Cette thèse étudie le problème de l'alignement temporel d'un enregistrement musical et de la partition correspondante. Cette tâche peut trouver de nombreuses applications dans le domaine de l'indexation automatique de documents musicaux. Nous adoptons une approche probabiliste et nous proposons l'utilisation de modèles graphiques discriminatifs de type champs aléatoires conditionnels pour l'alignement, en l'exprimant comme un problème d'étiquetage de séquence. Cette classe de modèles permet d'exprimer des modèles plus flexibles que les modèles de Markov cachés ou les modèles semi-markoviens cachés, couramment utilisés dans ce domaine. En particulier, elle rend possible l'utilisation d'attributs (ou descripteurs acoustiques) extraits de séquences de trames audio qui se recouvrent, au lieu d'observations disjointes. Nous tirons parti de cette propriété pour introduire des attributs qui réalisent une modélisation implicite du tempo au plus bas niveau du modèle. Nous proposons trois structures de modèles différentes de complexité croissant, correspondant à différents niveaux de précision dans la modélisation de la durées des évènements musicaux. Trois types de descripteurs acoustiques sont utilisés, pour caractériser localement l'harmonie, les attaques de notes et le tempo de l'enregistrement. Une série d'expériences réalisées sur une base de données de piano classique et de musique pop permet de valider la grande précision de nos modèles. En effet, avec le meilleur des systèmes proposés, plus de 95 % des attaques de notes sont détectées à moins de 100 ms de leur position réelle. Plusieurs attributs acoustiques classiques, calculés à partir de différentes représentation de l'audio, sont utiliser pour mesurer la correspondance instantanée entre un point de la partition et une trame de l'enregistrement. Une comparaison de ces descripteurs est alors menée sur la base de leurs performances d'alignement. Nous abordons ensuite la conception de nouveaux attributs, grâce à l'apprentissage d'une transformation linéaire de la représentation symbolique vers une représentation temps-fréquence quelconque de l'audio. Nous explorons deux stratégies différentes, par minimum de divergence et maximum de vraisemblance, pour l'apprentissage de la transformation optimale. Les expériences effectuées montrent qu'une telle approche peut améliorer la précision des alignements, quelle que soit la représentation de l'audio utilisée. Puis, nous étudions différents ajustements à effectuer afin de confronter les systèmes à des cas d'utilisation réalistes. En particulier, une réduction de la complexité est obtenue grâce à une stratégie originale d'élagage hiérarchique. Cette méthode tire parti de la structure hiérarchique de la musique en vue d'un décodage approché en plusieurs passes. Une diminution de complexité plus importante que celle de la méthode classique de recherche par faisceaux est observée dans nos expériences. Nous examinons en outre une modification des modèles proposés afin de les rendre robustes à d'éventuelles différences structurelles entre la partition et l'enregistrement. Enfin, les propriétés de scalabilité des modèles utilisés sont étudiées.

L'objectif de cette thèse est de proposer des solutions et améliorations de performance à certains problèmes de sélection des paramètres acoustiques pertinents dans le cadre de la reconnaissance de la parole. Ainsi, notre première contribution consiste à proposer une nouvelle méthode de sélection de paramètres pertinents fondée sur un développement exact de la redondance entre une caractéristique et les caractéristiques précédemment sélectionnées par un algorithme de recherche séquentielle ascendante. Le problème de l'estimation des densités de probabilités d'ordre supérieur est résolu par la troncature du développement théorique de cette redondance à des ordres acceptables. En outre, nous avons proposé un critère d'arrêt qui permet de fixer le nombre de caractéristiques sélectionnées en fonction de l'information mutuelle approximée à l'itération j de l'algorithme de recherche. Cependant l'estimation de l'information mutuelle est difficile puisque sa définition dépend des densités de probabilités des variables (paramètres) dans lesquelles le type de ces distributions est inconnu et leurs estimations sont effectuées sur un ensemble d'échantillons finis. Une approche pour l'estimation de ces distributions est basée sur la méthode de l'histogramme. Cette méthode exige un bon choix du nombre de bins (cellules de l'histogramme). Ainsi, on a proposé également une nouvelle formule de calcul du nombre de bins permettant de minimiser le biais de l'estimateur de l'entropie et de l'information mutuelle. Ce nouvel estimateur a été validé sur des données simulées et des données de parole. Plus particulièrement cet estimateur a été appliqué dans la sélection des paramètres MFCC statiques et dynamiques les plus pertinents pour une tâche de reconnaissance des mots connectés de la base Aurora2.

