Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR Génétic EquipemeNt for biothrEat enviroNmental Analysis and SurveillancE (GENEASE). Ce projet porte sur l'étude d'un système de surveillance et d'analyse biologique en continu de l'environnement, compact et sensible. Cette analyse se fait par une méthode de biologie moléculaire par la détection et l'identification de plusieurs agents biologiques simultanément. Le dispositif visé doit intégrer l'ensemble des fonctions de la collecte de l'échantillon au rendu du résultat. Ce projet s'inscrit essentiellement dans l'axe « gestion de crise » puisqu'il porte sur l'étude d'un équipement mobile et portable de détection et d'identification biologique. Notre tâche est de mettre en place un système qui détecte (ou non) la présence de l'espèce puis d'estimer sa concentration. Cette estimation est faite à partir des données de fluorescence via le nombre du cycle repère (ou instant de rupture). Il s'agit donc d'intégrer dans la même ap-proche la discrimination pour détecter et la régression pour qualifier. En outre, le but est de construire un modèle statistique qui, à partir de la seule observation de la fluorescence d'une goutte, calcule une estimation du cycle repère et en déduire une estimation de la concentration de l'espèce à qualifier tout en minimisant le retard à la détection. Le travail constitue à poser un modèle statistique pour déterminer en temps continu à partir de quel instant on observe ce cycle repère sur la fluorescence. / This thesis is part of the ANR project, Génétic EquipemeNt for biothrEat enviroNmental Analysis and SurveillancE (GENEASE). This project focuses on the study of a system for monitoring and continuous analysis of biological environment. This analysis is done by a molecular biology method for the detection and identificatio of varions biological agents simultaneously. The device referred must integrate aIl the functions of sample collection of the rendering of the result. This project is essentially part of the axis "crisis management" since it focuses on the study of a mobile and portable equipment for the biological detection and identification. Our task i to develop a system that detects (or not) the presence of the species and to estimate its concentration. This estimation is based on fluorescence data using the number of the reference cycle (or break time). It is therefore to integrate into the same approach to the discrimination detect and the régression to qualify. In addition, the aim is to build a statistical model which from the single observation of the fluorescence of a drop, calculates an estimatation of the reference cycle and deduce an estimation of the concentration of the species to qualify while minimizing the delay at the detection. The work is to present a statistical model to determine continuous time fror the moment we observe this reference cycle on the fluorescence.

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur le thème de la modélisation et de l’aide à la décision dans le cadre des systèmes complexes. Plus précisément, nous nous intéressons au couplage de simulations orientées agent à une méthode de résolution de problèmes inverses. Une architecture générique de système d’aide à la décision est ainsi proposée. Ces travaux sont appliqués à la conception d’un système d’aide à la décision dédié à l’entomologie médico-légale. Cette discipline à mi-chemin entre la criminalistique et l’entomologie vise à concevoir des méthodes de datation de la mort basées sur des indices entomologiques, i.e., les insectes (principalement des diptères nécrophages) ou restes d’insectes retrouvés sur ou à proximité du corps. Ainsi, dans le cadre de ce travail réalisé en collaboration avec le laboratoire d’entomologie médico-légale de l’Institut de Médecine Légale de Lille, nous présentons : • un modèle à base d’agents permettant de simuler le développement des diptères nécrophages dans un environnement complexe (e.g., un corps situé dans un écosystème donné), en prenant en compte plus de paramètres que les méthodes classiques, • une implémentation de l’architecture de système d’aide à la décision évoquée plus haut, basée sur ce modèle. / The work presented in this thesis deals with modelling and decision support issues in the context of complex systems. Specifically, we investigate the coupling of agent-based simulations and inverse problem resolution methods. Thus, a generic architecture of decision support system is proposed. We identify two problems related to the implementation of this architecture: the validation of simulation parameters and the observation of agent-based simulations. We offer some answers to solve them. The notion of inverse problem is redefined in the context of decision support in a multi-model framework. Therefore, a resolution method and heuristics, based on ideas from works on abductive reasoning, are proposed. This work is then applied to the conception of a decision support system dedicated to forensic entomology. This research area, midway between forensic sciences and entomology, aims to develop post-mortem estimation methods based on entomological indices, i.e., insects (mainly necrophagous diptera) or insect remains, sampled on or around the cadaver. In the context of this work, done in collaboration with forensic entomology laboratory of the Legal Medicine Institute of Lille, we present: • an agent-based model of necrophagous diptera in a complex environment such as a dead body in a specific ecosystem, taking into account more parameters than conventional methods, • an implementation of the decision support system architecture mentioned above, based on this model.

