En chirurgie mini-invasive guidée par l’image, une planification préopératoire précise des trajectoires des outils chirurgicaux est un facteur clé pour une intervention réussie. Cependant, une planification efficace est une tâche difficile, qui peut être considérablement améliorée en considérant différents facteurs contributifs tels que les déformations biomécaniques intra-opératoires, ou en introduisant de nouvelles techniques d'optimisation. Dans ce travail, nous nous concentrons sur deux aspects. Le premier aspect porte sur l'intégration de la déformation intra-opératoire dans le processus de planification de trajectoire. Nos méthodes combinent des techniques d'optimisation géométrique à base de simulations biomécaniques. Elles sont caractérisées par un certain niveau de généralité, et ont été expérimentées sur deux types d’interventions chirurgicales: les procédures percutanées pour l'ablation de tumeurs hépatiques, et la stimulation cérébrale profonde en neurochirurgie. Deuxièmement, nous étudions, mettons en œuvre, et comparons plusieurs approches d'optimisation en utilisant des méthodes qualitatives et quantitatives, et nous présentons une méthode efficace d'optimisation évolutionnaire multicritères à base de Pareto qui permet de trouver des solutions optimales qui ne sont pas accessibles par les méthodes existantes. / In image-guided minimally invasive surgery, a precise preoperative planning of the surgical tools trajectory is a key factor to a successful intervention. However, an efficient planning is a challenging task, which can be significantly improved when considering different contributing factors such as biomechanical intra-operative deformations, or novel optimization techniques. In this work, we focus on two aspects. The first aspect addresses integrating intra-operative deformation to the path planning process. Our methods combine geometric-based optimization techniques with physics-based simulations. They are characterized with a certain level of generality, and are experimented on two different surgical procedures: percutaneous procedures for hepatic tumor ablation, and in neurosurgery for Deep Brain Stimulation (DBS). Secondly, we investigate, implement, and compare many optimization approaches using qualitative and quantitative methods, and present an efficient evolutionary Pareto-based multi-criteria optimization method which can find optimal solutions that are not reachable via the current state of the art methods.

La moitié des forêts tropicales du monde est désignée comme des forêts de production par les services forestiers nationaux. Si l'effet de la déforestation sur les émissions de carbone et les pertes de biodiversité en région tropicale ont fait l'objet de nombreuses études, les impacts à long terme de l'exploitation commerciale de bois sur ces forêts restent à ce jour très peu étudiés. Or, les enjeux sont grandissants pour ces forêts de production. Non seulement elles doivent alimenter le commerce du bois tropical, mais leur rôle dans le stockage de carbone et dans la préservation de la biodiversité est de plus en plus reconnu. La thèse développée ici s'organise en trois temps. Premièrement, un modèle de bilan carbone de l'exploitation forestière est développé, et les différences régionales de dynamique de récupération du carbone post-exploitation sont modelisées. Deuxièmement, un modèle de récupération du volume de bois d'oeuvre a été développé et calibré à l'échelle amazonienne. Ces résultats ont permis de montrer la lenteur de la récupération du volume de bois d'Amazonie, et la non-durabilité des pratiques actuelles d'exploitation. Ces modèles (carbone et bois d'oeuvre) ont été élaborés dans un cadre bayésien, avec l'appui et les données du Tropical managed Forest Observatory (www.tmfo.org), réseau rassemblant 9 institutions de recherche et plus de 200 parcelles de suivi de la dynamique forestière après exploitation en Amazonie. Enfin, une analyse comparative de scénarios prospectifs a été effectuée, où les compromis possibles entre services écosystémiques (bois d'oeuvre, carbone et biodiversité) ont été explorés par des techniques d'optimisation multicritères. / Half of the world's tropical forets are designated by national forest services as production forests. While here have been numerous studies on the impact if devorestation on carbon emissions and biodiversity loss in the tropics, the long-term impacts of selective logging are still poorly studied; However, the importance of these production forests is increasing. Not only must they meet the growing tropical timber demand, but their role in Carbon storage and the biodiversity conservation is increasingly recognized. The studies developped in this thesis are threefold. First, a carbon balance model of logging is developped, and regional differences in post-logging carbon recovery of timber volume on the Amazon, and thus the unsustainability of current logging practices. These models (carbon and timber) were developped on a Bayesian framework, with support and data from the Tropical managed Forest Observatory (TmFO : www.tmfo.org), a netword of 9 research institutions and more than 200 forest plotswhere post-logging forest dynamics have been monitored for <30 years in the Amazon. Finally, a comparative analysis of prospective scenarios was carried out, where potential tradeoffs between ecosystem services (timber, carbone and biodiversity) were explored using multi-criteria optimization analysis.

