Cette thèse présente une méthode pour désagréger les appareils électriques dans le profil des bâtiments résidentiels de charge. Au cours des dernières années, la surveillance de l’énergie a obtenu beaucoup de popularité dans un environnement privé et industriel. Avec des algorithmes de la désagrégation, les données mesurées à partir de soi-disant compteurs intelligents peuvent être utilisés pour fournir de plus amples informations de la consommation d’énergie. Une méthode pour recevoir ces données est appelé non-intrusifs charge identification. La majeure partie de la thèse peut être divisée en trois parties. Dans un premier temps, un système de mesure propre a été développé et vérifié. Avec ce système, les ensembles de données réelles peuvent être générés pour le développement et la vérification des algorithmes de désagrégation. La deuxième partie décrit le développement d’un détecteur de flanc. Différentes méthodes sont présentées et évaluées, avec lequel les temps de commutation des appareils peuvent être détectés dans le profil de la charge. La dernière partie décrit un procédé de classification. Différents critères sont utilisés pour la classification. Le classificateur reconnaît et étiquette les appareils individuels de la courbe de charge. Pour les classifications différentes structures de réseaux de neurones artificiels sont comparés. / This thesis presents a method to disaggregate electrical appliances in the load profile of residential buildings. In recent years, energy monitoring has obtained significantly popularity in private and industrial environment. With algorithms of the disaggregation, the measured data from so-called smart meters can be used to provide more information of the energy usage. One method to receive these data is called non-intrusive appliance load monitoring.The main part of the thesis can be divided into three parts. At first, an own measurement system was developed and verified. With that system, real data sets can be generated for the development and verification of the disaggregation algorithms. The second part describes the development of an event detector. Different methods are presented and evaluated, with which the switching times of the appliances can be detected in the load profile. The last part describes a classification method. Different features are used for the classification. The classifier recognizes and labels the individual appliances in the load profile. For the classification different structures of artificial neural network (ANN) are compared.

L’amélioration génétique du blé tendre (Triticum aestivum L.), une des trois céréales les plus cultivées, représente un intérêt stratégique pour la sécurité alimentaire de la population mondiale. Cette amélioration génétique va nécessiter une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires et physiologiques mis en jeu, et va aussi réclamer une efficacité accrue dans notre capacité à intervenir finement sur le génome. Les avancées majeures réalisées dans le domaine des biotechnologies ces dernières années permettent d’envisager de nouveaux champs d’action pour appréhender le fonctionnement des caractères d’intérêt agronomique du blé tendre, ainsi que pour son amélioration génétique, et fournissent également de nouveaux outils pour innover dans le domaine de l’édition des génomes. Nous avons cherché dans le cadre de cette thèse à développer des innovations chez blé tendre à partir de trois nouveaux outils issus des biotechnologies. Nous avons tout d’abord montré que l’extinction du gène pds par une stratégie de micro ARN artificiel à partir d’un micro ARN de riz permettait d’obtenir le phénotype attendu, et que l’expression du micro ARN artificiel était reliée à ce phénotype. Nous avons commencé à explorer la possibilité d’utiliser des microARN de blé pour réaliser la même extinction, sans résultat pour l’instant. Nous avons ensuite montré que des coupures spécifiques d’une séquence donnée peuvent être obtenues in vivo chez le blé tendre à l’aide d’une méganucléase, et que lorsque les sites de coupure encadrent une séquence donnée, une délétion du fragment encadré peut être obtenue. Nous avons enfin réalisé les premiers essais du système CRISPR-Cas9 au laboratoire et généré une lignée exprimant le transgène Cas9 de façon constitutive. Des résultats inattendus obtenus dans le cadre de ces expérimentations nous ont de plus permis d’améliorer le procédé de transformation génétique du blé tendre utilisé au laboratoire. Les applications de nos résultats pourront être utilisées pour des expérimentations de validation de gènes et de compréhension des mécanismes moléculaires associés, mais aussi à l’avenir pour intervenir directement et de plus en plus finement sur le génome du blé. Les choix stratégiques en termes de développement technologique et d’innovation dans le domaine des biotechnologies et dans le cadre des objectifs d’un laboratoire public sont discutés. / The genetic improvement of common wheat (Triticum aestivum L.), one of the three most cultivated cereals, is of strategic interest to the food security of the world's population. This genetic improvement will require a better understanding of the molecular and physiological mechanisms involved, and will also require increased efficiency in our ability to modify finely the genome. In recent years, the major advances in biotechnology have made it possible to envisage new fields of action for a deeply understanding of agronomic traits of wheat as well as for genetic improvement, and also provide new tools for innovate in the field of genome editing. In this PhD manuscript, we sought to develop innovations for wheat improvement using three new biotechnology tools. We first demonstrated that the extinction of the pds gene by a strategy of artificial micro RNA succeeded in the obtaining of the expected phenotype and that the expression of the artificial RNA was related to this phenotype. We have begun to explore the possibility of using wheat microRNAs to achieve the same extinction, with no results at this time. We have then shown that specific cuts of a given sequence can be obtained in vivo in wheat using a meganuclease, and that when the cleavage sites frame a given sequence a deletion of the framed fragment may be obtained. We finally carried out the first tests of the CRISPR-Cas9 system in the laboratory and generated a line expressing the Cas9 transgene constitutively. Unexpected results obtained during these experiments have also made it possible to improve the process of genetic transformation of soft wheat used in the laboratory. The applications of our results can be used for gene validation experiments and a better understanding of the molecular mechanisms involved, but also in the future for wheat genome editing. Strategic choices in terms of technological development and innovation in the field of biotechnology and within the framework of the objectives of a public laboratory are discussed.

