Les méthodes classiques d'analyse d'images satellites sont inadaptées au volume actuel du flux de données. L'automatisation de l'interprétation de ces images devient donc cruciale pour l'analyse et la gestion des phénomènes observables par satellite et évoluant dans le temps et l'espace. Ce travail vise à automatiser la cartographie dynamique de l'occupation du sol à partir d'images satellites, par des mécanismes expressifs, facilement interprétables en prenant en compte les aspects structurels de l'information géographique. Il s'inscrit dans le cadre de l'analyse d'images basée objet. Ainsi, un paramétrage supervisé d'un algorithme de segmentation d'images est proposé. Dans un deuxième temps, une méthode de classification supervisée d'objets géographiques est présentée combinant apprentissage automatique par programmation logique inductive et classement par l'approche multi-class rule set intersection. Ces approches sont appliquées à la cartographie de la bande côtière Guyanaise. Les résultats démontrent la faisabilité du paramétrage de la segmentation, mais également sa variabilité en fonction des classes de la carte de référence et des données d'entrée. Les résultats de la classification supervisée montrent qu'il est possible d'induire des règles de classification expressives, véhiculant des informations cohérentes et structurelles dans un contexte applicatif donnée et conduisant à des valeurs satisfaisantes de précision et de KAPPA (respectivement 84,6% et 0,7). Ce travail de thèse contribue ainsi à l'automatisation de la cartographie dynamique à partir d'images de télédétection et propose des perspectives originales et prometteuses. / Classical methods for satellite image analysis are inadequate for the current bulky data flow. Thus, automate the interpretation of such images becomes crucial for the analysis and management of phenomena changing in time and space, observable by satellite. Thus, this work aims at automating land cover cartography from satellite images, by expressive and easily interpretable mechanism, and by explicitly taking into account structural aspects of geographic information. It is part of the object-based image analysis framework, and assumes that it is possible to extract useful contextual knowledge from maps. Thus, a supervised parameterization methods of a segmentation algorithm is proposed. Secondly, a supervised classification of geographical objects is presented. It combines machine learning by inductive logic programming and the multi-class rule set intersection approach. These approaches are applied to the French Guiana coastline cartography. The results demonstrate the feasibility of the segmentation parameterization, but also its variability as a function of the reference map classes and of the input data. Yet, methodological developments allow to consider an operational implementation of such an approach. The results of the object supervised classification show that it is possible to induce expressive classification rules that convey consistent and structural information in a given application context and lead to reliable predictions, with overall accuracy and Kappa values equal to, respectively, 84,6% and 0,7. In conclusion, this work contributes to the automation of the dynamic cartography from remotely sensed images and proposes original and promising perpectives

Notre thèse a pour objectif la construction d’un système omni-langage de recherche de mots dans les documents numérisés. Nous nous plaçons dans le contexte où le contenu du document est homogène (ce qui est le cas pour les documents anciens où l’écriture est souvent bien soignée et mono-scripteur) et la connaissance préalable du document (le langage, le scripteur, le type d’écriture, le tampon, etc.) n’est pas connue. Grâce à ce système, l'utilisateur peut composer librement et intuitivement sa requête et il peut rechercher des mots dans des documents homogènes de n’importe quel langage, sans détecter préalablement une occurrence du mot à rechercher. Le point clé du système que nous proposons est les invariants, qui sont les formes les plus fréquentes dans la collection de documents. Pour le requêtage, l’utilisateur pourra créer le mot à rechercher en utilisant les invariants (la composition des requêtes), grâce à une interface visuelle. Pour la recherche des mots, les invariants peuvent servir à construire des signatures structurelles pour représenter les images de mots. Nous présentons dans cette thèse la méthode pour extraire automatiquement les invariants à partir de la collection de documents, la méthode pour évaluer la qualité des invariants ainsi que les applications des invariants à la recherche de mots et à la composition des requêtes. / The objective of our thesis is to build an omni-language word retrieval system for scanned documents. We place ourselves in the context where the content of documents is homogenous and the prior knowledge about the document (the language, the writer, the writing style, etc.) is not known. Due to this system, user can freely and intuitively compose his/her query. With the query created by the user, he/she can retrieve words in homogenous documents of any language, without finding an occurrence of the word to search. The key of our proposed system is the invariants, which are writing pieces that frequently appeared in the collection of documents. The invariants can be used in query making process in which the user selects and composes appropriate invariants to make the query. They can be also used as structural descriptor to characterize word images in the retrieval process. We introduce in this thesis our method for automatically extracting invariants from document collection, our evaluation method for evaluating the quality of invariants and invariant’s applications in the query making process as well as in the retrieval process.

