L'objectif de cette thèse s'inscrit dans la cadre général du développement d'une stratégie de contrôle intelligent distribué en robotique collective. En effet, dans un avenir proche, de nombreux robots vont progressivement intégrer notre environnent aussi bien dans les milieux industriel que domestique. L'objectif de ces robots sera de fournir, de manière autonome, des services aux êtres humains afin de leurs faciliter la vie quotidienne comme par exemple dans le cas de robots compagnons. Ces services pourront être le résultat du travail d'un robot ou bien la conséquence de la coopération de plusieurs robots homogènes et/ou hétérogènes regroupés au sein d'un réseau. Dans ce contexte, si les progrès technologiques permettent sans problème de communiquer et d'échanger des données entre deux agents artificiels distants, la conception de stratégies de contrôle permettant l'auto-organisation de plusieurs robots dans le but de réaliser une tâche précise est encore aujourd'hui un verrou scientifique important. Cette thèse a donc pour but de proposer des pistes pour élaborer des stratégies de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. En effet, le domaine de logistique industrielle nécessite l'utilisation de nombreux robots mobiles comme par exemple des AGV (Automatic Guided Vehicles) pour transporter et stoker des marchandises. Dans ce contexte, nous pensons que le domaine de la logistique peut tirer bénéfice de l'utilisation de systèmes multi-robots. Dans un premier temps, cette thèse aborde donc la problématique de transport d'objet volumineux et encombrant par une formation de robot. Effectivement, il semble que la solution qui consiste à utiliser un ensemble de robots identiques pour transporter des charges de grandes envergures soit, d'une part, très intéressante d'un point de vue économique et, d'autre part, plus robuste et flexible d'un point vue technologique. Dans un deuxième temps, cette thèse aborde l'utilisation d'un réseau de robots hétérogènes qui sont capables de s'organiser afin de réaliser une tâche précise dans un milieu dynamique. Les travaux effectués dans le cadre de la présente thèse doctorale ont donc abouti à la proposition des stratégies viables de contrôle intelligent pour des systèmes multi-robots. Une étude d'application des concepts étudiés a été réalisée, implantée et validée dans le cadre plus particulier de la logistique industrielle. Elle a concerné d'abord le contexte d'un groupe multi-robots homogène, puis a été étendue au contexte d'un système multi-robots hétérogènes. Les points forts des travaux réalisés peuvent être résumés comme ceci :- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle adaptatif par l'apprentissage artificiel pour un robot non-holonomique. Quatre publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots homogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux.- Proposition, conception, réalisation et validation expérimentale d'une stratégie de contrôle hybridant la vision artificielle et l'apprentissage artificiel pour un groupe de robots hétérogènes. Deux publications internationales ont valorisé cette partie des travaux. Il est pertinent de souligner que les travaux relatifs aux aspects précités ont été couronnés par le prix : ″Innovation Award 2011″ de Industrial Robot / In this thesis, it concentrated the multi robot team navigating in an unknown environment. In our multi robot team, there is a humanoid robot as a leader and a team of two-wheel nonholonomic robots which form a vertical formation. Besides, a top camera and a computer which is a supervisor are the auxiliary robots in the multi robot team. The main purpose of the thesis is to propose an online and an offline navigation strategy for the closed and open area respectively. The core of navigation strategies is the same and it included path planning part and control part. Both the two parts constructed on the virtual structure of the formation robot team. In the former part, it improved the path planning part by the reinforcement Q learning and the image processing to acknowledge the unknown environment. And it applied the Adaptive Neural Fuzzy Inference System (ANFIS) algorithm to control of both the single nonholonomic robot and formation robot team. Furthermore, the strategies are applied to the formation robot team and the multi robot team in both closed and open environment. Simulations and real experiments are provided in the detail in the thesis. The strong points of the contribution are :- Proposition, conception, realization and experimental validation of machine learning based adaptive control for a nonholonomic single robot (in a group of robots). Four international publications have valorized this part of the doctoral Works. - Proposition, conception, realization and experimental validation of an adaptive intelligent control strategy hybridizing Artificial vision and Machine Learning for a group of nonholonomic homogeneous robots. Two international publications have valorized this part of the doctoral Works.- Proposition, conception, realization and experimental validation of an adaptive intelligent control strategy hybridizing Artificial vision and Machine Learning for a group of heterogeneous robots. Two international publications have valorized this part of the doctoral Works. It is pertinent to emphasize the investigations relative to the above-mentioned works have been awarded by: ″Innovation Award 2011″ of Industrial Robot