Le problème de la restauration est rencontré dans domaines très variés notamment en traitement de signal et de l'image. Il correspond à la récupération des données originales à partir de données observées. Dans le cas de données multidimensionnelles, la résolution de ce problème peut se faire par différentes approches selon la nature des données, l'opérateur de transformation et la présence ou non de bruit. Dans ce travail, nous avons traité ce problème, d'une part, dans le cas des données discrètes en présence de bruit. Dans ce cas, le problème de restauration est analogue à celui de la segmentation. Nous avons alors exploité les modélisations dites chaînes de Markov couples et triplets qui généralisent les chaînes de Markov cachées. L'intérêt de ces modèles réside en la possibilité de généraliser la méthode de calcul de la probabilité à posteriori, ce qui permet une segmentation bayésienne. Nous avons considéré ces méthodes pour des observations bi-dimensionnelles et nous avons appliqué les algorithmes pour une séparation sur des documents issus de manuscrits scannés dans lesquels les textes des deux faces d'une feuille se mélangeaient. D'autre part, nous avons attaqué le problème de la restauration dans un contexte de séparation aveugle de sources. Une méthode classique en séparation aveugle de sources, connue sous l'appellation "Analyse en Composantes Indépendantes" (ACI), nécessite l'hypothèse d'indépendance statistique des sources. Dans des situations réelles, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. Par conséquent, nous avons étudié une extension du modèle ACI dans le cas où les sources peuvent être statistiquement dépendantes. Pour ce faire, nous avons introduit un processus latent qui gouverne la dépendance et/ou l'indépendance des sources. Le modèle que nous proposons combine un modèle de mélange linéaire instantané tel que celui donné par ACI et un modèle probabiliste sur les sources avec variables cachées. Dans ce cadre, nous montrons comment la technique d'Estimation Conditionnelle Itérative permet d'affaiblir l'hypothèse usuelle d'indépendance en une hypothèse d'indépendance conditionnelle

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de mortalité chez l'homme. Une façon de diagnostiquer des maladies cardiaques et des anomalies est le traitement de signaux cardiaques tels que le ECG. Dans beaucoup de ces traitements, des caractéristiques inter-battements et intra-battements de signaux ECG doivent être extraites. Ces caractéristiques comprennent les points de repère des ondes de l’ECG (leur début, leur fin et leur point de pic), les intervalles significatifs et les segments qui peuvent être définis pour le signal ECG. L'extraction des points de référence de l'ECG consiste à identifier l'emplacement du pic, de début et de la fin de l'onde P, du complexe QRS et de l'onde T. Ces points véhiculent des informations cliniquement utiles, mais la segmentation precise de chaque battement de l'ECG est une tâche difficile, même pour les cardiologues expérimentés.Dans cette thèse, nous utilisons un cadre bayésien basé sur le modèle dynamique d'ECG proposé par McSharry. Depuis ce modèle s'appuyant sur la morphologie des ECG, il peut être utile pour la segmentation et l'analyse d'intervalles d'ECG. Afin de tenir compte de la séquentialité des ondes P, QRS et T, nous utiliserons également l'approche de Markov et des modèles de Markov cachés (MMC). En bref dans cette thèse, nous utilisons un modèle dynamique (filtre de Kalman), un modèle séquentiel (MMC) et leur combinaison (commutation de filtres de Kalman (SKF)). Nous proposons trois méthodes à base de filtres de Kalman, une méthode basée sur les MMC et un procédé à base de SKF. Nous utilisons les méthodes proposées pour l'extraction de points de référence et l'analyse d'intervalles des ECG. Le méthodes basées sur le filtrage de Kalman sont également utilisés pour le débruitage d'ECG, la détection de l'alternation de l'onde T, et la détection du pic R de l'ECG du foetus.Pour évaluer les performances des méthodes proposées pour l'extraction des points de référence de l'ECG, nous utilisons la base de données "Physionet QT", et une base de données "Swine" qui comprennent ECG annotations de signaux par les médecins. Pour le débruitage d'ECG, nous utilisons les bases de données "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" et "MIT-BIH noise stress test". La base de données "TWA Challenge 2008 database" est utilisée pour la détection de l'alternation de l'onde T. Enfin, la base de données "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" est utilisée pour la détection du pic R de l'ECG du feotus. Pour l'extraction de points de reference, la performance des méthodes proposées sont évaluées en termes de moyenne, écart-type et