Cette thèse propose une méthode originale de programmation de robot fondée sur l'inférence et l'apprentissage bayésien. Cette méthode traite formellement des problèmes d'incertitude et d'incomplétude inhérents au domaine considéré. En effet, la principale difficulté de la programmation des robots vient de l'inévitable incomplétude des modèles utilisés. Nous exposons le formalisme de description d'une tâche robotique ainsi que les méthodes de résolutions. Ce formalisme est inspiré de la théorie du calcul des probabilités, proposée par le physicien E.T. Jaynes : "Probability as Logic". L'apprentissage et les techniques de maximum d'entropie traduisent l'incomplétude en incertitude. L'inférence bayésienne offre un cadre formel permettant de raisonner avec cette incertitude. L'apport principal de cette thèse est la définition d'un système générique de programmation pour la robotique et son application expérimentale. Nous l'illustrons en utilisant ce système pour programmer une application de surveillance pour un robot mobile : le Khepera. Pour cela, nous utilisons des ressources génériques de programmation appelées "descriptions". Nous montrons comment définir et utiliser de manière incrémentale ces ressources (comportements réactifs, fusion capteur, reconnaissance de situations et séquences de comportements) dans un cadre systématique et unifié. Nous discutons des différents avantages de notre approche : expression des connaissances préalables, prise en compte et restitution de l'incertitude, programmation directe et inverse. Nous proposons des perspectives à ce travail : choix d'architecture et planification. Nous situons notre travail dans un cadre épistémologique plus vaste en opposant, dans le cadre de la robotique autonome, l'approche "classique" relevant de la "cognition de haut niveau" et l'approche "réactive" associée à une "cognition de bas niveau". Nous montrons finalement comment nos travaux proposent de faire le lien entre ces deux extrêmes.

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s'articulent autour de la problématique du mouvement en robotique mobile. Il s'agit de développer des outils algorithmiques permettant à un robot mobile non holonome de planifier puis exécuter des mouvements dans un environnement encombré d'obstacles. L'originalité de ces travaux réside dans deux préoccupations omniprésentes : la généricité des approches proposées et l'applicabilité dans les conditions réelles de l'expérimentation. La plus grande partie de ces travaux sont d'ailleurs intégrés dans diverses plate-formes robotiques.

Le déploiement est une phase qui prend de plus en plus d'importance dans le cycle de vie du logiciel. Il prend le relais après la phase de développement et couvre les étapes restantes du cycle de vie : de l'installation jusqu'à la désinstallation du logiciel en assurant sa maintenance corrective et évolutive . Cette maintenance est nécessaire pour prendre en compte de nouvelles conditions, non envisagées et difficiles à prédire dans la phase de développement. Depuis plusieurs années, le développement du logiciel s'oriente vers un nouveau paradigme permettant de simplifier la maintenance. Ce paradigme a pour objectif la construction d'applications en intégrant des briques logicielles bien définies et "autonomes", appelées composants. La notion classique de développement d'applications en écrivant du code a été remplacée par l'assemblage de composants préfabriqués. En général, pour introduire les modifications nécessaires, l'application doit être arrêtée, modifiée, recompilée puis démarrée à nouveau. Cependant, ce processus classique de maintenance ne peut pas être appliqué à certaines catégories d'applications, pour lesquelles l'interruption complète de service ne peut pas être tolérée. Ces applications, qualifiées de "non-stop", doivent être adaptées d'une manière dynamique avec le minimum de perturbation. Dans cette thèse, nous proposons une approche réflexive permettant de supporter la reconfiguration dynamique des applications à base de composants. Cette approche est mise en œuvre sous forme du système DYVA. Le rôle de ce système est de prendre en charge la responsabilité de reconfiguration, et de permettre aux développeurs de se concentrer sur la logique applicative. Notre objectif majeur est de proposer une solution de reconfiguration générale, basée sur des abstractions et séparée des applications à reconfigurer. Ceci permet de développer des applications propres, qui focalisent sur la logique métier. La séparation favorise aussi l'évolution et facilite la maintenance, aussi bien des applications que du système de reconfiguration. Pour assurer l'ouverture et la réutilisabilité de notre système, nous l'avons basé sur un modèle de composants abstrait. Ce modèle incarne l'image de l'application à reconfigurer et permet de traiter d'une manière homogène, des applications issues de modèles de composants différents. Notre approche favorise aussi l'auto-reconfiguration qui reflète la capacité du système de reconfiguration à prendre des décisions de reconfiguration cohérentes, et à matérialiser ces décisions sans l'intervention d'un acteur humain.

