Les travaux réalisés dans cette thèse ont porté sur la synthèse d’oxydes de manganèse et leur association dans des composites avec des matériaux carbonés (NTC, Graphène), pour une utilisation comme matériaux d’électrodes de supercondensateurs fonctionnant en milieux aqueux. Les caractérisations physico-chimiques et électrochimiques ont été menées sur ces matériaux afin d’évaluer leurs performances et étudier l’effet de la nanostructuration. Il s’est avéré que la réalisation de nanocomposites MnO2/ nanotubes de carbone ou MnO2/ oxydes de graphène réduits contribue à l’amélioration des performances électrochimiques. Plusieurs compositions Mn/C ont été étudiées afin de réaliser un matériau d’électrode de supercondensateur optimisé. Des dispositifs asymétriques en milieux aqueux ont été assemblés associant les meilleurs nanocomposites avec une électrode négative de graphène. De nettes améliorations en termes de densités d’énergie et de puissance ont été obtenues sur ces systèmes asymétriques fonctionnant sur 2 volts en milieux aqueux. / The work realized in this thesis focused on the synthesis of manganese oxides and their assembly in composites with carbon materials (CNT, graphene) for supercapacitor applications in aqueous media. Physico-chemical and electrochemical characterizations were conducted to evaluate the effect of the nanostruturation. It was found that nanocomposites MnO2/CNT and MnO2/ reduced graphene oxide contributed to improve the electrochemical performances in aqueous media. Several compositions Mn/C were tested to estimate the best ratio for optimized electrode materials. In order to maximize the energy of the devices, asymmetric devices in aqueous media were assembled using graphene as negative electrode and nanocomposites for positive. Clear improvements in term of energy and power densities were obtained with these systems working at 2 volts in aqueous media.

Dans les dernierès années la politique des entreprises s'est concentrée sur la recherche de solutions industrielles plus écologiques pour réduire l'impact sur l'environnement et l'énergie consommée. La tendance s’est élargie aux machines stationnaires dans l'automatisation industrielle. Il inclut la technologie d’entraînement pour contrôler le mouvement séquentiel de plusieurs axes dans les presses à injecter. La conception des systèmes se focalise sur une approche conduisant à l’amélioration du rendement énergétique aussi bien que l’augmentation de la pression de service, la réduction de cycle de la machine et l’amélioration de sa répétabilité. Toutes ces exigences ont poussé la technologie d’entraînement à se développer en augmentant l'intérêt pour les modules électromécaniques et électro-hydrostatiques (EHM). Dans cette thèse, une solution innovatrice d'EHM est proposée qui associe un convertisseur, un servomoteur AC brushless et la pompe à palettes Parker. En détail, l'intérêt de recherche concerne le développement d'un modèle à niveau système de la pompe à palette. L'objectif principal est de permettre l'évaluation des pertes d'énergie de la pompe et la performance de module pendant des phases spécifiques du cycle de la machine : accélération, dépressurisation et phase de maintien de la pression. Premièrement analysée au moyen de l'approche analytique, la dynamique est alors évaluée par des modèles plus avancés basés sur le prototypage virtuel construit dans l'environnement LMS-AMESim. Les avantages concernant la prévision des performances du module EHM et sur l’évaluation des paramètres fondamentaux inconnus (comme la compressibilité du fluide et le contenu d’air dans le fluide) sont montrés par comparaison avec des résultats expérimentaux obtenus dans le laboratoire. Les phénomènes de la cavitation et d’aération sont aussi pris en compte pendant les phases d'accélération et des modèles sont ainsi développés pour prévoir les conditions de fonctionnement qui promeuvent ces phénomènes. La consommation d'énergie de l'EHM est alors analysée au moyen des modèles thermo-hydrauliques capables de déterminer les échanges de chaleur entre les composants de module et l'environnement. / In last years companies’ policy has been focusing on research of more eco-friendly solutions in order to reduce the environmental impact and the consumed energy. The trend has been affecting the stationary machinery in the industrial automation too. It includes the drive technology for motion control in the injection moulding machines. The design studies concern energy efficiency improvement, as well as increased service pressure, shorter cycle time and repeatability over a long period of time. All these requirements have led the drive technology to evolve by increasing the interest for the electro-mechanical and electro-hydrostatic modules (EHM). In this thesis an innovative solution of EHM is proposed that associates industrial inverter, AC brushless servo motor and fixed-displacement low-noise Parker vane pump. In detail, the research interest concerns the development of a system level model of the vane pump. The main objective is to enable assessing the pump energy losses and full module performance in specific phase of machine’s cycle: acceleration, depressurisation and holding pressure phases. Firstly analysed by means of analytical approach, dynamics are then evaluated through more advanced models based on virtual prototyping built in LMS-AMESim environment. The advantages on predicting the EHM performance and on estimating the unknown fundamental parameters (e.g. Bulk Modulus and fluid air content) are showed through comparison with experimental results obtained in laboratory. The cavitation/aeration phenomena are also taken into account during acceleration transients and models are thus developed in order to predict the operating conditions which promote these phenomena. Energy behaviour of the EHM is then analysed by means of thermal hydraulic models able to determine the heat exchanges between module components and environment.