Le travail de recherche effectué dans le cadre de cette thèse concerne le développement d’un système de perception de la saillance en environnement 3D en tirant l’avantage d’une représentation pseudo-3D. Notre contribution et concept issue de celle-ci part de l'hypothèse que la profondeur de l’objet par rapport au robot est un facteur important dans la détection de la saillance. Sur ce principe, un système de vision saillante de l’environnement 3D a été proposé, conçu et validée sur une plateforme comprenant un robot équipé d’un capteur pseudo-3D. La mise en œuvre du concept précité et sa conception ont été d’abord validés sur le système de vision pseudo-3D KINECT. Puis dans une deuxième étape, le concept et les algorithmes mis aux points ont été étendus à la plateforme précitée. Les principales contributions de la présente thèse peuvent être résumées de la manière suivante : A) Un état de l'art sur les différents capteurs d'acquisition de l’information de la profondeur ainsi que les différentes méthodes de la détection de la saillance 2D et pseudo 3D. B) Etude d’un système basé sur la saillance visuelle pseudo 3D réalisée grâce au développement d’un algorithme robuste permettant la détection d'objets saillants dans l’environnement 3D. C) réalisation d’un système d’estimation de la profondeur en centimètres pour le robot Pepper. D) La mise en œuvre des concepts et des méthodes proposés sur la plateforme précitée. Les études et les validations expérimentales réalisées ont notamment confirmé que les approches proposées permettent d’accroitre l’autonomie des robots dans un environnement 3D réel / The research work, carried out within the framework of this thesis, concerns the development of a system of perception and saliency detection in 3D environment taking advantage from a pseudo-3D representation. Our contribution and the issued concept derive from the hypothesis that the depth of the object with respect to the robot is an important factor in the detection of the saliency. On this basis, a salient vision system of the 3D environment has been proposed, designed and validated on a platform including a robot equipped with a pseudo-3D sensor. The implementation of the aforementioned concept and its design were first validated on the pseudo-3D KINECT vision system. Then, in a second step, the concept and the algorithms have been extended to the aforementioned robotic platform. The main contributions of the present thesis can be summarized as follow: A) A state of the art on the various sensors for acquiring depth information as well as different methods of detecting 2D salience and pseudo 3D. B) Study of pseudo-3D visual saliency system based on benefiting from the development of a robust algorithm allowing the detection of salient objects. C) Implementation of a depth estimation system in centimeters for the Pepper robot. D) Implementation of the concepts and methods proposed on the aforementioned platform. The carried out studies and the experimental validations confirmed that the proposed approaches allow to increase the autonomy of the robots in a real 3D environment

Nous proposons donc un modèle original d'apprentissage constructiviste adapté pour un système d'AmI. Ce modèle repose sur une approche décentralisée, permettant de multiples implémentations convenant à un environnement hétérogène. Dans les environnements réels continus sans modélisation à priori, se pose la question de la modélisation des structures élémentaires de représentation et particulièrement le problème d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur (comme décrit par [Kuipers06]). Dans le cadre du modèle général proposé, nous explicitons ce problème particulier et proposons de le traiter comme une forme d'auto-organisation modélisée par un système multi-agent. Cette approche permet de construire des motifs d'interaction élémentaires à partir des seules données brutes, sur lesquels peut reposer la construction d'une représentation plus élaborée (voir [Mazac14]). Nous présentons enfin une série d'expérimentations illustrant la résolution de ce problème d'amorçage : tout d'abord grâce à un environnement simulé, qui permet de maitriser les régularités de l'environnement et autorise des expérimentations rapides ; ensuite en implémentant ce système d'apprentissage au sein d'un environnement d'AmI réel. Pour cela le modèle est intégré dans le système d'AmI développé par l'entreprise partenaire de cette thèse CIFRE. Puis nous présentons une possible application industrielle des résultats de cette première étape implémentée d'amorçage de l'apprentissage sensorimoteur. Nous concluons par l'analyse des résultats et des perspectives de ce type d'approche pour l'AmI et l'application en général de l'IA aux systèmes réels en environnements continus / The theory of cognitive development from Jean Piaget (1923) is a constructivist perspective of learning that has substantially influenced cognitive science domain. Within AI, lots of works have tried to take inspiration from this paradigm since the beginning of the discipline. Indeed it seems that constructivism is a possible trail in order to overcome the limitations of classical techniques stemming from