Nos travaux de thèse portent sur la modélisation et la simulation à base d'agents de systèmes complexes, appliquées au phénomène de propagation de la Schistosomose. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux aspects spatiaux et sociaux de la propagation de cette maladie, en utilisant une approche de couplage de modèles à base d'agents. En effet, nous avons initialement étudié la modélisation mathématique de la Schistosomose et la complexité du phénomène de sa propagation. Ce qui nous a permis d'identifier deux dynamiques épidémiologiques (dynamiques spatiale et sociale) sous-jacentes à la propagation de la Schistosomose pour lesquelles, les modèles mathématiques présentent des limites. Cette problématique nous a poussés à étudier isolément ces deux dynamiques et à proposer un modèle multi-agents pour chacune d'elles. Ces deux modèles à base d'agents, représentant deux dynamiques complémentaires d'un même système, ont été implémentés selon des formalismes et des plateformes différentes : un modèle dans GAMA, une plateforme de simulation à base d'agents ; et un autre dans JASON, une plateforme de programmation d'agents BDI (Belief, Desire, Intention). Le modèle GAMA implémente l'aspect comportemental (pour la dynamique spatiale) qui se penche sur la réactivité des individus face à l'environnement physique et le suivi de l'infection. Le modèle JASON implémente l'aspect décisionnel (pour la dynamique sociale) qui introduit la dimension cognitive et mentale des individus en assurant leur capacité de décision et de sélection qui sont déterminées par leur environnement social, culturel, économique, etc. Pour assurer la composition des deux modèles, nous avons proposé une solution de couplage (par Co-simulations) des deux plateformes GAMA et JASON. Nous avons finalement expérimenté le modèle avec un cas de dynamique de propagation de la maladie à Niamey (au Niger) pour lequel les données étaient accessibles. / Our thesis work focuses on agent-based modeling and simulation of complex systems, applied to the spread of schistosomiasis. Specially, we were interested in the spatial and social aspects of the spread of the disease, using an agent-based coupling approach of models.Indeed, we initially studied the mathematical modeling of schistosomiasis and the complexity of its propagation, which allowed us to identify two epidemiological dynamics (spatial and social dynamics) underlying the spread of schistosomiasis for which mathematical models have limits. This problematic led us to study separately these two dynamics and propose an agent-based model for each. These two agent-based models, representing two complementary dynamics of a system, were implemented according different formalisms and different platforms: one model on GAMA (an agent-based simulation platform); and another on JASON (a programming platform of BDI agents). The GAMA model implements the behavioral aspect (for the spatial dynamic) that focuses on individuals reactivity with regards to the physical environment, and the monitoring of the infection. The JASON model implements the decisional aspect (for the social dynamic) that introduces the cognitive and mental dimension of individuals, ensuring their decision and selection capacities which are determined by their social, cultural and economic environment. To ensure the composition of the two models, we proposed an agent-based coupling solution (co-simulation) of the two platforms (GAMA and JASON). We finally experienced the model with a case of dynamic spread of the disease in Niamey (Niger) for which data were available.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La conception d'outils de simulation capables de reproduire la dynamique et l'évolution de phénomènes complexes réels est une tâche difficile. La modélisation de ces phénomènes par des approches analytiques est souvent impossible, obligeant le concepteur à s'orienter vers des approches comportementales. Dans ce contexte, les simulations multi-agents représentent aujourd'hui une alternative crédible aux simulations classiques. Elles restent cependant délicates à mettre en œuvre. En effet, le concepteur de la simulation doit être capable de transcrire en comportement d'agents la dynamique du phénomène qu'il observe. Cette étape requiert généralement les compétences d'un spécialiste possédant une certaine expertise du phénomène à simuler. Dans cette thèse, nous proposons une manière originale de