Dans le contexte actuel de globalisation des marchés, le processus classique de conception par essais et erreurs n'est plus capable de répondre aux exigences de plus en plus accrues en termes de délais très courts, réduction des coûts de production, etc. L'outil d'optimisation propose une réponse à ces questions, en accompagnant les ingénieurs dans la tâche de conception optimale.L'objectif de cette thèse est centré sur la conception optimale des systèmes complexes. Deux approches sont abordées dans ce travail: l'optimisation par modèles de substitution et la conception optimale basée sur la décomposition des systèmes complexes.L'utilisation de la conception assistée par ordinateur (CAO) est devenue une pratique régulière dans l’industrie. La démarche d'optimisation basée sur modèles de substitution est destinée à répondre à l'optimisation des dispositifs bénéficiant d’une telle modélisation précise, mais couteuse en temps de calcul.Les chaînes de traction ferroviaire sont trop complexes pour être traités comme un tout. La décomposition de ces systèmes s’impose en vue de simplifier le problème et de repartir la charge de calcul. Des stratégies appropries à la résolution de telles structures ont été analysées dans ce travail. Ces approches permettent à chaque équipe de spécialistes de travailler de façon autonome à l'objet de leur expertise.Les approches d'optimisation développées au sein de ce travail ont été appliquées pour résoudre plusieurs problèmes d'optimisation électromagnétiques, ainsi que la conception optimale d’un système de traction ferroviaire de la Société Alstom / Within a globalized market context, the classical trial-and-error design process is no longer capable of answering to the ever-growing demands in terms of short deadlines, reduced production costs, etc. The optimization tool presents itself as an answer to these issues, accompanying the engineers in the optimal design task.The focus of this thesis is centered on the optimal design of complex systems. Two main optimization approaches are addressed within this work: the metamodel-based design optimization and the decomposition-based complex systems optimal design.The use of computer-aided design/engineering (CAD/CAE) software has become a regular practice in the engineering design process. The metamodel-based optimization approach is intended to address the optimization of devices represented by such accurate but computationally expensive simulation models, as the finite element analysis (FEA) in electromagnetics.Engineering systems such as railway traction systems are too complex to be addressed as a whole. The decomposition-based optimization strategies are intended to address the optimal design of such systems. The decomposition of such systems is required in order to simplify the problem and to distribute the computational burden across the decomposed structure. Appropriate multi-level strategies have been identified and analyzed within this work. Such approaches allow each team of specialists to work independently at the object of their expertise.The optimization approaches developed within this work are applied for solving several electromagnetic optimization problems and a railway traction system optimal design problem of the Alstom Company

L'IRM de diffusion (IRMd) est une modalité d'imagerie qui permet d'étudier in vivo la structure des faisceaux de la substance blanche grâce à la caractérisation des propriétés de diffusion des molécules d'eau dans le cerveau. Les travaux de cette thèse se sont concentrés sur la comparaison de groupes d'individus en IRMd. Le but est d'identifier les zones de la substance blanche dont les propriétés structurelles sont statistiquement différentes entre les deux populations ou significativement corrélées avec certaines variables explicatives. L’enjeu est de pouvoir localiser et caractériser les lésions causées par une pathologie et de comprendre les mécanismes sous-jacents. Pour ce faire, nous avons proposé dans cette thèse des méthodes d'analyse basées voxel reposant sur le Modèle Linéaire Général (MLG) et ses extensions multivariées et sur des variétés, qui permettent d'effectuer des tests statistiques intégrant explicitement des variables explicatives. En IRMd, la diffusion des molécules d'eau peut être modélisée par un tenseur d'ordre deux représenté par une matrice symétrique définie-positive de dimension trois. La principale contribution de cette thèse a été de montrer la plus-value de considérer, dans le MLG, l'information complète du tenseur par rapport à un unique descripteur scalaire caractérisant la diffusion (fraction d’anisotropie ou diffusion moyenne), comme cela est généralement fait dans les études en neuro-imagerie. Plusieurs stratégies d’extension du MLG aux tenseurs ont été comparées, que ce soit en termes d’hypothèse statistique (homoscédasticité vs hétéroscédasticité), de métrique utilisée pour l’estimation des paramètres (Euclidienne, Log-Euclidienne et Riemannienne), ou de prise en compte de l’information du voisinage spatial. Nous avons également étudié l'influence de certains prétraitements comme le filtrage et le recalage. Enfin, nous avons proposé une méthode de caractérisation des zones détectées afin d’en faciliter l’interprétation physiopathologique. Les validations ont été menées sur données synthétiques ainsi que sur une base d’images issues d’une cohorte de patients atteints de Neuromyélite optique de Devic. / Diffusion Tensor MRI (DT-MRI) is an imaging modality that allows to study in vivo the structure of white matter fibers through the characterization of diffusion properties of water molecules in the brain. This work focused on group comparison in DT-MRI. The aim is to identify white matter regions whose structural properties are statistically different between two populations or significantly correlated with some explanatory variables. The challenge is to locate and characterize lesions caused by a disease and to understand the underlying mechanisms. To this end, we proposed several voxel-based strategies that rely on the General Linear Model (GLM) and its multivariate and manifold-based extensions, to perform statistical tests that explicitly incorporate explanatory variables. In DT-MRI, diffusion of water molecules can be modeled by a second order tensor represented by a three dimensional symmetric and positive definite matrix. The main contribution of this thesis was to demonstrate the added value of considering the full tensor information as compared to a single scalar index characterizing some diffusion properties (fractional anisotropy or mean diffusion) in the GLM, as it is usually done in neuroimaging studies. Several strategies for extending the GLM to tensor were compared, either in terms of statistical hypothesis (homoscedasticity vs heteroscedasticity), or metrics used for parameter estimation (Euclidean, Log-Euclidean and Riemannian), or the way to take into account the spatial neighborhood information. We also studied the influence of some pre-processing such as filtering and registration. Finally, we proposed a method for characterizing the detected regions in order to facilitate their physiopathological interpretation. Validations have been conducted on synthetic data as well as on a cohort of patients suffering from Neuromyelitis Optica.