The work deals with the optimization of trusses construction building and transport machinery. The goal was to create an algorithm that can design an optimized design. The simulation took place on two experiments involving 52 sets of different entries, which are processed in detail into graphs. One-dimensional target mass or price function is used as part of optimization, but there is also an incorporated multidimensional purpose function. The finite element variation method for the beam system is used for the strength calculation of the truss structure and the genetic algorithm is used for optimization. At the end of the work, specific steps are formulated that lead to the most appropriate algorithm settings.

[ES] En esta tesis doctoral se estudia el problema de secuenciación de máquinas paralelas no relacionadas con necesidad de ajustes y recursos adicionales asignados en los ajustes. En este problema, se tiene un grupo de tareas (también llamadas trabajos), donde cada una debe ser procesada en una de las máquinas paralelas disponibles. Para procesar una tarea después de otra en la misma máquina, se debe hacer un ajuste en la máquina. Se asume que estos ajustes deben ser realizados por un recurso adicional limitado (por ejemplo, operarios). En esta tesis doctoral se estudian dos variantes del problema planteado: 1) considerando el problema con el único objetivo de minimizar el tiempo máximo de finalización de todos los trabajos (makespan), y 2) considerando el problema multi-objetivo minimizando simultáneamente el makespan y el consumo máximo de recursos adicionales. Inicialmente, se realiza una completa revisión bibliográfica sobre estudios relacionados con el problema planteado. En esta revisión se detecta que, a pesar de existir numerosos estudios de secuenciación de máquinas paralelas, no muchos de estos estudios tienen en cuenta recursos adicionales. Posteriormente, para introducir el problema a estudiar antes de plantear métodos de resolución, se realiza una breve explicación de los principales problemas de secuenciación de máquinas paralelas. El problema de un solo objetivo está clasificado como NP-Hard. Por ello, para abordar su resolución se han diseñado e implementado heurísticas y metaheurísticas siguiendo dos enfoques diferentes. Para el primer enfoque, que ignora la información sobre el consumo de recursos adicionales en la fase constructiva, se adaptan dos de los mejores algoritmos existentes en la literatura para el problema de máquinas paralelas con ajustes sin necesidad de recursos adicionales. En el segundo enfoque, que sí tiene en cuenta la información sobre el consumo de recursos adicionales en la fase constructiva, se proponen nuevos algoritmos heurísticos y metaheurísticos para resolver el problema. Tras analizar los resultados de los experimentos computacionales realizados, concluimos que hay diferencias entre los dos enfoques, siendo significativamente mejor el enfoque que tiene en cuenta la información sobre los recursos adicionales. Al igual que en el caso de un solo objetivo, la complejidad del problema multi-objetivo obliga a presentar algoritmos heurísticos o metaheurísticos para resolverlo. En esta tesis se presenta un nuevo algoritmo metaheurístico multi-objetivo eficiente para encontrar buenas aproximaciones a la frontera de Pareto del problema. Además, se adaptaron otros tres algoritmos que han mostrado buenos resultados en diferentes estudios de problemas de secuenciación de máquinas multi-objetivo. Después de realizar experimentos computacionales exhaustivos, concluimos que el nuevo algoritmo propuesto en esta tesis es significativamente mejor que los otros tres algoritmos existentes, y que se han adaptado para resolver este problema. / [CAT] En aquesta tesi doctoral s'estudia el problema de seqüenciació de màquines paral·leles no relacionades amb necessitat d'ajustos i recursos addicionals assignats en els ajustos. En aquest problema, es tenen un grup de tasques (també anomenades treballs), on cadascuna ha de ser processada en una de les màquines paral·leles disponibles. Per processar una tasca després d'una altra en la mateixa màquina, s'ha de fer un ajustament en la màquina. S'assumeix que aquests ajustos en les màquines per a processar una tasca després del processament d'una altra, han de ser realitzats per un recurs addicional limitat (per exemple, operaris). En aquesta tesi doctoral s'estudien dos variants al problema plantejat: 1) considerant el problema com l'únic objectiu de minimitzar el temps màxim de finalització de tots els treballs (makespan), i 2) considerant el problema multi-objectiu minimitzant simultàniament el makespan i el consum màxim de recursos addicionals. Inicialment, es realitza una completa revisió bibliogràfica sobre estudis relacionats amb el problema plantejat. En esta revisió es detecta que, tot i existir nombrosos estudis de seqüenciació de màquines paral·leles, hi ha molts pocs que tenen en compte recursos addicionals. Posteriorment, per introduir el problema a estudiar abans de