Cette thèse est consacrée au développement d'outils pour FreeFem++ destinés à faciliter la résolution des problèmes d'optimisation. Ce travail se compose de deux parties principales. La première consiste en la programmation, la validation et l'exploitation d'interfaces permettant l¿utilisation de routines d'optimisation directement dans le logiciel. La seconde comprend le développement de solutions pour le calcul automatisé des dérivées, toujours au sein de FreeFem++, en exploitant les paradigmes de la différentiation automatique. FreeFem++ est un environnement de développement intégré dédié à la résolution numérique d¿équations aux dérivées partielles en dimension 2 et 3. Son langage ergonomique permet à l'utilisateur d'exploiter aisément ses nombreux outils de création de maillages, de résolution de systèmes linéaires, ainsi que ses bibliothèques d'éléments finis, etc... Nous introduisons les nouvelles routines d'optimisation désormais accessibles depuis la bibliothèque de modules du logiciel. En particulier, le logiciel libre d'optimisation sous contraintes IPOPT, qui implémente une méthode de points intérieurs très robuste pour l¿optimisation en grande dimension. Nous appliquons avec succès ces algorithmes à une série de problèmes concrets parmi lesquels la résolution numérique de problèmes de sur- faces minimales, la simulation de condensats de Bose-Einstein, ou encore un problème de positionnement inverse en mécanique des fluides. Une version prototypique de FreeFem++ contenant les outils de différentiation automatique est présentée, après avoir exposé les principes fondamentaux de cette méthode de calcul de dérivées pour le calcul scientifique. / The goal of this Ph.D. thesis was the development of tools for the FreeFem++ software in order to make optimization problems easier to deal with. This has been accomplished following two main directions. Firstly, a set of optimization softwares is interfaced and validated before making use of them. Then, we analyse the field of automatic differentiation as a potential mean of simplification for the users. FreeFem++ is an integrated development environment dedicated to numerically solving partial differential equations. Its high level language allows the user for a comfortable experience while using its mesh generation capabilities, linear system solvers, as well as finite elements capabilities. We describe the newly available optimization features, with a certain emphasis on the open source software IPOPT, which implements a state of the art interior points method for large scale optimization. These optimization tools are then used in a set of quite successful applications, among which minimal surfaces, Bose-Einstein condensate simulation, and an inverse positioning problem in the context of computational fluid dynamics. Finally, after an introduction to the techniques of algorithmic differentiation, we also present an unstable prototype version of FreeFem++ including automatic differentiation features.

Le développement du logiciel actuel doit faire face de plus en plus à la complexité de programmes gigantesques, élaborés et maintenus par de grandes équipes réparties dans divers lieux. Dans ses tâches régulières, chaque intervenant peut avoir à répondre à des questions variées en tirant des informations de sources diverses. Pour améliorer le rendement global du développement, nous proposons d'intégrer dans un IDE populaire (Eclipse) notre nouvel outil de visualisation (VERSO) qui calcule, organise, affiche et permet de naviguer dans les informations de façon cohérente, efficace et intuitive, afin de bénéficier du système visuel humain dans l'exploration de données variées. Nous proposons une structuration des informations selon trois axes : (1) le contexte (qualité, contrôle de version, bogues, etc.) détermine le type des informations ; (2) le niveau de granularité (ligne de code, méthode, classe, paquetage) dérive les informations au niveau de détails adéquat ; et (3) l'évolution extrait les informations de la version du logiciel désirée. Chaque vue du logiciel correspond à une coordonnée discrète selon ces trois axes, et nous portons une attention toute particulière à la cohérence en naviguant entre des vues adjacentes seulement, et ce, afin de diminuer la charge cognitive de recherches pour répondre aux questions des utilisateurs. Deux expériences valident l'intérêt de notre approche intégrée dans des tâches représentatives. Elles permettent de croire qu'un accès à diverses informations présentées de façon graphique et cohérente devrait grandement aider le développement du logiciel contemporain. / Nowadays, software development has to deal more and more with huge complex programs, constructed and maintained by large teams working in different locations. During their daily tasks, each developer may have to answer varied questions using information coming from different sources. In order to improve global performance during software development, we propose to integrate into a popular integrated development environment (Eclipse) our new visualization tool (VERSO), which computes, organizes, displays and allows navigation through information in a coherent, effective, and intuitive way in order to benefit from the human visual system when exploring complex data. We propose to structure information along three axes: (1) context (quality, version control, etc.) determines the type of information; (2) granularity level (code line, method, class, and package) determines the appropriate level of detail; and (3) evolution extracts information from the desired software version. Each software view corresponds to a discrete coordinate according to these three axes. Coherence is maintained by navigating only between adjacent views, which reduces cognitive effort as users search information to answer their questions. Two experiments involving representative tasks have validated the utility of our integrated approach. The results lead us to believe that an access to varied information represented graphically and coherently should be highly beneficial to the development of modern software.

