques. Enfin, la dernière application traite les cas du codage progressif et du codage avec perte. Pour la compression avec pertes, nous avons modifié la méthode LAE pour palier aux problèmes de divergence dus à l'impossibilité au niveau du décodeur de reconstruire les filtres prédicteurs à partir d'échantillons quantifiés. Elle se révèle plus efficace que lorsque l'on utilise les filtres usuels de longueur fixe (9,7) et (5,3).