plantejar mètodes de resolució, es realitza una breu explicació dels principals problemes de seqüenciació de màquines paral·leles. El problema d'un sol objectiu està classificat com NP-Hard. Per això, per abordar la seua resolució s'han dissenyat i implementat heurístiques y metaheurístiques seguint dos enfocs diferents. El primer enfoc ignora la informació sobre el consum de recursos en la fase constructiva, adaptant dos dels millors algoritmes existents en la literatura per al problema de seqüenciació de màquines paral·leles amb ajustaments sense necessitat de recursos. Per al segon enfoc si es té en compte la informació sobre el consum de recursos en la fase constructiva. Després d'analitzar els resultats dels experiments computacionals realitzats, concloem que hi ha diferencies entre els dos enfocs, sent significativament millor l'enfoc que té en compte la informació sobre el recursos. De la mateixa manera que en el cas d'un sol objectiu, la complexitat del problema multi-objectiu obliga a presentar algoritmes heurístics o metaheurístics per a resoldre-ho. En aquesta tesi es presenta un nou algoritme metaheurístic multi-objectiu eficient per trobar bones aproximacions a la frontera de Pareto del problema. A més, es van adaptar altres tres algoritmes que han mostrat bons resultats en diferents estudis de problemes de seqüenciació de màquines multi-objectiu. Després de realitzar experiments computacionals exhaustius, concloem que el nou algoritme proposat en aquesta tesi és significativament millor que els altres tres algoritmes existents i que s'han adaptat per resoldre aquest problema. / [EN] In this thesis we study the unrelated parallel machine scheduling problem with setup times and additional limited resources in the setups. In this problem, we have a group of tasks (also called jobs), where each one must be processed on one of the available parallel machines. To process one job after another on the same machine, a setup must be made on the machine. It is assumed that these setups on machines must be made by a limited additional resource (eg, operators). In this thesis two variants of the problem are studied: 1) considering the problem with the objective of minimizing the maximum completion time of all jobs (makespan), and 2) considering the multi-objective problem, minimizing the makespan and the maximum consumption of additional resources. Initially, a complete literature review is carried out on studies related to the problem addressed in this thesis. This review finds that despite numerous parallel machine scheduling studies, there are very few that take into account additional resources. Subsequently, to introduce the problem addressed before proposing resolution methods, a brief explanation of the main parallel machines scheduling problems is made. The problem with a single objective is classified as NP-Hard. Therefore, to solve it, heuristics and metaheuristics have been designed and implemented following two different approaches. For the first approach, which ignores the information on the consumption of resources in the construction phase, two of the best algorithms existing in the literature for the problem of parallel machines with setups without additional resources are adapted. For the second approach, which does take into account information on the consumption of resources in the construction phase, new heuristic and metaheuristic algorithms are proposed to solve the problem. Following the results of the computational experiments, we conclude that there are differences between the two approaches, the approach that takes into account the information on resources being significantly better. As in the case of a single objective, the complexity of the multi-objective problem requires the formulation of heuristic or metaheuristic algorithms to solve it. In this thesis, a new efficient multi-objective metaheuristic algorithm is presented to find good approximations to the Pareto front of the problem. In addition, three other algorithms that have shown good results in different studies of multi-objective machine scheduling problems were adapted. After carrying out exhaustive computational experiments, we concluded that the new algorithm proposed in this thesis is significantly better than the other three adapted algorithms. / Yepes Borrero, JC. (2020). Secuenciación de máquinas con necesidad de ajustes y recursos adicionales [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/158742