Dans cette thèse, nous avons étudié les problèmes de décisions séquentielles, avec comme application la gestion de stocks d'énergie. Traditionnellement, ces problèmes sont résolus par programmation dynamique stochastique. Mais la grande dimension, et la non convexité du problème, amènent à faire des simplifications sur le modèle pour pouvoir faire fonctionner ces méthodes.Nous avons donc étudié une méthode alternative, qui ne requiert pas de simplifications du modèle: Monte Carlo Tree Search (MCTS). Nous avons commencé par étendre le MCTS classique (qui s’applique aux domaines finis et déterministes) aux domaines continus et stochastiques. Pour cela, nous avons utilisé la méthode de Double Progressive Widening (DPW), qui permet de gérer le ratio entre largeur et profondeur de l’arbre, à l’aide de deux méta paramètres. Nous avons aussi proposé une heuristique nommée Blind Value (BV) pour améliorer la recherche de nouvelles actions, en utilisant l’information donnée par les simulations passées. D’autre part, nous avons étendu l’heuristique RAVE aux domaines continus. Enfin, nous avons proposé deux nouvelles méthodes pour faire remonter l’information dans l’arbre, qui ont beaucoup amélioré la vitesse de convergence sur deux cas tests.Une part importante de notre travail a été de proposer une façon de mêler MCTS avec des heuristiques rapides pré-existantes. C’est une idée particulièrement intéressante dans le cas de la gestion d’énergie, car ces problèmes sont pour le moment résolus de manière approchée. Nous avons montré comment utiliser Direct Policy Search (DPS) pour rechercher une politique par défaut efficace, qui est ensuite utilisée à l’intérieur de MCTS. Les résultats expérimentaux sont très encourageants.Nous avons aussi appliqué MCTS à des processus markoviens partiellement observables (POMDP), avec comme exemple le jeu de démineur. Dans ce cas, les algorithmes actuels ne sont pas optimaux, et notre approche l’est, en transformant le POMDP en MDP, par un changement de vecteur d’état.Enfin, nous avons utilisé MCTS dans un cadre de méta-bandit, pour résoudre des problèmes d’investissement. Le choix d’investissement est fait par des algorithmes de bandits à bras multiples, tandis que l’évaluation de chaque bras est faite par MCTS.Une des conclusions importantes de ces travaux est que MCTS en continu a besoin de très peu d’hypothèses (uniquement un modèle génératif du problème), converge vers l’optimum, et peut facilement améliorer des méthodes suboptimales existantes. / In this thesis, we study sequential decision making problems, with a focus on the unit commitment problem. Traditionally solved by dynamic programming methods, this problem is still a challenge, due to its high dimension and to the sacrifices made on the accuracy of the model to apply state of the art methods. We investigate on the applicability of Monte Carlo Tree Search methods for this problem, and other problems that are single player, stochastic and continuous sequential decision making problems. We started by extending the traditional finite state MCTS to continuous domains, with a method called Double Progressive Widening (DPW). This method relies on two hyper parameters, and determines the ratio between width and depth in the nodes of the tree. We developed a heuristic called Blind Value (BV) to improve the exploration of new actions, using the information from past simulations. We also extended the RAVE heuristic to continuous domain. Finally, we proposed two new ways of backing up information through the tree, that improved the convergence speed considerably on two test cases.An important part of our work was to propose a way to mix MCTS with existing powerful heuristics, with the application to energy management in mind. We did so by proposing a framework that allows to learn a good default policy by Direct Policy Search (DPS), and to include it in MCTS. The experimental results are very positive.To extend the reach of MCTS, we showed how it could be used to solve Partially Observable Markovian Decision Processes, with an application to game of Mine Sweeper, for which no consistent method had been proposed before.Finally, we used MCTS in a meta-bandit framework to solve energy investment problems: the investment decision was handled by classical bandit algorithms, while the evaluation of each investment was done by MCTS.The most important take away is that continuous MCTS has almost no assumption (besides the need for a generative model), is consistent, and can easily improve existing suboptimal solvers by using a method similar to what we proposed with DPS.

