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.

La technologie OFDMA (Orthogonal frequency division multiple access) a été adoptée par les systèmes de télécommunications de 4ème génération (4G) comme technique de transmission et d'accès multiple pour ses performances supérieures en termes d'efficacité spectrale. Dans ce type de systèmes, l'adaptation dynamique du débit en fonction de la qualité du canal CQI (Channel Quality Indicator) constitue une problématique de recherche d'actualité qui attire l'attention de plusieurs acteurs académiques et industriels. Ce problème d'adaptation dynamique est encore plus complexe à gérer dans des environnements multi-utilisateurs hétérogènes et à ressources limitées tels que les systèmes OFDMA comme WiMAX Mobile et Long-term Evolution (LTE). Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème d'allocation de ressources de l'information de feedback relative au CQI dans le cadre de systèmes OFDMA multi-porteuses multi-utilisateurs. Dans le but de réduire la charge (overhead) du feedback, nous proposons une méthode de prédiction du CQI basée sur l'exploitation de la corrélation temporelle de ce dernier et d'une solution inter-couches. L'objectif est de trouver des schémas d'allocation de ressources adaptatifs respectant les contraintes de qualité de service (QoS) applicatives.Nous proposons en premier lieu un algorithme de réduction de feedback PBF (Prediction Based Feedack) qui permet à la station de base (BS) à prédire certaines occurrences du CQI en se basant sur l'algorithme des moindres carrés récursif RLS (Recursive least-square). Les résultats de simulation montrent que l'outil de prédiction du CQI réduit sensiblement l'overhead du feedback et améliore par conséquent le débit de la liaison montante. Nous proposons, par la suite, une version opportuniste de PBF pour atténuer les éventuels effets de sur et sous estimations liées à l'algorithme de prédiction. Dans ce mécanisme, nous exploitons les informations inter-couches pour améliorer les performances des mécanismes de feedbacks périodiques dont PBF fait partie. L'approche opportuniste améliore sensiblement les performances du système pour les cas de mobilité élevée comparés aux cas de faible mobilité.Dans un second temps, nous proposons une plateforme (FEREP : feedback resource allocation and prediction) basée sur une approche inter-couches. Implémentée au niveau de la station BS, FEREP intègre les fonctionnalités de prédiction, d'adaptation dynamique du CQI et d'ordonnancement des demandes de feedback. Elle comporte trois modules. Le module FWA (feedback window adaptation) gère dynamiquement la fenêtre de feedbacks de chaque station mobile (MS) en se basant sur les messages ARQ (Automatic Repeat Request) reçus qui reflètent l'état actuel des canaux respectifs. Le module PBFS (priority-based feedback scheduling) effectue ensuite l'ordonnancement des feedbacks en tenant compte de la taille de la fenêtre de feedback, du profil de l'utilisateur sous la contrainte de la limitation des ressources globales du systèmes réservées au feedback. Afin de choisir les paramètres de transmission MCS (modulation and coding schemes), le module PBF (prediction based feedback) est utilisé pour les utilisateurs dont le feedabck n'a pas pu être ordonnancé dans la trame courante. Les résultats de simulation ont montré un gain significatif des performances de FREREP en comparaison à un mécanisme de référence, en particulier, sous de fortes contraintes de limitation des ressources du feedback.Le protocole ARQ génère un accusé de réception uniquement si l'utilisateur est sélectionné par l'ordonnanceur pour envoyer des données sur la liaison descendante. Dans le cas où la fréquence d'ordonnancement des utilisateurs sur le lien descendant est réduite, les messages ARQ s'en trouvent également réduits, dégradant par conséquent les performances de la plateforme FEREP proposée ci-dessus. En effet, dans ce cas la signalisation ARQ devient insuffisante pour adapter efficacement la fenêtre de feedback de chaque utilisateur. Pour pallier à ce problème, nous proposons l'algorithme DCRA (dynamic CQI resource allocation) qui utilise deux modes d'estimation de la fenêtre de feedback. Le premier est un mode hors-ligne basé sur des études empiriques permettant d'estimer la fenêtre moyenne optimale de feedback en utilisant les profils applicatif et de mobilité de l'utilisateur. Notre analyse de performance par simulation montre que la fenêtre de feedback peut être estimée en fonction de la classe de service des utilisateurs et de leurs profils de mobilité pour un environnement cellulaire donné. Le second mode de fonctionnement de DCRA effectue une adaptation dynamique de la fenêtre en temps réel dans le cas où la signalisation ARQ est suffisante. Une étude comparative avec les mécanismes DFS (deterministic feedback scheduling) et OFS (opportunistic feedback scheduling), a montré que DCRA arrive à réaliser un meilleur gain en ressources montantes grâce à la réduction de l'overhead des feedbacks, sans pour autant trop dégrader le débit descendant des utilisateurs. Du point de vue des utilisateurs, DCRA améliore les contraintes de QoS tels que le taux de perte de paquets et réduit la consommation énergétique des terminaux grâce à la réduction de feedback.

