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Vivre avec une maladie chronique a des implications multiples sur une personne atteinte et ses proches. Ces implications sont majeures en cas de diabète insulino-traité comme le diabète de type 1 (DT1) et le diabète de type 2 avancé (DT2). Bien qu’un contrôle glycémique optimal soit indispensable pour prévenir et ralentir les complications micro-vasculaires chroniques, l’atteinte d’un tel objectif avec l’intensification de l’insulinothérapie se heurte à un risque important d’hypoglycémie. Les progrès technologiques : pompes à insuline, systèmes de surveillance de la glycémie interstitielle en continu (SSGC) et couplage de ces dispositifs avec un algorithme dans les systèmes de pancréas artificiel (PA) mono-hormonal avec insuline seule, ou bi-hormonal avec ajout de glucagon permettent de plus en plus de rendre le traitement plus simple (automatisation), plus efficace (moins d’hyperglycémies) et plus sûr (moins d’hypoglycémies). Cependant ces technologies apportent de nouveaux défis que nous avons explorés. À travers les projets de cette thèse : 1) Nous avons exploré la gestion de diabète avec le recours à la technologie de point de vue des utilisateurs actuels pour les pompes et les utilisateurs potentiels futurs pour les systèmes PA. Nos questionnaires ont mis l’accent sur l’enthousiasme des patients pour l’adoption de ces technologies et la perception positive de leur rôle dans le contrôle glycémique et la réduction de la glycémie; toutefois, plusieurs problèmes techniques ont été rapportés avec les pompes (nécessitant une amélioration de la technologie, un meilleur recensement ou une meilleure évaluation des effets indésirables) et une préférence d’être capable au besoin d’ignorer les recommandations du PA. 2) Nous avons testé pour la première fois le système PA développé à Montréal pour les patients vivant avec un DT2 insulino-traité et démontré son applicabilité pour cette population avec amélioration du contrôle glycémique en comparaison aux traitements conventionnels ouvrant la porte aux études plus vastes en vie réelle. 3) Trois stratégies en PA ont été aussi testé pour la première fois pour améliorer le contrôle glycémique pendant l’exercice pratiqué dans la période postprandiale (une situation d’hyperinsulinémie et variations rapides de la glycémie). Nous avons comparé : a) un contrôle glycémique exclusivement basé sur les données de la SSCG, b) une annonce avant le repas visant une glycémie plus haute et c) une annonce combinant la réduction du bolus du repas avec la cible glycémique plus haute. L’option qui consiste à annoncer l’exercice avant le repas à l’algorithme en combinant une cible glycémique plus haute avec une réduction de tiers du bolus prandial constituait l’approche la plus pratique pour éviter les hypoglycémies pendant un exercice d’intensité modérée pour 1h débuté 90 minutes post-repas. 4) Le système PA bi-hormonal est avantageux pour la réduction de l’hypoglycémie mais la formulation actuelle du glucagon présente la problématique de la stabilité avec une recommandation d’utilisation immédiate. Nous avons démontré sa stabilité pour 24 heures en contexte de PA ce qui permet de mener des études pour explorer le bénéfice du PA bi-hormonal. 5) Nous avons également exploré la question de sécurité de cette nouvelle utilisation du glucagon en mini-bolus et de façon chronique et nous avons proposé une liste de paramètres à surveiller dans les études prolongées compte tenu l’effet pléiotropique du glucagon sur la majorité des organes. 6) Nous avons démontré que le traitement des épisodes d’hypoglycémie non-sévères résiduels qui surviennent lors du traitement par PA restent difficiles à traiter avec seulement 17% des épisodes corrigés 15 min après l’ingestion des 15 grammes de glucides tel que recommandé. 7) Nous avons finalement exploré si le traitement des épisodes d’hypoglycémies non sévères pourrait être modulé en fonction du seuil glycémique atteint et de la quantité initiale des glucides consommés. Nous avons alors testé l’ingestion de 16 g de glucides (selon les recommandations) contre 32 g de glucides (plus représentatif des pratiques des patients) à deux seuils d’hypoglycémie (3,0 à 3,5 mmol/L et  3,0 mmol/L). Nos résultats confirment la difficulté de traitement de ces épisodes (lenteur de la correction et besoin fréquent de second traitement) quel que soit le seuil de traitement et/ou la dose initiale de glucides consommés. Ainsi, nous avons démontré les avantages et les limites de la technologie pour le diabète insulino-traité, y compris les systèmes PA, en allant de la préférence des patients pour la technologie, à l’utilité du PA dans le DT2 avancé, à la nécessité de annoncer l’exercice à l’algorithme avant le repas pour l'exercice postprandial, à la stabilité de la formulation disponible du glucagon et les paramètres cliniques à surveiller dans les essais à long terme du PA. Cette thèse a finalement montré le manque d’efficacité du traitement de l'hypoglycémie non-sévère par consommation de glucides oraux même dans le cadre du PA. / Living with diabetes, a chronic disease, has multiple implications for a person and their loved ones. These implications are major in the case of insulin-treated diabetes such as type 1 diabetes (T1D) and advanced type 2 diabetes (T2D). Although optimal glycemic control is essential to prevent and slow chronic microvascular complications, achieving such a goal through intensive insulin therapy has the drawback of increased risks of hypoglycemia. Technological advances: insulin pumps, continuous glucose monitoring systems (CGMS) and coupling of these devices with an algorithm in artificial pancreas (AP) systems, mono-hormonal (insulin) or bi-hormonal (with glucagon), can make diabetes treatment simpler (automation), more effective (less hyperglycemia) and safer (less hypoglycemia). However, these technologies bring up new challenges that we have explored through the projects of this thesis: 1) We have examined the use of technology in diabetes management from the perspective of current users for insulin pumps and potential future users for AP systems. Our online surveys highlighted the enthusiasm of patients for technology adoption and the positive perception they hold about its role in glycemic management; nevertheless, several technical problems have been reported with insulin pumps (hence the need to improve the identification of adverse events) and a preference to ignore AP recommendations if necessary. 