L’objectif de cette thèse est l’étude des changements de la forme de l’hippocampe due à l’atrophie causée par la maladie d’Alzheimer. Pour ce faire, des algorithmes et des méthodes ont été développés pour segmenter l’hippocampe à partir d’imagerie structurelle par résonance magnétique (IRM) et pour modéliser les variations dans sa forme. Nous avons utilisé une méthode de segmentation par propagation de multiple atlas pour la segmentation de l’hippocampe, méthode qui a été démontrée comme étant robuste dans la segmentation des structures cérébrales. Nous avons développé une méthode supervisée pour construire une base de données d’atlas spécifique à la population d’intérêt en propageant les parcellations d’une base de données génériques d’atlas. Les images correctement segmentées sont inspectées et ajoutées à la base de données d’atlas, de manière à améliorer sa capacité à segmenter de nouvelles images. Ces atlas sont évalués en termes de leur accord lors de la segmentation de nouvelles images. Comparé aux atlas génériques, les atlas spécifiques à la population d’intérêt obtiennent une plus grande concordance lors de la segmentation des des images provenant de cette population. La sélection d’atlas est utilisée pour améliorer la précision de la segmentation. La méthode classique de sélection basée sur la similarité des images est ici étendue pour prendre en compte la pertinence marginale maximale (MMR) et la régression des moindres angles (LAR). En prenant en considération la redondance parmi les atlas, des critères de diversité se montrent être plus efficace dans la sélection des atlas dans le cas où seul un nombre limité d’atlas peut-être fusionné. A partir des hippocampes segmentés, des modèles statistiques de la forme (SSM) sont construits afin de modéliser les variations de la forme de l’hippocampe dans la population. La correspondance entre les hippocampes est établie par une optimisation d’ensemble des surfaces paramétriques. Les paramétrages sphériques des surfaces sont aplatis pour faciliter la reparamétrisation et l’interpolation. Le reparamétrage est régularisé par une contrainte de type fluide visqueux, qui est effectué à l’aide d’une implémentation basée sur la transformées en sinus discrète. Afin d’utiliser le SSM pour décrire la forme d’une nouvelle surface hippocampique, nous avons développé un estimateur des paramètres du model de la forme basée sur l’espérance-maximisation de l’algorithme du plus proche voisin itéré (EM-ICP). Un terme de symétrie est inclus pour forcer une consistance entre la transformée directe et inverse entre le modèle et la forme, ce qui permet une reconstruction plus précise de la forme à partir du modèle. La connaissance a priori sur la forme modélisé par le SSM est utilisée dans l’estimation du maximum a posteriori des paramètres de forme. Cette méthode permet de forcer la continuité spatiale et éviter l’effet de sur-apprentissage. Dans l’étude de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer, nous utilisons le SSM pour modéliser le changement de forme de l’hippocampe entre les sujets sains et des patients souffrant d’Alzheimer. Nous identifions les régions touchées par l’atrophie dans la maladie d’Alzheimer en évaluant la différence entre les groupes de contrôle et ceux d’Alzheimer sur chaque point correspondant sur la surface. L’analyse des changements de la forme est restreinte aux régions présentant des différences significatives entre les groupes, ce qui a pour effet d’améliorer la discrimination basée sur l’analyse en composantes principales (ACP) du SSM. Les composantes principales décrivant la variabilité de la forme à l’intérieur des régions discriminantes ont une corrélation plus fortes avec le déclin des scores de mémoire épisodique liée à la pathologie de l’hippocampe dans la maladie d’Alzheimer. / The aim of this thesis is to investigate the shape change in hippocampus due to the atrophy in Alzheimer’s disease (AD). To this end, specific algorithms and methodologies were developed to segment the hippocampus from structural magnetic resonance (MR) images and model variations in its shape. We use a multi-atlas based segmentation propagation approach for the segmentation of hippocampus which has been shown to obtain accurate parcellation of brain structures. We developed a supervised method to build a population specific atlas database, by propagating the parcellations from a smaller generic atlas database. Well segmented images are inspected and added to the set of atlases, such that the segmentation capability of the atlas set may be enhanced. The population specific atlases are evaluated in terms of the agreement among the propagated labels when segmenting new cases. Compared with using generic atlases, the population specific atlases obtain a higher agreement when dealing with images from the target population. Atlas selection is used to improve segmentation accuracy. In addition to the conventional selection by image similarity ranking, atlas selection based on maximum marginal relevance (MMR) re-ranking and least angle regression (LAR) sequence are developed for atlas selection. By taking the redundancy among atlases into consideration, diversity criteria are shown to be more efficient in atlas selection which is applicable in the situation where the number of atlases to be fused is limited by the computational resources. Given the segmented hippocampal volumes, statistical shape models (SSMs) of hippocampi are built on the samples to model the shape variation among the population. The correspondence across the training samples of hippocampi is established by a groupwise optimization of the parameterized shape surfaces. The spherical parameterization of the hippocampal surfaces are flatten to facilitate the reparameterization and interpolation. The reparameterization is regularized by viscous fluid, which is solved by a fast implementation based on discrete sine transform. In order to use the hippocampal SSM to describe the shape of an unseen hippocampal surface, we developed a shape parameter estimator based on the expectationmaximization iterative closest points (EM-ICP) algorithm. A symmetric data term is included to achieve the inverse consistency of the transformation between the model and the shape, which gives more accurate reconstruction of the shape from the model. The shape prior modeled by the SSM is used in the maximum a posteriori estimation of the shape parameters, which is shown to enforce the smoothness and avoid the effect of over-fitting. In the study of the hippocampus in AD, we use the SSM to model the hippocampal shape change between the healthy control subjects and patients diagnosed with AD. We identify the regions affected by the atrophy in AD by assessing the spatial difference between the control and AD groups at each corresponding landmark. Localized shape analysis is performed on the regions exhibiting significant inter-group difference, which is shown to improve the discrimination ability of the principal component analysis (PCA) based SSM. The principal components describing the localized shape variability among the population are also shown to display stronger correlation with the decline of episodic memory scores linked to the pathology of hippocampus in AD.