Ces travaux présentent une synthèse de mon activité de recherche et d'encadrement depuis mon intégration au CNRS. Cette activité s'articule autour de deux axes principaux : le test de circuits et systèmes intégrés analogiques et mixtes et la conception de circuits intégrés pour applications médicales. L'objectif du premier axe de recherche consiste à s'assurer de la qualité des circuits après fabrication en développant des techniques de test permettant de détecter toute défaillance potentielle tout pour un surcoût minimal. Ces travaux se sont principalement axés sur les circuits analogiques, mixtes (analogiques et numériques) et plus généralement les systèmes hétérogènes. L'idée directrice consiste à développer des solutions (test intégré, test indirect, test niveau système,...) en rupture avec les techniques de test de production traditionnelles. Après la fabrication et le test de production, le circuit est inséré dans son application finale. Les travaux présentés recherchent aussi des solutions permettant de tester ce circuit dans son environnement d'utilisation. L'objectif n'est plus alors uniquement la détection des défaillances mais aussi la correction automatique du circuit. Le deuxième axe de recherche a pour objectif principal le développement de systèmes de Stimulation Electrique Fonctionnelle (SEF) implantables dans le corps humain. La SEF consiste à stimuler électriquement des nerfs ou muscles pour déclencher les phénomènes naturels de communication neurale ou de contraction musculaire. Ces techniques permettent dans certains cas de palier une partie des déficiences sensori-motrices survenues suite à une maladie ou à un accident. Dans ce contexte, nous cherchons à développer des circuits performants, fiables et à faible consommation, pour la génération de signaux électriques artificiels de stimulation et pour le recueil du signal neural naturel.

Cette thèse propose et étudie deux techniques d'inférence bayésienne dans les modèles où la vraisemblance possède une composante latente. Dans ce contexte, la vraisemblance d'un jeu de données observé est l'intégrale de la vraisemblance dite complète sur l'espace de la variable latente. On s'intéresse aux cas où l'espace de la variable latente est de très grande dimension et comporte des directions de différentes natures (discrètes et continues), ce qui rend cette intégrale incalculable. Le champs d'application privilégié de cette thèse est l'inférence dans les modèles de génétique des populations. Pour mener leurs études, les généticiens des populations se basent sur l'information génétique extraite des populations du présent et représente la variable observée. L'information incluant l'histoire spatiale et temporelle de l'espèce considérée est inaccessible en général et représente la composante latente. Notre première contribution dans cette thèse suppose que la vraisemblance peut être évaluée via une approximation numériquement coûteuse. Le schéma d'échantillonnage préférentiel adaptatif et multiple (AMIS pour Adaptive Multiple Importance Sampling) de Cornuet et al. nécessite peu d'appels au calcul de la vraisemblance et recycle ces évaluations. Cet algorithme approche la loi a posteriori par un système de particules pondérées. Cette technique est conçue pour pouvoir recycler les simulations obtenues par le processus itératif (la construction séquentielle d'une suite de lois d'importance). Dans les nombreux tests numériques effectués sur des modèles de génétique des populations, l'algorithme AMIS a montré des performances numériques très prometteuses en terme de stabilité. Ces propriétés numériques sont particulièrement adéquates pour notre contexte. Toutefois, la question de la convergence des estimateurs obtenus par cette technique reste largement ouverte. Dans cette thèse, nous montrons des résultats de convergence d'une version légèrement modifiée de cet algorithme. Sur des simulations, nous montrons que ses qualités numériques sont identiques à celles du schéma original. Dans la deuxième contribution de cette thèse, on renonce à l'approximation de la vraisemblance et on supposera seulement que la simulation suivant le modèle (suivant la vraisemblance) est possible. Notre apport est un algorithme ABC séquentiel (Approximate Bayesian Computation). Sur les modèles de la génétique des populations, cette méthode peut se révéler lente lorsqu'on vise une approximation précise de la loi a posteriori. L'algorithme que nous proposons est une amélioration de l'algorithme ABC-SMC de Del Moral et al. que nous optimisons en nombre d'appels aux simulations suivant la vraisemblance, et que nous munissons d'un mécanisme de choix de niveaux d'acceptations auto-calibré. Nous implémentons notre algorithme pour inférer les paramètres d'un scénario évolutif réel et complexe de génétique des populations. Nous montrons que pour la même qualité d'approximation, notre algorithme nécessite deux fois moins de simula- tions par rapport à la méthode ABC avec acceptation couramment utilisée.

Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective. Reconnues depuis de nombreuses années pour leur efficacité, les métaheuristiques présentent des défauts qui rebutent encore certains utilisateurs. Le réglage des paramètres des algorithmes est un de ceux-ci. Il est important, pour chaque problème posé, de trouver le jeu de paramètres qui conduise à des performances optimales de l'algorithme. Cependant, cette tâche est fastidieuse et coûteuse en temps, surtout pour les utilisateurs novices. Pour s'affranchir de ce type de réglage, des recherches ont été menées pour proposer des algorithmes dits adaptatifs . Avec ces algorithmes, les valeurs des paramètres ne sont plus figées, mais sont modifiées, en fonction des résultats collectés durant le processus de recherche. Dans cette optique-là, Maurice Clerc a proposé TRIBES, qui est un algorithme d'OEP mono-objectif sans aucun paramètre de contrôle. Cet algorithme fonctionne comme une boîte noire , pour laquelle l'utilisateur n'a qu'à définir le problème à traiter et le critère d'arrêt de l'algorithme. Nous proposons dans cette thèse une étude comportementale de TRIBES, qui permet d'en dégager les principales qualités et les principaux défauts. Afin de corriger certains de ces défauts, deux modules ont été ajoutés à TRIBES. Une phase d'initialisation régulière est insérée, afin d'assurer, dès le départ de l'algorithme, une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Une nouvelle stratégie de déplacement, basée sur une hybridation avec un algorithme à estimation de distribution, est aussi définie, afin de maintenir la diversité au sein de l'essaim, tout au long du traitement. Le besoin croissant de méthodes de résolution de problèmes multiobjectifs a conduit les concepteurs à adapter leurs méthodes pour résoudre ce type de problème. La complexité de cette opération provient du fait que les objectifs à optimiser sont souvent contradictoires. Nous avons élaboré une version multiobjectif de TRIBES, dénommée MO-TRIBES. Nos algorithmes ont été enfin appliqués à la résolution de problèmes de seuillage d'images médicales et au problème de dimensionnement de composants de circuits analogiques

Le concept de pair à pair (P2P) a connu récemment de grands développements dans les domaines du partage de fichiers, du streaming vidéo et des bases de données distribuées. Le développement du concept de parallélisme dans les architectures de microprocesseurs et les avancées en matière de réseaux à haut débit permettent d'envisager de nouvelles applications telles que le calcul intensif distribué. Cependant, la mise en oeuvre de ce nouveau type d'application sur des réseaux P2P pose de nombreux défis comme l'hétérogénéité des machines, le passage à l'échelle et la robustesse. Par ailleurs, les protocoles de transport existants comme TCP et UDP ne sont pas bien adaptés à ce nouveau type d'application. Ce mémoire de thèse a pour objectif de présenter un environnement décentralisé pour la mise en oeuvre de calculs intensifs sur des réseaux pair à pair. Nous nous intéressons à des applications dans les domaines de la simulation numérique et de l'optimisation qui font appel à des modèles de type parallélisme de tâches et qui sont résolues au moyen d'algorithmes itératifs distribués or parallèles. Contrairement aux solutions existantes, notre environnement permet des communications directes et fréquentes entre les pairs. L'environnement est conçu à partir d'un protocole de communication auto-adaptatif qui peut se reconfigurer en adoptant le mode de communication le plus approprié entre les pairs en fonction de choix algorithmiques relevant de la couche application ou d'éléments de contexte comme la topologie au niveau de la couche réseau. Nous présentons et analysons des résultats expérimentaux obtenus sur diverses plateformes comme GRID'5000 et PlanetLab pour le problème de l'obstacle et des problèmes non linéaires de flots dans les réseaux.