l'erreur quadratique moyenne (EQM). Nous calculons aussi la sensibilité des méthodes. Pour le débruitage d'ECG, nous comparons les méthodes en terme d'amélioration du rapport signal à bruit. / Cardiovascular diseases are one of the major causes of mortality in humans. One way to diagnose heart diseases and abnormalities is processing of cardiac signals such as ECG. In many of these processes, inter-beat and intra-beat features of ECG signal must be extracted. These features include peak, onset and offset of ECG waves, meaningful intervals and segments that can be defined for ECG signal. ECG fiducial point (FP) extraction refers to identifying the location of the peak as well as the onset and offset of the P-wave, QRS complex and T-wave which convey clinically useful information. However, the precise segmentation of each ECG beat is a difficult task, even for experienced cardiologists.In this thesis, we use a Bayesian framework based on the McSharry ECG dynamical model for ECG FP extraction. Since this framework is based on the morphology of ECG waves, it can be useful for ECG segmentation and interval analysis. In order to consider the time sequential property of ECG signal, we also use the Markovian approach and hidden Markov models (HMM). In brief in this thesis, we use dynamic model (Kalman filter), sequential model (HMM) and their combination (switching Kalman filter (SKF)). We propose three Kalman-based methods, an HMM-based method and a SKF-based method. We use the proposed methods for ECG FP extraction and ECG interval analysis. Kalman-based methods are also used for ECG denoising, T-wave alternans (TWA) detection and fetal ECG R-peak detection.To evaluate the performance of proposed methods for ECG FP extraction, we use the "Physionet QT database", and a "Swine ECG database" that include ECG signal annotations by physicians. For ECG denoising, we use the "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" and "MIT-BIH noise stress test" databases. "TWA Challenge 2008 database" is used for TWA detection and finally, "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" is used for R-peak detection of fetal ECG. In ECG FP extraction, the performance of the proposed methods are evaluated in terms of mean, standard deviation and root mean square of error. We also calculate the Sensitivity for methods. For ECG denoising, we compare methods in their obtained SNR improvement.

Le point de départ de ce travail est la thèse réalisée par Pascal Vrignat sur la modélisation de niveaux de dégradation d’un système dynamique à l’aide de Modèles de Markov Cachés (MMC), pour une application en maintenance industrielle. Quatre niveaux ont été définis : S1 pour un arrêt de production et S2 à S4 pour des dégradations graduelles. Recueillant un certain nombre d’observations sur le terrain dans divers entreprises de la région, nous avons réalisé un modèle de synthèse à base de MMC afin de simuler les différents niveaux de dégradation d’un système réel. Dans un premier temps, nous identifions la pertinence des différentes observations ou symboles utilisés dans la modélisation d’un processus industriel. Nous introduisons ainsi le filtre entropique. Ensuite, dans un but d’amélioration du modèle, nous essayons de répondre aux questions : Quel est l’échantillonnage le plus pertinent et combien de symboles sont ils nécessaires pour évaluer au mieux le modèle ? Nous étudions ensuite les caractéristiques de plusieurs modélisations possibles d’un processus industriel afin d’en déduire la meilleure architecture. Nous utilisons des critères de test comme les critères de l’entropie de Shannon, d’Akaike ainsi que des tests statistiques. Enfin, nous confrontons les résultats issus du modèle de synthèse avec ceux issus d’applications industrielles. Nous proposons un réajustement du modèle pour être plus proche de la réalité de terrain. / As part of preventive maintenance, many companies are trying to improve the decision support of their experts. This thesis aims to assist our industrial partners in improving their maintenance operations (production of pastries, aluminum smelter and glass manufacturing plant). To model industrial processes, different topologies of Hidden Markov Models have been used, with a view to finding the best topology by studying the relevance of the model outputs (also called signatures). This thesis should make it possible to select a model framework (a framework includes : a topology, a learning & decoding algorithm and a distribution) by assessing the signature given by different synthetic models. To evaluate this « signature », the following widely-used criteria have been applied : Shannon Entropy, Maximum likelihood, Akaike Information Criterion, Bayesian Information Criterion and Statistical tests.