Face à la limitation de la modélisation paramétrique, nous avons proposé dans cette thèse une procédure standard pour combiner les données reçues a partir de Réseaux de capteurs sans fils (WSN) pour modéliser a l'aide de Réseaux de Neurones Artificiels (ANN). Des expériences sur la modélisation thermique ont permis de démontrer que la combinaison de WSN et d'ANN est capable de produire des modèles thermiques précis. Une nouvelle méthode de formation "Multi-Pattern Cross Training" (MPCT) a également été introduite dans ce travail. Cette méthode permet de fusionner les informations provenant de différentes sources de données d'entraînements indépendants (patterns) en un seul modèle ANN. D'autres expériences ont montré que les modèles formés par la méthode MPCT fournissent une meilleure performance de généralisation et que les erreurs de prévision sont réduites. De plus, le modèle de réseau neuronal basé sur la méthode MPCT a montré des avantages importants dans le multi-variable Model Prédictive Control (MPC). Les simulations numériques indiquent que le MPC basé sur le MPCT a surpassé le MPC multi-modèles au niveau de l'efficacité du contrôle. / A Wireless Sensor Network (WSN) consisting of autonomous sensor nodes can provide a rich stream of sensor data representing physical measurements. A well built Artificial Neural Network (ANN) model needs sufficient training data sources. Facing the limitation of traditional parametric modeling, this paper proposes a standard procedure of combining ANN and WSN sensor data in modeling. Experiments on indoor thermal modeling demonstrated that WSN together with ANN can lead to accurate fine grained indoor thermal models. A new training method "Multi-Pattern Cross Training" (MPCT) is also introduced in this work. This training method makes it possible to merge knowledge from different independent training data sources (patterns) into a single ANN model. Further experiments demonstrated that models trained by MPCT method shew better generalization performance and lower prediction errors in tests using different data sets. Also the MPCT based Neural Network Model has shown advantages in multi-variable Neural Network based Model Predictive Control (NNMPC). Software simulation and application results indicate that MPCT implemented NNMPC outperformed Multiple models based NNMPC in online control efficiency.