Pour améliorer les interactions homme-ordinateur dans les domaines de la santé, de l'e-learning et des jeux vidéos, de nombreux chercheurs ont étudié la reconnaissance des émotions à partir des signaux de texte, de parole, d'expression faciale, de détection d'émotion ou d'électroencéphalographie (EEG). Parmi eux, la reconnaissance d'émotion à l'aide d'EEG a permis une précision satisfaisante. Cependant, le fait d'utiliser des dispositifs d'électroencéphalographie limite la gamme des mouvements de l'utilisateur. Une méthode non envahissante est donc nécessaire pour faciliter la détection des émotions et ses applications. C'est pourquoi nous avons proposé d'utiliser une caméra thermique pour capturer les changements de température de la peau, puis appliquer des algorithmes d'apprentissage machine pour classer les changements d'émotion en conséquence. Cette thèse contient deux études sur la détection d'émotion thermique avec la comparaison de la détection d'émotion basée sur EEG. L'un était de découvrir les profils de détection émotionnelle thermique en comparaison avec la technologie de détection d'émotion basée sur EEG; L'autre était de construire une application avec des algorithmes d'apprentissage en machine profonds pour visualiser la précision et la performance de la détection d'émotion thermique et basée sur EEG. Dans la première recherche, nous avons appliqué HMM dans la reconnaissance de l'émotion thermique, et après avoir comparé à la détection de l'émotion basée sur EEG, nous avons identifié les caractéristiques liées à l'émotion de la température de la peau en termes d'intensité et de rapidité. Dans la deuxième recherche, nous avons mis en place une application de détection d'émotion qui supporte à la fois la détection d'émotion thermique et la détection d'émotion basée sur EEG en appliquant les méthodes d'apprentissage par machine profondes - Réseau Neuronal Convolutif (CNN) et Mémoire à long court-terme (LSTM). La précision de la détection d'émotion basée sur l'image thermique a atteint 52,59% et la précision de la détection basée sur l'EEG a atteint 67,05%. Dans une autre étude, nous allons faire plus de recherches sur l'ajustement des algorithmes d'apprentissage machine pour améliorer la précision de détection d'émotion thermique. / To improve computer-human interactions in the areas of healthcare, e-learning and video games, many researchers have studied on recognizing emotions from text, speech, facial expressions, emotion detection, or electroencephalography (EEG) signals. Among them, emotion recognition using EEG has achieved satisfying accuracy. However, wearing electroencephalography devices limits the range of user movement, thus a noninvasive method is required to facilitate the emotion detection and its applications. That’s why we proposed using thermal camera to capture the skin temperature changes and then applying machine learning algorithms to classify emotion changes accordingly. This thesis contains two studies on thermal emotion detection with the comparison of EEG-base emotion detection. One was to find out the thermal emotional detection profiles comparing with EEG-based emotion detection technology; the other was to implement an application with deep machine learning algorithms to visually display both thermal and EEG based emotion detection accuracy and performance. In the first research, we applied HMM in thermal emotion recognition, and after comparing with EEG-base emotion detection, we identified skin temperature emotion-related features in terms of intensity and rapidity. In the second research, we implemented an emotion detection application supporting both thermal emotion detection and EEG-based emotion detection with applying the deep machine learning methods – Convolutional Neutral Network (CNN) and LSTM (Long- Short Term Memory). The accuracy of thermal image based emotion detection achieved 52.59% and the accuracy of EEG based detection achieved 67.05%. In further study, we will do more research on adjusting machine learning algorithms to improve the thermal emotion detection precision.