Le développement du logiciel actuel doit faire face de plus en plus à la complexité de programmes gigantesques, élaborés et maintenus par de grandes équipes réparties dans divers lieux. Dans ses tâches régulières, chaque intervenant peut avoir à répondre à des questions variées en tirant des informations de sources diverses. Pour améliorer le rendement global du développement, nous proposons d'intégrer dans un IDE populaire (Eclipse) notre nouvel outil de visualisation (VERSO) qui calcule, organise, affiche et permet de naviguer dans les informations de façon cohérente, efficace et intuitive, afin de bénéficier du système visuel humain dans l'exploration de données variées. Nous proposons une structuration des informations selon trois axes : (1) le contexte (qualité, contrôle de version, bogues, etc.) détermine le type des informations ; (2) le niveau de granularité (ligne de code, méthode, classe, paquetage) dérive les informations au niveau de détails adéquat ; et (3) l'évolution extrait les informations de la version du logiciel désirée. Chaque vue du logiciel correspond à une coordonnée discrète selon ces trois axes, et nous portons une attention toute particulière à la cohérence en naviguant entre des vues adjacentes seulement, et ce, afin de diminuer la charge cognitive de recherches pour répondre aux questions des utilisateurs. Deux expériences valident l'intérêt de notre approche intégrée dans des tâches représentatives. Elles permettent de croire qu'un accès à diverses informations présentées de façon graphique et cohérente devrait grandement aider le développement du logiciel contemporain. / Nowadays, software development has to deal more and more with huge complex programs, constructed and maintained by large teams working in different locations. During their daily tasks, each developer may have to answer varied questions using information coming from different sources. In order to improve global performance during software development, we propose to integrate into a popular integrated development environment (Eclipse) our new visualization tool (VERSO), which computes, organizes, displays and allows navigation through information in a coherent, effective, and intuitive way in order to benefit from the human visual system when exploring complex data. We propose to structure information along three axes: (1) context (quality, version control, etc.) determines the type of information; (2) granularity level (code line, method, class, and package) determines the appropriate level of detail; and (3) evolution extracts information from the desired software version. Each software view corresponds to a discrete coordinate according to these three axes. Coherence is maintained by navigating only between adjacent views, which reduces cognitive effort as users search information to answer their questions. Two experiments involving representative tasks have validated the utility of our integrated approach. The results lead us to believe that an access to varied information represented graphically and coherently should be highly beneficial to the development of modern software.

Cette thèse est consacrée au développement d'outils pour FreeFem++ destinés à faciliter la résolution des problèmes d'optimisation. Ce travail se compose de deux parties principales. La première consiste en la programmation, la validation et l'exploitation d'interfaces permettant l¿utilisation de routines d'optimisation directement dans le logiciel. La seconde comprend le développement de solutions pour le calcul automatisé des dérivées, toujours au sein de FreeFem++, en exploitant les paradigmes de la différentiation automatique. FreeFem++ est un environnement de développement intégré dédié à la résolution numérique d¿équations aux dérivées partielles en dimension 2 et 3. Son langage ergonomique permet à l'utilisateur d'exploiter aisément ses nombreux outils de création de maillages, de résolution de systèmes linéaires, ainsi que ses bibliothèques d'éléments finis, etc... Nous introduisons les nouvelles routines d'optimisation désormais accessibles depuis la bibliothèque de modules du logiciel. En particulier, le logiciel libre d'optimisation sous contraintes IPOPT, qui implémente une méthode de points intérieurs très robuste pour l¿optimisation en grande dimension. Nous appliquons avec succès ces algorithmes à une série de problèmes concrets parmi lesquels la résolution numérique de problèmes de sur- faces minimales, la simulation de condensats de Bose-Einstein, ou encore un problème de positionnement inverse en mécanique des fluides. Une version prototypique de FreeFem++ contenant les outils de différentiation automatique est présentée, après avoir exposé les principes fondamentaux de cette méthode de calcul de dérivées pour le calcul scientifique.