2) We have tested for the first time the mono-hormonal AP system developed in Montreal for patients living with insulin-treated T2D and demonstrated its applicability for this population with improved glucose management in comparison to conventional treatments opening the door to larger studies in real life settings. 3) Three strategies in AP were also tested for the first time to improve glucose management during exercise practiced in the postprandial period (a situation of hyperinsulinemia and rapid changes in blood sugar). We compared: a) glycemic control based exclusively on CGMS data, b) a pre-meal announcement of exercise to the algorithm that increases target glucose levels, and c) a combination of exercise announcement with meal bolus reduction. The last strategy offered the most practical approach to avoid hypoglycemia during moderate-intensity aerobic exercise of one hour duration that is practiced 90 minutes post-meal. 4) The bi-hormonal AP system is advantageous for the reduction of hypoglycemia but the current commercial glucagon formulation (lyophilized powder) is not stable in liquid form and is only approved for immediate use post reconstitution in an acid solution. We have however demonstrated its stability for 24 hours in the context of AP use (mini-boluses through pumps), which makes it possible to conduct studies to explore the benefit of bi-hormonal AP until new stable formulations are approved. 5) We have also explored the question of the safety of this new use of glucagon in mini-bolus and in chronic way. We have proposed a list of parameters to be monitored in prolonged bi-hormonal AP studies given the pleiotropic effect of glucagon on the majority of organs. 6) We have demonstrated that during AP control (mono-or bi-hormonal), residual non-severe hypoglycaemic episodes remain difficult to treat with a resolution of only 17% of these episodes 15 min after ingestion of the recommended 15 grams of carbohydrates (CHO). 7) We have finally investigated whether non-severe hypoglycaemia treatment with oral CHO could be modulated according to the hypoglycemia threshold reached and the initial amount of CHO consumed. We have thus tested 16 g CHO (recommended by guidelines) versus 32 g CHO (closer to patients’ practices) at two hypoglycemia thresholds (3.0- 3.5 mmol/L and  3.0 mmol/L). Our results confirm the difficulty of treating these episodes (slow correction and frequent need for a second treatment) regardless of the treatment threshold and/or initial CHO dose consumed. Therefore, we have demonstrated the advantages and limits of technology in insulin-treated diabetes including AP systems, by revealing the preferences of patients for technology use, the usefulness of AP in insulin treated T2D, the need of pre-meal announcement to the algorithm during postprandial exercise, the stability of commercial glucagon formulation and the clinical parameters to be monitored in long-term trials. This thesis finally showed the compromised efficacy of non-severe hypoglycaemia treatment with recommended oral CHO even in the context of AP.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. A partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentes. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes bases sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. Dans CAES, l'agent est compose de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativite et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fonde sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet a un agent situe de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorise (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilise pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. In CAES, the agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance

Cette thèse a été codirigée par le Dr. Florent Chazarenc / Les marais filtrants artificiels sont communément utilisés pour le traitement des eaux usées municipales, mais ils peuvent aussi traiter une large gamme d’effluents à l’aide de différents types de marais filtrant et ce sous une variété de climats. Les plantes jouent un rôle central dans l’épuration des eaux, mais on peut se demander si ce rôle est le même sous toutes les conditions et ce pour les différentes espèces de plantes. Dans le cadre de cette étude, j’ai évalué l’influence de la présence ainsi que de l’espèce de plantes selon des conditions extrêmement différentes : 1) traitement de rejet de serre hydroponique par un marais filtrant à flux horizontal en conditions hivernales, 2) traitement des boues par un marais à flux vertical en conditions estivales. / Constructed wetlands (CWs) are commonly used to treat municipal wastewater, but they can also handle a wide range of effluents by using different types of CWs and under a variety of climatic conditions. Plants play a central role in CWs, but it is still unknown if the presence of plants or the choice of the species have the same influence under different conditions. In this study, I evaluated the influence of the presence and the species of plants under two very different conditions: 1) treatment of hydroponic wastewater by a horizontal flow CW in winter conditions, 2) sludge treatment by a vertical flow CW in summer conditions.

