La thèse est divisée en deux parties portant sur deux aspects relativement différents des approches bayésiennes non-paramétriques. Dans la première partie, nous nous intéressons aux propriétés fréquentistes (asymptotiques) de lois a posteriori pour des paramètres appartenant à l'ensemble des suites réelles de carré sommable. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons à des approches non-paramétriques modélisant des données d'espèces et leur diversité en fonction de certaines variables explicatives, à partir de modèles qui utilisent des mesures de probabilité aléatoires. / This thesis is divided in two parts on rather different aspects of Bayesian statistics. In the first part, we deal with frequentist (asymptotic) properties of posterior distributions for parameters which belong to the space of real square sommable sequences. In the second part, we deal with nonparametric approaches modelling species data and the diversity of these data with respect to covariates. To that purpose, we use models based on random probability measures.

L'intégration de la production des énergies renouvelables intermittentes dans le mix énergétique est aujourd'hui limitée à un seuil de 30 % de la puissance totale produite. Cette mesure vise à assurer la sécurité de l'alimentation électrique des réseaux insulaires en France. La levée de ce verrou technique ne pourra se faire qu'en apportant des solutions au caractère intermittent des sources d'énergies éolienne et photovoltaïque. Les difficultés énergétiques auxquelles sont confrontés aujourd'hui les milieux insulaires préfigurent celles que rencontreront la planète à plus ou moins long terme. Ces territoires sont des laboratoires uniques pour éprouver les nouvelles technologies de stockage, de gestion et de prévision de l'énergie. La contribution de ce travail de thèse se focalise sur la prévision du rayonnement solaire global à différents horizons de temps car la puissance photovoltaïque produite découle directement de l'intensité du rayonnement solaire global. Dans un premier temps, l'étude bibliographique a permis de classer les modèles de prévision numériques et les modèles de prévision statistiques en fonction de la résolution spatiale et temporelle. Par ailleurs, elle montre que les meilleurs performances sont obtenues avec les modèles hybrides. Dans un deuxième temps, un modèle de prévisions à court terme (J+1) est proposé avec le modèle Weather Research and Forecasting (WRF) et un réseau de neurone bayésien. L'hybridation de ces deux méthodes améliore les performances de prévisions à J+1. Dans un troisième temps, un modèle de prévision à très court terme (t+h) est proposé avec le modèle hybride de Kalman. Cette méthode produit d'une part une prévision énergétique et d'autre part une prévision multi-horizon. La comparaison de la performance de ces modèles avec la méthode de référence dite de persistance montre une amélioration de la qualité de la prévision. Enfin, la combinaison du filtre de Kalman avec le modèle numérique WRF permet une mise en œuvre opérationnelle de la prévision. / The integration of intermittent renewable energy in the energy mix is currently limited to a threshold of 30% of the total power being produced. This restriction aims at ensuring the safety of the power input. The elimination of this technical obstacle will be possible with solutions to energy intermittence of wind and solar energy. The energy issues which islands are facing today prefigure global problems in a more or less long term. These territories constitute unique laboratories for testing new technologies of storage, management and forecasting of energy. The contribution of this thesis focuses on the forecasting of global horizontal irradiance at different time horizons. Indeed, the generated PV power stems directly from the intensity of the global horizontal irradiance. First, the review of solar irradiance forecasting methods allows to classify numerical weather models and statistical forecasting methods depending on spatial and temporal resolution. Moreover, it shows that best performance is obtained with hybrid models. Second, a short-term forecast model (day ahead forecast) is developed with the Weather Research and Forecasting model (WRF) and a Bayesian neural network. The hybridization of these methods improves the day ahead forecast performance. Third, a model for forecasting the very short term is developped with the Kalman hybrid model. This method offers on the one hand an energy forecasting and on the other hand a multi-horizon forecast. Comparing the performance of the aforesaid with the reference method, namely the persistence method, shows an improvement of the quality of the forecasts. Combining the Kalman filter with the WRF numerical model allows an operational implementation of the forecast.