Les normes de construction pour des bâtiments de plus en plus économes en énergie (BBC) nécessitent une attention particulière. Ces normes reposent sur l’amélioration des performances thermiques de l’enveloppe du bâtiment associé à un effet capacitif des murs augmentant la constante de temps du bâtiment. La prévision de la demande en énergie de bâtiments BBC est plutôt complexe. Ce travail aborde cette question par la mise en œuvre d’intelligence artificielle(IA). Deux approches de mise en œuvre ont été proposées : « all data » et « relevant data ». L’approche « all data » utilise la totalité de la base de données. L’approche « relevant data » consiste à extraire de la base de données un jeu de données représentant le mieux possible les prévisions météorologiques en incluant les phénomènes inertiels. Pour cette extraction, quatre modes de sélection ont été étudiés : le degré jour (HDD), une modification du degré jour (mHDD) et des techniques de reconnaissance de chemin : distance de Fréchet (FD) et déformation temporelle dynamique (DTW). Quatre techniques IA sont mises en œuvre : réseau de neurones (ANN), machine à support de vecteurs (SVM), arbre de décision (DT) et technique de forêt aléatoire (RF). Dans un premier temps, six bâtiments ont été numériquement simulés (de consommation entre 86 kWh/m².an à 25 kWh/m².an) : l’approche « relevant data » reposant sur le couple (DTW, SVM) donne les prévisions avec le moins d’erreur. L’approche « relevant data » (DTW, SVM) sur les mesures du bâtiment de l’Ecole des Mines de Nantes reste performante. / High-energy efficiency building standards (as Low energy building LEB) to improve building consumption have drawn significant attention. Building standards is basically focused on improving thermal performance of envelope and high heat capacity thus creating a higher thermal inertia. However, LEB concept introduces alarge time constant as well as large heat capacity resulting in a slower rate of heat transfer between interior of building and outdoor environment. Therefore, it is challenging to estimate and predict thermal energy demand for such LEBs. This work focuses on artificial intelligence (AI) models to predict energy consumptionof LEBs. We consider two kinds of AI modeling approaches: “all data” and “relevant data”. The “all data” uses all available data and “relevant data” uses a small representative day dataset and addresses the complexity of building non-linear dynamics by introducing past day climatic impacts behavior. This extraction is based on either simple physical understanding: Heating Degree Day (HDD), modified HDD or pattern recognition methods: Frechet Distance and Dynamic Time Warping (DTW). Four AI techniques have been considered: Artificial Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM), Boosted Ensemble Decision Tree (BEDT) and Random forest (RF). In a first part, numerical simulations for six buildings (heat demand in the range [25 – 85 kWh/m².yr]) have been performed. The approach “relevant data” with (DTW, SVM) shows the best results. Real data of the building “Ecole des Mines de Nantes” proves the approach is still relevant.

