Ce document pr esente les travaux que j'ai r ealis es depuis ma th ese de doctorat. Outre la pr esentation de mes contributions, j'ai essay e de pr esenter des survols des domaines dans lesquels mes travaux s'inscrivent et d'indiquer les principales questions qui s'y posent. Mes travaux visent a r epondre aux nouveaux challenges algorithmiques que posent la croissance des r eseaux de telecommunications actuels ainsi que l'augmentation des donnees et du trafi c qui y circulent. Un moyen de faire face a la taille de ces probl emes est de s'aider de la structure particuliere des r eseaux. Pour cela, je m'attache a d e nir de nouvelles caract erisations des propri et es structurelles des graphes pour les calculer et les utiliser effi cacement a des fins algorithmiques. Autant que possible, je propose des algorithmes distribu es qui ne reposent que sur une connaissance locale/partielle des r eseaux. En particulier, j' etudie les jeux de poursuite - traitant de la capture d'une entit e mobile par une equipe d'autres agents - qui off rent un point de vue int eressant sur de nombreuses propri et es de graphes et, notamment, des d ecompositions de graphes. L'approche de ces jeux d'un point de vue agents mobiles permet aussi l' etude de mod eles de calcul distribu e. Le chapitre 1 est d edi e a l' etude de plusieurs variantes des jeux de gendarmes et voleur. Le chapitre 2 traite des decompositions de graphes et de leur relation avec les problemes d'encerclement dans les graphes. Le chapitre 3 se concentre sur les probl emes d'encerclement dans des contextes a la fois centralis e et distribu e. Finalement, le chapitre 4 traite de probl emes de routage dans diff erents contextes, ainsi que de mod eles de calcul distribu e.

Il existe une multitude de traitements d'images dans la littérature, chacun étant adapté à un ensemble plus ou moins grand de cadres d'application. La généralisation ou la mise en collaboration de ces traitements pour un système plus complet et plus robuste est un problème mal posé. Les traitements d'images sont fondamentalement trop différents les uns par rapport aux autres pour être mis en commun de façon naturelle. De plus, ces derniers sont trop rigides pour pouvoir s'adapter d'eux-mêmes lorsqu'un problème non prévu à l'avance par le concepteur apparaît. Or la vision est un phénomène autoadaptatif, qui sait traiter en temps réel des situations singulières, en y proposant des traitements particuliers et adaptés. Elle est aussi un traitement complexe des informations, tant ces dernières ne peuvent être réduites à des représentations réductionnistes et simplifiantes sans être mutilées. Dans cette thèse, un système de vision est entrepris comme un tout où chaque partie est adaptée à l'autre, mais aussi où chaque partie ne peut s'envisager sans l'autre dans les tensions les plus extrêmes générées par la complexité et l'intrication des informations. Puisque chaque parcelle d'information joue un rôle local dans la vision, tout en étant dirigée par un objectif global peu assimilable à son niveau, nous envisageons la vision comme un système où chaque agent délibère selon une interférence produite par le potentiel décisionnel de chacun de ses voisins. Cette délibération est entreprise comme le résultat produit par l'interférence d'une superposition de solutions. De cette manière, il émerge du système à base d'agents une décision commune qui dirige les actions locales faites par chaque agent ou chaque partie du système. En commençant par décrire les principales méthodes de segmentation ainsi que les descripteurs de formes, puis en introduisant les systèmes multi-agents dans le domaine de l'image, nous discutons d'une telle approche où la vision est envisagée comme un système multi-agent apte à gérer la complexité inhérente de l'information visuelle tant en représentation qu'en dynamisme systémique. Nous ancrons dans ces perspectives deux modèles multi-agents. Le premier modèle traite de la segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle par des seuils. Le deuxième modèle traite de la représentation de formes quelconques à travers la recherche de coefficients d'ondelettes pertinents. Ces deux modèles remplissent des critères classiques liés au traitement d'images, et à la reconnaissance de formes, tout en étant des cas d'études à développer pour la recherche d'un système de vision auto-adaptatif tel que nous le décrivons.