Depuis sa création, la projection thermique ne cesse d’étendre son champ d’application en raison de ses potentialités à projeter des matériaux bien différents (métallique, céramique, plastique,...) sous des formes bien différentes aussi (poudre, fil, suspension, solution,...). Plusieurs types de procédés ont été développés afin de satisfaire les applications industrielles, par exemple, le procédé HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), le procédé APS (Atmospheric Plasma Spraying), le procédé VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Parmi ces procédés, le procédé APS est aujourd’hui bien implanté dans l’industrie et en laboratoire réussissant à élaborer des revêtements de bonne qualité à coût intéressant. Néanmoins, cette technologie pâtit des incidences des instabilités du procédé sur la qualité du produit obtenu et souffre d’un manque de compréhension des relations entre les paramètres opératoires et les caractéristiques des particules en vol.Pour rappel, pendant la projection APS, les phénomènes d’instabilité du pied d’arc, d’érosion des électrodes, d’instabilité des paramètres opératoires ne peuvent pas être complètement éliminés. Et, il est encore aujourd’hui difficile de mesurer et de bien contrôler ces paramètres.Compte tenu des progrès réalisés sur les moyens de diagnostic qui peuvent être utilisés en milieu hostile (comme dans le cas de la projection APS), un contrôle efficace de ce procédé en boucle fermée peut être maintenant envisagé et requiert le développement d’un système expert qui se compose des réseaux de neurones artificiels et de logique floue. Les réseaux de neurones artificiels sont développés dans plusieurs domaines d’application et aussi maintenant au cas de la projection thermique. La logique floue quant à elle est une extension de la logique booléenne basée sur la théorie mathématique des ensembles flous. Nous nous sommes intéressés dans ce travail à bâtir le modèle de contrôle en ligne du procédé de projection basé sur des éléments d’Intelligence Artificielle et à construire un émulateur qui reproduise aussi fidèlement que possible le comportement dynamique du procédé. / Since its creation, the thermal spraying continuously expands its application scope because of its potential to project very different materials (metal, ceramic, plastic ...) as well as different forms (powder, wire, suspension, solution ...). Several types of methods have been developed to meet industrial applications, for example, the process HVOF (High Velocity Oxygen Fuel), the process APS (Atmospheric Plasma Spraying), the process VLPPS (Very Low Pressure Plasma Spray). Among these methods, the APS process is now well established in the industry and laboratory for successfully developing coatings with good quality but low cost. However, this technology suffers from the instability effect of the process on the obtained product quality and endures a lack of understanding of the relationship between the operating parameters and the characteristics of in-flight particles.As a reminder, during the projection APS, the arc foot instability phenomena, the electrode erosion, the instability of the operating parameters cannot be completely eliminated. Further, it is still difficult to measure and control these parameters well. With the developing technology of diagnostic tools that can be used in a hostile environment (as in the case of APS process), an effective control of APS process in closed-loop can be considered and requires the development of an expert system consisting of artificial neural networks and fuzzy logic controlling. The artificial neural networks have been developed in several application fields and now also to plasma spraying process. Fuzzy logic controlling is an extension of Boolean logic based on the mathematical theory of fuzzy sets.We are interested in this work to build an on-line control model for the APS process based on the elements of artificial intelligence and to build an emulator that replicates as closely as possible the dynamic behavior of the process. Further, the artificial neural networks will be combined with the emulator for constituting a big system who can monitor the process and also can automatically carry out modification action. The system then will be tested off-line, the time response will be discussed.

Depuis les années 1990, la chimie combinatoire dynamique permet la découverte et la préparation de nouveaux récepteurs synthétiques à partir de briques moléculaires simples sous contrôle thermodynamique. Dans ce contexte, nous avons récemment décrit une nouvelle famille de para-cyclophanes dynamiques: les dyn[n]arènes. Ces macrocycles, composés de briques moléculaires 1,4-bisthiophénoliques fonctionnalisées, ont pu être obtenus à l'échelle du gramme à partir d'une procédure simple ne mettant pas en jeu de purification par chromatographie. Cette accessibilité synthétique a rendu possible une étude structurale permettant la rationalisation des forces motrices mises en jeu lors des processus d'auto-assemblage, mais aussi de leurs propriétés de reconnaissance moléculaire vis-à-vis de molécules ioniques. A partir de données expérimentales et de calculs réalisés en chimie théorique, les phénomènes physiques responsables de la sélectivité et de l'affinité remarquables observées entre l'un des membres de cette famille, un dyn[4]arène poly anionique, et une série d'a,?-alkyle-diamines ont été étudiés. Finalement, au cours de cette étude, nous avons redécouvert une voie de synthèse simple menant à une famille de molécules encore peu étudiée : les dithiocines. La fonctionnalisation de ces objets a été explorée dans le but d'obtenir une plateforme multifonctionnelle pour des applications biologiques / Since the 1990s, dynamic combinatorial chemistry has allowed the discovery and preparation of new synthetic receptors from simple building blocks under thermodynamic control. In this context, we have recently described a new family of dynamic para cyclophanes, the so-called dyn[n]arenes. These macrocycles, made from functionalized 1,4-bisthiophenolic building blocks, could be obtained on a gram scale from a simple purification procedure, and without any chromatography. Their synthetic accessibility allows us to study the driving forces behind their self-assembly, as well as their molecular recognition properties towards ionic guest molecules. Experimental and computational experiments were also conducted to reveal the subtle physical phenomena that are responsible for the remarkable selectivity and affinity observed between a poly-anionic dyn[4]arene and a series of a,?-alkyl-diamines. During these previous studies, we rediscovered a simple synthetic route towards a family of molecules that is unexploited so far: the dithiocins. The functionalization of these molecular objects has been explored in order to generate versatile platforms for biological applications