Depuis l’article séminal de Baks et Kramer (1999), le concept de la liquidité globale est souvent revenu au cœur de l’actualité, car les facteurs de son développement ont été considérés comme ayant indirectement participé aux développements des déséquilibres précédents la crise financière de 2008. Face à ces enjeux, la littérature s’est largement concentrée sur l’approche de la stabilité financière dans les pays émetteurs. Contrairement à cette approche, les recherches développées dans cette thèse se concentrent la perspective des pays destinataires de la liquidité globale, en particulier les pays émergents. Ainsi pour répondre à la problématique principale de l’identification des effets de reports de la liquidité globale, cette thèse propose une analyse en trois chapitres du phénomène. Premièrement, à travers une généralisation de l’analyse de la problématique de la stabilité financière dans les pays émergents. Deuxièmement, en analysant comment le comportement d’accumulation des pays destinataires affecte les conditions de la liquidité globale dans les pays émetteurs. Troisièmement, en analysant au niveau national le comportement des autorités monétaires pour prémunir leurs économies des effets de l’expansion de la liquidité globale. / Since the seminal paper by Baks and Kramer (1999), the concept of global liquidity catch once again the attention because the factors of its expansion are considered in the literature as having contributed to the development of vulnerabilities prior to the global financial crisis. Given the importance of global liquidity issues, the literature has largely focused on the financial stability approach in the issuing countries. Contrary to this approach, the research developed in this Ph.D. thesis relies principally on the receiving countries perspective, particularly the emerging countries. Accordingly, in order to answer our main problematic regarding the identification of global liquidity spillovers into the receiving countries, this thesis proposes a three chapters analysis of the phenomenon. First, we focus on a generalization of the financial stability concerns into the emerging countries. Second, we analyze how the reserve accumulation behavior in the receiving countries affects the global liquidity conditions in the main issuing country. Third, we center on the monetary authorities behavior in order to isolate their economies from the effects of the global liquidity expansion.

Dans l'objectif de réduire les consommations énergétiques des bâtiments et de diminuer leur impact sur le réseau électrique, il est utile de disposer de stratégies de gestion énergétique en temps réel. Il s'agit en effet d'un verrou clé dans la perspective des réseaux intelligents (« smart grids ») et des programmes de gestion de la demande (« demand response »). Cette thèse propose ainsi le développement de stratégies de gestion en temps réel du chauffage électrique d'un bâtiment énergétiquement performant en période de pointe électrique. Tout d'abord, ces stratégies nécessitent l'utilisation et le développement de plusieurs modèles, à savoir un modèle de prévision météorologique, un modèle d'occupation et un modèle énergétique dynamique du bâtiment. Ensuite, dans l'objectif d'un suivi fiable des performances énergétiques et pour un pilotage optimal des installations, le calibrage du modèle de bâtiment à partir de relevés in situ est préférable. Une nouvelle méthodologie, basée sur un criblage des paramètres incertains et sur l'utilisation d'une méthode d'inférence bayésienne (calcul bayésien approché) a ainsi été développée. Enfin, deux méthodes d'optimisation ont été étudiées pour le développement de stratégies de régulation adaptées au temps réel. La première repose sur une méthode d'optimisation hors-ligne dont l'objectif est d'approximer les résultats d'une stratégie optimale calculée par une méthode d'optimisation exacte et ainsi identifier des lois de commandes simplifiées. La deuxième méthode repose quant à elle sur la commande prédictive et l'adaptation au temps réel de la commande optimale sous contraintes d'état et de commande utilisant la pénalisation intérieure. Une maison de la plateforme INCAS de l'Institut National de l'Énergie Solaire (INES) a été utilisée comme cas d'application pour étudier par simulation les différentes stratégies développées. / To reach the objectives of reducing the energy consumption of buildings and decreasing their impact on the electrical grid, it is necessary to elaborate real time control strategies in view of smart grids and demand response programs. In this context, this thesis aims at developing real time control strategies for electric load shifting in energy efficient buildings. First, these strategies require appropriate models regarding weather forecast, occupants' behaviour and building energy simulation. Then, in order to improve the reliability of building energy simulation and to ensure optimal control of facilities, a calibration process of the model based on on-site measurements is recommended. In this way a new methodology was developed , based on a screening technique and a bayesian inference method (approximate bayesian computation). Finally, two optimisation techniques were studied to develop real time control strategies. The first technique was based on offline optimisation methods. The principle is to approximate optimisation results (and more specifically model based predictive controllers results) and to extract simplified control strategies. The second method consisted in using model predictive control and, more precisely, in solving in real time a state and input constrained optimal control problem by interior penalty methods. An actual experimental passive house being part of the INCAS platform built by the National Solar Energy Institute (INES) was used to study by numerical simulation the different strategies developed.