Les maladies émergentes à transmission vectorielle sont une préoccupation croissante et particulièrement lorsqu’elles affectent les chevaux, une population spécifiquement à risque vis-à-vis de la propagation de maladies. En effet, les chevaux voyagent fréquemment et, malgré l’impact sanitaire et économique des maladies équines, les règlementations sanitaires et les principes de biosécurité et de traçabilité censés assurer la sécurité des mouvements d'équidés ne sont pas toujours en place. Notre travail propose d'améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux en utilisant différentes méthodes pour estimer la probabilité d'émergence d'une maladie. Tout d'abord, nous avons développé un modèle quantitatif et spatio-temporel combinant différentes probabilités pour estimer les risques d'introduction de la peste équine et de l’encéphalose équine. Ces combinaisons permettent d’obtenir une image plus détaillée du risque posé par ces agents pathogènes. Nous avons ensuite évalué des systèmes de surveillance syndromique par deux approches méthodologiques: l'approche classique avec un seuil d'alarme basé sur un multiple de l'erreur standard de prédiction, et l'approche bayésienne basée sur le rapport de vraisemblance. Nous avons travaillé ici principalement sur la détection précoce du virus West Nile en utilisant les symptômes nerveux des chevaux. Les deux approches ont fourni des résultats prometteurs, mais l’approche bayésienne était particulièrement intéressante pour obtenir un résultat quantitatif et pour combiner différentes informations épidémiologiques. Pour finir, l'approche bayésienne a été utilisée pour combiner quantitativement différentes sources d'estimation du risque : surveillance syndromique multivariée, et combinaison de la surveillance syndromique avec les résultats d’analyses de risques. Ces combinaisons ont données des résultats prometteurs. Ce travail, basé sur des estimations de risque, contribue à améliorer la surveillance des maladies à transmission vectorielle chez les chevaux et facilite la prise de décision. Les principales perspectives de ce travail sont d'améliorer la collecte et le partage de données, de mettre en oeuvre une évaluation complète des performances des systèmes de surveillance multivariés, et de favoriser l'adoption de ce genre d’approche par les décideurs en utilisant une interface conviviale et en mettant en place un transfert de connaissance. / Emerging vector-borne diseases are a growing concern, especially for horse populations, which are at particular risk for disease spread. In general, horses travel widely and frequently and, despite the health and economic impacts of equine diseases, effective health regulations and biosecurity systems to ensure safe equine movements are not always in place. The present work proposes to improve the surveillance of vector-borne diseases in horses through the use of different approaches that assess the probability of occurrence of a newly introduced epidemic. First, we developed a spatiotemporal quantitative model which combined various probabilities in order to estimate the risk of introduction of African horse sickness and equine encephalosis. Such combinations of risk provided more a detailed picture of the true risk posed by these pathogens. Second, we assessed syndromic surveillance systems using two approaches: a classical approach with the alarm threshold based on the standard error of prediction, and a Bayesian approach based on a likelihood ratio. We focused particularly on the early detection of West Nile virus using reports of nervous symptoms in horses. Both approaches provided interesting results but Bayes’ rule was especially useful as it provided a quantitative output and was able to combine different epidemiological information. Finally, a Bayesian approach was also used to quantitatively combine various sources of risk estimation in a multivariate syndromic surveillance system, as well as a combination of quantitative risk assessment with syndromic surveillance (applied to West Nile virus and equine encephalosis, respectively). Combining evidence provided promising results. This work, based on risk estimations, strengthens the surveillance of VBDs in horses and can support public health decision making. It also, however, highlights the need to improve data collection and data sharing, to implement full performance assessments of complex surveillance systems, and to use effective communication and training to promote the adoption of these approaches.

