L'autonomie énergétique est un verrou majeur au déploiement massif de réseau de capteurs sans fil dans nombreuses applications. La récupération d'énergie et son stockage constituent une voie pour améliorer cette autonomie. Dans certaines applications en environnement sévère ou nécessitant des durées de vie élevées, l'utilisation de batteries pour le stockage est prohibée. On a alors recours à du stockage sur supercondensateurs. Ce type de stockage présente des inconvénients nécessitant un compromis entre 3 facteurs : la charge rapide des supercondensateurs (capacité faible), l'énergie maximale stockée (capacité forte) et la maximisation de l'usage de l'énergie stockée (tension résiduelle basse). Pour répondre à ces critères apparemment contradictoires, nous avons proposé trois architectures de stockage auto-adaptatif. La première est composée d'une matrice de quatre supercondensateurs identiques, interconnectés par des interrupteurs, dont la capacité équivalente s'adapte à l'énergie stockée. Les deuxième et troisième architectures sont constituées de deux supercondensateurs, l'une de capacité faible et l'autre de capacité grande, la différence entre les deux architectures étant liée au nombre et type d'interrupteurs utilisés. Les architectures de stockage auto-adaptatif que nous avons proposées incluent une circuiterie de contrôle appropriée autoalimentée et permettant de faire varier la capacité apparente du dispositif. De plus, chaque architecture permet un démarrage à froid avec des supercondensateurs complètement vides. Ces trois architectures ont d'abord été optimisées en simulation puis validées expérimentalement en composants discrets. Finalement, nous avons implémenté l'architecture de stockage auto-adaptatif à deux supercondensateurs au sein d'un système de mesure sans fil complet utilisant une source de récupération d'énergie et son électronique associée pour son alimentation et montré la pertinence de cette approche de stockage reconfigurable. En termes d'efficacité d'usage de l'énergie, elles permettent d'atteindre jusqu'à 94,7% en composants discrets, valeur qui pourrait être encore améliorée en version intégrée sur silicium à la fois pour la circuiterie de contrôle et les supercondensateurs. / Energy autonomy is a major challenge in the massive deployment of wireless sensor networks in numerous applications. Energy harvesting and storage can serve as solutions to the autonomy issues. However, the harsh environment of certain applications requires a long lifetime since the use of batteries for storage is prohibited. We then resort to storage on ultra-capacitors. This type of storage has disadvantages that require a compromise between 3 factors: the fast charge of ultra-capacitors (low capacity), the maximum energy storage (strong capacity), and the maximization of stored energy utilization (low residual voltage). To meet these seemingly contradictory criteria, we propose three self-adaptive storage architectures. The first consists of a matrix of four identical ultra-capacitors, interconnected by switches, whose equivalent capacity adapts to the stored energy. The second and third architectures consist of two ultra-capacitors, one of low capacity and the other of large capacity, the difference between the two architectures being related to the number and type of switches used. The self-adaptive storage architectures that we propose include a suitable self-powered control circuitry to vary the apparent capacity of the device. In addition, each architecture allows a cold start with completely empty ultra-capacitors. These three architectures were first optimized through simulation, and then validated experimentally with discrete components. Finally, we implemented the self-adaptive storage architecture with two ultra-capacitors in a completely wireless measurement system, using an energy harvesting source and its associated electronics for its power supply, and demonstrated the relevance of this approach of reconfigurable storage. In conclusion, we deduce that the topologies can reach an efficiency of energy usage of up to 94.7% by employing discrete components, a value that could be further improved through the exploitation of a silicon integrated version for both the control circuitry and the ultra-capacitors.