La modélisation de la dynamique des populations de thons et grands pélagiques pour l'évaluation des stocks est confrontée à deux enjeux majeurs. (1) L'hypothèse forte de proportionnalité entre Captures Par Unité d'Effort de pêche (CPUE) et l'abondance des stocks. Les CPUE des pêcheries commerciales sont en effet les seules mesures relatives de biomasse utilisées pour l'évaluations des stocks de thons et grands pélagiques, malgré leur manque de représentativité de l'abondance de ces populations. (2) Le manque de données informatives pour modéliser la relation Stock-Recrutement (SR) ce qui conduit à utiliser des contraintes sur la "steepness" de cette fonction. Nous examinons comment l'introduction d'informations indépendantes des pêcheries commerciales dans les modèles pour l'évaluation des stocks thoniers permet de lever l'hypothèse de capturabilité constante et de mieux justifier le choix de la steepness de la relation SR. Le cadre statistique bayésien autorise la prise en compte d'informations supplémentaires via des distributions a priori informatives (priors). Cette thèse examine donc les possibilités d'élicitation de priors informatifs pour des paramètres démographiques et des paramètres liés à la capturabilité des engins de pêche, ainsi que l'utilisation de ces priors dans un modèle global. Les cas d'études sont les stocks de thon rouge (Thunnus thynnus) et d'albacore (Thunnus albacares) de l'Atlantique. La grande variabilité naturelle des taux de mortalités pré-recrutement pose des limites à l'utilisation des seuls traits d'histoire de vie pour l'élicitation de priors pour des paramètres démographiques. Par ailleurs, la relation SR pour les thonidés est remise en question par une valeur de steepness proche de 1. Il apparait que des priors informatifs sur la capturabilité dans un modèle hiérarchique global permettent de réduire les incertitudes dans le diagnostic sur l'état d'un stock thonier. Nous montrons ainsi que le diagnostic sur le stock Atlantique d'albacore est plus pessimiste qu'attendu la tendance à la hausse des capturabilités des principaux engins de pêche est prise en compte. L'élicitation de priors présente donc un fort intérêt pour utiliser des informations supplémentaires et extérieures aux CPUE et améliorer la perception de l'état des stock thoniers. / Modelisation of the population dynamics of tunas and tuna like species for stock assessment is facing two issues. (1) The hypothesis of proportionality between Catch Per Unit Effort (CPUE) and abundance (constant catchability). CPUEs from commercial fisheries appear to be the only relative measure of abundance in spite of their lack of representativity of the abundances of the populations. (2) The lack of informative data for the modelisation of the Stock-Recruit (SR) relationship, which leads to constraint this function on its steepness. The introduction of fisheries-independent sources of information is investigated in order to relax the assumption of constant catchability and to provide better justification of steepness choice for the SR relationship. The Bayesian statistical framework allows the consideration of additional information a priori via informative distributions (priors). This work investigate the elicitation of informative priors for demographic parameters and parameters related to the catchability of fishing gear, as well as the use of these priors into a surplus production model. The cases of the Atlantic bluefin tuna (Thunnus thynnus) and of the yellowfin tuna (Thunnus albacares}) were taken as examples. The large natural variability of pre-recruits mortality rates limits the use of life history traits for eliciting priors for demographic parameters. In addition, the SR relationship for tuna is challenged by a steepness value close to 1. It appears that informative priors on catchability parameters, in a hierarchical surplus production model, reduce uncertainties in the diagnosis on the status of tuna stocks. We show that the status of the Atlantic yellowfin tuna stock is more critical taking into account upward trends in the main fishing gears catchabilities. We conclude that prior elicitation is a reliable tool to take into account additionnal information and to improve tunas stock assessment.

