Les algorithmes convexes de résolution pour les régressions linéaires parcimonieuses possèdent de bonnes performances pratiques et théoriques. Cependant, ils souffrent tous des dimensions du problème qui dictent la complexité de chacune de leur itération. Nous proposons une approche pour réduire ce coût calculatoire au niveau de l'itération. Des stratégies récentes s'appuyant sur des tests d'élimination de variables ont été proposées pour accélérer la résolution des problèmes de régressions parcimonieuse pénalisées tels que le LASSO. Ces approches reposent sur l'idée qu'il est profitable de dédier un petit effort de calcul pour localiser des atomes inactifs afin de les retirer du dictionnaire dans une étape de prétraitement. L'algorithme de résolution utilisant le dictionnaire ainsi réduit convergera alors plus rapidement vers la solution du problème initial. Nous pensons qu'il existe un moyen plus efficace pour réduire le dictionnaire et donc obtenir une meilleure accélération : à l'intérieur de chaque itération de l'algorithme, il est possible de valoriser les calculs originalement dédiés à l'algorithme pour obtenir à moindre coût un nouveau test d'élimination dont l'effet d'élimination augmente progressivement le long des itérations. Le dictionnaire est alors réduit de façon dynamique au lieu d'être réduit de façon statique, une fois pour toutes, avant la première itération. Nous formalisons ce principe d'élimination dynamique à travers une formulation algorithmique générique, et l'appliquons en intégrant des tests d'élimination existants, à l'intérieur de plusieurs algorithmes du premier ordre pour résoudre les problèmes du LASSO et Group-LASSO. / Applications in signal processing and machine learning make frequent use of sparse regressions. Resulting convex problems, such as the LASSO, can be efficiently solved thanks to first-order algorithms, which are general, and have good convergence properties. However those algorithms suffer from the dimension of the problem, which impose the complexity of their iterations. In this thesis we study approaches, based on screening tests, aimed at reducing the computational cost at the iteration level. Such approaches build upon the idea that it is worth dedicating some small computational effort to locate inactive atoms and remove them from the dictionary in a preprocessing stage so that the regression algorithm working with a smaller dictionary will then converge faster to the solution of the initial problem. We believe that there is an even more efficient way to screen the dictionary and obtain a greater acceleration: inside each iteration of the regression algorithm, one may take advantage of the algorithm computations to obtain a new screening test for free with increasing screening effects along the iterations. The dictionary is henceforth dynamically screened instead of being screened statically, once and for all, before the first iteration. Our first contribution is the formalisation of this principle and its application to first-order algorithms, for the resolution of the LASSO and Group-LASSO. In a second contribution, this general principle is combined to active-set methods, whose goal is also to accelerate the resolution of sparse regressions. Applying the two complementary methods on first-order algorithms, leads to great acceleration performances.

La solution de nombreux problèmes de restauration et de reconstruction d'images se ramène à celle de la minimisation d'un critère pénalisé qui prend en compte conjointement les observations et les informations préalables. Ce travail de thèse s'intéresse à la minimisation des critères pénalisés préservant les discontinuités des images. Nous discutons des aspects algorithmiques dans le cas de problèmes de grande taille. Il est possible de tirer parti de la structure des critères pénalisés pour la mise en oeuvre algorithmique du problème de minimisation. Ainsi, des algorithmes d'optimisation semi-quadratiques (SQ) convergents exploitant la forme analytique des critères pénalisés ont été utilisés. Cependant, ces algorithmes SQ sont généralement lourds à manipuler pour les problèmes de grande taille. L'utilisation de versions approchées des algorithmes SQ a alors été proposée. On peut également envisager d'employer des algorithmes du gradient conjugué non linéaire GCNL+SQ1D utilisant une approche SQ scalaire pour la recherche du pas. En revanche, plusieurs questions liées à la convergence de ces différentes structures algorithmiques sont restées sans réponses jusqu'à présent. Nos contributions consistent à:<br />- Démontrer la convergence des algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D.<br />- Etablir des liens forts entre les algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D. <br />- Illustrer expérimentalement en déconvolution d'images le fait que les algorithmes SQ approchés et GCNL+SQ1D sont préférables aux algorithmes SQ exacts.<br />- Appliquer l'approche pénalisée à un problème de déconvolution d'images en contrôle non destructif par ultrasons.