Cette thèse est une collaboration entre le LAboratoire des Sciences et Matériaux pour l’Électronique et d’Automatique (LASMEA) de Clermont-Ferrand et le Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC) du CEA LIST à Saclay. La première moitié de la thèse a été accomplie au sein de l’équipe ComSee (1) du LASMEA et la deuxième au LVIC. L’objectif de ces travaux est de concevoir un système de vidéo-assistance temps réel pour la détection d’évènements dans des scènes possiblement denses.La vidéosurveillance intelligente de scènes denses telles que des foules est particulièrement difficile, principalement à cause de leur complexité et de la grande quantité de données à traiter simultanément. Le but de cette thèse consiste à élaborer une méthode de détection d’évènements rares dans de telles scènes, observées depuis une caméra fixe. La méthode en question s’appuie sur l’analyse automatique de mouvement et ne nécessite aucune information à priori. Les mouvements nominaux sont déterminés grâce à un apprentissage statistique non supervisé. Les plus fréquemment observés sont considérés comme des évènements normaux. Une phase de classification permet ensuite de détecter les mouvements déviant trop du modèle statistique, pour les considérer comme anormaux. Cette approche est particulièrement adaptée aux lieux de déplacements structurés, tels que des scènes de couloirs ou de carrefours routiers. Aucune étape de calibration, de segmentation de l’image, de détection d’objets ou de suivi n’est nécessaire. Contrairement aux analyses de trajectoires d’objets suivis, le coût calculatoire de notre méthode est invariante au nombre de cibles présentes en même temps et fonctionne en temps réel. Notre système s’appuie sur une classification locale du mouvement de la scène, sans calibration préalable. Dans un premier temps, une caractérisation du mouvement est réalisée, soit par des méthodes classiques de flot optique, soit par des descripteurs spatio-temporels. Ainsi, nous proposons un nouveau descripteur spatio-temporel fondé sur la recherche d’une relation linéaire entre les gradients spatiaux et les gradients temporels en des zones où le mouvement est supposé uniforme. Tout comme les algorithmes de flot optique, ce descripteur s’appuie sur la contrainte d’illumination constante.Cependant en prenant en compte un voisinage temporel plus important, il permet une caractérisation du mouvement plus lisse et plus robuste au bruit. De plus, sa faible complexité calculatoire est bien adaptée aux applications temps réel. Nous proposons ensuite d’étudier différentes méthodes de classification : La première, statique, dans un traitement image par image, s’appuie sur une estimation bayésienne de la caractérisation du mouvement au travers d’une approche basée sur les fenêtres de Parzen. Cette nouvelle méthode est une variante parcimonieuse des fenêtres de Parzen. Nous montrons que cette approche est algorithmiquement efficace pour approximer de manière compacte et précise les densités de probabilité. La seconde méthode, basée sur les réseaux bayésiens, permet de modéliser la dynamique du mouvement. Au lieu de considérer ce dernier image par image, des séquences de mouvements sont analysées au travers de chaînes de Markov Cachées. Ajouté à cela, une autre contribution de ce manuscrit est de prendre en compte la modélisation du voisinage d’un bloc afin d’ajouter une cohérence spatiale à la propagation du mouvement. Ceci est réalisé par le biais de couplages de chaînes de Markov cachées.Ces différentes approches statistiques ont été évaluées sur des données synthétiques ainsi qu’en situations réelles, aussi bien pour la surveillance du trafic routier que pour la surveillance de foule.Cette phase d’évaluation permet de donner des premières conclusions encourageantes quant à la faisabilité de la vidéosurveillance intelligente d’espaces possiblement denses. / The automatic analysis of crowded areas in video sequences is particularly difficult because ofthe large amount of information to be processed simultaneously and the complexity of the scenes. We propose in this thesis a method for detecting abnormal events in possibly dense scenes observed from a static camera. The approach is based on the automatic classification of motion requiring no prior information. Motion patterns are encoded in an unsupervised learning framework in order to generate a statistical model of frequently observed (aka. normal) events. Then at the detection stage, motion patterns that deviate from the model are classified as unexpected events. The method is particularly adapted to scenes with structured movement with directional flow of objects or people such as corridors, roads, intersections. No camera calibration is needed, nor image segmentation, object detection and tracking. In contrast to approaches that rely on trajectory analysis of tracked objects, our method is independent of the number of targets and runs in real-time. Our system relies on a local classification of global scene movement. The local analysis is done on each blocks of a regular grid. We first introduce a new spatio-temporal local descriptor to characterize the movement efficiently. Assuming a locally uniform motion of space-time blocks of the image, our approach consists in determining whether there is a linear relationship between spatial gradients and temporal gradients. This spatio-temporal descriptor holds the Illumination constancy constraint like optical flow techniques, but it allows taking into account the spatial neighborhood and a temporal window by giving a smooth characterization of the motion, which makes it more robust to noise. In addition, its low computational complexity is suitable for real-time applications. Secondly, we present two different classification frameworks : The first approach is a static (frame by frame) classification approach based on a Bayesian characterization of the motion by using an approximation of the Parzen windowing method or Kernel Density Estimation (KDE) to model the probability density function of motion patterns.This new method is the sparse variant of the KDE (SKDE). We show that the SKDE is a very efficient algorithm giving compact representations and good approximations of the density functions. The second approach, based on Bayesian Networks, models the dynamics of the movement. Instead of considering motion patterns in each block independently, temporal sequences of motion patterns are learned by using Hidden Markov Models (HMM). The second proposed improvement consists in modeling the movement in one block by taking into account the observed motion in adjacent blocks. This is performed by the coupled HMM method. Evaluations were conducted to highlight the classification performance of the proposed methods,on both synthetic data and very challenging real video sequences captured by video surveillance cameras.These evaluations allow us to give first conclusions concerning automatic analyses of possibly crowded area.