Cette thèse traite de la gestion du trafic aérien et plus précisément, de l’optimisation globale des plans de vol déposés par les compagnies aériennes sous contrainte du respect de la capacité de l’espace aérien. Une composante importante de ce travail concerne la gestion de l’incertitude entourant les trajectoires des aéronefs. Dans la première partie du travail, nous identifions les principales causes d’incertitude au niveau de la prédiction de trajectoires. Celle-ci est la composante essentielle à l’automatisation des systèmes de gestion du trafic aérien. Nous étudions donc le problème du réglage automatique et en-ligne des paramètres de la prédiction de trajectoires au cours de la phase de montée avec l’algorithme d’optimisation CMA-ES. La principale conclusion, corroborée par d’autres travaux de la littérature, implique que la prédiction de trajectoires des centres de contrôle n’est pas suffisamment précise aujourd’hui pour supporter l’automatisation complète des tâches critiques. Ainsi, un système d’optimisation centralisé de la gestion du traficaérien doit prendre en compte le facteur humain et l’incertitude de façon générale.Par conséquent, la seconde partie traite du développement des modèles et des algorithmes dans une perspective globale. De plus, nous décrivons un modèle stochastique qui capture les incertitudes sur les temps de passage sur des balises de survol pour chaque trajectoire. Ceci nous permet d’inférer l’incertitude engendrée sur l’occupation des secteurs de contrôle par les aéronefs à tout moment.Dans la troisième partie, nous formulons une variante du problème classique du Air Traffic Flow and Capacity Management au cours de la phase tactique. L’intérêt est de renforcer les échanges d’information entre le gestionnaire du réseau et les contrôleurs aériens. Nous définissons donc un problème d’optimisation dont l’objectif est de minimiser conjointement les coûts de retard et de congestion tout en respectant les contraintes de séquencement au cours des phases de décollage et d’attérissage. Pour combattre le nombre de dimensions élevé de ce problème, nous choisissons un algorithme évolutionnaire multiobjectif avec une représentation indirecte du problème en se basant sur des ordonnanceurs gloutons. Enfin, nous étudions les performances et la robustesse de cette approche en utilisant le modèle stochastique défini précédemment. Ce travail est validé à l’aide de problèmes réels obtenus du Central Flow Management Unit en Europe, que l’on a aussi densifiés artificiellement. / In this thesis, we investigate the issue of optimizing the aircraft operators' demand with the airspace capacity by taking into account uncertainty in air traffic management. In the first part of the work, we identify the main causes of uncertainty of the trajectory prediction (TP), the core component underlying automation in ATM systems. We study the problem of online parameter-tuning of the TP during the climbing phase with the optimization algorithm CMA-ES. The main conclusion, corroborated by other works in the literature, is that ground TP is not sufficiently accurate nowadays to support fully automated safety-critical applications. Hence, with the current data sharing limitations, any centralized optimization system in Air Traffic Control should consider the human-in-the-loop factor, as well as other uncertainties. Consequently, in the second part of the thesis, we develop models and algorithms from a network global perspective and we describe a generic uncertainty model that captures flight trajectories uncertainties and infer their impact on the occupancy count of the Air Traffic Control sectors. This usual indicator quantifies coarsely the complexity managed by air traffic controllers in terms of number of flights. In the third part of the thesis, we formulate a variant of the Air Traffic Flow and Capacity Management problem in the tactical phase for bridging the gap between the network manager and air traffic controllers. The optimization problem consists in minimizing jointly the cost of delays and the cost of congestion while meeting sequencing constraints. In order to cope with the high dimensionality of the problem, evolutionary multi-objective optimization algorithms are used with an indirect representation and some greedy schedulers to optimize flight plans. An additional uncertainty model is added on top of the network model, allowing us to study the performances and the robustness of the proposed optimization algorithm when facing noisy context. We validate our approach on real-world and artificially densified instances obtained from the Central Flow Management Unit in Europe.