Cette thèse est consacrée à la restauration et l'estimation des paramètres par filtrage dans les modèles de chaîne de Markov cachée classique, couple et triplet à sauts Markoviens. Nous proposons deux nouvelles méthodes d'approximation dans le cas des systèmes linéaires gaussiens à sauts Markoviens. La première est fondée sur l'utilisation des chaînes de Markov cachées par du bruit à mémoire longue, on obtient alors une méthode " partiellement non supervisée" dans la quelle certains paramètres, peuvent être estimés en utilisant une version adaptative de l'algorithme EM ou ICE, les résultats obtenus sont encourageant et comparables avec les méthodes classiquement utilisées du type (Kalman/Particulaire). La deuxième exploite l'idée de ne garder à chaque instant que les trajectoires les plus probables; là aussi, on obtient une méthode très rapide donnant des résultats très intéressants. Nous proposons par la suite deux familles de modèles à sauts qui sont originaux. la première est très générale où le processus couple composé du processus d'intérêt et celui des observations conditionnellement aux sauts, est une chaîne de Markov cachée, et nous proposons une extension du filtrage particulaire à cette famille. La deuxième, est une sous famille de la première où le couple composé de la chaîne des sauts et le processus d'observations est Markovien dans ce dernier cas le filtrage optimal exact est possible avec une complexité linéaire dans le temps. L'utilisation de la deuxième famille en tant qu'approximation de la première est alors étudiée et les résultats exposés dans ce mémoire semblent très encourageants

La technologie actuelle permet aux scientifiques de divers domaines d'obtenir des données de plus en plus précises et volumineuses, Afin de résoudre ces problèmes associés à l'obtention de ces données, les architectures de calcul évoluent, en fournissant toujours plus de ressources, notamment grâce à des machines plus puissantes et à leur mutualisation. Dans cette thèse, nous proposons d'étudier dans un premier temps le placement des tâches d'applications itératives asynchrones dans des environnements hétérogènes et volatils. Notre solution nous permet également de s'affranchir de l(hétérogénéité des machines hôtes tout en offrent une implantation facilitée de politiques de tolérance aux pannes, les expérimentations que nous avons menées sont encourageantes et montrent qu'il existe un réel potentiel quand à l'utilisation d'une telle plateforme pour l'exécution d'applications scientifiques.

Le problème de tournées de véhicules (VRP) implique de planifier les itinéraires d'une flotte de véhicules afin de desservir un ensemble de clients à moindre coût. Ce problème d'optimisation combinatoire NP-difficile apparait dans de nombreux domaines d'application, notamment en logistique, télécommunications, robotique ou gestion de crise dans des contextes militaires et humanitaires. Ces applications amènent différents contraintes, objectifs et décisions supplémentaires ; des "attributs" qui viennent compléter les formulations classiques du problème. Les nombreux VRP Multi-Attributs (MAVRP) qui s'ensuivent sont le support d'une littérature considérable, mais qui manque de méthodes généralistes capables de traiter efficacement un éventail significatif de variantes. Par ailleurs, la résolution de problèmes "riches", combinant de nombreux attributs, pose d'importantes difficultés méthodologiques. Cette thèse contribue à relever ces défis par le biais d'analyses structurelles des problèmes, de développements de stratégies métaheuristiques, et de méthodes unifiées. Nous présentons tout d'abord une étude transversale des concepts à succès de 64 méta-heuristiques pour 15 MAVRP afin d'en cerner les "stratégies gagnantes". Puis, nous analysons les problèmes et algorithmes d'ajustement d'horaires en présence d'une séquence de tâches fixée, appelés problèmes de "timing". Ces méthodes, développées indépendamment dans différents domaines de recherche liés au transport, ordonnancement, allocation de ressource et même régression isotonique, sont unifiés dans une revue multidisciplinaire. Un algorithme génétique hybride efficace est ensuite proposé, combinant l'exploration large des méthodes évolutionnaires, les capacités d'amélioration agressive des métaheuristiques à voisinage, et une évaluation bi-critère des solutions considérant coût et contribution à la diversité de la population. Les meilleures solutions connues de la littérature sont retrouvées ou améliorées pour le VRP classique ainsi que des variantes avec multiples dépôts et périodes. La méthode est étendue aux VRP avec contraintes de fenêtres de temps, durée de route, et horaires de conducteurs. Ces applications mettent en jeu de nouvelles méthodes d'évaluation efficaces de contraintes temporelles relaxées, des phases