cognitivism or connectionism and create autonomous agents, fitted with strong adaptation ability within their environment, modelled on biological organisms. Potential applications concern intelligent agents in interaction with a complex environment, with objectives that cannot be predefined. Like robotics, Ambient Intelligence (AmI) is a rich and ambitious paradigm that represents a high complexity challenge for AI. In particular, as a part of constructivist theory, the agent has to build a representation of the world that relies on the learning of sensori-motor patterns starting from its own experience only. This step is difficult to set up for systems in continuous environments, using raw data from sensors without a priori modelling.With the use of multi-agent systems, we investigate the development of new techniques in order to adapt constructivist approach of learning on actual cases. Therefore, we use ambient intelligence as a reference domain for the application of our approach

La Programmation par contraintes est un cadre général utilisé pour modéliser et résoudre des problèmes combinatoires complexes. Cependant, la modélisation d'un problème sous forme d’un réseau de contraintes nécessite une bonne expertise dans le domaine. Ce niveau d'expertise est un obstacle majeur pour une large diffusion de la programmation de contraintes. Pour remédier à ce problème, plusieurs systèmes d'acquisition de contraintes ont été proposés pour aider l'utilisateur dans la tâche de modélisation. Dans ces systèmes, l'utilisateur ne répond qu'à des questions très simples. L'inconvénient est que lorsqu'aucune connaissance de base n’est fournie, l'utilisateur peut avoir besoin de répondre à un grand nombre de questions pour apprendre toutes les contraintes. Dans cette thèse, nous montrons que l'utilisation de la structure du problème peut améliorer considérablement le processus d'acquisition. Pour ce faire, nous proposons plusieurs techniques. Tout d'abord, nous introduisons le concept de requête de généralisation basée sur une agrégation de variables sous forme detypes. Deuxièmement, pour faire face aux requêtes de généralisation, nous proposons un algorithme de généralisation de contraintes, nommé GENACQ, ainsi que plusieurs stratégies. Troisièmement, pour rendre la construction de requêtes de généralisation totalement indépendante de l'utilisateur, nous proposons l'algorithme MINE&ASK, qui est en mesure d'apprendre la structure au cours du processus d'acquisition de contraintes, et d'utiliser la structure apprise pour générer des requêtes de généralisation. Quatrièmement, pour aller vers un concept générique de requête, nous introduisons la requête de recommandation basée sur la prédiction de liens dans le graphe de contraintes apprises jusqu’à présent. Cinquièmement, nous proposons un algorithme de recommandation de contraintes, ppelé PREDICT&ASK, qui demande à l’utilisateur de classifier des requêtes de recommandation chaque fois que la structure du graphe courant a été modifiée. Enfin, nous intégrons toutes ces nouvelles techniques dans l’algorithme QUACQ, menant à trois nouvelles versions, à savoir G-QUACQ, M- QUACQ, et P-QUACQ. Pour évaluer toutes ces techniques, nous avons fait des expérimentations sur plusieurs jeux de données. Les résultats montrent que les versions étendues améliorent considérablement le QUACQ de base. / Constraint Programming is a general framework used to model and solve complex combinatorial problems.However, modeling a problem as a constraint network requires significant expertise in the field.Such level of expertise is a bottleneck to the broader uptake of the constraint technology.To alleviate this issue, several constraint acquisition systems have been proposed to assist thenon-expert user in the modeling task. Nevertheless, in these systems the user is only asked to answervery basic questions. The drawback is that when no background knowledge is provided,the user may need to answer a large number of such questions to learn all the constraints.In this thesis, we show that using the structure of the problem under consideration may improvethe acquisition process a lot. To this aim, we propose several techniques.Firstly, we introduce the concept of generalization query based on an aggregation of variables into types.Secondly, to deal with generalization queries, we propose a constraint generalization algorithm, named GENACQ, together with several strategies. Thirdly, to make the build of generalization queries totally independent of the user, we propose the algorithm MINE&ASK, which is able to learn the structure, during the constraint acquisition process, and to use the learned structure to generate generalization queries. Fourthly, toward a generic concept of query, we introduce the recommendation query based on the link prediction on the current constraint graph. Fifthly, we propose a constraint recommender algorithm, called PREDICT&ASK, that asks recommendation queries, each time the structure of the current graph has been modified. Finally, we incorporate all these new generic techniques into QUACQ algorithm leading to three boosted versions, G-QUACQ, M- QUACQ, and P-QUACQ. To evaluate all these techniques, we have made experiments on several benchmarks. The results show that the extended versions improve drastically the basic QUACQ.