En Guadeloupe, l'utilisation de composts se heurte à de nombreux freins, aussi bien en termes de leur qualité qu’en termes d’un manque de plateformes de compostage à grande échelle et de proximité. Des études récentes ont montré que la qualité des composts locaux était plus faible qu’en milieu tempéré, ce qui constituerait un verrou majeur à l’adoption de la pratique et l’utilisation des composts industriels locaux. Pourtant, les objectifs de valorisation des déchets organiques fixés par les instances publiques sont ambitieux et le gisement local, bien que diffus et actuellement mal géré ou négligé, présenterait un réel intérêt pour la profession agricole à être orienté vers la valorisation biologique telle que le compostage. Dans ce contexte, l’objectif de ce travail était d'évaluer la qualité des composts élaborés en milieu tropical et d'apporter des éléments factuels pour son amélioration et, plus spécifiquement, d’apporter de l’information sur les potentialités agronomiques du compostage des effluents d’élevage en Guadeloupe, présentant ainsi le compostage comme une alternative durable pour le recyclage des déchets d’origine animale.Une méta-analyse de 442 composts d'origine diverse, la première réalisée sur le sujet, nous a permis de démontrer que les composts produits en milieu tropical présentent des teneurs en carbone, azote, potassium et fraction soluble de la matière organique plus faibles que celles des composts produits en milieu tempéré, et que cela pourrait notamment être dû à l’influence des conditions climatiques lors du compostage. En revanche, nous avons pu mettre en évidence que certaines matières premières permettaient l’obtention de composts de meilleure qualité quelque soit le climat considéré, il s’agissait entre autres des effluents d’élevage.Les résultats issus d'une série d’expérimentations menée sur la production de composts d’effluents d’élevage avec co-compostage et vermicompostage ont été traités avec une approche méthodologique innovante dans ce domaine, les Réseaux Bayésiens. L’évaluation réalisée sur le co-compostage effluents/déchets verts nous a permis d’identifier l’"effet de concentration" du carbone et de la lignine, comme celui qui définit la qualité des composts en termes de quantité et de stabilité de la matière organique. En revanche, dans le cas des nutriments, seule la qualité des matières premières a été identifiée comme le facteur déterminant de la qualité des produits finaux. Ces résultats nous ont amené à considérer les effluents d’élevage de bovin comme la matière première la plus efficace pour produire des co-composts de qualité satisfaisante, répondant à la problématique d’usure de la matière organique des sols guadeloupéens et permettant de satisfaire les attentes de la profession agricole.De plus des expérimentations réalisées sur les composts domestiques ont montré que la gamme analysée présentait une variabilité trop importante pour être considérée comme acceptable par la profession agricole. Le compostage domestique peut permettre de produire des composts de bonne qualité agronomique à utiliser à la petite échelle des jardins particuliers et des jardins créoles. / In Guadeloupe, the practice of composting faces many obstacles and preconceptions both in terms of quality and in terms of lack of large-scale composting plants as well as local composting facilities. Recent studies have shown that the quality of local composts was lower compared to those from temperate regions. This constitutes an important constraint for the adoption of the former by farmers. However, organic waste recovery targets set by the government are ambitious and local resources, although diffused and currently poorly managed or neglected would be of real interest for the farming profession by being directed towards organic recycling such as composting. In this context, the aim of this thesis was to evaluate the quality of compost produced in the tropics, provide factual elements for improvement and, more specifically, to provide information on the agronomic potential of composting livestock manure in Guadeloupe, presenting composting as a sustainable alternative for the recycling of animal waste.A meta-analysis of 442 composts from various sources, the first one to be conducted on the subject enabled us to demonstrate that composts produced in the tropics present lower contents of carbon, nitrogen, potassium and soluble fraction of organic matter than those produced in temperate environments. This could especially be due to the influence of climatic conditions during composting. However, we were able to show that some raw materials allow better quality composts whatever the considered climate, especially the case of livestock manure.A series of experiments conducted on the production of livestock manure composts with co-composting and vermicomposting were treated with an innovative methodological approach in this field, the Bayesian Networks. The evaluation carried out on co-composting has allowed us to identify that the "concentration effect" was the main factor affecting compost quality in terms of amount and stability of organic matter. While in the case of nutrients, only the quality of raw materials has been identified as the determining factor affecting the quality of the end products. These results led us to consider manure, mainly cattle manure, as the most efficient feedstock for producing satisfactory quality composts, meeting the needs of loss of soil organic matter in Guadeloupe and the needs of the farming profession.Further experiments performed on household composts showed that their quality exhibited a too important variability to be considered acceptable by farmers. Our results indicate that household composts could be suitable for use in small-scale private gardens and Creole gardens.