de décomposition, et des recherches arborescentes pour l'insertion des pauses des conducteurs. Un algorithme de gestion implicite du placement des dépôts au cours de recherches locales, par programmation dynamique, est aussi proposé. Des études expérimentales approfondies démontrent la contribution notable des nouvelles stratégies au sein de plusieurs cadres méta-heuristiques. Afin de traiter la variété des attributs, un cadre de résolution heuristique modulaire est présenté ainsi qu'un algorithme génétique hybride unifié (UHGS). Les attributs sont gérés par des composants élémentaires adaptatifs. Des expérimentations sur 26 variantes du VRP et 39 groupes d'instances démontrent la performance remarquable de UHGS qui, avec une unique implémentation et paramétrage, égalise ou surpasse les nombreux algorithmes dédiés, issus de plus de 180 articles, révélant ainsi que la généralité ne s'obtient pas forcément aux dépends de l'efficacité pour cette classe de problèmes. Enfin, pour traiter les problèmes riches, UHGS est étendu au sein d'un cadre de résolution parallèle coopératif à base de décomposition, d'intégration de solutions partielles, et de recherche guidée. L'ensemble de ces travaux permet de jeter un nouveau regard sur les MAVRP et les problèmes de timing, leur résolution par des méthodes méta-heuristiques, ainsi que les méthodes généralistes pour l'optimisation combinatoire. / The Vehicle Routing Problem (VRP) involves designing least cost delivery routes to service a geographically-dispersed set of customers while taking into account vehicle-capacity constraints. This NP-hard combinatorial optimization problem is linked with multiple applications in logistics, telecommunications, robotics, crisis management in military and humanitarian frameworks, among others. Practical routing applications are usually quite distinct from the academic cases, encompassing additional sets of specific constraints, objectives and decisions which breed further new problem variants. The resulting "Multi-Attribute" Vehicle Routing Problems (MAVRP) are the support of a vast literature which, however, lacks unified methods capable of addressing multiple MAVRP. In addition, some "rich" VRPs, i.e. those that involve several attributes, may be difficult to address because of the wide array of combined and possibly antagonistic decisions they require. This thesis contributes to address these challenges by means of problem structure analysis, new metaheuristics and unified method developments. The "winning strategies" of 64 state-of-the-art algorithms for 15 different MAVRP are scrutinized in a unifying review. Another analysis is targeted on "timing" problems and algorithms for adjusting the execution dates of a given sequence of tasks. Such methods, independently studied in different research domains related to routing, scheduling, resource allocation, and even isotonic regression are here surveyed in a multidisciplinary review. A Hybrid Genetic Search with Advanced Diversity Control (HGSADC) is then introduced, which combines the exploration breadth of population-based evolutionary search, the aggressive-improvement capabilities of neighborhood-based metaheuristics, and a bi-criteria evaluation of solutions based on cost and diversity measures. Results of remarkable quality are achieved on classic benchmark instances of the capacitated VRP, the multi-depot VRP, and the periodic VRP. Further extensions of the method to VRP variants with constraints on time windows, limited route duration, and truck drivers' statutory pauses are also proposed. New route and neighborhood evaluation procedures are introduced to manage penalized infeasible solutions w.r.t. to time-window and duration constraints. Tree-search procedures are used for drivers' rest scheduling, as well as advanced search limitation strategies, memories and decomposition phases. A dynamic programming-based neighborhood search is introduced to optimally select the depot, vehicle type, and first customer visited in the route during local searches. The notable contribution of these new methodological elements is assessed within two different metaheuristic frameworks. To further advance general-purpose MAVRP methods, we introduce a new component-based heuristic resolution framework and a Unified Hybrid Genetic Search (UHGS), which relies on modular self-adaptive components for addressing problem specifics. Computational experiments demonstrate the groundbreaking performance of UHGS. With a single implementation, unique parameter setting and termination criterion, this algorithm matches or outperforms all current problem-tailored methods from more than 180 articles, on 26 vehicle routing variants and 39 benchmark sets. To address rich problems, UHGS was included in a new parallel cooperative solution framework called "Integrative Cooperative Search (ICS)", based on problem decompositions, partial solutions integration, and global search guidance. This compendium of results provides a novel view on a wide range of MAVRP and timing problems, on efficient heuristic searches, and on general-purpose solution methods for combinatorial optimization problems. / Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