Les marais filtrants artificiels sont communément utilisés pour le traitement des eaux usées municipales, mais ils peuvent aussi traiter une large gamme d’effluents à l’aide de différents types de marais filtrant et ce sous une variété de climats. Les plantes jouent un rôle central dans l’épuration des eaux, mais on peut se demander si ce rôle est le même sous toutes les conditions et ce pour les différentes espèces de plantes. Dans le cadre de cette étude, j’ai évalué l’influence de la présence ainsi que de l’espèce de plantes selon des conditions extrêmement différentes : 1) traitement de rejet de serre hydroponique par un marais filtrant à flux horizontal en conditions hivernales, 2) traitement des boues par un marais à flux vertical en conditions estivales. / Constructed wetlands (CWs) are commonly used to treat municipal wastewater, but they can also handle a wide range of effluents by using different types of CWs and under a variety of climatic conditions. Plants play a central role in CWs, but it is still unknown if the presence of plants or the choice of the species have the same influence under different conditions. In this study, I evaluated the influence of the presence and the species of plants under two very different conditions: 1) treatment of hydroponic wastewater by a horizontal flow CW in winter conditions, 2) sludge treatment by a vertical flow CW in summer conditions. / Cette thèse a été codirigée par le Dr. Florent Chazarenc

La progression rapide de la technologie a donné lieu à un panorama riche et varié de dispositifs numériques : caméra, téléphones mobiles, GPS, tablettes tactiles, liseuses numériques, robots, télévisions, éléments de domotique... La majorité de ces appareils sont aujourd'hui connectés à Internet. Et en plus de leurs fonctionnalités principales, ils permettent à leur propriétaire de rester en contact avec " le monde " à l'aide de logiciels de communication, de personnages virtuels ou de robots. Tous ces dispositifs numériques fonctionnent indépendamment les uns des autres. La question qui se pose est de savoir si ces dispositifs numériques doivent être coordonnés afin de partager certaines informations et effectuer certaines actions ensembles. Cette collaboration entre les dispositifs numériques est gérée par le Compagnon Artificiel qui est en contact permanent avec un utilisateur par les biais des divers dispositifs numériques. Une architecture modulaire ArCo permettant de mettre en place un Compagnon Artificiel a été réalisée dans le cadre de ce travail. Les dispositifs numériques sont gérés par des modules spécifiques, créés grâce à un cadriciel MICE (Machines Interaction Control in their Environment). L'utilisateur final du système peut programmer des scenarii d'interaction, qui indiquent les actions que doivent effectuer les dispositifs numériques, grâce à une interface de programmation visuelle AmbiProg. Chaque scénario est interprété par un module AmbiLive. Les conflits d'accès aux dispositifs numériques sont gérés par un module AmbiCop. Un ensemble d'évaluations a permis de valider expérimentalement l'architecture ArCo et de répondre à des problématiques d'interaction homme-machine.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

Cette thèse est issue d’un accord CIFRE entre le groupe de recherche EnCoV de l’Université Clermont Auvergne et la société Quantel Medical (www.quantel-medical.fr). Quantel Medical est une entreprise spécialisée dans le développement innovant des ultrasons et des produits laser en ophtalmologie. Cette thèse présente un travail de recherche visant à l’application du diagnostic assisté par ordinateur et du traitement des maladies de la rétine avec une utilisation du prototype industriel TrackScan développé par Quantel Medical. Plus précisément, elle contribue au problème du mosaicing précis de l’image de la lampe à fente (SLIM) et du recalage automatique et multimodal en utilisant les images SLIM avec l’angiographie par fluorescence (FA) pour aider à la photo coagulation pan-rétienne naviguée. Nous abordons trois problèmes différents.Le premier problème est lié à l’accumulation des erreurs du recalage en SLIM., il dérive de la mosaïque. Une approche commune pour obtenir la mosaïque consiste à calculer des transformations uniquement entre les images temporellement consécutives dans une séquence, puis à les combiner pour obtenir la transformation entre les vues non consécutives temporellement. Les nombreux algorithmes existants suivent cette approche. Malgré le faible coût de calcul et la simplicité de cette méthode, en raison de sa nature de ‘chaînage’, les erreurs d’alignement s’accumulent, ce qui entraîne une dérive des images dans la mosaïque. Nous proposons donc d’utilise les récents progrès réalisés dans les méthodes d’ajustement de faisceau et de présenter un cadre de réduction de la dérive spécialement conçu pour SLIM. Nous présentons aussi une nouvelle procédure de raffinement local.Deuxièmement, nous abordons le problème induit par divers types d’artefacts communs á l’imagerie SLIM. Ceus-sont liés à la lumière utilisée, qui dégrade considérablement la qualité géométrique et photométrique de la mosaïque. Les solutions existantes permettent de faire face aux blouissements forts qui corrompent entièrement