Depuis environ cinq ans, les systèmes hybrides neurosymboliques (SHNS) combinent réseaux de neurones artificiels et systèmes symboliques (systèmes à base de connaissances), dans le but de profiter de leurs points forts respectifs. Nous présentons une taxonomie des nombreux SHNS existants, selon deux points de vue, le degré de couplage (faible, étroit, fort) et le type d'interactions (pré/post-traitement, sous-traitance, coopération, méta-traitement). La taxonomie comprend aussi deux approches moins hybrides de l'intégration des caractéristiques des réseaux de neurones et des systèmes symboliques, l'approche purement neuronale et celle fondée sur des traductions. Nous étudions ensuite un SHNS existant, SYNHESYS, et examinons ses possibilités d'application en micro-électronique et en géographie alpine. Puis nous proposons une nouvelle architecture hybride, NESSY3L, et son application au pilotage réactif d'un robot mobile. L'architecture comporte trois niveaux coopérants, neuronal pur, neurosymbolique, symbolique pur, et a été intégrée dans le simulateur de robot MOLUSC. Cette architecture offre des perspectives intéressantes pour les SHNS, dont la prise en compte du temps, le développement de mécanismes inter-niveaux et l'évolution vers un couplage fort, l'utilisation d'idées provenant des autres approches de l'intégration neurosymbolique.

Le travail présente dans ce mémoire décrit le développement et l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour la resolution d'un probleme de reconnaissance de formes particulières, les partitions musicales. Le premier chapitre est consacre a une étude bibliographique des méthodes connexionnistes employées en reconnaissance de formes. Nous tentons de présenter les principaux modèles de réseaux de neurones de manière homogène et de justifier le choix du modèle auquel nous nous sommes particulièrement intéresses: celui des réseaux multi-couches. Nous consacrons le deuxième chapitre a l'étude de ces derniers. Après une synthèse des différentes connaissances utiles au choix de l'architecture d'un réseau multi-couche et a la mise en œuvre de l'algorithme d'apprentissage par rétro-propagation du gradient, nous nous intéressons aux réseaux d'automates a seuil. Les propriétés de ces réseaux et leurs liens avec les méthodes usuelles de classification sont mis en évidence. Ceci nous amène a proposer un nouvel algorithme d'apprentissage hiérarchique. Dans le dernier chapitre, nous décrivons un système de reconnaissance bas-niveau d'images de partitions musicales imprimées. Différentes solutions pour le pré-traitement, la segmentation et la classification sont proposées. Ces solutions font appel tant a l'analyse d'image conventionnelle qu'aux réseaux de neurones décrits dans les chapitres précédents; elles sont illustrées par des résultats expérimentaux

Le suivi des volumes hydriques du patient hémodialysé permet d'accroître l'efficacité des traitements et d'aider à la détermination du poids sec. Le but de cette thèse est d'améliorer les techniques d'évaluation des volumes hydriques du corps en hémodialyse. Les volumes extra et intracellulaires sont obtenus par bioimpédance, le volume plasmatique par mesures d'hématocrite optique ou ultrasonore. La précision des mesures d'hématocrite par ultrason pu être améliorée grâce à une modélisation précise de la variation des différents composés sanguins lors de l'ultrafiltration. Nous avons proposé une nouvelle modélisation électrique des compartiments hydriques, qui permet de mesurer la variation d'eau totale avec plus de précision. Trois méthodes de détermination du poids sec par impédance ont été analysées et améliorées. Les erreurs de la méthode d'impédance dues aux changements de position ou à la variation de la résistivité de l'extracellulaire en hémodialyse ont été étudiées.