Les sons de parole peuvent être complétés par l'affichage des articulateurs sur un écran d'ordinateur pour produire de la parole augmentée, un signal potentiellement utile dans tous les cas où le son lui-même peut être difficile à comprendre, pour des raisons physiques ou perceptuelles. Dans cette thèse, nous présentons un système appelé retour articulatoire visuel, dans lequel les articulateurs visibles et non visibles d'une tête parlante sont contrôlés à partir de la voix du locuteur. La motivation de cette thèse était de développer un tel système qui pourrait être appliqué à l'aide à l'apprentissage de la prononciation pour les langues étrangères, ou dans le domaine de l'orthophonie. Nous avons basé notre approche de ce problème d'inversion sur des modèles statistiques construits à partir de données acoustiques et articulatoires enregistrées sur un locuteur français à l'aide d'un articulographe électromagnétique (EMA). Notre approche avec les modèles de Markov cachés (HMMs) combine des techniques de reconnaissance automatique de la parole et de synthèse articulatoire pour estimer les trajectoires articulatoires à partir du signal acoustique. D'un autre côté, les modèles de mélanges gaussiens (GMMs) estiment directement les trajectoires articulatoires à partir du signal acoustique sans faire intervenir d'information phonétique. Nous avons basé notre évaluation des améliorations apportées à ces modèles sur différents critères : l'erreur quadratique moyenne (RMSE) entre les coordonnées EMA originales et reconstruites, le coefficient de corrélation de Pearson, l'affichage des espaces et des trajectoires articulatoires, aussi bien que les taux de reconnaissance acoustique et articulatoire. Les expériences montrent que l'utilisation d'états liés et de multi-gaussiennes pour les états des HMMs acoustiques améliore l'étage de reconnaissance acoustique des phones, et que la minimisation de l'erreur générée (MGE) dans la phase d'apprentissage des HMMs articulatoires donne des résultats plus précis par rapport à l'utilisation du critère plus conventionnel de maximisation de vraisemblance (MLE). En outre, l'utilisation du critère MLE au niveau de mapping direct de l'acoustique vers l'articulatoire par GMMs est plus efficace que le critère de minimisation de l'erreur quadratique moyenne (MMSE). Nous constatons également trouvé que le système d'inversion par HMMs est plus précis celui basé sur les GMMs. Par ailleurs, des expériences utilisant les mêmes méthodes statistiques et les mêmes données ont montré que le problème de reconstruction des mouvements de la langue à partir des mouvements du visage et des lèvres ne peut pas être résolu dans le cas général, et est impossible pour certaines classes phonétiques. Afin de généraliser notre système basé sur un locuteur unique à un système d'inversion de parole multi-locuteur, nous avons implémenté une méthode d'adaptation du locuteur basée sur la maximisation de la vraisemblance par régression linéaire (MLLR). Dans cette méthode MLLR, la transformation basée sur la régression linéaire qui adapte les HMMs acoustiques originaux à ceux du nouveau locuteur est calculée de manière à maximiser la vraisemblance des données d'adaptation. Finalement, cet étage d'adaptation du locuteur a été évalué en utilisant un système de reconnaissance automatique des classes phonétique de l'articulation, dans la mesure où les données articulatoires originales du nouveau locuteur n'existent pas. Finalement, en