Les programmes d’irradiations technologiques menés dans les réacteurs expérimentaux sont d’une importance cruciale pour le soutien du parc électronucléaire actuel en termes d’étude et d’anticipation du comportement sous irradiation des combustibles et des matériaux de structures. Ces programmes permettent d’améliorer la sûreté des réacteurs actuels et également d’étudier les matériaux pour les nouveaux concepts de réacteurs.Les conditions d’irradiations des matériaux dans les réacteurs expérimentaux doivent être représentatives de celles des réacteurs de puissance. Un des principaux intérêts des réacteurs d'irradiations technologiques (Material Testing Reactors, MTRs) est de pouvoir y mener des irradiations instrumentées en ajustant les paramètres expérimentaux, en particulier le flux neutronique et la température. La maîtrise du paramètre température d’un dispositif irradié dans un réacteur expérimental nécessite la connaissance de l'échauffement nucléaire (terme source) dû au dépôt d'énergie des photons et des neutrons interagissant dans le dispositif. La bonne évaluation de cet échauffement est une donnée clé pour les études thermiques de dimensionnement et de sûreté du dispositif.L'objectif de cette thèse est d'améliorer les méthodes d’évaluation de l'échauffement nucléaire en réacteur. Ce travail consiste en l’élaboration d'un schéma de calcul complet innovant, couplé neutron-photon (permettant d’obtenir la contribution des neutrons, des gamma prompts et des gamma de décroissance), fondé principalement sur le code de transport Monte-Carlo TRIPOLI-4 (à 3-dimensions et à énergie continue). Une validation expérimentale du schéma a été effectuée en s’appuyant sur les mesures de calorimétrie réalisées dans le réacteur OSIRIS (CEA Saclay). Des études de sensibilité ont également été menées pour établir l’impact de différents paramètres sur les calculs d’échauffement nucléaire, dont les données nucléaires. Cela a permis de définir le schéma de calcul définitif pour reproduire au plus près la réalité des irradiations technologiques. Le travail de thèse débouche sur un outil opérationnel et prédictif pour l'estimation de l'échauffement nucléaire répondant aux besoins de l’expérimentation en réacteur de recherche et qui peut être étendu plus largement dans des réacteurs de puissance. / Technological irradiation programs carried out in experimental reactors are crucial for the support of the current nuclear fleet in terms of study and anticipation of the behavior under irradiation of fuels and structural materials. These programs make it possible to improve the safety of the current reactors and also to study materials for the new concepts of reactors.Irradiation conditions of materials in experimental reactors must be representative of those of nuclear power plants (NPPs). One of the main advantages of material testing reactors (MTRs) is to be able to carry out instrumented irradiations by adjusting experimental parameters, in particular the neutron flux and the temperature. The control of the parameter temperature of a device irradiated in an experimental reactor requires the knowledge of the nuclear heating (source term) due to the deposition of energy of the photons and the neutrons interacting in the device. A relevant evaluation of this heating is a key data for the thermal studies of design and safety of devices. The objective of this thesis is to improve the methods of the evaluation of nuclear heating in reactors. This work consists of the development of an innovating and complete coupled neutron-photon calculation scheme (allowing to obtain the contribution of neutrons, prompt gamma and decay gamma), mainly based on the TRIPOLI-4 Monte Carlo transport code (with 3-dimensions and continuous energy). An experimental validation of the calculation scheme has been performed, based on calorimetry measurements carried out in the OSIRIS reactor (CEA Saclay). Sensitivity studies have been undertaken to establish the impact of various parameters on nuclear heating calculations (in particular nuclear data) and to fix the final calculation scheme to be closer to the technological irradiation aspects. The thesis work leads to an operational and predictive tool for the nuclear heating estimation, meeting the experimentation needs of research reactors and can be extended more generally to NPPs.