Plusieurs méthodes ont été développées par l'Intelligence Artificielle pour reproduire certains aspects de l'intelligence humaine. Ces méthodes permettent de simuler les processus de raisonnement en s'appuyant sur les connaissances de base disponibles. Chaque méthode comporte des points forts, mais aussi des limitations. La réalisation de systèmes hybrides est une démarche courante Qui permet de combiner les points forts de chaque approche, et d'obtenir ainsi des performances plus élevées ou un champ d'application plus large. Un autre aspect très important du développement des systèmes hybrides intelligents est leur capacité d'acquérir de nouvelles connaissances à partir de plusieurs sources différentes et de les faire évoluer. Dans cette thèse, nous avons développé des recherches sur les systèmes hybrides neuro-symboliques, et en particulier sur l'acquisition incrémentale de connaissances à partir de connaissances théoriques (règles) et empiriques (exemples). Un nouveau système hybride, nommé système INSS - Incremental Neuro-Symbolic System, a été étudié et réalisé. Ce système permet le transfert de connaissances déclaratives (règles symboliques) d'un module symbolique vers un module connexionniste (réseau de neurones artificiel - RNA) à travers un convertisseur de règles en réseau. Les connaissances du réseau ainsi obtenu sont affinées par un processus d'apprentissage à partir d'exemples. Ce raffinement se fait soit par ajout de nouvelles connaissances, soit par correction des incohérences, grâce à l'utilisation d'un réseau constructif de type Cascade-Correlation. Une méthode d'extraction incrémentale de règles a été intégrée au système INSS, ainsi que des algorithmes de validation des connaissances qui ont permis de mieux coupler les modules connexionniste et symbolique. Le système d'apprentissage automatique INSS a été conçu pour l'acquisition constructive (incrémentale) de connaissances. Le système a été testé sur plusieurs applications, en utilisant des problèmes académiques et des problèmes réels (diagnostic médical, modélisation cognitive et contrôle d'un robot autonome). Les résultats montrent que le système INSS a des performances supérieures et de nombreux avantages par rapport aux autres systèmes hybrides du même type.

Des métamatériaux homogénéisables à base d'éléments ferromagnétiques et électroniques sont fabriqués, mesurés et modélisés dans le domaine des hyperfréquences. Ces métamatériaux sont des composites artificiels structurés, hétérogènes et parfois multi-échelles à base d'inclusions diélectriques et métalliques, qui présentent des permittivités et des perméabilités artificielles. Dans un premier temps, l'´elaboration d'un critère intégral pour les métamatériaux chiraux permet de cerner les limites en absorption de ces composites. Dans un deuxième temps, l'étude se concentre sur les composites à perméabilité artificielle à base de boucles ou d'hélices métalliques chargées par des composants électroniques actifs ou passifs. Un modèle de perméabilité effective, fondé sur la mesure d'impédance de la charge est proposé.Les boucles peuvent être chargées par des diodes varicap. La perméabilité artificielle est alors ajustable par une tension électrique. Dans ce cas, il est possible de fabriquer un métamatériau actif à bande passante reconfigurable instantanément. Enfin, la dernière partie de cette thèse explore les réseaux de fils métalliques. En utilisant des fils ferromagnétiques, un nouveau comportement diélectrique artificiel est mis en exergue : la permittivité varie sous l'effet d'un champ magnétique. Aprs avoir mis en évidence le phénomène lors d'une étude expérimentale, la modélisation montre que la magnéto-impédance géante est à l'origine du comportement résonant en basses fréquences des réseaux de fils ferromagnétiques.