Résumé : Le syndrome du X fragile (SXF) est la première cause de déficience intellectuelle héréditaire et résulte de mutations dans le gène FMR1 menant à l’absence d’expression de la protéine FMRP. Chez la souris déficiente en FMRP (KO-fmr1), des travaux récents ont montré une suractivation de la voie ERK qui jouerait un rôle important dans la physiopathologie du SXF. La lovastatine est un inhibiteur de la HMG-CoA réductase, utilisée pour traiter l’hypercholestérolémie. Parmi ses effets pléiotropes, elle inhiberait également ERK. Nous avons émis l’hypothèse que la lovastatine pourrait compenser en partie l’absence de FMRP et avoir des effets cognitifs positifs chez les individus avec SXF. Objectifs: Évaluer l’efficacité de la lovastatine à réduire le score global de l’ABC-C (Aberrant Behavior Checklist-Community), ainsi que le score de chaque sous-domaine d’ABC-C. Vérifier l’innocuité de la lovastatine pendant le traitement. Méthodes : Une étude prospective, non-randomisée a été réalisée sur une période de 12 semaines. Seize participants avec SXF (âgés de 10 à 31 ans), ont reçu des doses croissantes de la lovastatine (20 mg et 40 mg). Résultats : Des améliorations ont été observées au niveau du comportement aberrant soit le score total de l’ABC-C (p=0.005), ainsi que les sousdomaines: Hyperactivité (p=0.002), Léthargie(p=0.011), Stéréotypie (p=0.025) et Retrait social (p=0.003). Comme attendu, la lovastatine a été bien toléré sans aucun effet indésirable grave observé. Conclusion : Nos résultats suggèrent que la lovastatine peut avoir des effets bénéfices chez les individus avec le SXF. Une étude randomisée, placébocontrôlée est nécessaire pour valider nos trouvailles. / Abstract : Background: Fragile X Syndrome (FXS) results from dynamic mutations leading ultimately to the absence of expression of the Fragile X Mental Retardation Protein (FMRP). It is characterized by synaptic upregulated protein synthesis and immature dendritic spines associated with altered brain plasticity and cognitive functions. Recent work in Fmr1 knockout mice has shown that lovastatin, an inhibitor of Ras-ERK1/2, normalized hippocampus protein synthesis. We hypothesize that lovastatin, as a diseasemodifying drug, would counterweigh the absence of FMRP and improve brain development and learning abilities. Here we report a phase I study to assess the safety and efficacy of lovastatin in individuals with FXS. Methods: A total of 15 subjects (13 males, 6-31 years old) were treated with escalating doses of lovastatin (up to 40 mg) for three months. Their behaviour were assessed before and after treatment using the Aberrant Behavioral Checklist – Community (ABC-C) total score (primary outcome), as well as domains of the FXS validated version of the ABC-C (secondary outcomes). Results: The treatment was well tolerated and minimal adverse effects were reported. Significant improvement in the primary outcome (P < 0.005), as well as in secondary outcomes, were observed in the majority of the subjects (12/15). Conclusions: We believe long-term sustained treatment with diseased-modifying drugs would be necessary in order to improve behaviour and learning. Lovastatin, well known for its long-term security profile, reveals itself as a strong candidate to that purposes. Nevertheless, a larger placebo-controlled trial of lovastatin in this population is warranted in order to confirm its efficacy.

Les vidéos omnidirectionnelles, également appelées vidéos sphériques ou vidéos360°, sont des vidéos avec des pixels enregistrés dans toutes les directions de l’espace. Un utilisateur qui regarde un tel contenu avec un Casques de Réalité Virtuelle (CRV) peut sélectionner la partie de la vidéo à afficher, usuellement nommée viewport, en bougeant la tête. Pour se sentir totalement immergé à l’intérieur du contenu, l’utilisateur a besoin de voir au moins 90 viewports par seconde en 4K. Avec les technologies de streaming traditionnelles, fournir une telle qualité nécessiterait un débit de plus de100 Mbit s−1, ce qui est bien trop élevé. Dans cette thèse, je présente mes contributions pour rendre possible le streaming de vidéos omnidirectionnelles hautement immersives sur l’Internet. On peut distinguer six contributions : une proposition d’architecture de streaming viewport adaptatif réutilisant une partie des technologies existantes ; une extension de cette architecture pour des vidéos à six degrés de liberté ; deux études théoriques des vidéos à qualité spatiale non-homogène; un logiciel open source de manipulation des vidéos 360°; et un jeu d’enregistrements de déplacements d’utilisateurs regardant des vidéos 360°. / Omnidirectional videos, also denoted as spherical videos or 360° videos, are videos with pixels recorded from a given viewpoint in every direction of space. A user watching such an omnidirectional content with a Head Mounted Display (HMD) can select the portion of the videoto display, usually denoted as viewport, by moving her head. To feel high immersion inside the content a user needs to see viewport with 4K resolutionand 90 Hz frame rate. With traditional streaming technologies, providing such quality would require a data rate of more than 100 Mbit s−1, which is far too high compared to the median Internet access band width. In this dissertation, I present my contributions to enable the streaming of highly immersive omnidirectional videos on the Internet. We can distinguish six contributions : a viewport-adaptive streaming architecture proposal reusing a part of existing technologies ; an extension of this architecture for videos with six degrees of freedom ; two theoretical studies of videos with non homogeneous spatial quality ; an open-source software for handling 360° videos ; and a dataset of recorded users’ trajectories while watching 360° videos.

