Un intérêt croissant est aujourd'hui porté sur les robots capables de conduire des activités de collaboration d'une manière naturelle et efficace. Nous avons développé une architecture et un système qui traitent des aspects décisionnels de ce problème. Nous avons mis en oeuvre cette architecture pour traiter trois problèmes différents: le robot observateur, le robot équipier et enfin le robot instructeur. Dans cette thèse, nous discutons des défis et problématiques de la coopération homme-robot, puis nous décrivons l'architecture que nous avons développée et enfin détaillons sa mise oeuvre et les algorithmiques spécifiques à chacun des scénarios.Dans le cadre du scénario du robot observateur, le robot maintient un état du monde à jour au moyen d'un raisonnement géométrique effectué sur les données de perception, produisant ainsi une description symbolique de l'état du monde et des agents présents. Nous montrons également, sur la base d'un système de raisonnement intégrant des processus de décision de Markov (MDPs) et des réseaux Bayésiens, comment le robot est capable d'inférer les intentions et les actions futures de ses partenaires humain, à partir d'une observation de leurs mouvements relatifs aux objets de l'environnement. Nous identifions deux types de comportements proactifs : corriger les croyances de l'homme en lui fournissant l'information pertinente qui lui permettra de réaliser son but, aider physiquement la personne dans la réalisation de sa tâche, une fois celle-ci identifiée par le robot.Dans le cas du robot équipier, ce dernier doir réaliser une tâche en coopération avec un partenaire human. Nous introduisons un planificateur nommé Human-Aware Task Planner et détaillons la gestion par notre systeme du plan partagé par un composant appelé Plan Management component. Grâce à se système, le robot peut collaborer avec les hommes selon trois modalités différentes : robot leader, human leader, ou equal partners. Nous discutons des fonctions qui permettent au robot de suivre les actions de son partenaire humain et de vérifier qu'elles sont compatibles ou non avec le plan partagé et nous montrons comment le robot est capable de produire des comportements sûrs qui permettent de réaliser la tâche en prenant en compte de manière explicite la présence et les actions de l'homme ainsi que ses préférences. L'approche est fondée sur des processus décisionnels de Markov hiérarchisés avec observabilité mixte et permet d'estimer l'engagement de l'homme et de réagir en conséquence à différents niveaux d'abstraction. Enfin, nous discutions d'une approche prospective fondée sur un planificateur multi-agent probabiliste mettant en œuvre des MDPs et de sa pertinence quant à l'amélioration du composant de gestion de plan partagé.Dans le scénario du robot instructeur, nous détaillons les processus décisionnels qui permettent au robot d'adapter le plan partagé (shared plan) en fonction de l'état de connaissance et des désirs de son partenaire humain. Selon, le cas, le robot donne plus ou moins de détails sur le plan et adapte son comportement aux connaissances de l'homme ; Une étude utilisateur a également été menée permettant de valider la pertinence de cette approche.Finalement, nous présentons la mise en œuvre d'un robot guide autonome et détaillons les processu décisionnels que nous y avons intégrés pour lui permettre de guider des voyageurs dans un hall d'aéroport en s'adaptant au mieux au contexte et aux désirs des personnes guidées. Nous illustrons dans ce contexte des comportement adaptatifs et pro-actifs. Ce système a été effectivement intégré sur le robot Spencer qui a été déployé dans le terminal principal de l'aéroport d'Amsterdam (Schiphol). Le robot a fonctionné de manière robuste et satisfaisante. Une étude utilisateur a permis, dans ce cas également, de mesurer les performances et de valider le système. / There has been an increasing interest, in the last years, in robots that are able to cooperate with humans not only as simple tools, but as full agents, able to execute collaborative activities in a natural and efficient way. In this work, we have developed an architecture for Human-Robot Interaction able to execute joint activities with humans. We have applied this architecture to three different problems, that we called the robot observer, the robot coworker, and the robot teacher. After quickly giving an overview on the main aspects of human-robot cooperation and on the architecture of our system, we detail these problems.In the observer problem the robot monitors the environment, analyzing perceptual data through geometrical reasoning to produce symbolic information.We show how the system is able to infer humans' actions and intentions by linking physical observations, obtained by reasoning on humans' motions and their relationships with the environment, with planning and humans' mental beliefs, through a framework based on Markov Decision Processes and Bayesian Networks. We show, in a user study, that this model approaches the capacity of humans to infer intentions. We also discuss on the possible reactions that the robot can execute after inferring a human's intention. We identify two possible proactive behaviors: correcting the human's belief, by giving information to help him to correctly accomplish his goal, and physically helping him to accomplish the goal.In the coworker problem the robot has to execute a cooperative task with a human. In this part we introduce the Human-Aware Task Planner, used in different experiments, and detail our plan management component. The robot is able to cooperate with humans in three different modalities: robot leader, human leader, and equal partners. We introduce the problem of task monitoring, where the robot observes human activities to understand if they are still following the shared plan. After that, we describe how our robot is able to execute actions in a safe and robust way, taking humans into account. We present a framework used to achieve joint actions, by continuously estimating the