traiter l'observation de comportements réels à simuler, sans avoir recours à l'aide d'un expert.Il s'agit de s'appuyer sur des techniques d'apprentissage non supervisé pour identifier et extraire des comportements et ainsi faciliter l'agentification de la simulation. Notre approche constitue, de ce fait, un pas vers la conception automatique de simulations multi-agents reproduisant des phénomènes observables. Cette approche est motivée par un cadre applicatif visant la simulation de comportements de clients à l'intérieur d'un espace de vente. / The design of simulation tools, which are able to reproduce the dynamics and evolution of complex real phenomena, is hard. Modeling these phenomena by analytical approaches is often unsuitable, forcing the designer to turn towards behavioral approaches. In this context, multi-agent simulations are now a credible alternative to the classical simulations. However, they remain difficult to implement. In fact, the designer of the simulation must be able to transcribe the dynamic of the phenomenon being observed in agents behavior. This step usually requires the skills of a specialist with some expertise in the phenomenon to be simulated. In this thesis, we propose a novel way to treat observing real behaviors to simulate, without resorting to the help of an expert.It is relying on unsupervised learning techniques to identify and extract behavior and facilitate the agentification. Our approach is, therefore, a step towards the automatic design of multi-agent simulations reproducing observable phenomena. This approach is motivated by an application context aiming the simulation of customers’ behavior within a retail space.

L'approche à base d'agents s'intéresse à la modélisation et la simulation de systèmes complexes. Un des aspects importants dans le processus de conception est lié à la mise au point des paramètres du modèle. En effet, ces modèles sont généralement caractérisés par de nombreux paramètres qui déterminent la dynamique globale du système simulé. L'espace des paramètres peut être alors gigantesque. De plus, le comportement de ces systèmes complexes est souvent chaotique. L'approche que nous suggérons est de considérer le problème de calibrage des modèles à base d'agents comme un problème d'optimisation. La validation peut alors être reformulée comme l'identification d'un jeu de paramètres qui optimise une fonction, par exemple une mesure de distance entre le modèle artificiel que nous simulons et le système réel. Nous avons proposé trois approches complémentaires dans le cadre de la thèse. La première approche se fonde sur l'application directe d'un algorithme d'optimisation où le modèle est vu comme une boîte noire dont les entrées sont les valeurs de paramètres et la sortie la valeur d'une fonction objectif évaluée après la simulation du modèle. La deuxième approche consiste ensuite à explorer différentiellement l'espace des paramètres en le découpant de manière adaptative en sous-espaces d'autant plus finement découpés que les paramétrages correspondants sont a priori intéressants. Enfin, la troisième approche consiste à effectuer une seule simulation où les agents sont modifiés en ligne.

Dans ce travail de thèse, nous présentons le problème de recherche d'information sur Internet et plus généralement de veille stratégique. Nous remarquons généralement qu'il est nécessaire de passer beaucoup de temps à analyser les résultats fournis par les moteurs de recherche traditionnels afin d'obtenir une réponse satisfaisante. Dans cette thèse, nous avons donc développé un outil de recherche automatique basé sur une stratégie de recherche évolutionnaire. Cet outil explore les pages Web en partant des résultats fournis par les moteurs de recherche traditionnels (comme Google, Altavista, ...). Plusieurs méthodes d'optimisation ont été comparées : une approche génétique, une approche à base de population de fourmis et un algorithme tabou. L'effort de recherche a également été parallélisé et peut être distribué sur plusieurs machines distantes afin de maximiser les ressources disponibles à l'exécution de cette tâche et d'utiliser une architecture parallèle de grande ampleur. Enfin, nous proposons un système de visualisation des résultats d'un moteur de recherche basé sur les propriétés des nuages d'agents afin d'aider les utilisateurs à mieux comprendre les éléments renvoyés par le moteur et de diminuer ainsi le temps nécessaire à leur analyse.