<p>Network and system management has always been of concern for telecommunication and computer system operators. The need for standardization was recognised already 20 years ago, hence several standards for network management exist today. However, the ever-increasing number of units connected to networks and the ever-increasing number of services being provided results in significant increased complexity of average network environments. This challenges current management systems. In addition to the general increase in complexity the trend among network owners and operators of merging several single service networks into larger, heterogeneous and complex full service networks challenges current management systems even further. The full service networks will require management systems more powerful than what is possible to realize basing systems purely on todays management standards. This thesis presents a distributed stochastic optimization algorithm which enables implementations of highly robust and efficient management tools. These tools may be integrated into management systems and potentially make the systems more powerful and better prepared for management of full service networks.</p><p>Emergent behavior is common in nature and easily observable in colonies of social insects and animals. Even an old oak tree can be viewed as an emergent system with its collection of interacting cells. Characteristic for any emergent system is how the overall behavior of the system emerge from many relatively simple, restricted behaviors interacting, e.g. a thousand ants building a trail, a flock of birds flying south or millions of cells making a tree grow. No centralized control exist, i.e. no single unit is in charge making global decisions. Despite distributed control, high work redundancy and stochastic behavior components, emergent systems tend to be very efficient problem solvers. In fact emergent systems tend to be both efficient, adaptive and robust which are three properties indeed desirable for a network management system. The algorithm presented in this thesis relates to a class of emergent behavior based systems known as swarm intelligence systems, i.e. the algorithm is potentially efficient, adaptive and robust.</p><p>On the contrary to other related swarm intelligence algorithms, the algorithm presented has a thorough formal foundation. This enables a better understanding of the algorithm’s potentials and limitations, and hence enables better adaptation of the algorithm to new problem areas without loss of efficiency, adaptability or robustness. The formal foundations are based on work by Reuven Rubinstein on cross entropy driven optimization. The transition from Ruinstein’s centralized and synchronous algorithm to a distributed and asynchronous algorithm is described, and the distributed algorithm’s ability to solve complex problems (NP-complete) efficiently is demonstrated.</p><p>Four examples of how the distributed algorithm may be applied in a network management context are presented. A system for finding near optimal patterns of primary/backup paths together with a system for finding cyclic protection paths in mesh networks demonstrate the algorithm’s ability to act as a tool helping management system to ensure quality of service. The algorithm’s potential as a management policy implementation mechanism is also demonstrated. The algorithm’s adaptability is shown to enable resolution of policy conflicts in a soft manner causing as little loss as possible. Finally, the algorithm’s ability to find near optimal paths (i.e. sequences) of resources in networks of large scale is demonstrated.</p>

Network and system management has always been of concern for telecommunication and computer system operators. The need for standardization was recognised already 20 years ago, hence several standards for network management exist today. However, the ever-increasing number of units connected to networks and the ever-increasing number of services being provided results in significant increased complexity of average network environments. This challenges current management systems. In addition to the general increase in complexity the trend among network owners and operators of merging several single service networks into larger, heterogeneous and complex full service networks challenges current management systems even further. The full service networks will require management systems more powerful than what is possible to realize basing systems purely on todays management standards. This thesis presents a distributed stochastic optimization algorithm which enables implementations of highly robust and efficient management tools. These tools may be integrated into management systems and potentially make the systems more powerful and better prepared for management of full service networks. Emergent behavior is common in nature and easily observable in colonies of social insects and animals. Even an old oak tree can be viewed as an emergent system with its collection of interacting cells. Characteristic for any emergent system is how the overall behavior of the system emerge from many relatively simple, restricted behaviors interacting, e.g. a thousand ants building a trail, a flock of birds flying south or millions of cells making a tree grow. No centralized control exist, i.e. no single unit is in charge making global decisions. Despite distributed control, high work redundancy and stochastic behavior components, emergent systems tend to be very efficient problem solvers. In fact emergent systems tend to be both