Dans ce mémoire, nous avons étudié les convertisseurs d’interface permettant l’interconnexion d’une source basse tension non linéaire et d’un bus DC moyenne tension. La source choisie, pour l’étude, était une pile à combustible de type PEM. La structure de puissance retenue correspondant à la mise en cascade d’un convertisseur entrelacé en entrée et d’un convertisseur trois niveaux en sortie. Afin de dimensionner au mieux le convertisseur global, nous avons proposé un modèle analytique permettant de connaitre l’ensemble des pertes dans le système en fonction du point de fonctionnement et de ses paramètres. Nous avons montré que l’ensemble des pertes dans le convertisseur peut être modélisé par deux résistances non linéaires dont l’estimation est possible à partir des modèles moyens du convertisseur. Une commande basée sur le concept de platitude des systèmes différentiels a été utilisée pour assurer les différentes contraintes du système tout en obtenant des propriétés dynamiques élevées en asservissement et en régulation. Dans la dernière partie du mémoire, nous nous sommes intéressés aux solutions permettant de satisfaire les contraintes sur le taux d’ondulation de courant en entrée du convertisseur. Nous avons proposé et dimensionné une nouvelle structure de convertisseur permettant de supprimer les ondulations de courant générées par le convertisseur de puissance. Ce filtre actif se connecte en parallèle avec le convertisseur de puissance. Des résultats expérimentaux ont permis de montrer que le taux d’ondulation de courant d’un convertisseur élévateur a été réduit, le taux d’ondulation de courant passant de 23.3% à 1.9% / In this thesis, we studied interface converters enabling the interconnection of a low voltage nonlinear source and a medium voltage DC bus. The source selected for the study was a fuel cell PEM. The chosen power architecture corresponds to a cascaded structure constituted with an interleaved Boost converter at input stage and a three-level Boost converter at output stage. To design the converter, we proposed an analytical model to know the total losses in the system according to the operating point and its parameters. We showed that all losses in the converter can be modeled by two nonlinear resistors. An estimation of these resistors, deduced from average model of the converter, is developed. A control based on the concept of differential systems flatness has been used for the proposed converter structure. It allows taking into account the different system constraints. High dynamic properties as regard to external perturbations or parameters variations are achieved. In the last part of the thesis, we investigate solutions to respect the constraints on the rate of input current ripple. We propose a new active filtering converter connected in parallel with the power one. We have shown that the ripple current of a boost converter was reduced, the ripple current being reduced from 23.3% to 1.9%

Les vingt dernières années ont vu l’émergence de systèmes sans fil dans la vie de tous les jours. Ils ont rendu possible la création de technologies telles que les téléphones portables, le WiFi ou l’internet mobile qui sont maintenant tenus pour acquis dans la société actuelle. L’impact environnemental des technologies de l’information et des communications connaît une croissance exponentielle et a atteint l’impact de l’industrie du transport aérien. L’initiative d’informatique verte a été lancée en réponse à cette observation pour réduire de 15 à 30% les émissions de gaz à effet de serre en 2020 comparé aux prédictions faites en 2002 afin de garder le réchauffement climatique inférieur à 2°C. Dans cette thèse, nous avons étudié des techniques d’économie d’énergie dans les réseaux sans fil et comment elles interagissent entre elles afin de donner une vue holistique des réseaux verts. Nous prenons également en compte l’usage du spectre radio fréquence qui est le moyen le plus utilisé pour les communications entre systèmes sans fil et qui devient une ressource rare à cause du besoin grandissant de notre société pour de la bande passante en mobilité. Cette thèse suit les couches réseaux avant de remonter les piles matérielleset logicielles. Des contributions ont été apportées à la plupart des couches afin de proposer un réseau sans fil autonome où les noeuds peuvent collaborer pour améliorer les performances du réseau, réduire de façon globale l’utilisation du spectre radio tout en limitant la consommation énergétique du réseau. / The last twenty years saw the emergence of wireless systems in everyday’s life. They made possible technologies such as mobile phones, WiFi or mobile Internet which are now taken for granted in today’s society. The environmental impact of Information and Communications Technology (ICT) has been raising exponentially to equate the impact of the airline industry. The green computing initiative has been created in response to this observation in order to meet the 15%-30% reduction in green-house gases by 2020 compared to estimations made in 2002 to keep the global temperature increasebelow 2°C. In this thesis, we studied power-saving techniques in wireless networks and how they interact with each others to provide a holistic view of green networking. We also take into account the radio frequency resource which is the most commonly usedcommunication medium for wireless systems and is becoming a scarce resource due to our society’s ever-increasing need for mobile bandwidth. This thesis goes down the network stacks before going up the hardware and software stack. Contributions have been madeat most layers in order to propose an autonomic wireless network where nodes can work collaboratively to improve the network’s performance, globally reduce the radio frequency spectrum usage while also increasing their battery life.