Les convertisseurs DC-DC suscitent un intérêt considérable en raison de leur puissance élevée et de leurs bonnes performances. Ils sont particulièrement utiles dans les systèmes multisources de production d'énergie électrique. Toutefois, en raison du grand nombre de composants sensibles utilisés dans ces circuits et comprenant des semi-conducteurs de puissance, des bobines et des condensateurs, une probabilité non négligeable de défaillance des composants doit être prise en compte. Cette thèse considère l'un des convertisseurs DC-DC les plus prometteurs - le convertisseur ZVS à pont isolé de type Buck. Une approche en deux étapes est présentée pour détecter et isoler les défauts en circuit ouvert dans les semi-conducteurs de puissance des convertisseurs DC-DC. La première étape concerne la détection et la localisation des défauts dans un convertisseur donne. La seconde étape concerne sur les systèmes munis de plusieurs convertisseurs DC-DC. Les méthodes proposées sont basées sur les réseaux Bayesiens (BBN). Les signaux utilisés dans ces méthodes sont ceux des entrées de mesure du système de commande et aucune mesure supplémentaire n'est requise. Un convertisseur expérimental ZVS à pont isolé de type Buck a été conçu et construit pour valider la détection et la localisation des défauts Sur un seul convertisseur. Ces méthodes peuvent être étendues à d'autres types de convertisseurs DC-DC. / DC-DC converters have received significant interest recently as a result of their high power capabilities and good power quality. They are of particular interest in systems with multiple sources of energy. However due to the large number of sensitive components including power semiconductor devices, coils, and capacitors used in such circuits there is a high likelihood of component failure. This thesis considers one of the most promising DC-DC converters—the ZVS full bridge isolated Buck converter. An approach with two stages is presented to detect and isolate opencircuit faults in the power semiconductor devices in systems with DC-DC converters. The first stage is the fault detection and isolation for a single DC-DC converter, while the second stage works on a system with multiple DC-DC converters. The proposed methods are based on Bayesian Belief Network (BBN). The signals used in the proposed methods are already available as measurement inputs to control system and no additional measurements are required. An experimental ZVS full bridge isolated Buck converter has been designed and built to validate the fault detection and isolation method on a single converter. The methods can be used with other DC-DC converter typologies employing similar analysis and principals.

La définition et l’utilisation d'un modèle couplant la conception de produit et la conduite du projet dès les phases amont de l’étude d’un système correspondent à une forte demande industrielle. Ce modèle permet la prise en compte simultanée de décisions issues des deux environnements produit/projet mais il représente une augmentation conséquente de la dimension de l'espace de recherche à explorer pour le système d'aide à la décision, notamment lorsque il s'agit d'une optimisation multiobjectif. Les méthodes de type métaheuristique tel que les algorithmes évolutionnaires, sont une alternative intéressante pour la résolution de ce problème fortement combinatoire. Ce problème présente néanmoins une particularité intéressante et inexploitée : Il est en effet courant de réutiliser, en les adaptant, des composants ou des procédures précédemment mis en œuvre dans les produits/projets antérieurs. L'idée mise en avant dans ce travail consiste à utiliser ces connaissances « a priori » disponibles afin de guider la recherche de nouvelles solutions par l'algorithme évolutionnaire. Le formalisme des réseaux bayésiens a été retenu pour la modélisation interactive des connaissances expertes. De nouveaux opérateurs évolutionnaires ont été définis afin d'utiliser les connaissances contenues dans le réseau. De plus, le système a été complété par un processus d'apprentissage paramétrique en cours d'optimisation permettant d'adapter le modèle si le guidage ne donne pas de bons résultats. La méthode proposée assure à la fois une optimisation plus rapide et efficace, mais elle permet également de fournir au décideur un modèle de connaissances graphique et interactif associé au projet étudié. Une plateforme expérimentale a été réalisée pour valider notre approche. / The definition and use of a model coupling product design and project management in the earliest phase of the study of a system correspond to a keen industrial demand. This model allows simultaneous to take into account decisions resulting from the two environments (product and project) but it represents a consequent increase of the search space dimension for the decision-making system, in particular when it concerns a multiobjective optimization. Metaheuristics methods such as evolutionary algorithm are an interesting way to solve this strongly combinative problem. Nevertheless, this problem presents an interesting and unexploited characteristic: It is indeed current to re-use, by adapting them, the components or the procedures previously implemented in pasted product or project. The idea proposed in this work consists in using this “a priori” knowledge available in order to guide the search for new solutions by the evolutionary algorithm. Bayesian network was retained for the interactive modeling of expert knowledge. New evolutionary operators were defined in order to use knowledge contained in the network. Moreover, the system is completed by a process of parametric learning during optimization witch make it possible to adapt the model if guidance does not give good results. The method suggested ensures both a faster and effective optimization, but it also makes it possible to provide to the decision maker a graphic and interactive model of knowledge linked to studied project. An experimental platform was carried out to validate our approach.