robot's partner activities and reacting accordingly. This framework uses hierarchical Mixed Observability Markov Decision Processes, which allow us to estimate variables, such as the human's commitment to the task, and to react accordingly, splitting the decision process in different levels. We present an example of Collaborative Planner, for the handover problem, and then a set of laboratory experiments for a robot coworker scenario. Additionally, we introduce a novel multi-agent probabilistic planner, based on Markov Decision Processes, and discuss how we could use it to enhance our plan management component.In the robot teacher problem we explain how we can adapt the plan explanation and monitoring of the system to the knowledge of users on the task to perform. Using this idea, the robot will explain in less details tasks that the user has already performed several times, going more in-depth on new tasks. We show, in a user study, that this adaptive behavior is perceived by users better than a system without this capacity.Finally, we present a case study for a human-aware robot guide. This robot is able to guide users with adaptive and proactive behaviors, changing the speed to adapt to their needs, proposing a new pace to better suit the task's objectives, and directly engaging users to propose help. This system was integrated with other components to deploy a robot in the Schiphol Airport of Amsterdam, to guide groups of passengers to their flight gates. We performed user studies both in a laboratory and in the airport, demonstrating the robot's capacities and showing that it is appreciated by users.

Nous étudions quelques applications du contrôle stochastique à la couverture d'options en présence d'illiquidité. Dans la première partie, nous nous intéressons à un problème de surcouverture d'option dans un modèle à volatilité stochastique. L'originalité provient du fait que l'actif servant à couvrir la volatilité n'est pas liquide et que l'agent devra donc opérer un montant total fini de transactions. La deuxième partie concerne la couverture d'option en présence de volatilité incertaine dont la dynamique n'est pas spécifiée. Nous introduisons un critère permettant d'obtenir des prix d'options non triviaux, en autorisant l'agent à perdre de l'argent pour des réalisations de la volatilité qu'il juge peu probables. Enfin dans une troisième partie nous étudions un problème de contrôle impulsionnel pour lequel les contrôles prennent effet avec retard. Cette étude s'applique notamment à la couverture d'options sur hedge funds, pour lesquels les ordres d'achat et de vente sont exécutés avec retard. Dans chaque partie, nous caractérisons la fonction valeur du problème comme étant l'unique solution de viscosité d'une équation aux dérivées partielles. Dans la première et la troisième partie, nous introduisons dans un second chapitre des algorithmes de résolution numériques de ces EDP par différences finies. La convergence de ces algorithmes est prouvée de manière théorique.

De nos jours, les applications de grande taille sont développées à l’aide de nom- breux cadres d’applications (frameworks) et intergiciels (middleware). L’utilisation ex- cessive d’objets temporaires est un problème de performance commun à ces applications. Ce problème est appelé “object churn”. Identifier et comprendre des sources d’“object churn” est une tâche difficile et laborieuse, en dépit des récentes avancées dans les tech- niques d’analyse automatiques. Nous présentons une approche visuelle interactive conçue pour aider les développeurs à explorer rapidement et intuitivement le comportement de leurs applications afin de trouver les sources d’“object churn”. Nous avons implémenté cette technique dans Vasco, une nouvelle plate-forme flexible. Vasco se concentre sur trois principaux axes de con- ception. Premièrement, les données à visualiser sont récupérées dans les traces d’exécu- tion et analysées afin de calculer et de garder seulement celles nécessaires à la recherche des sources d’“object churn”. Ainsi, des programmes de grande taille peuvent être vi- sualisés tout en gardant une représentation claire et compréhensible. Deuxièmement, l’utilisation d’une représentation intuitive permet de minimiser l’effort cognitif requis par la tâche de visualisation. Finalement, la fluidité des transitions et interactions permet aux utilisateurs de garder des informations sur les actions accomplies. Nous démontrons l’efficacité de l’approche par l’identification de sources d’“object churn” dans trois ap- plications utilisant intensivement des cadres d’applications framework-intensive, inclu- ant un système commercial. / Nowadays, large framework-intensive programs are developed using many layers of frameworks and middleware. Bloat, and particularly object churn, is a common per- formance problem in framework-intensive applications. Object churn consists of an ex- cessive use of temporary objects. Identifying and understanding sources of churn is a difficult and labor-intensive task, despite recent advances in automated analysis tech- niques. We present an interactive visualization approach designed to help developers quickly and intuitively explore the behavior of their application with respect to object churn. We have implemented this technique in Vasco, a new flexible and scalable visualization platform. Vasco follows three main design goals. Firstly, data is collected from execu- tion traces. It is analyzed in order to calculate and keep only the data that is necessary to locate sources of object churn. Therefore, large programs can be visualized while keeping a clear and understandable view. Secondly, the use of an intuitive view allows minimizing the cognitive effort required for the visualization task. Finally, the fluidity of transitions and interactions allows users to mentally preserve the context throughout their interactions. We demonstrate the effectiveness of the approach by identifying churn in three framework-intensive applications, including a commercial system.