Dans un avion, un hélicoptère ou un lanceur actuel, des milliers de capteurs, pour la plupart non critiques sont utilisés pour la mesure de divers paramètres (températures, pressions, positions...) Les résultats sont ensuite acheminés par des fils vers les calculateurs de bord qui les traitent. Ceci implique la mise en place de centaines de kilomètres de câbles (500 km pour un avion de ligne) dont le volume est considérable. Il en résulte une grande complexité de conception et de fabrication, des problèmes de fiabilité, notamment au niveau des connexions, et une masse importante. Par ailleurs l'instrumentation de certaines zones est impossible car leur câblage est difficilement envisageable par manque d'espace. En outre, s'il est souvent intéressant d'installer de nouveaux capteurs pour faire évoluer un aéronef ancien, l'installation des câbles nécessaires implique un démantèlement partiel, problématique et coûteux, de l'appareil. Pour résoudre ces problèmes, une idée innovante a émergé chez les industriels de l'aéronautique : commencer à remplacer les réseaux filaires reliant les capteurs d'un aéronef et leur centre de décision par des réseaux sans fil. Les technologies de communication sans fil sont aujourd'hui largement utilisées dans les marchés de l'électronique de grande consommation. Elles commencent également à être déployées pour des applications industrielles comme l'automobile ou le relevé à distance de compteurs domestiques. Cependant, remplacer des câbles par des ondes représente un défi technologique considérable comme la propagation en milieu confiné, la sécurité, la sureté de fonctionnement, la fiabilité ou la compatibilité électromagnétique. Cette thèse est motivée d'une part par l'avancée non négligeable dans le milieu aérospatial que pourrait être l'établissement d'un réseau sans fil à bord d'aéronefs dans la résolution de problématique classiques comme l'allégement et l'instrumentation. Il en résulterait donc : * Une meilleure connaissance de l'environnement et de la santé de l'aéronef * Un gain sur le poids. * Un gain en flexibilité. * Un gain en malléabilité et en évolutivité. * Un gain sur la complexité. * Un gain sur la fiabilité D'autre part, étant donnée la complexité de la conception de ce réseau de capteur sans fil, il a été nécessaire d'appliquer une méthodologie évolutive et adaptée mais inspirée de l'ingénierie système. Il est envisageable, vu le nombre de sous-systèmes à considérer, que cette méthodologie soit réutilisable pour d'autre cas pratiques. Une étude aussi complète que possible a été réalisée autour de l'existant déjà établi sur le sujet. En effet, on peut en lisant ce mémoire de thèse avoir une idée assez précise de ce qui a été fait. Une liste a été dressée de toutes les technologies sans fil en indiquant leur état de maturité, leurs avantages et leurs inconvénients afin de préciser les choix possibles et les raisons de ces choix. Des projets de capteurs sans fil ont été réalisés, des technologies sans fil performantes et personnalisables ont été développées et arrivent à maturité dans des secteurs variés tels que la domotique, la santé, l'automobile ou même l'aéronautique. Cependant aucun capteur sans fil n'a été véritablement installé en milieu aérospatial car de nombreux verrous technologiques n'ont pas été levés. Fort des expériences passées, et de la maturité qu'ont prise certaines technologies, des conclusions ont été tirées des projets antérieurs afin de tendre vers des solutions plus viables. Une fois identifiés, les verrous technologiques ont été isolés. Une personnalisation de notre solution a été à envisager afin de remédier tant que faire se peut à ces points bloquants avec les moyens mis à disposition. La méthodologie appliquée nous a permis d'identifier un maximum de contraintes, besoins et exigences pour mieux focaliser les efforts d'innovation sur les plus importantes et choisir ainsi les technologies les plus indiquées.