La localisation d’un véhicule est une étape cruciale dans le développement des véhicules intelligents. Les recherches sur ce sujet ont connu un grand essor ces dernières années. L’accent est souvent porté sur la précision de la localisation, nous présentons ici une méthode de localisation sur carte existante dont l’objectif est d’estimer la position du robot non seulement de façon précise mais également de manière fiable. Pour ce faire, l’algorithme développé se présente en deux étapes principales : une étape de sélection et de perception des informations les plus pertinentes et une étape de mise à jour de la position estimée et de la fiabilité, cette dernière étape permet également de détecter et réparer ou éliminer les précédentes erreurs. La perception de l’environnement est réalisée à travers différents capteurs associés à des détecteurs spécifiques. L’humain utilise aussi différents capteurs pour se localiser et va intuitivement sélectionner le plus performant, s’il fait jour il utilisera ses yeux, sinon son oreille ou le toucher. Nous avons développé une approche similaire pour le robot qui tient compte des contraintes environnementales et de l’estimation actuelle pour sélectionner à chaque instant l’ensemble capteur, indice de la scène et détecteur le plus pertinent. La phase de perception, étant pilotée par un processus Top-Down, peut bénéficier d’informations déjà connues permettant ainsi de se focaliser sur l’indice recherché et d’améliorer les phases de détection et d’associations de données. Cette approche Top-Down s’appuie sur un réseau bayésien. Ce dernier permet de modéliser les interactions entre les différents événements qui se produisent en gérant l’incertitude. Il permet une prise en compte facile des différents événements. Par ailleurs le réseau bayésien présente une grande flexibilité pour l’ajout d’événements supplémentaires pouvant engendrer des non-détections (tels que dysfonctionnement de capteurs, conditions météorologiques, etc.). Les données de l’environnement sont rendues disponibles grâce à une carte géoréférencée préalablement fournie. Avec le développement de cartes disponibles facilement sur internet, cette façon de faire permet d’exploiter au mieux l’information déjà fournie. L’utilisation d’une carte géoréférencée permet d’avoir un référentiel commun entre tous les véhicules ou éléments de l’infrastructure facilitant ainsi l’échange d’informations et ouvrant du coup la possibilité d’interaction simplifiées dans le cas de flottes par exemple. Les résultats montrent que l’approche développée est pertinente pour une localisation précise et fiable aussi bien statique que dynamique. L’ajout de nouveaux capteurs se fait naturellement et sans nécessiter d’heuristique particulière. La localisation obtenue est suffisamment précise et fiable pour permettre des applications de conduite autonome utilisant, entre autres, cet algorithme. / Vehicle localization is a crucial step in the development of smart vehicles. The research in this domain has been growing in recent years. Generally, the effort is focused on the localization accuracy, we present here a localization method on existing map where the objective is to estimate the robot position not only with accuracy but also with confidence. To achieve this , the algorithm developed has two main steps : one, selection and perception of the most relevant informations and two, position estimation and confidence update. This last step also allows to detect and eliminate the previous errors. Environment perception is well achieved, thanks to different sensors associated with specific detectors. Humans use different senses, shifting automatically in order to localize themselves depending on the situation of the environment, for e.g if there is enough illumination we depend on eyes, else the ear or the touch otherwise. We have developed a similar approach for the robot that takes into account the specific environmental constraints and actual position estimation to select at each instant the most relevant set of sensor, landmark and detector. The perception step, led by a top-down process, can use already known informations allowing a focus on the searched landmark and an improvement of the detection and data associations steps. This top-down approach is well implemented, thanks to a Bayesian network. Bayesian network allows to model the interactions between the different probable events with management of the uncertainty. With this network, it is very easy to take into account those different events. Moreover, a Bayesian network has a great flexibility to take into consideration additional events that can cause false detections (like sensor failure, meteorological conditions and others). The environment data is obtained with a Georeferenced map (from GIS). With the already available maps on the internet, allows to exploit an already existing information. The use of a Georeferenced map facilitates the communication of informations between a vehicle and several other vehicles or with an element of the infrastructure, that can be very useful for multi vehicle coordination, for example. The results shows that the developed approach is very accurate and reliable for localization, whether static or dynamic, and can be applied for autonomous driving. Moreover, new sensors can be added at ease.