Les processus élémentaires hétérogènes à l’interface gaz-solide présentent un intérêt fondamental dans de nombreux domaines tels que la catalyse hétérogène, la chimie atmosphérique et des milieux interstellaires, la rentrée atmosphérique de véhicules spatiaux ou encore la description des interactions plama-paroi. Cette thèse a pour objet l’étude de la dynamique des processus de collision non réactive de l’azote N2 sur une surface de tungstène W(100) et des processus de recombinaison moléculaire de l’hydrogène H2 sur des surfaces de tungstène W(100) et W(110). Leur dynamique quasi classique est simulée au moyen de surfaces d’énergie potentielle préalablement construites à partir de calculs de théorie de la fonctionnelle de la densité. Un potentiel multi-adsorbats est notamment développé pour tenir compte du taux de couverture de surface afin d’étudier la compétition entre la recombinaison directe, de type Eley-Rideal et la recombinaison par « atomes chauds » après diffusion hyperthermique d’un atome sur la surface. / Heterogeneous elementary processes at the gas-solid interface are ofgreat interest in many domains such as heterogeneous catalysis, atmospheric and interstellar media chemistry, spacecraft atmospheric re-entry and plasma-wall interactions description. This thesis focus on the dynamics of nitrogen, N2, non reactive scattering on a tungsten W(100) surface and hydrogen, H2, recombination processes on tungsten surfaces W(100) and W(110). The quasiclassical dynamics of these processes is simulated using potential energy surfaces based on density functional theory calculations. In particular, a multi-adsorbate potential is developed to include surface coverage in the dynamics simulation in order to scrutinize the interplay between both direct abstraction, the so-called Eley-Rideal recombination,and the Hot-Atom recombination process after hyperthermal diffusion on the surface

Qu’il s’agisse de suivre des patients à domicile, ou de prévenir l’isolement ou la vulnérabilité de personnes âgées, les systèmes de suivi et d'assistance électroniques qui émergent offrent des opportunités sans précédents. L’enjeu est considérable, et on assiste à un développement technologique important qui permet désormais aux particuliers ou aux établissements hospitaliers ou médico-sociaux d’assurer le diagnostic, la prévention, le contrôle, voire le traitement de patients à distance (mesures de paramètres physiologiques, administration de médicaments, détection de chutes, etc.). Ce suivi à distance est en particulier devenu possible et performant avec l’avènement des objets connectés. On peut ainsi envisager d’exploiter un réseau de capteurs embarqué sur un patient pour mesurer à distance et en temps réel la température, le rythme cardiaque ou la tension artérielle d’un patient. Les données sont transmises (et/ou stockées) au praticien pour réaliser le diagnostic et définir les traitements. Pour autant la conception optimale (choix des technologies de transmission, de stockage, etc.) ainsi que la problématique de la gestion d’énergie constituent des verrous à leur adoption. Le travail proposé dans cette thèse consiste donc à développer un outil d’aide à la conception de réseaux de capteurs médicaux communicants embarqués sur la personne. Il s’agit en particulier de fournir une information sur la faisabilité au plus tôt dans le cycle de conception, et garantir l’obtention d’un circuit « correcte par construction ». L’accent est porté sur la maîtrise (voire la réduction) de la consommation d’énergie Dans ce sens, une simulation fiable et précise permet de contrôler, dès le début du flot de conception, la consommation en énergie du réseau. Elle assure par la suite une meilleure gestion de l’énergie disponible et éventuellement une autonomie plus importante. L’outil, centré sur l’optimisation de la consommation d’énergie, est implémenté dans un environnement Matlab. Basé sur une modélisation de la consommation en énergie d’un nœud de capteur, il se veut générique aussi bien que précis. Il assure une implémentation simple de nouveaux composants à partir de fiches techniques. Ces composants sont construits sous la forme de blocs réutilisables permettant ainsi à l’utilisateur de créer sa propre librairie. En plus de l’estimation de la consommation, cet outil met en œuvre des algorithmes d’optimisation pour guider l’utilisateur vers une conception qui respecte les contraintes énergétiques et médicales de l’application (choix de composants, choix de source d’énergie, configuration du réseau, etc.). Une application est proposée d’abord au niveau d’un nœud de capteur de température corporelle communiquant par Bluetooth Low Energy. Ce