Dans cette thèse, nous nous intéressons aux aspects algorithmiques et applications de deux problèmes de graphes, à savoir, la coloration et les alliances. La première partie concerne deux variantes de la coloration de graphes, la coloration Grundy et la coloration forte stricte. Nous commençons par l'étude du nombre Grundy des graphes réguliers. Nous donnons une condition fixe k, nous fournissons une condition nécessaire et suffisante pour que le nombre Grundy d'un graphe régulier soit au moins égal k. Nous caractérisons la classe des graphes cubiques (3-réguliers) pour laquelle le nombre Grundy est égal à 4, et nous présentons un algorithme linéaire pour déterminer le nombre Grundy d'un graphe cubique quelconque. Par ailleurs, en se basant sur la coloration forte stricte pour décomposer les arbres en petites composantes, nous présentons un nouvel algorithme pour l'appariement d'arbres étiquetés, non-ordonnés non-enracinés. Nous montrons que la distance calculée entre deux arbres est une pseudo-métrique. Nos expérimentations sur de larges bases synthétiques et des bases de données réelles confirment nos résultats analytiques et montrent que la distance proposée est précise et son algorithme est scalable. La seconde partie de cette thèse est consacrée aux alliances dans les graphes. Nous proposons un algorithme distribué autostabilisant pour la construction d'alliance offensive globale minimale dans un graphe arbitraire. Nous démontrons que cet algorithme converge sous le démon synchrone en temps linéaire. Ensuite, nous donnons le premier algorithme distribué autostabilisant pour le problème de l'alliance forte globale minimale dans un graphe quelconque. Nous prouvons que cet algorithme est polynomial sous le démon inéquitable distribué. Nous montrons par la suite, comment cet algorithme peut être adapté pour des généralisations du problème, comme la k-alliance forte et l'alliance forte pondérée. Enfin, en se basant sur les propriétés structurelles de l'alliance offensive, nous présentons une solution pour décentraliser le protocole de signalisation SIP. Ceci rend possible son déploiement dans un réseau mobile ad hoc / This thesis investigates the algorithmic aspects and applications of two graph problems, namely, colorings and alliances. In the first part, we focus on two variants of the proper vertex coloring, the Grundy coloring and the strict strong coloring. We start by the study of Grundy number for regular graphs. We give a sufficient condition for d-regular graphs with sufficiently large girth to have Grundy number equals d + 1. Then, using graph homomorphism, we obtain a necessary and sufficient condition for d-regular graphs to have Grundy number at least k. Moreover, we characterize cubic graphs (3-regular) for which the Grundy number is d + 1, and present a linear-time algorithm to determine the Grundy number of any arbitrary cubic graph. Subsequently, based on the strict strong coloring, we present an approach for the problem of matching labeled trees. Using this coloring, we propose a new algorithm to deterministically decompose a tree into small components. This leads to an efficient algorithm to measure an accurate distance between unrooted unordered labeled trees. The second part is devoted to the alliances in graphs. We first propose a linear-time self-stabilizing algorithm for the minimal global offensive alliance set problem, under the synchronous distributed scheduler. Then, we give the first self-stabilizing algorithm for the minimal global powerful alliance set problem in arbitrary graphs. Moreover, we show how this algorithm can be adapted to find the minimal global powerful k-alliance and the minimal weighted global powerful alliance sets. We prove that all these algorithms converge in polynomial-time under the unfair distributed scheduler. Finally, based on the structural properties of the offensive alliance, we propose a solution to decentralize the signaling protocol SIP. This enables SIP applications in mobile ad hoc networks