le rendu de la rétine dans l’image tout en laissant de côté la correction des reflets spéculaires semi-transparents et reflets des lentilles. Cela introduit des images fantômes et des pertes d’information. En outre, les méthodes génériques ne produisent pas de résultats satisfaisants dans SLIM. Par conséquent, nous proposons une meilleure alternative en concevant une méthode basée sur une technique rapide en utilisant une seule image pour éliminer les éblouissements et la notion de feux spéculaires semi-transparents en utilisant les indications de mouvement pour la correction intelligente de reflet de lentille.Finalement, nous résolvons le problème du recalage multimodal automatique avec SLIM. Il existe une quantité importante de travaux sur le recalage multimodal de diverses modalités d’image rétinienne. Cependant, la majorité des méthodes existantes nécessitent une détection de points clés dans les deux modalités d’image, ce qui est une tâche très difficile. Dans le cas de SLIM et FA ils ne tiennent pas compte du recalage précis dans la zone maculaire - le repère prioritaire. En outre, personne n’a développé une solution entièrement automatique pour SLIM et FA. Dans cette thèse, nous proposons la première méthode capable de recolu ces deux modalités sans une saisie manuelle, en détectant les repères anatomiques uniquement sur une seule image pour assurer un recalage précis dans la zone maculaire. (...) / This thesis arises from an agreement Convention Industrielle de Formation par la REcherche (CIFRE) between the Endoscopy and Computer Vision (EnCoV) research group at Université Clermont Auvergne and the company Quantel Medical (www.quantel-medical.fr), which specializes in the development of innovative ultrasound and laser products in ophthalmology. It presents a research work directed at the application of computer-aided diagnosis and treatment of retinal diseases with a use of the TrackScan industrial prototype developed at Quantel Medical. More specifically, it contributes to the problem of precise Slit-Lamp Image Mosaicing (SLIM) and automatic multi-modal registration of SLIM with Fluorescein Angiography (FA) to assist navigated pan-retinal photocoagulation. We address three different problems.The first is a problem of accumulated registration errors in SLIM, namely the mosaicing drift.A common approach to image mosaicking is to compute transformations only between temporally consecutive images in a sequence and then to combine them to obtain the transformation between non-temporally consecutive views. Many existing algorithms follow this approach. Despite the low computational cost and the simplicity of such methods, due to its ‘chaining’ nature, alignment errors tend to accumulate, causing images to drift in the mosaic. We propose to use recent advances in key-frame Bundle Adjustment methods and present a drift reduction framework that is specifically designed for SLIM. We also introduce a new local refinement procedure.Secondly, we tackle the problem of various types of light-related imaging artifacts common in SLIM, which significantly degrade the geometric and photometric quality of the mosaic. Existing solutions manage to deal with strong glares which corrupt the retinal content entirely while leaving aside the correction of semi-transparent specular highlights and lens flare. This introduces ghosting and information loss. Moreover, related generic methods do not produce satisfactory results in SLIM. Therefore, we propose a better alternative by designing a method based on a fast single-image technique to remove glares and the notion of the type of semi-transparent specular highlights and motion cues for intelligent correction of lens flare.Finally, we solve the problem of automatic multi-modal registration of FA and SLIM. There exist a number of related works on multi-modal registration of various retinal image modalities. However, the majority of existing methods require a detection of feature points in both image modalities. This is a very difficult task for SLIM and FA. These methods do not account for the accurate registration in macula area - the priority landmark. Moreover, none has developed a fully automatic solution for SLIM and FA. In this thesis, we propose the first method that is able to register these two modalities without manual input by detecting retinal features only on one image and ensures an accurate registration in the macula area.The description of the extensive experiments that were used to demonstrate the effectiveness of each of the proposed methods is also provided. Our results show that (i) using our new local refinement procedure for drift reduction significantly ameliorates the to drift reduction allowing us to achieve an improvement in precision over the current solution employed in the TrackScan; (ii) the proposed methodology for correction of light-related artifacts exhibits a good efficiency, significantly outperforming related works in SLIM; and (iii) despite our solution for multi-modal registration builds on existing methods, with the various specific modifications made, it is fully automatic, effective and improves the baseline registration method currently used on the TrackScan.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.