Nous proposons une nouvelle approche pour démontrer l'existence d'équilibres de Walras pour des économies avec un espace mesuré d'agents et un espace des biens de dimension finie ou infinie. Dans un premier temps (chapitre 1) on démontre un résultat de discrétisation des correspondances mesurables, qui nous permettra de considérer une économie avec un espace mesuré d'agents comme la limite d'une suite d'économies avec un nombre fini d'agents. Dans le cadre des économies avec un espace mesuré d'agents, on applique tout d'abord (chapitre 2) ce résultat aux économies avec un nombre fini de biens, puis (chapitre 3) aux économies avec des biens modélisé par un Banach séparable ordonné par un cône positif d'intérieur non vide, et finalement (chapitre 4) aux économies avec des biens différenciés. On parvient ainsi à généraliser les résultats d'existence de Aumann (1966), Schmeidler (1969), Hildenbrand (1970), Khan et Yannelis (1991), Rustichini et Yannelis (1991), Ostroy et Zame (1994) et Podczeck (1997) aux économies avec des préférences non ordonnées et un secteur productif non trivial.

Un réseau de surveillance efficace est souvent un outil utile pour surveiller et évaluer les différents états d'un écosystème spécifique. Avec les informations fournies par le réseau, les prédictions peuvent être générés en utilisant des analyses spatio-temporelles approfondies, qui peuvent ensuite aider les décideurs et les parties prenantes. Écosystèmes dominés par les humains sont très dynamique et complexe, où la plupart des variables observées ont des interactions non-linéaires mutuelles. En outre, les impacts des activités humaines sur l'écosystème sont souvent rugueux, dans de nombreux cas, ils perturbent l'équilibre écologique. Par conséquent, la surveillance d'un écosystème devient un problème complexe et il n'est pas facile de proposer un réseau de surveillance optimal en utilisant les techniques traditionnelles. Les techniques d'optimisation traditionnelles ne parviennent pas souvent à tenir compte des évolutions de la réalité associée à ces écosystèmes.Un exemple d'une telle situation se trouve à la région du delta du Mékong du Vietnam, où les gestionnaires provinciaux de l'agriculture sont concernés par les invasions régulières des cicadelles brunes (Brown Plant Hoppers - BPH), un ravageur du riz particulièrement active, à cause des maladies qu'ils véhiculent et transmettent à la les rendements de riz. / An efficient surveillance network is an invaluable tool to monitor and assess the different states of a given ecosystem. With the information collected by such a network, predictions can be generated using thorough spatio-temporal analyses, which can then support decision makers and stakeholders. Human dominated ecosystems are highly dynamic and complex , where most of the observed variables have mutual non-linear interactions. In addition, the human activities have a considerable impact on almost all ecosystems they inhabit, where they tend to disrupt the ecological balance in short period of times. The surveillance of such ecosystems by different technical solutions is complex and dynamic where designing an “optimal” surveillance network, i.e., a network that would reflect an almost realtime situation of an ecosystem. Often traditional optimization techniques fail to reflect the evolutions of the reality associated with these ecosystems.An example of such a situation, is the Mekong Delta region of Vietnam, where the provincial agricultural managers are concerned with the regular invasions of Brown Plant Hoppers (BPH), a particularly active rice pest, because of the diseases they carry and transmit to the rice yields. Their biggest concern is having a constantly accurate account of the current distribution of BPH waves, since it is the basis of establishing different prevention strategies. The time frame is short for applying these strategies: at least one week is needed between the moment where a prediction of the density of BPH can be estimated by the experts and warnings are sent to farmers and other end users and the moment where a strategy can be efficiently applied. To improve the efficiency of the system, the Vietnamese government has established a light-trap network [1] [2] that can capture multiple kinds of insects, especially BPH, and which data (the density of insects per trap) is collected and analyzed daily. Maintaining this network in a good state of operation has become an important national program of the Ministry of Agriculture and Rural Development of Vietnam since 2006. Although the current light-trap network is considered as a necessity for supporting the fight against various plant pests, it has three restrictions: (1) it misses detailed accounts on the life cycle of the BPH, (2) the network has remained stable since its initial design and has not, therefore, completely adapted to the huge changes that the ecosystem of the Mekong Delta has undergone in the recent years especially due to limitations in management, and (3) the network itself is very sparsely distributed.