efficient, adaptive and robust which are three properties indeed desirable for a network management system. The algorithm presented in this thesis relates to a class of emergent behavior based systems known as swarm intelligence systems, i.e. the algorithm is potentially efficient, adaptive and robust. On the contrary to other related swarm intelligence algorithms, the algorithm presented has a thorough formal foundation. This enables a better understanding of the algorithm’s potentials and limitations, and hence enables better adaptation of the algorithm to new problem areas without loss of efficiency, adaptability or robustness. The formal foundations are based on work by Reuven Rubinstein on cross entropy driven optimization. The transition from Ruinstein’s centralized and synchronous algorithm to a distributed and asynchronous algorithm is described, and the distributed algorithm’s ability to solve complex problems (NP-complete) efficiently is demonstrated. Four examples of how the distributed algorithm may be applied in a network management context are presented. A system for finding near optimal patterns of primary/backup paths together with a system for finding cyclic protection paths in mesh networks demonstrate the algorithm’s ability to act as a tool helping management system to ensure quality of service. The algorithm’s potential as a management policy implementation mechanism is also demonstrated. The algorithm’s adaptability is shown to enable resolution of policy conflicts in a soft manner causing as little loss as possible. Finally, the algorithm’s ability to find near optimal paths (i.e. sequences) of resources in networks of large scale is demonstrated.

Dans cette thèse, nous apportons la contribution à la conception de robots médicaux, en proposant une démarche de conception simultanée de la structure mécanique du robot. Par opposition à une vision séquentielle naturelle de la conception, la formalisation du processus créatif permet une simultanéité, ouvrant la voie à des structures innovantes dédiées : en robotique médicale, faible masse et faible compacité de la structure mécanique sont souvent recherchées. A partir d’un descriptif de démarches existantes, nous effectuons la conception d’un robot de télé-échographie et d’un robot de chirurgie mini-invasive. Pour les deux applications, de fortes contraintes sont présentes. En télé-échographie, la portabilité est très recherchée, requérant une faible compacité. Pour la chirurgie mini-invasive, les moto-réducteurs du robot in vivo doivent être dimensionnés au plus juste. Ici, nous avons formalisé l’amélioration de la compacité d’une structure parallèle pour la télé-échographie. Les résultats montrent une amélioration de la compacité de l’ordre de 5%. Dans le même esprit, nous avons formalisé la synthèse dimensionnelle de deux robots 2R-R-R de chirurgie mini-invasive in vivo. Nous réalisons l’optimisation simultanée entre le dimensionnement des moto-réducteurs et des longueurs des corps pour tendre vers une simultanéité totale du processus créatif, ce qui nous permet d’améliorer les performances en termes de force et vitesse à l’effecteur. Ces expériences de conception montrent les limites à une simultanéité stricte. Nous indiquons le besoin d’adapter outils et méthodes de conception mécatronique pour une simultanéité en conception robotique tenant compte de l’aspect imparfait du processus créatif. / In this thesis, we propose a contribution to the design of medical robots, by offering a concurrent design or simultaneous approach. As opposed to a natural sequential view of the design process, the formalization of the creative process allows simultaneity, paving the way for innovative structures, dedicated: in the medical robotic field, low mass and low compactness of the mechanical structure are often sought. From a description of existing approaches, we design a tele-ultrasound robot and a minimally invasive surgery robot. For both applications, high physical integration is required. For tele-ultrasound robots, portability is highly sought, requiring low compactness. For minimally invasive surgery, geared motors of the in vivo robot must be sized correctly. Here, we formalized the improvement of compactness of an existing parallel structure for remote ultrasound application. The results show an improvement of compactness of around 5%. In the same way, we formalize the dimensional synthesis of two robots 2R-R-R for in vivo minimally invasive surgery. The results show the under-sizing of some actuators. We perform simultaneous optimization between the design of geared motors and lengths of the body of a robot 2R-RR, tendering towards full simultaneity of the creative process, allowing to improve minimal force and velocity at the end-effector of the robot. These experiments of design show limits to a strict simultaneity. We indicate the need to adapt the tools and methods of mechatronic design for simultaneous robotics design, taking into account the imperfect aspect of the creative process.