Les progrès dans les technologies à base de semi-conducteurs et la demande croissante de puissance de calcul poussent vers une intégration dans une même puce de plus en plus de processeurs intégrés. Par conséquent les réseaux sur puce remplacent progressivement les bus de communication, ceux-ci offrant plus de débit et permettant une mise à l'échelle simplifiée. Parallèlement, la réduction de la finesse de gravure entraine une augmentation de la sensibilité des circuits au processus de fabrication et à son environnement d'utilisation. Les défauts de fabrication et le taux de défaillances pendant la durée de vie du circuit augmentent lorsque l'on passe d'une technologie à une autre. Intégrer des techniques de tolérance aux fautes dans un circuit devient indispensable, en particulier pour les circuits évoluant dans un environnement très sensible (aérospatial, automobile, santé, ...). Nous présentons dans ce travail de thèse, des techniques permettant d'améliorer la tolérance aux fautes des micro-réseaux intégrés dans des circuits évoluant dans un environnement difficile. Le NoC doit ainsi être capable de s'affranchir de la présence de nombreuses fautes. Les travaux publiés jusqu'ici proposaient des solutions pour un seul type de faute. En considérant les contraintes de surface et de consommation du domaine de l'embarqué, nous avons proposé un algorithme de routage adaptatif tolérant à la fois les fautes intermittentes, transitoires et permanentes. En combinant et adaptant des techniques existantes de retransmission de flits, de fragmentation et de regroupement de paquet, notre approche permet de s'affranchir de nombreuses fautes statiques et dynamiques. Les très nombreuses simulations réalisées ont permis de montrer entre autre que, l'algorithme proposé permet d'atteindre un taux de livraison de paquets de 97,68% pour un NoC 16x16 en maille 2D en présence de 384 liens défectueux simultanés, et 93,40% lorsque 103 routeurs sont défaillants. Nous avons étendu l'algorithme aux topologies de type tore avec des résultats bien meilleurs.Une autre originalité de cette thèse est que nous avons inclus dans cet algorithme une fonction de gestion de la congestion. Pour cela nous avons défini une nouvelle métrique de mesure de la congestion (Flit Remain) plus pertinente que les métriques utilisées et publiées jusqu'ici. Les expériences ont montré que l'utilisation de cette métrique permet de réduire la latence (au niveau du pic de saturation) de 2,5 % à 16,1 %, selon le type de trafic généré, par rapport à la plus efficace des métriques existante. La combinaison du routage adaptatif tolérant les fautes statiques et dynamiques et la gestion de la congestion offrent une solution qui permet d'avoir un NoC et par extension un circuit beaucoup plus résilient. / The quest for higher-performance and low-power consumption has driven the microelectronics' industry race towards aggressive technology scaling and multicore chip designs. In this many-core era, the Network-on-chip (NoCs) becomes the most promising solution for on-chip communication because of its performance scaling with the number of IPs integrated in the chip.Fault tolerance becomes mandatory as the CMOS technology continues shrinking down. The yield and the reliability are more and more affected by factors such as manufacturing defects, process variations, environment variations, cosmic radiations, and so on. As a result, the designs should be able to provide full functionality (e.g. critical systems), or at least allow degraded mode in a context of high failure rates. To accomplish this, the systems should be able to adapt to manufacturing and runtime failures.In this thesis, some techniques are proposed to improve the fault tolerance ability of NoC based circuits working in harsh environments. As previous works allow the handling of one type of fault at a time, we propose here a solution where different kinds of faults can be tolerated concurrently.Considering constraints such as area and power consumption, a fault tolerant adaptive routing algorithm was proposed, which can cope with transient, intermittent and permanent faults. Combined with some existing techniques, like flit retransmission and packet fragmentation, this approach allows tolerating numerous static and dynamic faults. Simulations results