On s'attache dans cette thèse à plusieurs aspects liés à la résolution de problèmes multi-objectifs, sans se limiter au cas biobjectif. Nous considérons la résolution exacte, dans le sens de la détermination de l'ensemble des points non dominés, ainsi que la résolution approchée dans laquelle on cherche une approximation de cet ensemble dont la qualité est garantie a priori.Nous nous intéressons d'abord au problème de la détermination d'une représentation explicite de la région de recherche. La région de recherche, étant donné un ensemble de points réalisables connus, exclut la partie de l'espace des objectifs que dominent ces points et constitue donc la partie de l'espace des objectifs où les efforts futurs doivent être concentrés dans la perspective de déterminer tous les points non dominés.Puis nous considérons le recours aux algorithmes de séparation et évaluation ainsi qu'aux algorithmes de ranking afin de proposer une nouvelle méthode hybride de détermination de l'ensemble des points non dominés. Nous montrons que celle-ci peut également servir à obtenir une approximation de l'ensemble des points non dominés. Cette méthode est implantée pour le problème de l'arbre couvrant de poids minimal. Les quelques propriétés de ce problème que nous passons en revue nous permettent de spécialiser certaines procédures et d'intégrer des prétraitements spécifiques. L'intérêt de cette approche est alors soutenu à l'aide de résultats expérimentaux. / This thesis deals with several aspects related to solving multi-objective problems, without restriction to the bi-objective case. We consider exact solving, which generates the nondominated set, and approximate solving, which computes an approximation of the nondominated set with a priori guarantee on the quality.We first consider the determination of an explicit representation of the search region. The search region, defined with respect to a set of known feasible points, excludes from the objective space the part which is dominated by these points. Future efforts to find all nondominated points should therefore be concentrated on the search region.Then we review branch and bound and ranking algorithms and we propose a new hybrid approach for the determination of the nondominated set. We show how the proposed method can be adapted to generate an approximation of the nondominated set. This approach is instantiated on the minimum spanning tree problem. We review several properties of this problem which enable us to specialize some procedures of the proposed approach and integrate specific preprocessing rules. This approach is finally supported through experimental results.

Combinatorial optimization problems are of high academical as well as practical importance. Many instances of relevant combinatorial optimization problems are, due to their dimensions, intractable for complete methods such as branch and bound. Therefore, approximate algorithms such as metaheuristics received much attention in the past 20 years. Examples of metaheuristics are simulated annealing, tabu search, and evolutionary computation. One of the most recent metaheuristics is ant colony optimization (ACO), which was developed by Prof. M. Dorigo (who is the supervisor of this thesis) and colleagues. This thesis deals with theoretical as well as practical aspects of ant colony optimization.<p><p>* A survey of metaheuristics. Chapter 1 gives an extensive overview on the nowadays most important metaheuristics. This overview points out the importance of two important concepts in metaheuristics: intensification and diversification. <p><p>* The hyper-cube framework. Chapter 2 introduces a new framework for implementing ACO algorithms. This framework brings two main benefits to ACO researchers. First, from the point of view of the theoretician: we prove that Ant System (the first ACO algorithm to be proposed in the literature) in the hyper-cube framework generates solutions whose expected quality monotonically increases with the number of algorithm iterations when applied to unconstrained problems. Second, from the point of view of the experimental researcher, we show through examples that the implementation of ACO algorithms in the hyper-cube framework increases their robustness and makes the handling of the pheromone values easier.<p><p>* Deception. In the first part of Chapter 3 we formally define the notions of first and second order deception in ant colony optimization. Hereby, first order deception corresponds to deception as defined in the field of evolutionary computation and is therefore a bias introduced by the problem (instance) to be solved. Second order deception is an ACO-specific phenomenon. It describes the observation that the quality of the solutions generated by ACO algorithms may decrease over time in certain settings. In the second part of Chapter 3 we propose different ways of avoiding second order deception.<p><p>* ACO for the KCT problem. In Chapter 4 we outline an ACO algorithm for the edge-weighted k-cardinality tree (KCT) problem. This algorithm is implemented in the hyper-cube framework and uses a pheromone model that was determined to be well-working in Chapter 3. Together with the evolutionary computation and the tabu search approaches that we develop in Chapter 4, this ACO algorithm belongs to the current state-of-the-art algorithms for the KCT problem.