L’objectif de ces travaux de recherche était de synthétiser de mousses polyuréthane (PUF) bio-basées à partir d’oligomères hydroxytéléchéliques issus du caoutchouc naturel (HTNR) ou à partir de poudrettes de pneus usagés (HTWT) et du diol de la polycaprolactone (PCL) comme segments soft. Les paramètres étudiés ont été le type de polyol et le rapport molaire entre HTNR/PCL et HTWT/PCL. La masse molaire de HTNR, HTWT et PCL étaient respectivement 1,800, 1400 et 2000 g/mol. L’effet du rapport molaire HTNR/PCL et HTWT/PCL (1/0, 1/0/5/, 1/1, et 0.5/1) sur la vitesse de formation des mousses et sur les propriétés chimiques et physiques a été étudié. Les structures chimiques de HTNR, HTWT et PUF ont été confirmées par FTIR et 1H-RMN. Le diol de la PCL était le plus réactif donc augmentant le contenu de PCL-diol la vitesse de formation des mousses a augmenté. La densité des mousses a changé légèrement avec le rapport molaire cependant la résistance à la traction reste dans la même gamme. Le diamètre moyen des cellules a augmenté en fonction du contenu de PCL-diol et la tendance inverse a été observée pour l’allongement à la rupture et la résistance à la compression. L’observation au microscope électronique à balayage (MEB) a montré que les mousses basées sur les HTNR étaient alvéolées et fermées. La biodégradabilité a été évaluée selon le test de Sturm. Polyéthylène à baisse densité et benzoate de sodium ont été utilisés respectivement comme témoins négatif et positif. Les mousses ont montré une période d’induction de 33 jours dans lequel le pourcentage de dégradation était ~ 7-10%. La biodégradation de PUF contenant seulement HTNR a été 8.4% après 28 jours et 31.89% après 60 jours ; les PUF contenants 1/0.5 HTNR/PCL ont montré un pourcentage supérieure : 11.31% après 28 jours et 45.6% après 60 jours. Le rapport molaire HTWT/PCL a influencé beaucoup la vitesse de formation des mousses et leur morphologie. Cellules fermées de forme polyédrique ont été observé par microscopie électronique à balayage. Les résultats de l’analyse thermogravimétrique ont montré que l’addition du diol de la PCL a augmenté la température de dégradation. Il a été observé qu’une basse vitesse de réaction génère des mousses à haute densité, petit diamètre de cellule et haute distribution des diamètres. La biodégradation des PUF contenant seulement HTWT a été 31.2% après 28 jours et 51.3% après 60 jours, tandis que les PUF contenant 1/0.5 HTWT/PCL ont montré une dégradation plus élevée : 39.1% après 28 jours et 64.3% après 60 jours. La vitesse de formation des mousses basées sur les HTWT était supérieure à celle des mousses basées sur les HTNR. Toutes les mousses basées sur les HTWT ont une densité supérieure et une taille de cellule inférieure à celles basées sur HTNR. La structure des cellules des mousses basées sur les HTNR ou HTWT était différente cependant toutes les mousses ont montré des cellules quasi complètement fermées. Les mousses basées sur les HTWT ont montré des propriétés thermiques et de biodégradation meilleures par rapport aux mousses basées sur les HTNR. / The aim of this research was to prepare a bio-based polyurethane foam (PUF) containing hydroxyl telechelic oligomers from natural rubber (HTNR) and waste tire crumbs (HTWT) and polycaprolactone diol (PCL) as soft segments. The studied parameters included type of polyols and molar ratio between HTNR/PCL and HTWT/PCL. The molecular weight of HTNR and HTWT derived from 1H-NMR spectra were 1,800 and 1,400 g/mol, respectively. The molecular weight of PCL diol was 2000 g/mol. The effect of HTNR/PCL and HTWT/PCL molar ratio (1/0, 1/0.5, 1/1 and 0.5/1) on the foam formation rate and physical and chemical properties of the resulting PUF was investigated. The chemical structure of HTNR, HTWT and PUF were confirmed by FTIR and 1H-NMR. PCL diol provided faster reaction, thus higher PCL diol content showed higher foam formation rate. The foam density slightly changed with the molar ratio whereas the specific tensile strength of all samples was in the same range. The average diameter of cell increased with increasing contents of PCL diol. The addition of PCL diol resulted in reduced elongation at break and compressive strength. The cellular structure observed by SEM micrographs of HTNR based foams showed an almost closed cell. The biodegradability was assessed according to a modified Sturm test. Low density polyethylene and sodium benzoate were used as a negative and positive control sample, respectively. PUF samples showed an induction time of 33 days in which the percentage of biodegradation was  7-11%. The biodegradation of PUF containing only HTNR was 8.4% and 31.89% at 28 days and 60 days of testing respectively whereas the PUF containing 1/0.5 HTNR/PCL (by mole) showed a higher biodegradation: 11.31% and 45.6% at 28 days and 60 days of testing respectively. The molar ratio of HTWT/PCL strongly affected the kinetic rate of foam formation and foam morphology. According to SEM micrographs, polyhedral closed cells were observed. The addition of the PCL diol increased the thermal degradation temperature of the PUF based on TGA results. A low kinetic rate provided PUF with a high density, small cell size and a broad cell size distribution. The biodegradation of PUF containing only HTWT was 31.2% and 51.3% at 28 days and 60 days of testing respectively whereas the PUF containing 1/0.5 HTWT/PCL diols (by mole) showed a higher biodegradation: 39.1% and 64.3% at 28 days and 60 days of testing respectively. The foam formation rate of HTWT based PUF was higher than the one of HTNR based PUF. All HTWT based PUF have a higher density than HTNR based PUF. The HTWT based PUF had an inferior cell size in comparison