Depuis 2001, le codage réseau a devenu une technique de communication qui permet des meilleures performances réseaux. Au lieu de relayer les paquets séparément, le codage réseau permet aux noeuds réseaux de combiner plusieurs paquets natifs en un seul paquet codé. Le réseau peut réduire le nombre de transmissions, réduire le temps de transfert et augmenter le débit de transmission. Le codage réseau ne suit pas l'hypothèse dans laquelle l'information reste séparée et invariable dans chaque paquet de la source à la destination. Dans le codage réseau, les informations transportées dans les paquets ne doivent pas être endommagées mais elles peuvent être mixées et transformées. Dans le contexte de cette thèse, nous contribuons dans deux directions: l'augmentation de la capacité du réseau et la fiabilité de la transmission contre les erreurs aléatoires. Pour augmenter la capacité du réseau, nous avons défini des nouvelles conditions de codage dans le codage réseau inter-flux. Pour fournir la fiabilité de la transmission, nous avons proposé de nouveaux protocoles de codage réseau. Les résultats de simulations via NS-2 ont montré les améliorations importantes des performances.

Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre du projet ANR BARPPRO. Ce programme de recherche vise à étudier l'influence d'une barrière de protection face à une explosion en régime de détonation. L'objectif est d'établir des méthodes de calcul rapides de classement des zones d'effets pour aider les industriels au dimensionnement des barrières de protection. L'une à partir d'abaques, valable pour des configurations en géométrie 2D, sur des plages spécifiées de paramètres importants retenus, avec une précision de +/- 5%. L'autre à partir d'une méthode d'estimation rapide basée notamment sur les chemins déployés, valable en géométrie 2D et en géométrie 3D, mais dont la précision estimée est de +/- 30%. Afin d'y parvenir, l'étude s'appuie sur trois volets : expérimental, simulation numérique et analytique. La partie expérimentale étudie plusieurs géométries de barrière de protection à petites échelles pour la détonation d'une charge gazeuse (propane-oxygène à la stoechiométrie). Les configurations expérimentées servent à la validation de l'outil de simulation numérique constitué du solveur HERA et de la plateforme de calcul TERA 100. Des abaques d'aide au dimensionnement ont pu être réalisés à partir de résultats fournis par l'outil de simulation (3125 configurations de barrière de protection, TNT). L'étude des différents phénomènes physiques présents a également permis de mettre en place une méthode d'estimation rapide basée sur des relations géométriques, analytiques et empiriques. L'analyse de ces résultats a permis d'établir quelques recommandations dans le dimensionnement d'une barrière de protection. Les abaques et le programme d'estimation rapide permettent à un ingénieur de dimensionner rapidement une barrière de protection en fonction de la configuration du terrain et de la position de la zone à protéger en aval du merlon.

Depuis le début du millénaire, la simulation numérique directe est apparue comme un outil précieux capable d'étudier l’atomisation d’une goutte isolée par un écoulement à grande vitesse. L’atomisation peut être divisée en deux phases distinctes : l'éclatement se produit d'abord sous la forme d'aplatissement de la goutte, formant également des filaments, puis il se poursuit via l'obtention d'une multitude de gouttes de tailles réduites ce qui complète le processus d’atomisation. Les principaux objectifs pour le présent travail étaient donc d’établir un modèle et une méthode numérique capables d’étudier au mieux ces phénomènes. L'atomisation d’une goutte isolée est présentée et est accompagnée d’une comparaison avec l’expérience qui confirme les capacités du modèle et de la méthode à simuler numériquement les différents processus physiques mis en jeu. Des informations essentielles quant aux mécanismes d’atomisation, non exploitables avec l’expérience, sont décrites et l’objectif d’obtenir des gouttes de tailles réduites est atteint. / Only at the beginning of the millennium, direct numerical simulation has emerged as a valuable tool capable of studying the atomization of an isolated droplet by a high-speed flow. The atomization can be divided into two distinct phases: the aerobreakup occurs first in the form of flattening of the droplet, also forming filaments, and then it continues via the obtaining of a multitude of reduced sizes droplets what completes the process of atomization. The main objectives of this work were therefore to establish a model and a numerical method able to study these phenomena as well as possible. The atomization of an isolated droplet is presented and is accompanied by a comparison with the experiment which confirms the capacities of the model and the method to numerically simulate the different physical processes involved. Essential information on atomization mechanisms, which cannot be exploited with experiments, is described and the objective of obtaining droplets of reduced sizes is achieved.