<p><p>* ACO for the GSS problem. Chapter 5 describes a new ACO algorithm for the group shop scheduling (GSS) problem, which is a general shop scheduling problem that includes among others the well-known job shop scheduling (JSS) and the open shop scheduling (OSS) problems. This ACO algorithm, which is implemented in the hyper-cube framework and which uses a new pheromone model that was experimentally tested in Chapter 3, is currently the best ACO algorithm for the JSS as well as the OSS problem. In particular when applied to OSS problem instances, this algorithm obtains excellent results, improving the best known solution for several OSS benchmark instances. A final contribution of this thesis is the development of a general method for the solution of combinatorial optimization problems which we refer to as Beam-ACO. This method is a hybrid between ACO and a tree search technique known as beam search. We show that Beam-ACO is currently a state-of-the-art method for the application to the existing open shop scheduling (OSS) problem instances.<p><p> / Doctorat en sciences appliquées / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Ce travail de thèse se penche sur le problème de la localisation de sources acoustiques à partir de signaux déterministes et aléatoires mesurés par un réseau de microphones. Le problème est résolu dans un cadre statistique, par estimation via la méthode du maximum de vraisemblance. La pression mesurée par un microphone est interprétée comme étant un mélange de signaux latents émis par les sources. Les positions et les amplitudes des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme espérance-maximisation (EM). Dans cette thèse, deux types d’incertitude sont également pris en compte : les positions des microphones et le nombre d’onde sont supposés mal connus. Ces incertitudes sont transposées aux données dans le cadre théorique des fonctions de croyance. Ensuite, les positions et les amplitudes des sources acoustiques peuvent être estimées en utilisant l’algorithme E2M, qui est une variante de l’algorithme EM pour les données incertaines.La première partie des travaux considère le modèle de signal déterministe sans prise en compte de l’incertitude. L’algorithme EM est utilisé pour estimer les positions et les amplitudes des sources. En outre, les résultats expérimentaux sont présentés et comparés avec le beamforming et la holographie optimisée statistiquement en champ proche (SONAH), ce qui démontre l’avantage de l’algorithme EM. La deuxième partie considère le problème de l’incertitude du modèle et montre comment les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde peuvent être quantifiées sur les données. Dans ce cas, la fonction de vraisemblance est étendue aux données incertaines. Ensuite, l’algorithme E2M est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Finalement, les expériences réalisées sur les données réelles et simulées montrent que les algorithmes EM et E2M donnent des résultats similaires lorsque les données sont certaines, mais que ce dernier est plus robuste en présence d’incertitudes sur les paramètres du modèle. La troisième partie des travaux présente le cas de signaux aléatoires, dont l’amplitude est considérée comme une variable aléatoire gaussienne. Dans le modèle sans incertitude, l’algorithme EM est utilisé pour estimer les sources acoustiques. Dans le modèle incertain, les incertitudes sur les positions des microphones et le nombre d’onde sont transposées aux données comme dans la deuxième partie. Enfin, les positions et les variances des amplitudes aléatoires des sources acoustiques sont estimées en utilisant l’algorithme E2M. Les résultats montrent ici encore l’avantage d’utiliser un modèle statistique pour estimer les sources en présence, et l’intérêt de prendre en compte l’incertitude sur les paramètres du modèle. / This work addresses the problem of multiple sound source localization for both deterministic and random signals measured by an array of microphones. The problem is solved in a statistical framework via maximum likelihood. The pressure measured by a microphone is interpreted as a mixture of latent signals emitted by the sources; then, both the sound source locations and strengths can be estimated using an expectation-maximization (EM) algorithm. In this thesis, two kinds of uncertainties are also considered: on the microphone locations and on the wave number. These uncertainties are transposed to the data in the belief functions framework. Then, the source locations and strengths can be estimated using a variant of the EM algorithm, known as Evidential EM (E2M) algorithm. The first part of this work begins with the deterministic signal model without