to HTNR based PUF. The cellular structure of HTNR based and HTWT based PUF were different, but all PUFs showed almost closed cells. The HTWT based PUF had a higher thermal degradation temperature and biodegradation properties than foams from HTNR. / วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้ เพื่อทำการเตรียมโฟมพอลิยูรีเทนชีวภาพ (PUF) จากยางธรรมชาติดัดแปรที่มีหมู่ปลายไฮดรอกซิล (HTNR) ยางคลัมบ์ดัดแปรที่มีหมู่ปลาย ไฮดรอกซิล (HTWT) และพอลิคาโปรแลคโทน (PCL) ศึกษาผลของชนิดพอลิออล และสัดส่วนโดยโมลระหว่าง HTNR/PCL และ HTWT/PCL ที่สัดส่วน 1/0, 1/0.5, 1/1 และ 0.5/1 โดยโมล นํ้าหนักโมเลกุลของ HTNR, HTWT และ PCL ที่ใช้สำหรับงานวิจัยนี้ คำนวณจาก 1H-NMR คือ 1,800, 1,400 และ 2,000 g/mol ตามลำดับ ลักษณะโครงสร้างทางเคมีของ HTNR, HTWT และPUF สามารถวิเคราะห์และยืนยันด้วยเทคนิค FTIR และ 1H-NMR รวมถึงทำการวัดอัตราการก่อโฟม (Foam formation rate) ทดสอบสมบัติทางกายภาพ ทางเคมี และสมบัติการย่อยสลายทางชีวภาพ พบว่าในกรณีของโฟมพอลิยูรีเทนจาก HTNR/PCL เมื่อใช้ PCL ในปริมาณที่มากขึ้นจะส่งผลให้อัตราการก่อโฟมเร็วขึ้น และขนาดของเซลโฟมมีขนาดใหญ่ขึ้นด้วย ในขณะที่ค่าความหนาแน่น และความต้านทานต่อแรงดึงจำเพาะมีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย การเติม PCL ในส่วนผสมของโฟมยังส่งผลให้ความสามารถในการยืด ณ จุดขาด และความทนทานต่อการกดมีค่าลดลง การคืนตัวหลังการกดของโฟม PUF2 (สัดส่วนระหว่าง HTNR/PCL = 1/0.5) จะให้ค่าตํ่าที่สุดคือ 40% ลักษณะของโฟมที่ได้จากการทดลองนี้โดยส่วนใหญ่จะเป็นแบบเซลปิด ความสามารถในการย่อยสลายทางชีวภาพของโฟม ทดสอบโดยใช้วิธี Sturm Test มี LDPE เป็นตัวเปรียบเทียบเชิงลบ และใช้ Sodium benzoate เป็นตัวเปรียบเทียบเชิงบวก พบว่าโฟมเริ่มมีการย่อยสายเกิดขึ้นอย่างเห็นได้ชัดที่เวลา 33 วัน มีเปอร์เซ็นต์การย่อยสลายในช่วง 7-11 เปอร์เซ็นต์ เปอร์เซ็นต์การย่อยสลายของโฟมจาก HTNR (PUF1) อยู่ที่ระดับ 8.4 และ 31.89 เปอร์เซ็นต์ และเปอร์เซ็นต์การย่อยสลายของโฟมจาก HTNR/PCL (1/0.5) อยู่ที่ระดับ 11.31 และ 45.6 เปอร์เซ็นต์ ที่เวลาในการทดสอบ 28 และ 60 วัน ตามลำดับ กรณีของโฟมพอลิยูรีเทนจาก HTWT/PCL เมื่อใช้ PCL ในปริมาณที่มากขึ้นจะส่งผลให้ค่าความหนาแน่นสูงขึ้น ขนาดของเซลโฟมลดลงมีการกระจายของเซลในวงกว้างไม่สมํ่าเสมอ เปอร์เซ็นต์การย่อยสลายทางชีวภาพของโฟมจาก HTWT (PUF5) อยู่ที่ระดับ 31.2 และ 51.3 เปอร์เซ็นต์ และเปอร์เซ็นต์การย่อยสลายของโฟมจาก HTWT/PCL (1/0.5) อยู่ที่ระดับ 39.1 และ 64.3 เปอร์เซ็นต์ ที่เวลาในการทดสอบ 28 และ 60 วัน ตามลำดับ เมื่อทำการเปรียบเทียบโฟมที่ได้จากการเตรียมโดยใช้พอลิออลหลักเป็น HTNR และ HTWT พบว่าโฟมจากพอลิออลหลัก HTWT ให้อัตราการก่อตัวของโฟมเร็วกว่า ขนาดของเซลโฟมเล็กกว่า ความหนาแน่น ความต้านทานต่อความร้อน และเปอร์เซ็นต์การย่อยสลายทางชีวภาพสูงกว่า เมื่อเทียบกับโฟมจากพอลิออลหลัก HTNR

Cette thèse étudie certains problèmes plus importants dans le sens de guidage, navigation et contrôle présentés dans une catégorie particulière de mini véhicules aériens (MVA) : le MVA convertible avec des ailes fixes et disques pendulaires. Cet aéronef est capable de changer sa configuration de vol, du vol stationnaire au vol palier et vice versa, au moyen d’une manœuvre de transition. Motivé par des applications civiles, on étudie théoriquement et expérimentalement les principes de contrôle en fonction de Lyapunov pour les dynamiques présentées dans le MVA convertible. Des résultats de convergence asymptotique sont obtenus sur l’enveloppe de vol complet du véhicule : d’un vol vertical à basse vitesse à un vol vers l’avant à grande vitesse. Cette thèse est divisée en quatre parties principales : l’étude de 1) les aéronefs à voilure fixe ; 2) le quadrirotor (avion équipe de quatre moteurs) ; 3) l’aéronef convertible ; 4) les applications de vision en utilisant l’aéronef convertible. Dans la première partie, un principe de contrôle en fonction de Lyapunov est développé pour diriger un mini véhicule aérien à voilure fixe tout au long d’un chemin d’accès souhaité. En outre, un générateur de chemin d’accès est proposé. Le résultant de la stratégie du contrôle donne une convergence globale du chemin actuel du MVA au chemin d’accès souhaité. Dans la deuxième partie, un contrôle en fonction de Lyapunov à l’aide de la théorie de la perturbation du singulier est proposé et appliqué sur la dynamique du MVA. En effet, dans cette partie on a abordé le problème diagnostic et la détection de pannes fault detection and diagnosis (FDD) pour un quadrirotor. Dans la troisième partie une nouvelle stratégie de contrôle pour effectuer la transition d’un avion convertible entre le mode avion et le mode hélicoptère, et vice versa, est présenté. L’analyse est effectuée pour le modèle longitudinal du PVHAT (Planar Vertical Helicopter-Airplane Transition) aéronef, lequel est un avion ayant disques pendulaires afin de réaliser la manœuvre de transition. L’algorithme de contrôle de boucle fermée qui en résulte, est prouvé être globalement asymptotiquement stable. Finalement, dans la quatrième partie de cette thèse, le problème de l’estimation et suivi d’un chemin à l’aide de vision système embarqué dans l’avion PVHAT est résolu. La stabilité globale exponentielle de la position sous-système ainsi que le contrôleur de commutation est démontrée. Des simulations illustratives et résultats expérimentaux sont obtenus sur plusieurs plateformes expérimentales développées dans cette thèse, pour