La perception est le moyen par lequel nous connaissons le monde extérieur. C’est grâce à nos perceptions que nous sommes capables d’interagir avec notre environnement et d’accomplir de nombreuses actions du quotidien comme se repérer, se déplacer, reconnaître des objets et autres. Cette perception n’est pas juste passive comme peut l’être une sensation, elle comporte des aspects actifs. En particulier, elle peut être orientée dans un but précis, permettant de filtrer les données pour ne traiter que les plus pertinentes. Si la perception humaine est particulièrement efficace, la perception artificielle, elle, demeure un problème complexe qui se heurte à de nombreuses difficultés. Ainsi, les changements de conditions de perception comme des modifications de l’illumination ou des occultations partielles de l’objet à percevoir doivent pouvoir être gérées efficacement. Pour résoudre ces difficultés, s’inspirer de la perception humaine semble être une piste intéressante. Ce manuscrit propose un système de perception polyvalent et générique reposant sur une stratégie de perception active. Pour ce faire, nous proposons un algorithme Top-Down utilisant un modèle en parties. Le problème de perception est transformé en un problème d’estimation d’un vecteur de caractéristiques. La détection des différentes parties permet de réaliser cette estimation. Le système de perception proposé est un algorithme itératif multi-capteurs. À chaque itération, il sélectionne au mieux, en fonction des objectifs fixés par l’application, la partie à détecter ainsi que les meilleurs capteur et détecteur compatibles. Un réseau bayésien est utilisé pour prendre en compte les événements incertains pouvant survenir lors de ce processus comme la défaillance d’un détecteur ou la non existence potentielle d’une partie donnée. Un processus de focalisation à la fois spatiale et de caractéristiques permet d’améliorer la détection en augmentant le rapport signal sur bruit, en restreignant la zone de recherche pour une partie et en éliminant certains des candidats trouvés. Ce processus de focalisation permet aussi de réduire les temps de calcul et de restreindre l’influence des distracteurs. L’ajout de nouveaux capteurs, détecteurs ou parties se fait simplement. De plus, l’utilisation d’un réseau bayésien permet une grande flexibilité au niveau de la modélisation des événements pris en compte : il est facile de rajouter de nouveaux événements pour obtenir une modélisation plus réaliste. L’algorithme proposé a été utilisé pour plusieurs applications incluant de la reconnaissance d’objets, de l’estimation fine de pose et de la localisation. / Perception is the way by which we know the outside world. Thanks to our perceptions we are able to interact with our environment and to achieve various everyday life actions as locating or moving in an environment, or recognizing objects. Perception is not passive whereas sensations are, it has active components. In particular, perception can be oriented for a specific purpose allowing to filter data and to take care only of the most relevant. If human perception is particularly effective, artificial perception remains a complex problem with a lot of non solved difficulties. For example, changes of perception conditions as modification of illumination or partial occultation of the searched object must be effectively managed. This thesis proposes a system of perception based on a strategy of active perception which can adapt itself to various applications. To do it, we propose an algorithm Top-Down using a part-based model. The problem of perception is transformed into a problem of estimation of a characteristics vector. The detection of the different parts constituting the searched object allows to realize this estimation. The proposed perceptive system is an iterative and multi-sensors algorithm. In every iteration, it selects, at best, according to the application objectives, the part to detect and the best compatible sensor and detector. A bayesian network is used to take into account uncertain events which can arise during this process as detector failure or potential non existing part. A focus process consisting of a spatial focus and of a characteristics focus, improves the detection by restricting the search area, by improving the signal to noise ratio and by eliminating some erroneous candidates. This focus process also allows to reduce computation time and to restrict influence of distractors. Adding a part, a sensor or a detector is simple. Furthermore, the use of a bayesian network allows to be flexible in the events modelisation : it is easy to add new events to obtain a more realistic modelisation. The proposed algorithm has been used for several applications including object’s recognition, fine pose estimation and localization. So, it is multi-purpose and generic.