Ce travail de thèse présente un système complet de navigation pour un robot mobile fondé sur une représentation de l'environnement par une mémoire sensorielle. L'objectif de ces travaux est de faire se déplacer un robot d'un lieu à un autre le long de chemins parcourus lors d'une phase d'apprentissage. La structuration de la mémoire sensorielle, constituée de données clés acquises lors de cette phase initiale, est tout d'abord décrite. Nous proposons ensuite des lois de commande permettant le suivi d'une route sensorielle, c'est-à-dire une séquence d'images clés à atteindre successivement et permettant d'aller de l'image correspondant à la localisation initiale du robot à une image cible. Ces lois de commande, basées sur le formalisme de la commande référencée capteurs, prennent en compte les contraintes de déplacement des véhicules considérés: robots à roues non-holonomes et robots aériens de type quadrirotor. Dans le cadre de capteurs visuels omnidirectionels ou grand-angle, nous présentons une approche efficace pour la localisation initiale du robot ainsi que les outils permettant l'estimation de l'état du véhicule nécessaire pour alimenter les lois de commande proposées. Le système complet de navigation a été mis en oeuvre avec une attention particulière portée sur la conception du système de gestion de la mémoire sensorielle. Des applications sur plusieurs types de véhicules et avec des caméras grand-angle ont permis de valider notre approche.

Dans les travaux de cette thèse, nous avons appréhendé de nouveaux outils et nouvelles démarches pour la conception assisté et au prototypage des semiconducteurs de puissance intégrée sur silicium. Dans cet objectif, nous avons défini trois grandes problématiques :la sensibilité des caractéristiques électriques du composant de puissance en fonction des impacts de dispersion possibles de la filière technologique, la convergence des compromis technologiques et électriques entre l'interrupteur de puissance et les fonctions annexes intégrées monolithiquement au sein de l'interrupteur de puissance, la performance dynamique du composant de puissance en lien avec son environnement électronique. Ensuite, nous avons proposé et choisie des méthodes, des démarches et des outils les plus adaptés pour la modélisation et le dimensionnement optimal afin de repousser les limites actuelles de ces trois problématiques. A la dernier partie de ces travaux, nos outils sont appliqués aux différents dimensionnement de MOSFET de puissance.

Cette thèse aborde le problème de navigation d'un système robotique en environnement dynamique et incertain. Plus particulièrement, elle s'intéresse à la détermination du mouvement pour un robot, permettant de rejoindre une position donnée tout en assurant sa propre sécurité et celle des différents agents qui l'entourent. Entre approches délibératives - consistant à déterminer à priori un mouvement complet vers le but - et approches réactives - calculant au cours de la navigation un mouvement à suivre à chaque instant - ont émergé les approches de déformation de mouvement, combinant à la fois une planification de mouvement globale avec un évitement d'obstacles réactif local. Leur principe est simple : un chemin complet jusqu'au but est calculé à priori et fourni au système robotique. Au cours de l'exécution, la partie du mouvement restant être exécutée est déformée continuellement en réponse aux informations sur l'environnement récupérées par les capteurs. Le système peut ainsi modifier son parcours en fonction du déplacement d'obstacles ou de l'imprécision et l'incomplétude de sa connaissance de l'environnement. La plupart des approches de déformations existantes se contentaient de modifier uniquement le chemin géométrique suivi par le robot. Nous proposons alors d'étendre les travaux précédents à une déformation de trajectoire modifiant le mouvement suivi à la fois dans l'espace et dans le temps. Pour ce faire, nous proposons de raisonner sur le futur en utilisant une estimation du comportement futur des obstacles mobiles. En éloignant la trajectoire suivie par le robot du modèle prévisionnel du comportement des obstacles, il est ainsi possible d'anticiper leur mouvement. La trajectoire déformée étant modifiée arbitrairement dans l'espace et dans le temps, l'une des principales difficultés de cette approche consiste à maintenir le respect des contraintes sur le mouvement du robot le long de cette trajectoire et sa convergence vers le but. Une approche de génération de trajectoire avec contrainte sur le temps final a été développée dans ce but. En discrétisant la trajectoire déformée en une séquence d'états-temps successifs, le générateur de trajectoires permet de vérifier si un mouvement faisable existe entre chaque triplé d'états-temps de la trajectoire déformée, et dans le cas contraire de la modifier localement afin de restaurer sa faisabilité. Les approches de déformation et de génération de trajectoire proposées ont été illustrées en simulation puis quelques expérimentations ont été réalisées sur une chaise roulante automatisée.

Cette thèse aborde le problème de la navigation sûre pour véhicules autonomes en environnement dynamique. La sûreté est définie au moyen du concept des Etats de Collisions Inévitables (Inevitable Collision States [ICS]). Un ICS est un état dans lequel, quelque soit le contrôle appliqué au système robotique étudié, celui-ci entre en collision avec un obstacle. Pour sa propre sécurité et celle de son environnement, il est impératif qu'un système robotique n'entre donc jamais dans un tel état. Ce problème est trait'e en deux parties. La première partie est consacrée à la caractérisation des états de collisions inévitables. La deuxième partie à la définition d'un système de navigation permettant d'éviter de tels états. Des résultats en simulation et sur une plateforme expérimentale sont présentés pour valider l'approche.