utilisant cette procédure d'adaptation, nous avons développé un démonstrateur complet de retour articulatoire visuel, qui peut être utilisé par un locuteur quelconque. Ce système devra être évalué de manière perceptive dans des conditions réalistes. / Speech sounds may be complemented by displaying speech articulators shapes on a computer screen, hence producing augmented speech, a signal that is potentially useful in all instances where the sound itself might be difficult to understand, for physical or perceptual reasons. In this thesis, we introduce a system called visual articulatory feedback, in which the visible and hidden articulators of a talking head are controlled from the speaker's speech sound. The motivation of this research was to develop such a system that could be applied to Computer Aided Pronunciation Training (CAPT) for learning of foreign languages, or in the domain of speech therapy. We have based our approach to this mapping problem on statistical models build from acoustic and articulatory data. In this thesis we have developed and evaluated two statistical learning methods trained on parallel synchronous acoustic and articulatory data recorded on a French speaker by means of an electromagnetic articulograph. Our Hidden Markov models (HMMs) approach combines HMM-based acoustic recognition and HMM-based articulatory synthesis techniques to estimate the articulatory trajectories from the acoustic signal. Gaussian mixture models (GMMs) estimate articulatory features directly from the acoustic ones. We have based our evaluation of the improvement results brought to these models on several criteria: the Root Mean Square Error between the original and recovered EMA coordinates, the Pearson Product-Moment Correlation Coefficient, displays of the articulatory spaces and articulatory trajectories, as well as some acoustic or articulatory recognition rates. Experiments indicate that the use of states tying and multi-Gaussian per state in the acoustic HMM improves the recognition stage, and that the minimum generation error (MGE) articulatory HMMs parameter updating results in a more accurate inversion than the conventional maximum likelihood estimation (MLE) training. In addition, the GMM mapping using MLE criteria is more efficient than using minimum mean square error (MMSE) criteria. In conclusion, we have found that the HMM inversion system has a greater accuracy compared with the GMM one. Beside, experiments using the same statistical methods and data have shown that the face-to-tongue inversion problem, i.e. predicting tongue shapes from face and lip shapes cannot be solved in a general way, and that it is impossible for some phonetic classes. In order to extend our system based on a single speaker to a multi-speaker speech inversion system, we have implemented a speaker adaptation method based on the maximum likelihood linear regression (MLLR). In MLLR, a linear regression-based transform that adapts the original acoustic HMMs to those of the new speaker was calculated to maximise the likelihood of adaptation data. Finally, this speaker adaptation stage has been evaluated using an articulatory phonetic recognition system, as there are not original articulatory data available for the new speakers. Finally, using this adaptation procedure, we have developed a complete articulatory feedback demonstrator, which can work for any speaker. This system should be assessed by perceptual tests in realistic conditions.

Cette thèse s'intéresse à la sécurité des environnements virtualisés distribués type “Clouds” ou informatique en nuage. Dans ces environnements, le client bénéficie de ressources ou services (de calcul, stockage, etc.) à la demande sans connaissance de l'infrastructure sous-jacente. Ces services sont proposés à bas coût en mutualisant les ressources proposées aux clients. Ainsi, ces derniers se retrouvent à partager une infrastructure commune. Cependant, cette concentration des activités en fait une cible privilégiée pour un attaquant, d'autant plus intéressante que les Clouds présentent de nouveaux vecteurs d'attaque entre les clients du Clouds de part le partage des ressources. Actuellement, les fournisseurs de solutions de Cloud proposent une sécurité par défaut ne correspondant pas nécessairement aux besoins de sécurité des clients. Cet aspect est donc bien souvent négligé et cette situation donne lieu à de nombreux exemples d'attaques (vol de données, usage malicieux, etc.). Dans cette thèse, nous proposons une approche où le client spécifie ses besoins de sécurité ainsi que son application virtualisée au sein d'un modèle. Nous proposons notamment une nouvelle logique dédiée à l'expression de propriétés sur la propagation de l'information dans un système.Puis, nous proposons un déploiement automatique de ce modèle sur une infrastructure de type Cloud basée sur la virtualisation grâce à nos nouveaux algorithmes prenant en compte les propriétés de sécurité. Ces dernières sont assurées via un placement prenant en compte les risques d'attaques entre ressources partagées et/ou via la configuration de mécanismes de sécurité existants au sein du système. / This Thesis deals with security for virtualized distributed environments such as Clouds. In these environments, a client can access resources or services (compute, storage, etc.) on-demand without prior knowledge of the infrastructure underneath. These services are low-cost due to the mutualization of resources. As a result, the clients share a common infrastructure. However, the concentration of businesses and critical data makes Clouds more attractive for malicious users, especially when considering new attack vectors between tenants.Nowadays, Cloud providers offer default security or security by design which does not fit tenants' custom needs. This gap allows for multiple attacks (data thieft, malicious usage, etc.)In this Thesis, we propose a user-centric approach where a tenant models both its security needs as high-level properties and its virtualized application. These security objectives are based on a new logic dedicated to expressing system-based information flow properties. Then, we propose security-aware algorithm to automatically deploy the application and enforce the security properties. The enforcement can be realized by taking into account shared resources during placement decision and/or through the configuration of existing security mechanisms.

La notion de qualité des services et de l’organisation du travail dans les banques libanaises est placée depuis plusieurs années au cœur des préoccupations et de l’organisation du système bancaire. Cependant, dans leur démarche actuelle, elles sont confrontées à plusieurs risques et déceptions car les coûts de leurs démarches sont élevés. Pour faire développer la proactivité, un changement par un management innovant est alors nécessaire. À partir de recherche-intervention réalisée dans quatre succursales bancaires sur le territoire libanais, nous nous sommes intéressé à analyser les convergences et les spécificités de ces organisations afin de proposer un modèle de management commun qui servirait de base à la croissance et au développement de ces établissements tout en conciliant qualité et coûts. La recherche propose une méthodologie permettant de développer les pratiques professionnelles de ces organisations. Un modèle de management socio-économique est proposé pour pérenniser les démarches de changement, en utilisant des outils afin d’améliorer l’organisation du travail et la qualité des services dans ces organisations tout en réduisant les coûts. / The concept of services quality and work organization in the Lebanese banks is placed since several years in the banking system main concerns and its organization. However, in their current approach, they are facing many risks and disappointments because the high costs of their actions.To have a proactivity contribution, a change using an innovative management will be necessary. From the research-intervention in four Lebanese bank branches, we were interested to analyze these organizations similarities and specificities in order to develop a common management model as a basis for these establishments’ growth and development, balancing quality and costs. The research proposes a methodology to develop professional practices of these organizations.A socio-economic management model is proposed to sustain the efforts of change, using tools in order to improve work organization and services quality in these organizations while reducing costs.

Codakia orbicularis est un mollusque bivalve appartenant à la famille des Lucinidae et établissant des symbioses avec des bactéries sulfo-oxydantes (symbiotes) au sein de ses branchies. Dans l’hypothèse où toute symbiose nécessite une régulation par des molécules de dialogue, une étude chimique exhaustive pourrait aboutir à la mise en évidence des métabolites impliqués. Le travail de ce manuscrit porte donc sur l'isolement de métabolites secondaires à partir des branchies de ce bivalve et sur l'évaluation de l'activité antibactérienne des molécules isolées. Douze composés ont été isolés des branchies de Codakia orbicularis et leurs structures ont été déterminées par les méthodes spectroscopiques usuelles. Parmi ces molécules, une seule est nouvelle et a été nommée orbicularisine. Elle présente un squelette indolone spirotetracyclique inédit. Parmi les molécules isolées, seules quatre d’entre elles présentent une activité antibactérienne à savoir le soufre S8, la 4-hydroxybenzaldéhyde et deux monoglycérolipides. L'orbicularisine est inactive contre un panel de lignées cellulaires cancéreuses et de kinases. Le nouveau squelette de l’orbicularisine pourrait permettre d'aboutir à une nouvelle famille de molécules par synthèse organique et ainsi d'accroître la diversité moléculaire autour de ce motif inédit. Il sera également intéressant de déterminer l'origine des molécules isolées (procaryote ou eucaryote), particulièrement pour l’orbicularisine, et leurs rôles dans le cadre de la symbiose. Les résultats chimiques obtenus sur C. orbicularis et sur les Lucinidae en général sont intéressants puisque les espèces côtières appartenant aux bivalves ont été peu exploitées en chimie jusqu’à ce jour. / Codakia orbicularis is a bivalve mollusk belonging to the family Lucinidae harboring sulfur-oxidizing bacterial endosymbionts within its gills. Considering that any symbiosis is most likely regulated by dialogue molecules, an exhaustive chemical study could lead to identify the involved metabolites. Thus, the aim of this thesis focuses on the isolation of secondary metabolites from the gills of this bivalve and the evaluation of the antibacterial activity of the isolated molecules. Twelve compounds were isolated from the gills of Codakia orbicularis and their structures were determined by usual spectroscopic methods. Among these molecules, only one presented a new structure and has been named orbicularisine. The latter presents an undescribed spirotetracyclic indolone skeleton. Regarding the biological activities, among the isolated molecules, only four of them identified as S8 sulfur, 4-hydroxybenzaldehyde and two monoglycerolipids presented an antibacterial activity. Orbicularisine was inactive against a panel of cell lines and kinase. The orbicularisine new skeleton is an interesting start for the synthesis of new family of molecules, thus enhancing its molecular diversity. It will be interesting to determine the origin of the isolated molecules (prokaryotic or eukaryotic), especially for the new orbicularisine, and their roles in the frame of the symbiosis. The chemical results obtained on C. orbicularis and on lucinids in general are interesting since the coastal species belonging to Bivalves have not been chemically explored.