Les Réseaux Orientés Contenus (Information Centric Networking (ICN)) représentent un nouveau paradigme qui se développe de plus en plus dans le monde de l’Internet. Ils mettent en avant de nouvelles approches centrées sur le contenu pour concevoir une nouvelle architecture pour le réseau Internet du futur dont l’usage bascule aujourd’hui d’une communication orientée machines (hosts) vers une distribution et une récupération de contenus à large échelle.Dans ce cadre, plusieurs architectures de type ICN ont été proposées par la communauté scientifique dans le cadre de plusieurs projets internationaux : DONA, PURSUIT, SAIL, COMET, CONVERGENCE, Named Data Networking (NDN), etc.Nos travaux de thèse se sont focalisés sur la problématique du routage dans les réseaux de ce type, au travers d’une architecture de type NDN qui représente aujourd’hui une des architectures ICN les plus évoluées.En particulier, nous nous sommes intéressés à concevoir et à mettre en œuvre des solutions de routage qui intègrent les métriques de qualité de service (QdS) dans les architectures NDN au regard de usages courants dans le réseau Internet. Celui-ci est en effet caractérisé par une hétérogénéité des liaisons et des conditions de trafic hautement dynamiques.Dans ce type d’architectures, la diffusion des paquets de données est organisée en deux plans : le plande routage et le plan d’acheminement. Ce dernier est responsable de l’acheminement des paquets sur l’ensemble des chemins disponibles au moyen d’une stratégie identifiée en amont. Le plan du routage est quant à lui utilisé uniquement pour soutenir le plan d’acheminement. De fait, les solutions que nous proposons consistent en de nouvelles stratégies d’acheminement avec QdS que nous qualifions d’adaptatives. Ces stratégies sont capables de transmettre les paquets sur de multiples chemins tout en considérant les paramètres de QdS liés à l’état du réseau et collectés en temps réel.La première approche proposée est conçue sur la base d’une méthode d’apprentissage inductif,du type Q-learning en ligne, et est utilisée pour estimer les informations collectées sur l’état dynamique du réseau.La deuxième contribution consiste dans une stratégie d’acheminement adaptatif conçue pour les architectures NDN et prenant en compte les métriques liées à la QdS. Elle est basée sur les similarités entre le processus d’acheminement des paquets dans les architectures NDN et le comportement des fourmis lors de la recherche du plus court chemin entre leur nid et les sources de nourriture. Les techniques utilisées pour concevoir cette stratégie sont inspirées des approches d’optimisation utilisées dans les algorithmes de type « colonies de fourmis ».Enfin, dans la dernière partie de la thèse, nous généralisons l’approche décrite ci-dessus pour l’étendre à la prise en compte simultanée de plusieurs paramètres de QdS. Sur la base de ces mêmes principes, cette approche a ensuite été étendue à la résolution des problèmes liés à la congestion.Les résultats obtenus montrent l’efficacité des solutions proposées dans une architecture NDN et permettent ainsi de considérer les paramètres de QdS dans les mécanismes d’acheminement des paquets ouvrant la voie à diverses applications orientées contenus sur ce type d’architecture / The Information Centric Networking (ICN) represents a new paradigm that is increasingly developed within the Internet world. It brings forward new content-centric based approaches, in order to design a new architecture for the future Internet, whose usage today shifts from a machine oriented communication (hosts) to a large-scale content distribution and retrieval.In this context, several ICN architectures have been proposed by the scientific community, within several international projects: DONA, PURSUIT, SAIL, COMET, CONVERGENCE, Named Data Networking (NDN), etc.Our thesis work has focused on the problems of routing in such networks, through a NDN architecture, which represents one of the most advanced ICN architectures nowadays.In particular, we were interested in designing and implementing routing solutions that integrate quality-of-service metrics (QoS) in the NDN architecture in terms of current Internet usage. This latter is indeed characterized by a heterogeneity of connections and highly dynamic traffic conditions.In this type of architecture, data packets broadcast is organized in two levels: the routing planand the forwarding plane. The latter is responsible