De nos jours, les applications de grande taille sont développées à l’aide de nom- breux cadres d’applications (frameworks) et intergiciels (middleware). L’utilisation ex- cessive d’objets temporaires est un problème de performance commun à ces applications. Ce problème est appelé “object churn”. Identifier et comprendre des sources d’“object churn” est une tâche difficile et laborieuse, en dépit des récentes avancées dans les tech- niques d’analyse automatiques. Nous présentons une approche visuelle interactive conçue pour aider les développeurs à explorer rapidement et intuitivement le comportement de leurs applications afin de trouver les sources d’“object churn”. Nous avons implémenté cette technique dans Vasco, une nouvelle plate-forme flexible. Vasco se concentre sur trois principaux axes de con- ception. Premièrement, les données à visualiser sont récupérées dans les traces d’exécu- tion et analysées afin de calculer et de garder seulement celles nécessaires à la recherche des sources d’“object churn”. Ainsi, des programmes de grande taille peuvent être vi- sualisés tout en gardant une représentation claire et compréhensible. Deuxièmement, l’utilisation d’une représentation intuitive permet de minimiser l’effort cognitif requis par la tâche de visualisation. Finalement, la fluidité des transitions et interactions permet aux utilisateurs de garder des informations sur les actions accomplies. Nous démontrons l’efficacité de l’approche par l’identification de sources d’“object churn” dans trois ap- plications utilisant intensivement des cadres d’applications framework-intensive, inclu- ant un système commercial. / Nowadays, large framework-intensive programs are developed using many layers of frameworks and middleware. Bloat, and particularly object churn, is a common per- formance problem in framework-intensive applications. Object churn consists of an ex- cessive use of temporary objects. Identifying and understanding sources of churn is a difficult and labor-intensive task, despite recent advances in automated analysis tech- niques. We present an interactive visualization approach designed to help developers quickly and intuitively explore the behavior of their application with respect to object churn. We have implemented this technique in Vasco, a new flexible and scalable visualization platform. Vasco follows three main design goals. Firstly, data is collected from execu- tion traces. It is analyzed in order to calculate and keep only the data that is necessary to locate sources of object churn. Therefore, large programs can be visualized while keeping a clear and understandable view. Secondly, the use of an intuitive view allows minimizing the cognitive effort required for the visualization task. Finally, the fluidity of transitions and interactions allows users to mentally preserve the context throughout their interactions. We demonstrate the effectiveness of the approach by identifying churn in three framework-intensive applications, including a commercial system.

Le processus de développement des systèmes avioniques suit des réglementations de sûreté de fonctionnement très strictes, incluant l'analyse du déterminisme et de la prédictibilité temporelle des systèmes. L'approche est basée sur la séparation des étapes de conception et d'implémentation. Une des plus grandes difficultés dans l'approche actuelle se trouve dans la détermination du WCET, qui est nécessaire pour prouver la satisfaction des contraintes de temps-réel dur du système. Dans cette thèse, une méthodologie de relâchement de contraintes temps-réels pour les systèmes de commandes digital est proposé. L'objectif est de réduire le conservatisme des approches traditionnelles basés sur le pire temps d'exécution, tout en préservant la stabilité et les performances de commandes. L'approche a été appliqué au système de commande de tangage d'un avion, ce qui a permi de montrer que le relâchement des contraintes temps réels améliore l'utilisation de la puissance de calcul disponible tout en préservant la stabilité et la qualité de commande du système. / The development process of critical avionics products are done under strict safety regulations. These regulations include determinism and predictability of the systems' timing. The overall approach is based on a separation of concerns between control design and implementation. One of the toughest challenges in the current approach is the determination of the WCET, in order to correctly size the system. In this thesis, a weakened implementation scheme for real-time feedback controllers is proposed to reduce the conservatism due to traditional worst-case considerations, while preserving the stability and control performance. The methodology is tested to the pitch control of an aircraft, showing that weakening the real-time constraints allows for saving computing power while preserving the system's stability and quality of control.