consideration of uncertainty. The EM algorithm is then used to estimate the source locations and strengths : the update equations for the model parameters are provided. Furthermore, experimental results are presented and compared with the beamforming and the statistically optimized near-field holography (SONAH), which demonstrates the advantage of the EM algorithm. The second part raises the issue of model uncertainty and shows how the uncertainties on microphone locations and wave number can be taken into account at the data level. In this case, the notion of the likelihood is extended to the uncertain data. Then, the E2M algorithm is used to solve the sound source estimation problem. In both the simulation and real experiment, the E2M algorithm proves to be more robust in the presence of model and data uncertainty. The third part of this work considers the case of random signals, in which the amplitude is modeled by a Gaussian random variable. Both the certain and uncertain cases are investigated. In the former case, the EM algorithm is employed to estimate the sound sources. In the latter case, microphone location and wave number uncertainties are quantified similarly to the second part of the thesis. Finally, the source locations and the variance of the random amplitudes are estimated using the E2M algorithm.

Le véhicule électrique (VE) s'inscrit actuellement dans un contexte industriel fortement corrélé aux contraintes environnementales. Un tel contexte où la minimisation des coûts est également vitale impose par conséquent des contraintes de développement et de réalisation. Les modules de puissance constituent un coût conséquent dans un système de conversion pour l'automobile. Nous nous plaçons dans le contexte des modules de puissance à IGBT en technologie silicium qui assurent les fonctions de conversion d’énergie (AC/DC ou DC/AC) pour des applications moyennes et fortes puissances. L’un des points les plus limitant de ces modules est l’aspect inductif de la maille de commutation. L’intégration de condensateurs de découplage (Ceq) au sein du module permet de réduire les effets des inductances parasites car ils offrent un chemin à basse impédance au courant commuté et augmentent la vitesse de commutation du composant. C’est cette solution que nous avons étudiée. Le but est de démontrer la faisabilité d’une telle solution couplée avec le choix optimal de la résistance de grille (Rg) des puces IGBT. Nous avons établi des règles de conception permettant la construction de modèles circuit d’un bras d’onduleur permettant l’intégration de fonction de découplage. Ce dernier nous a permis dans un premier temps de réduire les surtensions aux bornes des composants mais les pertes par commutation n’ont pas pu être améliorées significativement en comparaison à un module conventionnel. La démarche suivie pour aller plus loin a consisté à chercher un compromis entre les valeurs des condensateurs distribués dans le module et le choix des résistances de grille des puces IGBT. L’optimisation par algorithmes génétiques est la solution qui a été trouvée pour contourner les problèmes bloquants et améliorer significativement les performances du module. / Modern converter concepts demand increasing energy efficiency and flexibility in de-sign and construction. Considering that the dependency of the switching losses on various factors such as the switching voltage, switching current, stray inductance (Lstray) and the reverse recovery process of the freewheeling diode, various concepts have been developed to decrease power modules stray inductance for the purpose of loss reduction but with risk of exceeding the maximum rated blocking voltage. However, considering practical design requirement, lower stray inductance is not necessarily beneficial for the system. This leads to the question of tolerable size of parasitic inductance and best dI/di and dv/dt rate for low commutation losses and low voltage spikes. In this thesis, design methodology for a low inductive, Modern converter concepts demand increasing energy efficiency and flexibility in de-sign and construction. Considering that the dependency of the switching losses on various factors such as the switching voltage, switching current, stray inductance (Lstray) and the reverse recovery process of the freewheeling diode, various concepts have been developed to decrease power modules stray inductance for the purpose of loss reduction but with risk of exceeding the maximum rated blocking voltage. However, considering practical design requirement, lower stray inductance is not necessarily beneficial for the system. This leads to the question of tolerable size of parasitic inductance and best dI/di and dv/dt rate for low commutation losses and low voltage spikes. In this thesis, design methodology for a low inductive,