Dans ce travail de thèse, je présente la construction d’une nouvelle expérience pour la production de gaz ultra froids de dysprosium. En tirant parti de la structure électronique à couche incomplète de ces atomes, nous visons à la réalisation de champs de jauge synthétiques, qui pourront conduire à l’observation de nouvelles phases (topologiques) de la matière. Le couplage du spin atomique avec le champ lumineux, plus efficace que pour des atomes alcalins, permettra d’atteindre des régimes d’interactions fortes qui restent, jusqu’à présent, hors de portée expérimentale. J’adapte des protocoles existants pour la réalisation de champs de jauge dans le cas de Dysprosium, en tenant compte de son grand spin électronique (J = 8 dans l’état fondamental). En outre, le dysprosium a le plus grand moment magnétique parmi les éléments stables, et il est donc le meilleur candidat pour l’étude des gaz dipolaires. Je détaille le dispositif expérimental que nous avons construit et comment nous effectuons le piégeage et le refroidissement du dysprosium. Nous étudions en détail le comportement du piège magnéto-optique, qui est réalisé sur la transition d’intercombinaison ¹S₀ ↔ ³P₁. La raie étroite et le grand spin rendent l’opération du piège très complexe. Néanmoins, je montre que sa compréhension devient assez simple dans le régime où le nuage se polarise spontanément en conséquence de la combinaison des forces optiques et gravitationnelles. Enfin, je décris les dernières étapes du transport optique et de l’évaporation, ce qui conduira à la production d’un gaz dégénéré. / In this thesis I present the construction of a new experiment producing ultra cold gases of Dysprosium. Using the favourable electronic structure of open-shell lanthanide atoms, we aim at the realisation of laser-induced synthetic gauge fields, which could lead to the observation of novel (topological) phases of matter. The coupling of the atomic spin with the light field, improved with respect to alkali atoms, opens the possibility to explore strongly interacting regimes that were up to now out of experimental reach. I adapt existing protocols for the implementation of gauge fields to the case of Dysprosium, taking into account its large electronic spin (J = 8 in the ground state). Moreover, Dysprosium has the largest magnetic moment among the stable elements, and is the best candidate for the study of dipolar gases. I describe the experimental setup that we built and how we perform the trapping and cooling of Dysprosium. We study in detail the behaviour of the magneto-optical trap, which is performed on the ¹S₀ ↔ ³P₁ intercombination line. The narrow linewidth and the large spin make the trap operation quite challenging. Nevertheless, I show that its understanding becomes quite simple in the regime where the cloud spontaneously polarises due to the interplay of optical and gravitational forces. Finally, I describe the last steps of optical transport and evaporation, which will lead to the production of a degenerate gas.

Les propriétés physiques macroscopiques des matériaux granulaires découlent directement de leurs micro-structures. L'étude de tels matériaux nécessite la segmentation de leur structures 3D à partir d'images acquises par CT-scans. Cependant, ces images sont parfois difficiles à analyser, car de nombreux défauts et artefactes de reconstruction peuvent apparaître. Obtenir des structures 3D proches des données réelles nécessite un filtrage adapté, qui ne peut être obtenu que par une analyse approfondie du matériaux.Un filtrage adapté améliore la perception de chacun des grains et la structure 3D peut être alors obtenue par segmentation. La complexité de ces structures rend la tâche difficile : les grains qui la représentent prennent des formes irrégulières, allongées et pas nécessairement convexes. Ces grains sont généralement fortement agglomérés et difficiles à séparer. De plus, des phénomènes de fracturation sont fréquemment observés. Les grains sont éclatés en petits fragments pouvant s'éloigner de la position d'origine du grain.Dans le cadre de cette thèse, une chaîne complète de segmentation est présentée. Les données brutes d'acquisition sont tout d'abord filtrés et pré-traités pour en extraire un certain nombre de mesures statistiques , telles que le nombre de phase, le nombre de grains de chaque phase, la distribution des tailles de grains et l'identification spectral de chaque phase. Une première segmentation grossière est effectuée en utilisant la transformation de ligne de partage des eaux. Une hiérarchie des contours obtenus permet d'éliminer la sur-segmentation. Enfin, une méthode permettant d'évaluer la similitude entre deux bords adjacents est présenté, et nous permettera de réassembler les grains fragmentés, dont les fragments ont été dispersés.Les acquitions par CT-scan sont conséquentes et