Cette thèse porte sur la navigation d'agents dans un environnement manufacturier. Le cadre général du travail relève de la navigation d'AGVs (véhicules autoguidés), transportant librement et intelligemment leur produit. L'objectif est de proposer des outils permettant la navigation autonome et coopérative d’une flotte d’AGVs dans des systèmes de production manufacturiers où les contraintes temporelles sont importantes. Après la présentation d'un état de l'art sur chaque domaine (systèmes manufacturiers et navigation d'agents), les impacts de la mutualisation entre ceux-ci sont présentés. Ensuite, deux problématiques, liées à la navigation d'agents mobiles dans des environnements manufacturiers, sont étudiées. La première problématique est centrée sur la planification de trajectoire décentralisée où une fonction d'ordonnancement est combinée au planificateur pour chaque agent. Cette fonction permet de choisir une ressource lors de la navigation afin d'achever l'opération du produit transporté le plus tôt possible. La première solution consiste en une architecture hétérarchique où les AGVs doivent planifier (ou mettre à jour) leur trajectoire, ordonnancer leur produit pour l'opération en cours et résoudre leurs propres conflits avec les agents à portée de communication. Pour la seconde approche, une architecture hybride à l'aide d'un superviseur, permettant d'assister les agents durant leur navigation, est proposée. L'algorithme de planification de trajectoire se fait en deux étapes. La première étape utilise des informations globales fournies par le superviseur pour anticiper les collisions. La seconde étape, plus locale, utilise les données par rapport aux AGVs à portée de communication afin d'assurer l'évitement de collisions. Afin de réduire les temps de calcul des trajectoires, une optimisation par essaims particulaires est introduite. La seconde problématique se focalise sur la commande coopérative permettant un rendez-vous d'agents non holonomes à une configuration spécifique. Ce rendez-vous doit être atteint en un temps donné par un cahier des charges, fourni par le haut-niveau de contrôle. Pour résoudre ce problème de rendez-vous, nous proposons une loi de commande à temps fixe (i.e. indépendant des conditions initiales) par commutation permettant de faire converger l’état des AGVs vers une resource. Des résultats numériques et expérimentaux sont fournis afin de montrer la faisabilité des solutions proposées. / This thesis is focused on agent navigation in a manufacturing environment. The proposed framework deals with the navigation of AGVs (Automated Guided Vehicles), which freely and smartly transport their product. The objective is to propose some tools allowing the autonomous and cooperative navigation of AGV fleets in manufacturing systems for which temporal constraints are important. After presenting the state of the art of each field (manufacturing systems and agent navigation), the impacts of the cross-fertilization between these two fields are presented. Then, two issues, related to the navigation of mobile agents in manufacturing systems, are studied. The first issue focuses on decentralized motion planning where a scheduling function is combined with the planner for each agent. This function allows choosing a resource during the navigation to complete the ongoing operation of the transported product at the soonest date. The first proposed approach consists in a heterarchical architecture where the AGVs have to plan (or update) their trajectory, schedule their product and solve their own conflict with communicating agents. For the second approach, hybrid architecture with a supervisor, which assists agents during the navigation, is proposed. The motion planning scheme is divided into two steps. The first step uses global information provided by the supervisor to anticipate the future collisions. The second step is local and uses information from communicating agents to ensure the collision avoidance. In order to reduce the computational times, a particle swarm optimization is introduced. The second issue is focused on the cooperative control, allowing a rendezvous of nonholomic agents at a specific configuration. This rendezvous must be achieved in a prescribed time, provided by the higher level of control. To solve this rendezvous, a fixed time (i.e. independent of initial conditions) switching control law is proposed, allowing the convergence of agent states towards a resource configuration. Some numerical and experimental results are provided to show the feasibility of the proposed methods.