Ce manuscrit traite de la navigation autonome de systèmes robotiques dotés d'une caméra embarquée. Pour qu'un robot mobile puisse se déplacer automatiquement, il doit être doté de fonctionnalités lui permettant de se localiser dans son environnement, de se définir un chemin à suivre, et de contrôler ses mouvements jusqu'à sa position désirée. Dans notre approche, l'environnement de navigation est décrit par une base d'images acquise lors d'une phase d'apprentissage. L'utilisation de techniques de recherche d'images permet d'effectuer une localisation qualitative du système robotique. La définition du chemin à suivre est réalisée sans imposer une reconstruction 3D complète de la scène. Pour ce faire, la base d'images est organisée sous la forme d'un graphe valué dans lequel est prise en compte la facilité de mouvement entre les différentes vues de la base. Une représentation hiérarchique de ce graphe permet de simplifier la recherche de chemin. Le chemin de plus faible coût obtenu correspond à un ensemble de prises de vue permettant de relier visuellement les images acquises depuis les positions initiale et désirée du robot. Les mouvements du robot sont calculés en ligne, pour chaque image acquise par la caméra. Le chemin d'images correspond à une délimitation de la zone de l'environnement que doit observer la caméra durant les mouvements du robot. Les différentes vues de ce chemin ne sont pas considérées comme des positions cibles intermédiaires à atteindre. Nous avons proposé une loi de commande basée sur les principes d'asservissement visuel et de fonction de potentiel, afin de contraindre le système robotique à se mouvoir dans une zone où la visibilité d'amers visuels est considérée comme satisfaisante. Les amers utilisés sont initialement détectés sur le chemin d'images, et dynamiquement mis à jour durant la navigation par une technique de transfert d'images. Les résultats expérimentaux réalisés d'une part avec un robot cartésien, et d'autre part en simulation montrent le bien-fondé de notre approche de navigation.

La complexité croissante des systèmes informatiques rend l'administration des systèmes de plus en plus fastidieuse. Une approche à ce problème vise à construire des systèmes autonomes capables de prendre en charge eux-mêmes leur administration et de réagir aux changements de leur état et de leur environnement. Dans le contexte actuel de l'énergie rare et chère, l'optimisation des systèmes informatiques est un domaine d'administration fondamental pour améliorer leurs performances et réduire leur empreinte énergétique. Gros consommateurs d'énergie, les systèmes actuels sont statiquement configurés et réagissent assez mal aux évolutions de leur environnement, et notamment aux variations des charges de travail auxquelles ils sont soumis. L'auto-optimisation offre une réponse prometteuse à ces différents besoins en dotant les systèmes de la faculté d'améliorer leurs performances de manière autonome. Cette thèse se consacre à l'étude des algorithmes et mécanismes permettant de mettre en oeuvre des systèmes autonomes auto-optimisés. Nous étudions plus particulièrement les algorithmes d'auto-optimisation fondés sur l'approvisionnement dynamique des systèmes afin d'en améliorer les performances et de maximiser le rendement des ressources. Dans le cadre du prototype Jade, plate-forme d'administration autonome à base de composants, nous proposons des algorithmes qui améliorent au mieux les performances des systèmes administrés par des adaptations des systèmes en réponse à des variations progressives ou brutales des charges auxquelles ils sont soumis. Nous montrons l'efficacité de ces algorithmes sur des services Internet et des services à messages soumis à des charges variables. Enfin, dans le but de garantir des performances optimales, nous proposons également une politique d'optimisation qui repose sur une modélisation des systèmes administrés servant à l'élaboration de configurations optimales. Cette politique fait l'objet d'une évaluation sur un service de surveillance d'une infrastructure distribuée. L'implantation de politiques d'administration autonome fait apparaître un certain nombre de défis en induisant diverses contraintes : le système doit être capable d'adaptation dynamique, de s'observer et de se manipuler. En réponse à ces besoins, nous nous appuyons sur le langage Oz et sa plateforme distribuée Mozart pour implanter FructOz, un canevas spécialisé dans la construction et la manipulation de systèmes à architectures distribuées dynamiques complexes, et LactOz, une bibliothèque d'interrogation des architectures dynamiques. En combinant FructOz et LactOz, on montre comment implanter des systèmes dynamiques complexes impliquant des déploiements distribués avec un haut niveau de paramétrage et de synchronisation.

Ce travail étudie l'alimentation en énergie de systèmes électroniques communicants. Le but est de les rendre autonomes en récupérant de l'énergie provenant du milieu extérieur. En particulier, nous nous sommes attachés à explorer la piste des variations temporelles de température. Ces variations doivent être lentes (quelques degrés sur plusieurs heures) ce qui exclue bon nombre de solutions « classiques ». Pour répondre à cette problématique, nous avons développé une nouvelle approche, couplant des matériaux magnétiques et piézoélectriques. Cette hybridation permet de s'affranchir de la dépendance temporelle et de générer des pics d'énergie de plusieurs dizaines de μW lors du dépassement de certains seuils de température. Pour terminer, nous nous sommes enfin intéressés à la modélisation globale de ce phénomène sous Simulink.