évaluer l’applicabilité des principes contrôle proposés et mettre en valeur les mérites de l’approche. / This thesis studies some of the most relevant problems in the sense of guidance,navigation and control presented in a particular class of mini aerial vehicles (MAV) : the convertible MAV with fixed wings and tilting rotors. This aircraft is able to change its flight configuration from hover to level flight and vice-versaby means of a transition maneuver. Motivated by civilian applications, we theoretically and experimentally study Lyapunov-based control laws for dynamics presented in the convertible MAV. Results of asymptotic convergence are obtained over the complete flight envelope of the vehicle : from low-speed vertical flight through high-speed forward flight. We have divided this thesis in four main parts : the study of 1) the fixed-wingaircraft; 2) the quadrotor; 3) the convertible aircraft and 4) vision applications by using the convertible aircraft. In a first part, a Lyapunov-based controllaw is developed to steer a fixed wing mini aerial vehicle along a desired path. Furthermore a path generator is proposed. The resulting control strategy yields global convergence of the current path of the MAV to the desired path. In a second part, a Lyapunov-based control using singular perturbation theory is proposed and applied on dynamics of the MAV. Furthermore, in this part we address the problem of fault detection and diagnosis (FDD) for a quad-rotor. In the third part a new control strategy for the transition between airplane and helicopter mode, and vice versa, in convertible planes is presented. The analysis is carried out for the longitudinal model of the PVHAT (Planar VerticalHelicopter-Airplane Transition) aircraft, which is an airplane having tilting rotors in order to achieve the transition maneuver. The resulting closed loop control algorithm is proved to be globally asymptotically stable. Finally in thefourth part of this thesis the problem of estimation and tracking of a road using avision embedded system in the PVHAT aircraft is solved. The global exponential stability of the position subsystem together with the switching controller is demonstrated. Illustrative simulations and experimental results obtained on several experimental platforms developed in this thesis, assess the implementability of the proposed control laws and highlight the merits of the approach.

Le sentiment d’agentivité est défini comme le sentiment de contrôler nos actions, et à travers elles, les évènements du monde extérieur. Cet ensemble phénoménologique dépend de notre capacité d’apprendre les contingences entre nos actions et leurs résultats, et un algorithme classique pour modéliser cela vient du domaine de l’apprentissage par renforcement. Dans cette thèse, nous avons utilisé l’approche de modélisation cognitive pour étudier l’interaction entre agentivité et apprentissage par renforcement. Tout d’abord, les participants réalisant une tâche d’apprentissage par renforcement tendent à avoir plus d’agentivité. Cet effet est logique, étant donné que l’apprentissage par renforcement consiste à associer une action volontaire et sa conséquence. Mais nous avons aussi découvert que l’agentivité influence l’apprentissage de deux manières. Le mode par défaut pour apprendre des contingences action-conséquence est que nos actions ont toujours un pouvoir causal. De plus, simplement choisir une action change l’apprentissage de sa conséquence. En conclusion, l’agentivité et l’apprentissage par renforcement, deux piliers de la psychologie humaine, sont fortement liés. Contrairement à des ordinateurs, les humains veulent être en contrôle, et faire les bons choix, ce qui biaise notre aquisition d’information. / Sense of agency or subjective control can be defined by the feeling that we control our actions, and through them effects in the outside world. This cluster of experiences depend on the ability to learn action-outcome contingencies and a more classical algorithm to model this originates in the field of human reinforcementlearning. In this PhD thesis, we used the cognitive modeling approach to investigate further the interaction between perceived control and reinforcement learning. First, we saw that participants undergoing a reinforcement-learning task experienced higher agency; this influence of reinforcement learning on agency comes as no surprise, because reinforcement learning relies on linking a voluntary action and its outcome. But our results also suggest that agency influences reinforcement learning in two ways. We found that people learn actionoutcome contingencies based on a default assumption: their actions make a difference to the world. Finally, we also found that the mere fact of choosing freely shapes the learning processes following that decision. Our general conclusion is that agency and reinforcement learning, two fundamental fields of human psychology, are deeply intertwined. Contrary to machines, humans do care about being in control, or about making the right choice, and this results in integrating information in a one-sided way.