for routing packets on all available paths through an identified upstream strategy. The routing plan is meanwhile used only to support the forwarding plane. In fact, our solutions consist of new QoS routing strategies which we describe as adaptive. These strategies can transmit packets over multiple paths while taking into account the QoS parameters related to the state of the network and collected in real time.The first proposed approach is designed on the basis of a on-line Q-learn type inductive learning method, and is used to estimate the information collected on the dynamic state of the network.The second contribution is an adaptive routing strategy designed for NDN architectures which considers the metrics related to QoS. It is based on the similarities between the packet forwarding process in the NDN architecture and the behavior of ants when finding the shortest path between their nest and food sources. The techniques used to design this strategy are based on optimization approaches used "ant colonies" algorithms.Finally, in the last part of the thesis, we generalize the approach described above to extend it to the simultaneous consideration of several QoS parameters. Based on these principles, this approach was later extended to solving problems related to congestion.The results show the effectiveness of the proposed solutions in an NDN architecture and thus allow to consider QoS parameters in packet delivery mechanisms paving the way for various content-oriented applications on this architecture

L'intensification de l'agriculture a joué un rôle crucial pour augmenter la production alimentaire au cours des dernières décennies. Plusieurs processus liés à l'intensification ont aussi causé d'importants dommages environnementaux, sur la biodiversité en particulier. L'agriculture doit aujourd'hui faire face au défi de satisfaire à une demande alimentaire croissante tout en améliorant son impact environnemental et sa durabilité. Il est nécessaire de connaître la forme de la relation entre biodiversité et intensité agricole pour déterminer où les politiques de conservation seront les plus efficaces et quelles allocations spatiales de l'intensité permettront de concilier production et biodiversité. Il existe peu de preuves empiriques de la forme de cette relation, de plus, l'influence de l'arrangement spatial de l'intensité sur la biodiversité demeure inconnue. Cette thèse avait pour objectif de déterminer comment cibler l'intensité agricole et son allocation spatiale afin d'atteindre des objectifs à la fois productifs et environnementaux. Afin de répondre à cette question, nous avons adopté une approche à l'échelle de la France entière, en couplant des bases de données décrivant l'agriculture et des oiseaux spécialistes des milieux agricoles à cette échelle. Nous avons caractérisé un gradient d'intensité à l'échelle du pays et étudié une communauté d'oiseaux spécialistes des milieux agricoles tout au long de ce gradient. Plusieurs descripteurs de cette communauté ont été utilisés, renseignant sa taille (richesse spécifique) mais aussi sa composition (spécialisation, niveau trophique, habitat). L'intensité agricole et les communautés d'oiseaux ont été reliées au niveau de la Petite Région Agricole (PRA; largeur moyenne = 22.4 km). Tout d'abord, nous avons développé une méthode permettant d'estimer un indicateur d'intensité agricole basé sur le coût intrant par hectare, au niveau de la PRA. Cet indicateur fournit une valeur d'intensité continue, pertinente à la fois pour les systèmes d'élevage et de culture. Ensuite, nous avons examiné les effets d'un gradient d'utilisation des sols (des prairies aux grandes cultures) et de leur hétérogénéité, sur la communauté d'oiseaux. L'hétérogénéité a un effet négatif sur les espèces spécialistes car elle entraine la perte de leur habitat. En revanche, elle avantage les espèces généralistes. Lors d'une troisième étape, nous avons montré que la communauté d'oiseaux était significativement influencée par l'intensité. Le long du gradient des espèces « gagnantes » remplacent des espèces « perdantes », ce changement étant plus marqué aux faibles intensités. L'effet de l'intensité sur la communauté d'oiseaux est renforcé par son agrégation spatiale. Enfin, les relations entre l'intensité, la communauté d'oiseaux, et les performances productives et économiques ont été intégrées dans un modèle d'optimisation de l'allocation de l'intensité. Les allocations optimales révèlent des solutions gagnant-non-perdant entre les trois critères de performance (biodiversité, production et économie). Ces allocations optimales correspondent à des modifications d'intensité ciblées: beaucoup de petits changements, favorisant des zones homogènes et extensives dans le cas d'un scénario d'extensification, à l'opposé de changements importants et moins nombreux, favorisant plus d'hétérogénéité, dans le cas d'un scénario d'intensification. Cette thèse apporte une des premières démonstrations de l'influence de l'agrégation spatiale de l'intensité sur la relation entre biodiversité et intensité. Nos résultats révèlent une opportunité pour améliorer l'efficacité des politiques de conservation de la biodiversité à l'échelle nationale. Il s'agit d'un ciblage de ces politiques, qui devra être différent pour maximiser la biodiversité à coût productif réduit ou pour augmenter la production tout en limitant les dommages sur la biodiversité / During the past several decades, agricultural intensification has been crucial to increase the food supply. Several processes related to intensification are very detrimental to the environment, particularly biodiversity. Today, agriculture is facing the challenge of satisfying its demand for food while improving its environmental sustainability. Knowledge of the shape of the relationship between biodiversity and intensity is necessary to determine both where conservation policies will be most effective and how to allocate intensity to reconcile production and biodiversity. Few empirical studies on this relationship exist, and the influence of the spatial arrangement of intensity on biodiversity remains untested. This Ph.D. thesis determined how to target both agricultural intensity and its spatial allocation for meeting production and conservation objectives of farmlands. To answer this research question, we used a country-scaled approach that combined two France-scaled databases that describe agriculture and farmland birds. We characterized a nationwide gradient of agricultural intensity and studied a farmland bird community along this gradient, using several trait-based descriptors (specialization, trophic level, and species main habitat). Agricultural intensity and bird communities were described at the Small Agricultural Region (SAR; mean width = 22.4 km) level. As a first step, we developed a novel method to estimate an intensity indicator that was based on Input Costs/ha, with SAR resolution. This indicator provides a continuous intensity measure that is relevant across different types of agricultural systems. Secondly, we investigated the effects of a gradient of land uses (grassland to arable land) and its heterogeneity on the bird community. We found habitat specialists suffered from habitat loss, while generalists benefited from heterogeneity. Thirdly, we showed that the community responded significantly to intensity, with winner species replacing loser species along the gradient. The shift between losers and winners was sharper at low intensities. Interestingly, spatial aggregation of intensity had a strengthening effect on the bird community. Finally, the relationships linking intensity to the bird community, food production, and economic performance were integrated into a model aimed at optimizing intensity allocation. Optimal allocations reached win-no-lose solutions with the three criteria. They corresponded to targeted intensity modifications: many small changed, favoring homogeneous, extensive clusters, were optimal within an extensification scenario; while a few large changes, favoring heterogeneity, were optimal within an intensification scenario. We provide one of the first studies demonstrating that spatial aggregation of intensity can influence the biodiversity/intensity relationship. Our results also provide an opportunity to improve the effectiveness of conservation policies, at national scales, with spatial targeting: opposite targeting should be performed either to maximize biodiversity benefits or to increase production, while mitigating biodiversity impacts. Our results highlight the importance of mixed allocation strategies between land sparing/sharing extremes. In order to put these opportunities into effect, further research should address the technical solutions that achieve intensity modification at the farm level and design targeted policies that benefit biodiversity and other environmental criteria