Les joueurs exigeants acquièrent dès que possible une carte graphique capable de satisfaire leur soif d'immersion dans des jeux dont la précision, le réalisme et l'interactivité redoublent d'intensité au fil du temps. Depuis l'avènement des cartes graphiques dédiées au calcul généraliste, ils n'en sont plus les seuls clients. Dans un premier temps, nous analysons l'apport de ces architectures parallèles spécifiques pour des simulations physiques à grande échelle. Cette étude nous permet de mettre en avant un goulot d'étranglement en particulier limitant la performance des simulations. Partons d'un cas typique : les fissures d'une structure complexe de type barrage en béton armé peuvent être modélisées par un ensemble de particules. La cohésion de la matière ainsi simulée est assurée par les interactions entre elles. Chaque particule est représentée en mémoire par un ensemble de paramètres physiques à consulter systématiquement pour tout calcul de forces entre deux particules. Ainsi, pour que les calculs soient rapides, les données de particules proches dans l'espace doivent être proches en mémoire. Dans le cas contraire, le nombre de défauts de cache augmente et la limite de bande passante de la mémoire peut être atteinte, particulièrement en parallèle, bornant les performances. L'enjeu est de maintenir l'organisation des données en mémoire tout au long de la simulation malgré les mouvements des particules. Les algorithmes de tri standard ne sont pas adaptés car ils trient systématiquement tous les éléments. De plus, ils travaillent sur des structures denses ce qui implique de nombreux déplacements de données en mémoire. Nous proposons PaVo, un algorithme de tri dit adaptatif, c'est-à-dire qu'il sait tirer parti de l'ordre pré-existant dans une séquence. De plus, PaVo maintient des trous dans la structure, répartis de manière à réduire le nombre de déplacements mémoires nécessaires. Nous présentons une généreuse étude expérimentale et comparons les résultats obtenus à plusieurs tris renommés. La diminution des accès à la mémoire a encore plus d'importance pour des simulations à grande échelles sur des architectures parallèles. Nous détaillons une version parallèle de PaVo et évaluons son intérêt. Pour tenir compte de l'irrégularité des applications, la charge de travail est équilibrée dynamiquement par vol de travail. Nous proposons de distribuer automatiquement les données en mémoire de manière à profiter des architectures hiérarchiques. Les tâches sont pré-assignées aux cœurs pour utiliser cette distribution et nous adaptons le moteur de vol pour favoriser des vols de tâches concernant des données proches en mémoire. / Gamers are used to throw onto the latest graphics cards to play immersive games which precision, realism and interactivity keep increasing over time. With general-propose processing on graphics processing units, scientists now participate in graphics card use too. First, we examine these architectures interest for large-scale physics simulations. Drawing on this experience, we highlight in particular a bottleneck in simulations performance. Let us consider a typical situation: cracks in complex reinforced concrete structures such as dams are modelised by many particles. Interactions between particles simulate the matter cohesion. In computer memory, each particle is represented by a set of physical parameters used for every force calculations between two particles. Then, to speed up computations, data from particles close in space should be close in memory. Otherwise, the number of cache misses raises up and memory bandwidth may be reached, specially in parallel environments, limiting global performance. The challenge is to maintain data organization during the simulations despite particle movements. Classical sorting algorithms do not suit such situations because they consistently sort all the elements. Besides, they work upon dense structures leading to a lot of memory transfers. We propose PaVo, an adaptive sort which means it benefits from sequence presortedness. Moreover, to reduce the number of necessary memory transfers, PaVo spreads some gaps inside the data structure. We present a large experimental study and confront results to reputed sort algorithms. Reducing memory requests is again more important for large scale simulations with parallel architectures. We detail a parallel version of PaVo and evaluate its interest. To deal with application irregularities, we do load balancing with work-stealing. We take advantage of hierarchical architectures by automatically distributing data in memory. Thus, tasks are pre-assigned to cores with respect to this organization and we adapt the scheduler to favor steals of tasks working on data close in memory.