show that the proposed solution allows a high packet delivery success rate: for a 16x16 2D Mesh NoC, 97.68% in the presence of 384 simultaneous link faults, and 93.40% with the presence of 103 simultaneous router faults. This success rate is even higher when this algorithm is extended to NoCs with Tore topology. Another contribution of this thesis is the inclusion of a congestion management function in the proposed routing algorithm. For this purpose, we introduce a novel metric of congestion measurement named Flit Remain. The experimental results show that using this new congestion metric allows a reduction of the average latency of the Network on Chip from 2.5% to 16.1% when compared to the existing metrics.The combination of static and dynamic fault tolerant and adaptive routing and the congestion management offers a solution, which allows designing a NoC highly resilient.

En raison de l'augmentation des coûts d'énergie et des préoccupations environnementales telles que les empreintes de carbone élevées, les systèmes de la production d'électricité centralisée se restructurent pour profiter des avantages de la production distribuée afin de répondre aux exigences énergétiques toujours croissantes. Les microgrids sont considérés comme une solution possible pour déployer une génération distribuée qui inclut des ressources énergétiques distribuées DERs (Distributed Energy Resources)(e.g, solaire, éolienne, batterie, etc). Dans cette thèse, nous traitons les défis de la gestion d'énergie dans un microgrid industriel où les charges énergétique sont constituées de processus industriels. Notre plan consiste à diviser la gestion de l'énergie du microgrid en deux parties: la production et la demande d’énergie.Du côté de la production d'énergie, les défis incluent la modélisation des générations de puissance et le lissage des fluctuations des DER. Pour modéliser les générations de puissance, nous proposons un modèle basé sur les concepts de service courbé de Network Calculus. En utilisant cet outil mathématique, nous déterminons une quantité minimale de puissance que les DERs peuvent générer; leur agrégation nous donnera une production d'énergie totale dans le microgrid. Après cela, s'il existe un déséquilibre entre la production et la demande d'énergie, nous proposons des stratégies différentes pour minimiser les coûts d'approvisionnement énergétique. Sur la base des données réelles de la consommation d'énergie d'un site industriel situé en France, des économies significatives peuvent être réalisées en adoptant ces stratégies. Dans cette thèse, nous étudions également comment atténuer les effets des fluctuations de puissance des DERs en conjonction avec des systèmes de stockage d'énergie. Pour cela, nous proposons un algorithme de lissage gaussien et nous le comparons avec des algorithmes de lissage trouvés dans l'état de l'art. Nous avons trouvé que l'algorithme proposé utilise de batterie de moins de taille à des fins de lissage par rapport à d'autres algorithmes. À cette fin, nous sommes également intéressés à étudier les effets de la gamme admissible des fluctuations sur les tailles de la batterie.Du côté de la demande, l'objectif est de réduire les coûts de l'énergie grâce aux approches de gestion de la demande DSM (Demand Side Management) telles que Demand Response (DR) et Energy Efficiency. Comme les processus industriels consomment énormément, une petite réduction de la consommation d'énergie en utilisant les approches DSM pourrait se traduire par des économies cruciales. Cette thèse se concentre sur l'approche DR qui peut profiter des prix variables de l'électricité dans le temps pour déplacer les demandes énergétiques des heures de pointe aux heures creuses. Pour atteindre cet objectif, nous comptons sur un modèle basé sur la théorie de file d'attente pour caractériser les comportements temporels (arrivée et départ des tâches) d'un système de fabrication. Après avoir défini les processus d'arrivée et de départ de tâches, une fonction d'utilisation efficace est utilisée pour prédire le comportement de la machine dans un domaine temporel et qui peut afficher son statut (allumé/éteint) à tout moment. En prenant le statut de chaque machine dans une ligne de production comme une entrée, nous proposons également un algorithme de planification DR qui adapte