Les médias sociaux ont largement modifié la manière dont nous produisons, diffusons et consommons l'information et sont de fait devenus des vecteurs d'information importants. L’objectif de cette thèse est d’aider à la compréhension du phénomène de diffusion de l’information dans les médias sociaux, en fournissant des moyens d’analyse et de modélisation.Premièrement, nous proposons MABED, une méthode statistique pour détecter automatiquement les évènements importants qui suscitent l'intérêt des utilisateurs des médias sociaux à partir du flux de messages qu'ils publient, dont l'originalité est d'exploiter la fréquence des interactions sociales entre utilisateurs, en plus du contenu textuel des messages. Cette méthode diffère par ailleurs de celles existantes en ce qu'elle estime dynamiquement la durée de chaque évènement, plutôt que de supposer une durée commune et fixée à l'avance pour tous les évènements. Deuxièmement, nous proposons T-BASIC, un modèle probabiliste basé sur la structure de réseau sous-jacente aux médias sociaux pour prédire la diffusion de l'information, plus précisément l'évolution du volume d'utilisateurs relayant une information donnée au fil du temps. Contrairement aux modèles similaires également basés sur la structure du réseau, la probabilité qu'une information donnée se diffuse entre deux utilisateurs n'est pas constante mais dépendante du temps. Nous décrivons aussi une procédure pour l'inférence des paramètres latents du modèle, dont l'originalité est de formuler les paramètres comme des fonctions de caractéristiques observables des utilisateurs. Troisièmement, nous proposons SONDY, un logiciel libre et extensible implémentant des méthodes tirées de la littérature pour la fouille et l'analyse des données issues des médias sociaux. Le logiciel manipule deux types de données : les messages publiés par les utilisateurs, et la structure du réseau social interconnectant ces derniers. Contrairement aux logiciels académiques existants qui se concentrent soit sur l'analyse des messages, soit sur l'analyse du réseau, SONDY permet d'analyser ces deux types de données conjointement en permettant l'analyse de l'influence par rapport aux évènements détectés. Les expérimentations menées à l'aide de divers jeux de données collectés sur le média social Twitter démontrent la pertinence de nos propositions et mettent en lumière des propriétés qui nous aident à mieux comprendre les mécanismes régissant la diffusion de l'information. Premièrement, en comparant les performances de MABED avec celles de méthodes récentes tirées de la littérature, nous montrons que la prise en compte des interactions sociales entre utilisateurs conduit à une détection plus précise des évènements importants, avec une robustesse accrue en présence de contenu bruité. Nous montrons également que MABED facilite l'interprétation des évènements détectés en fournissant des descriptions claires et précises, tant sur le plan sémantique que temporel. Deuxièmement, nous montrons la validité de la procédure proposée pour estimer les probabilités de diffusion sur lesquelles repose le modèle T-BASIC, en illustrant le pouvoir prédictif des caractéristiques des utilisateurs sélectionnées et en comparant les performances de la méthode d'estimation proposée avec celles de méthodes tirées de la littérature. Nous montrons aussi l'intérêt d'avoir des probabilités non constantes, ce qui permet de prendre en compte dans T-BASIC la fluctuation du niveau de réceptivité des utilisateurs des médias sociaux au fil du temps. Enfin, nous montrons comment, et dans quelle mesure, les caractéristiques sociales, thématiques et temporelles des utilisateurs affectent la diffusion de l'information. Troisièmement, nous illustrons à l'aide de divers scénarios l'utilité du logiciel SONDY, autant pour des non-experts, grâce à son interface utilisateur avancée et des visualisations adaptées, que pour des chercheurs du domaine, grâce à son interface de programmation. / Social media have greatly modified the way we produce, diffuse and consume information, and have become powerful information vectors. The goal of this thesis is to help in the understanding of the information diffusion phenomenon in social media by providing means of modeling and analysis.First, we propose MABED (Mention-Anomaly-Based Event Detection), a statistical method for automatically detecting events that most interest social media users from the stream of messages they publish. In contrast with existing methods, it doesn't only focus on the textual content of messages but also leverages the frequency of social interactions that occur between users. MABED also differs from the literature in that it dynamically estimates the period of time during which each event is discussed rather than assuming a predefined fixed duration for all events. Secondly, we propose T-BASIC (Time-Based ASynchronous Independent Cascades), a probabilistic model based on the network structure underlying social media for predicting information diffusion, more specifically the evolution of the number of users that relay a given piece of information through time. In contrast with similar models that are also based on the network structure, the probability that a piece of information propagate from one user to another isn't fixed but depends on time. We also describe a procedure for inferring the latent parameters of that model, which we formulate as functions of observable characteristics of social media users. Thirdly, we propose SONDY (SOcial Network DYnamics), a free and extensible software that implements state-of-the-art methods for mining data generated by social media, i.e. the messages published by users and the structure of the social network that interconnects them. As opposed to existing academic tools that either focus on analyzing messages or analyzing the network, SONDY permits the joint analysis of these two types of data through the analysis of influence with respect to each detected event.The experiments, conducted on data collected on Twitter, demonstrate the relevance of our proposals and shed light on some properties that give us a better understanding of the mechanisms underlying information diffusion. First, we compare the performance of MABED against those of methods from the literature and find that taking into account the frequency of social interactions between users leads to more accurate event detection and improved robustness in presence of noisy content. We also show that MABED helps with the interpretation of detected events by providing clearer textual description and more precise temporal descriptions. Secondly, we demonstrate the relevancy of the procedure we propose for estimating the pairwise diffusion probabilities on which T-BASIC relies. For that, we illustrate the predictive power of users' characteristics, and compare the performance of the method we propose to estimate the diffusion probabilities against those of state-of-the-art methods. We show the importance of having non-constant diffusion probabilities, which allows incorporating the variation of users' level of receptivity through time into T-BASIC. We also study how -- and in which proportion -- the social, topical and temporal characteristics of users impact information diffusion. Thirdly, we illustrate with various scenarios the usefulness of SONDY, both for non-experts -- thanks to its advanced user interface and adapted visualizations -- and for researchers -- thanks to its application programming interface.