leur étude nécessite une utilisation efficace des architectures récentes de calcul. Le choix de la chaîne de traitement est basé sur l'étude de l'état de l'art et son application aux données 3D, avec comme objectif d'équilibrer les coûts de traitement et la qualité de la segmentation. Une nouvelle méthode de segmentation nous permet d'atteindre de meilleurs performances en améliorant également la qualité des résultats. Enfin, deux nouveaux algorithmes sont proposés pour la détection de composantes connexes et la transformation de ligne de partage des eaux. / The physical properties of granular materials on a macroscopic scale derive from their microstructures. The segmentation of CT-images of this type of material is the first step towards simulation and modeling but it is not a trivial task. However, the quality of those images is often affected by the presence of noise and reconstruction artefacts. Obtaining 3D structures that fit the reality requires an adapted filter, which can only be obtained by a complete analysis of the material.This adapted filter enhances each grain and the full structure of the material is obtained by segmentation. However, non-spherical, elongated or non-convex objects fail to be separated with classical methods. Moreover, grains are commonly fragmented due to external conditions. Grains are ground into multiple fragments of different shape and volume; those fragments drift from one another in the binder phase.In this thesis, a complete process chain is proposed to segment complex structures that can be acquired by CT-scan. The raw data is first filtered and processed, and statistical features are extracted such as the number of phases, the number of grains of each phase, the size distribution and spectral identification of the phases. A primary segmentation is performed to identify every connection between touching grains and is based on the watershed transform. A hierarchy is built on the obtained contours to eliminate over-segmentation. Reconstruction of grains from fragments is achieved using affinities that match the local thickness and the regularity of the interface.Typical CT-images are voluminous, and the study of granular materials requires efficient use of modern computing architectures. Studying the state-of-the-art and its application to 3D data has oriented our choice has allowed us to balance the quality of segmentation and the computing cost. A novel segmentation method allows for higher performances while improving the quality of the result. Finally, two new algorithms are proposed for the labeling of connected components and for the watershed transformation.

Introduits au début des années 1990, les systèmes immunitaires artificiels visent à adapter les propriétés du système immunitaire biologique, telles que sa scalabilité et son adaptivité, à des problèmes informatiques : sécurité, mais également optimisation et classification. Cette thèse explore une nouvelle direction en se concentrant non sur les processus biologiques et les cellules elles-mêmes, mais sur les interactions entre les sous-systèmes. Ces modes d’interaction engendrent les propriétés reconnues du système immunitaire : détection d’anomalies, reconnaissance des pathogènes connus, réaction rapide après une exposition secondaire et tolérance à des organismes symbiotiques étrangers. Un ensemble de systèmes en interaction formant un écosystème, cette nouvelle approche porte le nom d’Écosystème Immunitaire Artificiel. Ce modèle est mis à l’épreuve dans un contexte particulièrement sensible à la scalabilité et à la performance : la supervision de réseaux, qui nécessite l’analyse de séries temporelles en temps réel avec un expert dans la boucle, c’est-à-dire en utilisant un apprentissage actif plutôt que supervisé. / Since the early 1990s, immune-inspired algorithms have tried to adapt the properties of the biological immune system to various computer science problems, not only in computer security but also in optimization and classification. This work explores a different direction for artificial immune systems, focussing on the interaction between subsystems rather than the biological processes involved in each one. These patterns of interaction in turn create the properties expected from immune systems, namely their ability to detect anomalies, memorize their signature to react quickly upon secondary exposure, and remain tolerant to symbiotic foreign organisms such as the intestinal fauna. We refer to a set of interacting systems as an ecosystem, thus this new approach has called the Artificial Immune Ecosystem. We demonstrate this model in the context of a real-world problem where scalability and performance are essential: network monitoring. This entails time series analysis in real time with an expert in the loop, i.e. active learning instead of supervised learning.

L'objectif de cette thèse est la réalisation du système de monitorage cardiaque intelligent IP-Calicot capable, grâce à un module de pilotage d'algorithmes, d'utiliser les informations du contexte courant pour modifier sa chaîne de traitements afin d'obtenir un diagnostic médical fiable même en milieu bruité. À partir d'un électrocardiogramme (ECG), le système extrait en ligne, par traitement du signal, les informations qui vont permettre d'établir un diagnostic d'arythmie cardiaque modélisé par un réseau temporel (chronique). En utilisant le contexte courant, constitué du bruit de ligne et du diagnostic médical, le module de pilotage agit dynamiquement à trois niveaux~: il sélectionne et paramètre les algorithmes de traitement du signal, il choisit les éléments à extraire du signal, décrivant ainsi l'ECG dans un langage plus ou moins précis, et sélectionne le langage de description à utiliser pour établir le diagnostic en ligne. Le pilote est représenté par un système expert qui agit sur la chaîne de traitements grâce à des règles de pilotage acquises par expertises et déduites d'études statistiques. Le système a été validé sur des ECG bruités typiques de situations cliniques. Les résultats démontrent l'intérêt et la faisabilité du pilotage proposé.

Dans le cadre de la régulation des carrefours à feux et du développement d'outils intégrés de gestion du trafic, notre recherche consiste à construire un système d'analyse des données d'observation d'un carrefour. Nous utilisons un dispositif expérimental d'observation automatique d'un carrefour réel basé sur des capteurs vidéo et une base d'enregistrements de scènes de trafic, qui nous permet de comparer l'incidence relative de deux stratégies, une stratégie de référence et une stratégie adaptative temps-réel, appelée CRONOS et développée à l'INRETS. <br /><br />Nous nous intéressons aux interactions entre véhicules et à leur relation à l'accident, appelée sévérité. Nous proposons une modélisation des interactions entre les véhicules dans un carrefour, et étudions particulièrement la zone de conflit. Nous mesurons les durées d'interactions et qualifions à chaque instant la sévérité des interactions détectées selon deux indicateurs, un indicateur de proximité et un indicateur de vitesse. Notre système modulaire détecte les interactions à l'aide de règles expertes explicites. Pour les indicateurs de sévérité, nous développons une méthode d'apprentissage générique, par sélection de données dans un flux. Cette méthode est testée sur l'apprentissage de l'indicateur de vitesse, et sur d'autres problèmes classiques. <br /><br />Nous utilisons le système développé pour traiter une partie des données de la base. Nous étudions les distributions des durées d'interaction selon les indicateurs de sévérité et mettons en évidence des différences entre les stratégies comparées.

L'effet tunnel dépendant du spin dans une structure métal ferromagnétique/isolant/métal ferromagnétique, composant une jonction tunnel magnétique, connaît ces dernières années un regain d'intérêt avec sa mise en évidence à température ambiante et avec ses multiples applications potentielles pour l'élaboration de nouveaux dispositifs micro-électroniques (mémoires non-volatiles, capteurs magnéto-résistifs, etc). Dans une jonction tunnel magnétique la transmission par effet tunnel des électrons, polarisés par les électrodes magnétiques, dépend de l'orientation relative des aimantations des électrodes et des caractéristiques de la barrière isolante. La résistance d'une jonction tunnel magnétique varie de plus de 20% en modifiant de manière sélective l'orientation de l'aimantation d'une électrode par rapport à l'autre, en appliquant un champ. Pour cela, une architecture appelée douce-dure est utilisée. Elle repose sur l'association d'une couche magnétique dure et d'une couche magnétique douce comme électrodes magnétiques de la jonction tunnel. Un aspect novateur de ce travail de thèse repose sur l'utilisation d'un système antiferromagnétique artificiel comme système magnétique dur. Ce système, constitué de deux couches magnétiques (Co et/ou CoFe) d'épaisseurs différentes, ayant leurs aimantations arrangées antiparallèles par couplage à travers une couche non magnétique (Ru), permet d'obtenir une grande rigidité magnétique, ajustable, avec une grande stabilité thermique (>300°C). Ce travail de thèse nous a amené à élaborer des jonctions tunnel magnétiques de taille micronique et à étudier la corrélation entre leurs propriétés magnétiques et leurs propriétés de transport polarisé en spin à des échelles macroscopiques et microscopiques. Il s'est avéré que, grâce à la sensibilité extrême du transport par effet tunnel polarisé en spin aux fluctuations de l'aimantation aux interfaces métal ferromagnétique/isolant, les jonctions magnétorésistives sont des systèmes idéaux pour étudier sélectivement l'évolution de la structure en domaines des couches ferromagnétiques en contact avec la couche isolante en fonction du champ magnétique appliqué.