la consommation d'énergie d'une ligne de production aux deux contraintes de puissance disponibles et de taux de production. L'algorithme est codé à l'aide d’une machine d’état fini déterministe (Deterministic Finite State Machine) dans laquelle les transitions d'état se produisent en insérant une tâche à l'entrée du tapis roulant (on peut aussi avoir des transitions sans insertion de taches). Nous définissons des conditions pour l'existence d’un planificateur réalisable et aussi des conditions pour accepter positivement des demandes DRs / Due to increased energy costs and environmental concerns such as elevated carbon footprints, centralized power generation systems are restructuring themselves to reap benefits of distributed generation in order to meet the ever growing energy demands. Microgrids are considered as a possible solution to deploy distributed generation which includes Distributed Energy Resources (DERs) (e.g., solar, wind, battery, etc). In this thesis, we are interested in addressing energy management challenges in an industrial microgrid where energy loads consist of industrial processes. Our plan of attack is to divide the microgrid energy management into supply and demand sides.In supply side, the challenges include modeling of power generations and smoothing out fluctuations of the DERs. To model power generations, we propose amodel based on service curve concepts of Network Calculus (NC). Using this mathematical tool, we determine a minimum amount of power the DERs can generate and aggregating them will give us total power production in the microgrid. After that, if there is an imbalance between energy supply and demand, we put forward different strategies to minimize energy procurement costs. Based on real power consumption data of an industrial site located in France, significant cost savings can be made by adopting the strategies. In this thesis, we also study how to mitigate the effects of power fluctuations of DERs in conjunction with Energy Storage Systems (ESSs). For this purpose, we propose a Gaussian-based smoothing algorithm and compare it with state-of-the-art smoothing algorithms. We found out that the proposed algorithm uses less battery size for smoothing purposes when compared to other algorithms. To this end, we are also interested in investigating effects of allowable range of fluctuations on battery sizes.In demand side, the aim is to reduce energy costs through Demand Side Management (DSM) approaches such as Demand Response (DR) and Energy Efficiency (EE). As industrial processes are power-hungry consumers, a small power consumption reduction using the DSM approaches could translate into crucial savings. This thesis focuses on DR approach that can leverage time varying electricity prices to move energy demands from peak to off-peak hours. To attain this goal, we rely on a queuing theory-based model to characterize temporal behaviors (arrival and departure of jobs) of a manufacturing system. After defining job arrival and departure processes, an effective utilization function is used to predict workstation’s (or machine’s) behavior in temporal domain that can show its status (working or idle) at any time. Taking the status of every machine in a production line as an input, we also propose a DR scheduling algorithm that adapts power consumption of a production line to available power and production rate constraints. The algorithm is coded using Deterministic Finite State Machine (DFSM) in which state transitions happen by inserting a job (or not inserting) at conveyor input. We provide conditions for existence of feasible schedules and conditions to accept DR requests positively.To verify analytical computations on the queuing part, we have enhanced Objective Modular Network Testbed in C++ (OMNET++) discrete event simulator for fitting it to our needs. We modified various libraries in OMNET++ to add machine and conveyor modules. In this thesis, we also setup a testbed to experiment with a smart DR protocol called Open Automated Demand Response (OpenADR) that enables energy providers (e.g., utility grid) to ask consumers to reduce their power consumption for a given time. The objective is to explore how to implement our DR scheduling algorithm on top of OpenADR

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal