Dans le contexte des Sciences de l’Information et de la Technologie, un des challenges est de créer des systèmes de plus en plus petits embarquant de plus en plus d’intelligence au niveau matériel et logiciel avec des architectures communicantes de plus en plus complexes. Ceci nécessite des méthodologies robustes de conception afin de réduire le cycle de développement et la phase de prototypage. Ainsi, la conception et l’optimisation de la couche physique de communication est primordiale. La complexité de ces systèmes rend difficile leur optimisation notamment à cause de l’explosion du nombre des paramètres inconnus. Les méthodes et outils développés ces dernières années seront à terme inadéquats pour traiter les problèmes qui nous attendent. Par exemple, la propagation des ondes dans une cabine d’avion à partir des capteurs ou même d’une antenne, vers le poste de pilotage est grandement affectée par la présence de la structure métallique des sièges à l’intérieur de la cabine, voir les passagers. Il faut, donc, absolument prendre en compte cette perturbation pour prédire correctement le bilan de puissance entre l’antenne et un possible récepteur. Ces travaux de recherche portent sur les aspects théoriques et de mise en oeuvre pratique afin de proposer des outils informatiques pour le calcul rigoureux de la réflexion des champs électromagnétiques à l’intérieur de très grandes structures . Ce calcul implique la solution numérique de très grands systèmes inaccessibles par des ressources traditionnelles. La solution sera basée sur une grille de calcul et un supercalculateur. La modélisation électromagnétique des structures surdimensionnées par plusieurs méthodes numériques utilisant des nouvelles ressources informatiques, hardware et software, pour dérouler des calculs performants, représente le but de ce travail. La modélisation numérique est basée sur une approche hybride qui combine la méthode Transmission-Line Matrix (TLM) et l’approche modale. La TLM est appliquée aux volumes homogènes, tandis que l’approche modale est utilisée pour décrire les structures planaires complexes. Afin d’accélérer la simulation, une implémentation parallèle de l’algorithme TLM dans le contexte du paradigme de calcul distribué est proposé. Le sous-domaine de la structure qui est discrétisé avec la TLM est divisé en plusieurs parties appelées tâches, chacune étant calculée en parallèle par des processeurs différents. Pour accomplir le travail, les tâches communiquent entre elles au cours de la simulation par une librairie d’échange de messages. Une extension de l’approche modale avec plusieurs modes différents a été développée par l’augmentation de la complexité des structures planaires. Les résultats démontrent les avantages de la grille de calcul combinée avec l’approche hybride pour résoudre des grandes structures électriques, en faisant correspondre la taille du problème avec le nombre de ressources de calcul utilisées. L’étude met en évidence le rôle du schéma de parallélisation, cluster versus grille, par rapport à la taille du problème et à sa répartition. En outre, un modèle de prédiction a été développé pour déterminer les performances du calcul sur la grille, basé sur une approche hybride qui combine une prédiction issue d’un historique d’expériences avec une prédiction dérivée du profil de l’application. Les valeurs prédites sont en bon accord avec les valeurs mesurées. L’analyse des performances de simulation a permis d’extraire des règles pratiques pour l’estimation des ressources nécessaires pour un problème donné. En utilisant tous ces outils, la propagation du champ électromagnétique à l’intérieur d’une structure surdimensionnée complexe, telle qu’une cabine d’avion, a été effectuée sur la grille et également sur le supercalculateur. Les avantages et les inconvénients des deux environnements sont discutés. / In the context of Information Communications Technology (ICT), the major challenge is to create systems increasingly small, boarding more and more intelligence, hardware and software, including complex communicating architectures. This requires robust design methodologies to reduce the development cycle and prototyping phase. Thus, the design and optimization of physical layer communication is paramount. The complexity of these systems makes them difficult to optimize, because of the explosion in the number of unknown parameters. The methods and tools developed in past years will be eventually inadequate to address problems that lie ahead. Communicating objects will be very often integrated into cluttered environments with all kinds of metal structures and dielectric larger or smaller sizes compared to the wavelength. The designer must anticipate the presence of such barriers in the propagation channel to establish properly link budgets and an optimal design of the communicating object. For example, the wave propagation in an airplane cabin from sensors or even an antenna, towards the cockpit is greatly affected by the presence of the metal structure of the seats inside the cabin or even the passengers. So, we must absolutely take into account this perturbation to predict correctly the power balance between the antenna and a possible receiver. More generally, this topic will address the theoretical and computational electromagnetics in order to propose an implementation of informatics tools for the rigorous calculation of electromagnetic scattering inside very large structures or radiation antenna placed near oversized objects. This calculation involves the numerical solution of very large systems inaccessible by traditional resources. The solution will be based on grid computing and supercomputers. Electromagnetic modeling of oversized structures by means of different numerical methods, using new resources (hardware and software) to realize yet more performant calculations, is the aim of this work. The numerical modeling is based on a hybrid approach which combines Transmission-Line Matrix (TLM) and the mode matching methods. The former is applied to homogeneous volumes while the latter is used to describe complex planar structures. In order to accelerate the simulation, a parallel implementation of the TLM algorithm in the context of distributed computing paradigm is proposed. The subdomain of the structure which is discretized upon TLM is divided into several parts called tasks, each one being computed in parallel by different processors. To achieve this, the tasks communicate between them during the simulation by a message passing library. An extension of the modal approach to various modes has been developped by increasing the complexity of the planar structures. The results prove the benefits of the combined grid computing and hybrid approach to solve electrically large structures, by matching the size of the problem with the number of computing resources used. The study highlights the role of parallelization scheme, cluster versus grid, with respect to the size of the problem and its repartition. Moreover, a prediction model for the computing performances on grid, based on a hybrid approach that combines a historic-based prediction and an application profile-based prediction, has been developped. The predicted values are in good agreement with the measured values. The analysis of the simulation performances has allowed to extract practical rules for the estimation of the required resources for a given problem. Using all these tools, the propagation of the electromagnetic field inside a complex oversized structure such an airplane cabin, has been performed on grid and also on a supercomputer. The advantages and disadvantages of the two environments are discussed.

Les applications Monte-Carlo sont facilement parallélisables, mais une parallélisation efficace sur des grilles de calcul est difficile à réaliser. Des stratégies avancées d'ordonnancement et de parallélisation sont nécessaires pour faire face aux taux d'erreur élevés et à l'hétérogénéité des ressources sur des architectures distribuées. En outre, la fusion des résultats partiels est également une étape critique. Dans ce contexte, l'objectif principal de notre travail est de proposer de nouvelles stratégies pour une exécution plus rapide et plus fiable des applications Monte-Carlo sur des grilles de calcul. Ces stratégies concernent à la fois le phase de calcul et de fusion des applications Monte-Carlo et visent à être utilisées en production. Dans cette thèse, nous introduisons une approche de parallélisation basée sur l'emploi des tâches pilotes et sur un nouvel algorithme de partitionnement dynamique. Les résultats obtenus en production sur l'infrastructure de grille européenne (EGI) en utilisant l'application GATE montrent que l'utilisation des tâches pilotes apporte une forte amélioration par rapport au système d'ordonnancement classique et que l'algorithme de partitionnement dynamique proposé résout le problème d'équilibrage de charge des applications Monte-Carlo sur des systèmes distribués hétérogènes. Puisque toutes les tâches finissent presque simultanément, notre méthode peut être considérée comme optimale à la fois en termes d'utilisation des ressources et de temps nécessaire pour obtenir le résultat final (makespan). Nous proposons également des stratégies de fusion avancées avec plusieurs tâches de fusion. Une stratégie utilisant des sauvegardes intermédiaires de résultat (checkpointing) est utilisée pour permettre la fusion incrémentale à partir des résultats partiels et pour améliorer la fiabilité. Un modèle est proposé pour analyser le comportement de la plateforme complète et aider à régler ses paramètres. Les résultats expérimentaux montrent que le modèle correspond à la réalité avec une erreur relative de 10% maximum, que l'utilisation de plusieurs tâches de fusion parallèles réduit le temps d'exécution total de 40% en moyenne, que la stratégie utilisant des sauvegardes intermédiaires permet la réalisation de très longues simulations sans pénaliser le makespan. Pour évaluer notre équilibrage de charge et les stratégies de fusion, nous mettons en œuvre une simulation de bout-en-bout de la plateforme décrite ci-dessus. La simulation est réalisée en utilisant l'environnement de simulation SimGrid. Les makespan réels et simulés sont cohérents, et les conclusions tirées en production sur l'influence des paramètres tels que la fréquence des sauvegardes intermédiaires et le nombre de tâches de fusion sont également valables en simulation. La simulation ouvre ainsi la porte à des études paramétriques plus approfondies. / Particle-tracking Monte-Carlo applications are easily parallelizable, but efficient parallelization on computing grids is difficult to achieve. Advanced scheduling strategies and parallelization methods are required to cope with failures and resource heterogeneity on distributed architectures. Moreover, the merging of partial simulation results is also a critical step. In this context, the main goal of our work is to propose new strategies for a faster and more reliable execution of Monte-Carlo applications on computing grids. These strategies concern both the computing and merging phases of Monte-Carlo applications and aim at being used in production. In this thesis, we introduce a parallelization approach based on pilots jobs and on a new dynamic partitioning algorithm. Results obtained on the production European Grid Infrastructure (EGI) using the GATE application show that pilot jobs bring strong improvement w.r.t. regular metascheduling and that the proposed dynamic partitioning algorithm solves the load-balancing problem of particle-tracking Monte-Carlo applications executed in parallel on distributed heterogeneous systems. Since all tasks complete almost simultaneously, our method can be considered optimal both in terms of resource usage and makespan. We also propose advanced merging strategies with multiple parallel mergers. Checkpointing is used to enable incremental result merging from partial results and to improve reliability. A model is proposed to analyze the behavior of the complete framework and help tune its parameters. Experimental results show that the model fits the real makespan with a relative error of maximum 10%, that using multiple parallel mergers reduces the makespan by 40% on average, that checkpointing enables the completion of very long simulations and that it can be used without penalizing the makespan. To evaluate our load balancing and merging strategies, we implement an end-to-end SimGrid-based simulation of the previously described framework for Monte-Carlo computations on EGI. Simulated and real makespans are consistent, and conclusions drawn in production about the influence of application parameters such as the checkpointing frequency and the number of mergers are also made in simulation. These results open the door to better and faster experimentation. To illustrate the outcome of the proposed framework, we present some usage statistics and a few examples of results obtained in production. These results show that our experience in production is significant in terms of users and executions, that the dynamic load balancing can be used extensively in production, and that it significantly improves performance regardless of the variable grid conditions.

La complexification des architectures matérielles pousse vers l’utilisation de paradigmes de programmation de haut niveau pour concevoir des applications scientifiques efficaces, portables et qui passent à l’échelle. Parmi ces paradigmes, la programmation par tâches permet d’abstraire la complexité des machines en représentant les applications comme des graphes de tâches orientés acycliques (DAG). En particulier, le modèle de programmation par tâches soumises séquentiellement (STF) permet de découpler la phase de soumission des tâches, séquentielle, de la phase d’exécution parallèle des tâches. Même si ce modèle permet des optimisations supplémentaires sur le graphe de tâches au moment de la soumission, il y a une préoccupation majeure sur la limite que la soumission séquentielle des tâches peut imposer aux performances de l’application lors du passage à l’échelle. Cette thèse se concentre sur l’étude du passage à l’échelle du support d’exécution StarPU (développé à Inria Bordeaux dans l’équipe STORM), qui implémente le modèle STF, dans le but d’optimiser les performances d’un solveur d’algèbre linéaire dense utilisé par le CEA pour faire de grandes simulations 3D. Nous avons collaboré avec l’équipe HiePACS d’Inria Bordeaux sur le logiciel Chameleon, qui est une collection de solveurs d’algèbre linéaire portés sur supports d’exécution à base de tâches, afin de produire un solveur d’algèbre linéaire dense sur StarPU efficace et qui passe à l’échelle jusqu’à 3 000 coeurs de calcul et 288 accélérateurs de type GPU du supercalculateur TERA-100 du CEA-DAM. / The ever-increasing supercomputer architectural complexity emphasizes the need for high-level parallel programming paradigms to design efficient, scalable and portable scientific applications. Among such paradigms, the task-based programming model abstracts away much of the architecture complexity by representing an application as a Directed Acyclic Graph (DAG) of tasks. Among them, the Sequential-Task-Flow (STF) model decouples the task submission step, sequential, from the parallel task execution step. While this model allows for further optimizations on the DAG of tasks at submission time, there is a key concern about the performance hindrance of sequential task submission when scaling. This thesis’ work focuses on studying the scalability of the STF-based StarPU runtime system (developed at Inria Bordeaux in the STORM team) for large scale 3D simulations of the CEA which uses dense linear algebra solvers. To that end, we collaborated with the HiePACS team of Inria Bordeaux on the Chameleon software, which is a collection of linear algebra solvers on top of task-based runtime systems, to produce an efficient and scalable dense linear algebra solver on top of StarPU up to 3,000 cores and 288 GPUs of CEA-DAM’s TERA-100 cluster.

Dans le cadre d'une démarche d'Open science, nous nous intéressons aux systèmes de gestion de workflows (WfMS) scientifiques et à leurs applications pour l'analyse de données intensive en bioinformatique. Nous partons de l'hypothèse que les WfMS peuvent évoluer pour devenir des plates-formes pivots capables d'accélérer la mise au point et la diffusion de méthodes d'analyses innovantes. Elles pourraient capter et fédérer autour d'une thématique disciplinaire non seulement le public actuel des consommateurs de services mais aussi celui des producteurs de services. Pour cela, nous considérons que ces environnements doivent à la fois être adaptés aux pratiques des scientifiques concepteurs de méthodes et fournir un gain de productivité durant la conception et le traitement. Ces contraintes nous amènent à étudier la capture rapide des workflows, la simplification de l'intégration des tâches techniques, comme le parallélisme nécessaire au haut-débit, et la personnalisation du déploiement. Tout d'abord, nous avons défini un langage graphique DataFlow expressif, adapté à la capture rapide des workflows. Celui-ci est interprétable par un moteur de workflows basé sur un nouveau modèle de calcul doté de performances élevées, obtenues par l'exploitation des multiples niveaux de parallélisme. Nous présentons ensuite une approche de conception orientée modèle qui facilite la génération du parallélisme de données et la production d'implémentations adaptées à différents contextes d'exécution. Nous décrivons notamment l'intégration d'un métamodèle des composants et des plates-formes, employé pour automatiser la configuration des dépendances des workflows. Enfin, dans le cas du modèle Container as a Service (CaaS), nous avons élaboré une spécification de workflows intrinsèquement diffusable et ré-exécutable. L'adoption de ce type de modèle pourrait déboucher sur une accélération des échanges et de la mise à disposition des chaînes de traitements d'analyse de données. / As part of an Open Science initiative, we are particularly interested in the scientific Workflow Management Systems (WfMS) and their applications for intensive data analysis in bioinformatics. We start from the assumption that WfMS can evolve to become efficient hubs able to speed up the development and the dissemination of innovative analysis methods. These software platforms could rally and unite not only the current stakeholders, who are service consumers, but also the service producers, around a disciplinary theme. We therefore consider that these environments must be both adapted to the practices of the scientists who are method designers and also enhanced with increased productivity during design and treatment. These constraints lead us to study the rapid capture of workflows, the simplification of technical tasks integration, like parallelisation and the deployment customization. First, we define an expressive graphic worfklow language, adapted to the quick capture of workflows. This is interpreted by a workflow engine based on a new model of computation with high performances obtained by the use of multiple levels of parallelism. Then, we present a Model-Driven design approach that facilitates the data parallelism generation and the production of suitable implementations for different execution contexts. We describe in particular the integration of a components and platforms meta-model used to automate the configuration of workflows’ dependencies. Finally, in the case of the cloud model Container as a Service (CaaS), we develop a workflow specification intrinsically re-executable and readily disseminatable. The adoption of this kind of model could lead to an acceleration of exchanges and a better availability of data analysis workflows.

Ce travail de thèse se situe à l'interface entre la chimie théorique, le calcul scientifique et les mathématiques appliquées. On s'intéresse aux différents algorithmes utilisés pour résoudre les équations spécifiques qui apparaissent dans le cadre de la dynamique moléculaire utilisant des champs de forces polarisables dans un cadre massivement parallèle. Cette famille de modèles nécessite en effet de résoudre des équations plus complexes que les modèles classiques usuels et rend nécessaire l'utilisation de supercalculateurs pour obtenir des résultats significatifs. On s'intéressera plus précisément à différents cas de conditions aux limites pour rendre compte des effets de solvatation comme les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et un modèle de solvatation continu discrétisé par décomposition de domaine : le ddCOSMO. Le plan de cette thèse est le suivant : sont d'abord passées en revue les différentes stratégies parallèles en dynamique moléculaire en général, sont ensuite présentées les façons de les adapter au cas des champs de forces polarisables. Après quoi sont présentées différentes stratégies pour s'affranchir de certaines limites liées à l'usage de méthodes itératives en dynamique moléculaire polarisable en utilisant des approximations analytiques pour l'énergie de polarisation. Ensuite, l'adaptation de ces méthodes à différents cas pratiques de conditions aux limites est présentée : d'abord en ce qui concerne les conditions aux limites périodiques traitées avec la méthode du Particle Mesh Ewald et ensuite en ce qui concerne un modèle de solvatation continue discrétisé selon une stratégie de décomposition de domaine. / This works is at the interface between theoretical chemistry, scientific computing and applied mathematics. We study different algorithms used to solve the specific equations that arise in polarizable molecular dynamics in a massively parallel context. This family of models requires indeed to solve more complex equations than in the classical case making the use of supercomputers mandatory in order to get significant results. We will more specifically study different types of boundary conditions that represent different ways to model solvation effects : first the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then a continuum solvation model discretized within a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. The outline of this thesis is as follows : first, the different parallel strategies in the general context of molecular dynamics are reviewed. Then several methods to adapt these strategies to the specific case of polarizable force fields are presented. After that, strategies that allow to circumvent certain limits due to the use of iterative methods in the context of polarizable molecular dynamics are presented and studied. Then, the adapation of these methods to different cases of boundary conditions is presented : first in the case of the Particle Mesh Ewald method to treat periodic boundary conditions and then in the case of a particular continuum solvation model discretized with a domain decomposition strategy : the ddCOSMO. Finally, various numerical results and applications are presented.

Le lambda-calcul avec ressources est une variante du lambda-calcul fondée sur la linéarité : les lambda-termes avec ressources sont aux lambda-termes ce que sont les polynômes aux fonctions réelles, c'est à dire des approximations multi-linéaires. En particulier les réductions dans le lambda-calcul avec ressources peuvent être vues comme des approximations des beta-réductions, mais la contrainte de linéarite a des conséquences importantes, notamment la forte normalisation de la réduction avec ressources. Pour ainsi dire, la beta-réduction est obtenue par passage à la limite des réductions avec ressources qui l'approximent. Cette thèse étudie les aspects combinatoires, très riches, du lambda-calcul avec ressources. On commence par définir précisément la notion de réduction avec ressource associée à une beta-réduction: étant donné un lambda-terme $t$, un approximant $s$ de celui-ci et $t'$ une beta-réduction de $t$, on lui associe une réduction avec ressources (appelée gamma-réduction) de $s$ qui réduit les «mêmes» redex que celle de $t$ et produit un ensemble $S'$ d'approximants de $t'$. Cette définition permet de retrouver une preuve légèrement plus intuitive de l'un des théorèmes fondamentaux de la théorie, qui permet également de le généraliser. Dans un second temps on étudie les relations «familiales» entre termes avec ressources, la question centrale étant de caractériser le fait que deux termes avec ressources sont des réduits d'un même terme. Ce problème central et difficile n'est pas pleinement résolu, mais la thèse présente plusieurs résultats préliminaires et développe les bases d'une théorie pour arriver à cette fin. / The resource lambda-calculus is a variant of lambda-calculus based on linearity: resource lambda-terms are to lambda-terms as polynomials are to real functions. In particular reductions in resource lambda-calculus can be viewed as approximations of beta-reductions. But the linearity constraint has important consequences, especially the strong normalisation of resource reduction. So to speak, beta-reduction is obtained by passage to the limit of resource reduction which approximates it. This thesis is a study of the combinatory aspect of resource lambda-calculus. First, we define precisely the notion of resource reduction associated to beta-reduction: let t be a lambda-term, s an approximant of t and t' a beta-reduction of t, we associate a resource reduction (called gamma-reduction) of s which reducts the "same" redex as the beta-reduction of t and this generates a set S' of approximants of t'. This definition allows to find a new proof (who is more intuitive) of one of the fundamental theorems of this theory and it also allows to generalize it. Then we study the "family" relations between resource lambda-terms. The main question is to characterize the resource lambda-terms which are reducts of same term. This central problem is hard and not completely resolved, but this thesis exhibits several preliminary results and lays the foundations of a theory aimed at resolving it.

Cette thèse traite d’une nouvelle classe de préconditionneurs qui ont pour but d’accélérer la résolution des grands systèmes creux, courant dans les problèmes scientifiques ou industriels, par les méthodes itératives préconditionnées. Pour appliquer ces préconditionneurs, la matrice d’entrée doit être réorganisée avec un algorithme de dissection emboîtée. Nous introduisons également une technique de recouvrement qui s’adapte à l’idée de chevauchement des sous-domaines provenant des méthodes de décomposition de domaine, aux méthodes de dissection emboîtée pour améliorer la convergence de nos préconditionneurs.Les résultats montrent que cette technique de recouvrement nous permet d’améliorer la vitesse de convergence de Nested SSOR (NSSOR) et Nested Modified incomplete LU with Rowsum proprety (NMILUR) qui sont des préconditionneurs que nous étudions. La dernière partie de cette thèse portera sur nos contributions dans le domaine du calcul parallèle. Nous présenterons la distribution des données et les algorithmes parallèles utilisés pour la mise en oeuvre de nos préconditionneurs. Les résultats montrent que sur une grille régulière 400x400x400, le nombre d’itérations nécessaire à la résolution avec un de nos préconditionneurs, Nested Filtering Factorization préconditionneur (NFF), n’augmente que légèrement quand le nombre de sous-domaines augmente jusqu’à 2048. En ce qui concerne les performances d’exécution sur le super-calculateur Curie, il passe à l’échelle jusqu’à 2048 coeurs et il est 2,6 fois plus rapide que le préconditionneur Schwarz Additif Restreint (RAS) qui est un des préconditionneurs basés sur les méthodes de décomposition de domaine implémentés dans la bibliothèque de calcul scientifique PETSc, bien connue de la communauté. / This thesis addresses a new class of preconditioners which aims at accelerating solving large sparse systems arising in scientific and engineering problem by using preconditioned iterative methods. To apply these preconditioners, the input matrix needs to be reordered with K-way nested dissection. We also introduce an overlapping technique that adapts the idea of overlapping subdomains from domain decomposition methods to nested dissection based methods to improve the convergence of these preconditioners. Results show that such overlapping technique improves the convergence rate of Nested SSOR (NSSOR) and Nested Modified Incomplete LU with Rowsum property (NMILUR) precondtioners that we worked on. We also present the data distribution and parallel algorithms for implementing these preconditioners. Results show that on a 400x400x400 regular grid, the number of iterations with Nested Filtering Factorization preconditioner (NFF) increases slightly while increasing the number of subdomains up to 2048. In terms of runtime performance on Curie supercomputer, it scales up to 2048 cores and it is 2.6 times faster than the domain decomposition preconditioner Restricted Additive Schwarz (RAS) as implemented in PETSc.

Ce travail appartient au domaine de la simulation numérique sur des plates-formes d'exécution distribuées hétérogènes telles que des grilles de calcul. Ce type de plate-forme se caractérise par des possibles changements de condition d'exécution et par une probabilité importante de défaillance de certains composants. Une application qui s'exécute dans un tel environnement se doit d'être adaptable à son contexte d'exécution et tolérante aux pannes. Face à la complexité croissante de la mise en place de cas de calcul sur des grilles de calcul, nous proposons une plateforme logicielle pour la résolution de cas de calcul numérique dans un environnement distribué hétérogène. Nos travaux apportent une solution qui se base sur un système d'agents mobiles, ce qui permet à une application de s'adapter au changement de son environnement d'exécution. Dans un premier temps, nous utilisons le langage pi calcul d'ordre supérieur pour spécifier une « ferme de travailleurs » capable de participer à la résolution de tout type de cas de calcul. Ensuite, nous énonçons des propriétés qui caractérisent le bon fonctionnement de ce système avec une logique temporelle TCTL. Pour cela, nous souhaitons modéliser notre système à l'aide d'automates temporisés à partir des termes définis par la spécification formelle en pi calcul. Dans ce but, nous définissons une transformation de termes écrits en pi calcul en automates temporisés. Les propriétés sont alors vérifiées avec l'outil UppAal. Pour valider ce travail de modélisation, nous avons réalisé le framework MCA (pour Mobile Computing Architecture). Celui-ci propose un ensemble d'outils facilitant la mise en place de composants sur un environnement distribué hétérogène dans le but d'effectuer la résolution de cas de calcul. La librairie avec laquelle sont développés ces composants, qu'ils soient mobiles ou non, est implantée en Java et se base les technologies Jini et JavaSpaces. Enfin, nous réalisons l'évaluation du framework MCA en procédant à la résolution de trois cas de calcul différents. Chacune de ces expériences, réalisées sur une grappe de 20 noeuds, nous permet de montrer les caractéristiques essentielles de notre framework : une simplicité de programmation, un faible surcoût en temps d'exécution sans l'activation de la tolérance aux pannes et une tolérance aux pannes efficace / This work belongs to the domain of numerical simulation on heterogeneous distributed platforms such as grids. This type of platform is characterized by possible changes in execution conditions and a significant probability of some components failure. An application running in such an environment must be adaptable to its execution context and fault tolerant. Facing the growing complexity of implementing computation cases on grid computing, we propose a software platform which solves numerical computation cases in a distributed heterogeneous environment. Our work provides a solution based on a mobile agent system, which allows an application to adapt to change in its execution environment. At first, we use the higher-order pi calculus language to specify a « farm of workers » able to take part in solving any type of computation case. Then we set the properties that characterize the system's correct execution with a temporal logic TCTL. In order to do this, we perform a temporal modeling system based on terms defined by the formal specification in pi calculus. To achieve this transformation, we define a translation of terms written in pi calculus into timed automata. The properties are verified with the UppAal tool. To validate this modeling work, we develop the MCA (for Mobile Computing Architecture) framework. It offers a set of tools which facilitate the implementation of distributed heterogeneous components in order to solve computation cases. These components, mobile or not, are developed with a library written in Java and which uses Jini and JavaSpaces technologies. Finally, our framework is evaluated through the resolution of three different computation cases. Each of these experiments, performed on a 20 node cluster allow us to highlight our framework's main characteristics : programming simplicity, low overhead in execution time without the fault tolerance activation and efficient fault tolerance

Cette thèse porte sur l'obtention rigoureuse de limites de champ moyen pour la dynamique continue de grands réseaux de neurones hétérogènes. Nous considérons des neurones à taux de décharge, et sujets à un bruit Brownien additif. Le réseau est entièrement connecté, avec des poids de connections dont la variance décroît comme l'inverse du nombre de neurones conservant un effet non trivial dans la limite thermodynamique. Un second type d'hétérogénéité, interprété comme une position spatiale, est considéré au niveau de chaque cellule. Pour la pertinence biologique, nos modèles incluent ou bien des délais, ainsi que des moyennes et variances de connections, dépendants de la distance entre les cellules, ou bien des synapses dépendantes de l'état des deux neurones post- et présynaptique. Ce dernier cas s'applique au modèle de Kuramoto pour les oscillateurs couplés. Quand les poids synaptiques sont Gaussiens et indépendants, nous prouvons un principe de grandes déviations pour la mesure empirique de l'état des neurones. La bonne fonction de taux associée atteint son minimum en une unique mesure de probabilité, impliquant convergence et propagation du chaos sous la loi "averaged". Dans certains cas, des résultats "quenched" sont obtenus. La limite est solution d'une équation implicite, non Markovienne, dans laquelle le terme d'interactions est remplacé par un processus Gaussien qui dépend de la loi de la solution du réseau entier. Une universalité de cette limite est prouvée, dans le cas de poids synaptiques non-Gaussiens avec queues sous-Gaussiennes. Enfin, quelques résultats numérique sur les réseau aléatoires sont présentés, et des perspectives discutées. / This thesis addresses the rigorous derivation of mean-field results for the continuous time dynamics of heterogeneous large neural networks. In our models, we consider firing-rate neurons subject to additive noise. The network is fully connected, with highly random connectivity weights. Their variance scales as the inverse of the network size, and thus conserves a non-trivial role in the thermodynamic limit. Moreover, another heterogeneity is considered at the level of each neuron. It is interpreted as a spatial location. For biological relevance, a model considered includes delays, mean and variance of connections depending on the distance between cells. A second model considers interactions depending on the states of both neurons at play. This last case notably applies to Kuramoto's model of coupled oscillators. When the weights are independent Gaussian random variables, we show that the empirical measure of the neurons' states satisfies a large deviations principle, with a good rate function achieving its minimum at a unique probability measure, implying averaged convergence of the empirical measure and propagation of chaos. In certain cases, we also obtained quenched results. The limit is characterized through a complex non Markovian implicit equation in which the network interaction term is replaced by a non-local Gaussian process whose statistics depend on the solution over the whole neural field. We further demonstrate the universality of this limit, in the sense that neuronal networks with non-Gaussian interconnections but sub-Gaussian tails converge towards it. Moreover, we present a few numerical applications, and discuss possible perspectives.

Cancer is the leading cause of death in Canada. Many cancer treatments are using chemotherapy, surgery and radiotherapy. In radiotherapy, photons are the most used ionizing radiation, however alpha particles have higher radiobiological impact which increases the efficiency of patient treatment delivery. Alpha Tau Medical Ltd. (Tel Aviv, Israël) has developed a new brachytherapy method using radioactive seeds. The seeds called DaRT, for Diffusing alpha emitters Radiation Therapy, are composed of 224-Ra atoms which come from 228-Th generator. Currently, these seeds are characterized by an alpha-spectrometer and Geiger-Muller counter or well chamber for quality control. This project offers a new characterization of DaRT seeds using liquid scintillation. Liquid scintillation allows alpha and beta particles detection with the help of liquid cocktail and employing a scintillation counter. The characterization with liquid scintillation allows establishing and quantifying 228-Th trace contamination on the DaRT seeds. Also, it provides a method for seed quality control before they are used on patients by estimating their activity from spectrums established with the liquid scintillation counter. The spectrums obtained also give the possibility of dose estimation using either mass or mass stopping power in water. The results of the dose are compared to expected values from the literature and to simulations. / Le cancer est la première cause de mortalité au Canada. De nombreuses techniques de traitement du cancer existent utilisant la chimiothérapie, la chirurgie et la radiothérapie. En radiothérapie, les photons sont les rayonnements ionisants les plus fréquemment utilisés, cependant les particules alpha présentent des propriétés radiobiologiques intéressantes augmentant l'efficacité des résultats du traitement prodigué au patient. Une nouvelle technique de curiethérapie ayant recourt à des grains a été développée par Alpha Tau Medical Ltd.(Tel Aviv, Israël). Pour ce faire les grains appelés DaRT, pour Radiothérapie par émetteurs-alpha diffusant, sont constitués d'atomes 224-Ra issu d'un processus de fabrication à l'aide d'un générateur de 228-Th. Ces grains sont actuellement caractérisés par spectromètre-alpha et compteur Geiger-Muller ou chambre à puit dans le cas du contrôle de qualité. Ce projet vise à proposer une nouvelle caractérisation des grains DaRT en recourant à la scintillation liquide. La scintillation liquide permet la détection des particules alpha et beta à l'aide de liquide scintillant et d'un compteur de scintillation. La caractérisation des grains avec la scintillation liquide permet d'établir et de quantifier la présence de trace de contamination de 228-Th. Cette technique de mesure de la radioactivité donne aussi la possibilité de réaliser le contrôle de qualité des grains avant son utilisation sur les patients en évaluant l'activité de ces derniers à partir des spectres obtenus par le compteur de scintillation liquide. Les spectres obtenus offrent la réalisation d'une estimation de la dose soit par la masse soit par le pouvoir d'arrêt massique des alpha dans l'eau. Les résultats de la dose sont comparés à des valeurs attendues de la littérature et de simulation.