même nœud est ensuite placé au sein d’un réseau de capteurs pour la surveillance de cinq paramètres physiologiques différents. Une validation expérimentale des résultats de simulation est également réalisée. / Whether it is to monitor patients at home, or to prevent the isolation and vulnerability of the elderly, the emerging electronic monitoring and assistance systems offer new opportunities. The technological development we have witnessed allows individuals, hospitals, or medical aid organizations to provide the diagnosis, prevention, control or even treatment of patients outside of conventional clinical settings (measurements of physiological parameters, drug administration, fall detection, etc.).Recent developments in connected objects made efficient remote patient monitoring possible. In other words, we are able to use a network of wearable or implantable sensors to remotely obtain real time measurements of a patient’s vital signs (temperature, heart rate, blood pressure, etc.). Data is transmitted (and / or stored) to medical personnel who are able to perform diagnosis and define treatments accordingly. An optimal design (transmission protocols, data storage, etc.) and energy management are the bottlenecks involved in the implementation of such systems. This work proposes to develop a tool to help in the design of medical sensor networks. It aims to provide information regarding feasibility during the early stages of the design thus ensuring that a "well-constructed" circuit is obtained. The emphasis is on the control (or even reduction) of energy consumption. In this regard, an efficient energy consumption simulation at the beginning of the design flow would enable the user to decide on system parameters. This will ensure an optimal management of the available energy and eventually a longer network lifetime. The proposed tool is centered on the optimization of the energy consumption using Matlab environment. It is built over a model of the energy consumption of wireless sensor nodes. It is intended to be generic and accurate. In fact, it enables fast creation of new component description based on the datasheets. These components are reusable thus producing a growing database. In addition to energy consumption estimation, the tool uses optimization routines to guide the user through an energy aware design (picking energy sources, components, network configuration, etc.) that complies with medical requirements. An application to a single Bluetooth Low Energy body temperature sensor is first proposed. The same sensor is then included in a physiological sensor network. A physical implementation is used in order to compare the results obtained through simulation with practical measurements.

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs. / High-level vision tasks such as generic object recognition remain out of reach for modern Artificial Intelligence systems. A promising approach involves learning algorithms, such as the Arficial Neural Network (ANN), which automatically learn to extract useful features for the task at hand. For ANNs, this represents a difficult optimization problem however. Deep Belief Networks have thus been proposed as a way to guide the discovery of intermediate representations, through a greedy unsupervised training of stacked Restricted Boltzmann Machines (RBM). The articles presented here-in represent contributions to this field of research. The first article introduces the convolutional RBM. By mimicking local receptive fields and tying the parameters of hidden units within the same feature map, we considerably reduce the number of parameters to learn and enforce local, shift-equivariant feature detectors. This translates to better likelihood scores, compared to RBMs trained on small image patches. In the second article, recent discoveries in neuroscience motivate an investigation into the impact of higher-order units on visual classification, along with the evaluation of a novel activation function. We show that ANNs with quadratic units using the softsign activation function offer better generalization error across several tasks. Finally, the third article gives a critical look at recently proposed RBM training algorithms. We show that Contrastive Divergence (CD) and Persistent CD are brittle in that they require the energy landscape to be smooth in order for their negative chain to mix well. PCD with fast-weights addresses the issue by performing small model perturbations, but may result in spurious samples. We propose using simulated tempering to draw negative samples. This leads to better generative models and increased robustness to various hyperparameters.