Les cellules solaires organiques (OSC) apparaissent comme une technologie prometteuse pour les énergies renouvelables en raison de leur poids léger, leur grande flexibilité et leur processus de fabrication peu coûteux. Jusqu'à présent, la plupart des OPV ont utilisé des dérivés de Fullerene, tels que PCBM ou PC71BM, en tant qu'accepteur d'électrons dans la couche active, qui s'est avéré être un goulet d'étranglement pour cette technologie. Par conséquent, le développement d'accepteurs non-fullerene est devenu la nouvelle force motrice de ce domaine. Les cellules solaires tout-polymères (tous-PSC) qui ont les avantages de la robustesse, de la stabilité et de l'accessibilité ont déjà atteint PCE jusqu'à 9%. Ainsi, le développement de nouveaux matériaux accepteurs est impératif pour améliorer les performances de tous les PSC. / Organic solar cells (OSCs) appear as a promising technology for renewable energy owing to their light weight, great flexibility and low-cost fabrication process. So far most of the OPV shave been using fullerene derivatives, such as PCBM or PC71BM, as the electron acceptor in the active layer, which have been proven to a bottleneck for this technology. Therefore,developing non-fullerene acceptors has become the new driving force for this field. All-polymer solar cells (all-PSCs) that have the advantages of robustness, stability and tunability have already achieved PCE up to 9%. Thus, developing novel acceptor materials is imperative for improving the performance of all-PSCs.

Dans ce travail, des méthodes d’analyses de spéciation exhaustive de lanthanides (Ln), en présence d'acides polyaminocarboxyliques (EDTA, DTPA) utilisés comme agents de desextraction dans les procédés de traitement de combustibles nucléaires usés, ont été développées par couplage simultané HILIC-ESIMS/ICPMS. Pour réduire les volumes d’effluents chromatographiques tout en maintenant des séparations efficaces et rapides, les performances de colonnes remplies de particules entièrement poreuses (FPP) et de particules superficiellement poreuses (SPP) ont été évaluées, aboutissant à la sélection de la technologie FPP de diamètre sub-2-µm. Selon la composition des échantillons, le couplage HILIC-ESIMS peut s'avérer suffisant pour des études de spéciation exhaustive, nécessitant l'évaluation du potentiel de l'ESIMS pour la mesure de composition isotopique d'éléments. Des méthodes de mesure de rapports isotopiques du natSm complexé à l'EDTA ont alors été développées avec deux types d’ESIMS, en introduisant directement l'échantillon. Une méthode de déconvolution a ensuite été développée pour déterminer les rapports isotopiques du natSm. L'approche a été validée avec un complexe de Sm enrichi en 147Sm et 149Sm. L'étape ultérieure a consisté à déterminer les rapports isotopiques du Sm avec le couplage simultané, en appliquant plusieurs méthodes de traitements de signaux transitoires. Des méthodes de quantification par étalonnage externe et par dilution isotopique spécifique ont été ensuite développées avec ce même complexe. Les développements réalisés avec le Sm pourront être étendus à d'autres lanthanides et aux actinides. / In this work, analysis methods of lanthanide (Ln) comprehensive speciation, in the presence of polyaminocarboxylic acids (EDTA, DTPA) used as back extraction agents in spent nuclear fuel treatment processes, were developed by simultaneous coupling HILIC-ESIMS/ICPMS. To reduce chromatographic effluent volumes while maintaining efficient and rapid separations, the performances of columns packed with fully porous particles (FPP) and superficially porous particles (SPP) were evaluated, resulting in the selection of the sub-2-µm FPP technology. Depending on the sample composition, HILIC-ESIMS coupling may be sufficient for comprehensive speciation studies, requiring assessment of the ESIMS potential for isotopic composition measurement of elements. The isotopic ratio measurement methods of natSm complexed with EDTA were then developed with two types of ESIMS, directly introducing the sample. A deconvolution method was then developed to determine the natSm isotope ratios. The approach was validated with Sm complex enriched in 147Sm and 149Sm. The next step was to determine the Sm isotopic ratios with the simultaneous coupling, by applying several methods of transient signal processing. Quantification methods by external calibration and specific isotopic dilution were then developed with this same complex. The developments carried out with Sm may be extended to other lanthanides and actinides.

Le dévracage robotisé est une tâche industrielle en forte croissance visant à automatiser le déchargement par unité d’une pile d’instances d'objet en vrac pour faciliter des traitements ultérieurs tels que la formation de kits ou l’assemblage de composants. Cependant, le modèle explicite des objets est souvent indisponible dans de nombreux secteurs industriels, notamment alimentaire et automobile, et les instances d'objet peuvent présenter des variations intra-classe, par exemple en raison de déformations élastiques.Les techniques d’estimation de pose, qui nécessitent un modèle explicite et supposent des transformations rigides, ne sont donc pas applicables dans de tels contextes. L'approche alternative consiste à détecter des prises sans notion explicite d’objet, ce qui pénalise fortement le dévracage lorsque l’enchevêtrement des instances est important. Ces approches s’appuient aussi sur une reconstruction multi-vues de la scène, difficile par exemple avec des emballages alimentaires brillants ou transparents, ou réduisant de manière critique le temps de cycle restant dans le cadre d’applications à haute cadence.En collaboration avec Siléane, une entreprise française de robotique industrielle, l’objectif de ce travail est donc de développer une solution par apprentissage pour la localisation des instances les plus prenables d’un vrac à partir d’une seule image, en boucle ouverte, sans modèles d'objet explicites. Dans le contexte du dévracage industriel, notre contribution est double.Premièrement, nous proposons un nouveau réseau pleinement convolutionnel (FCN) pour délinéer les instances et inférer un ordre spatial à leurs frontières. En effet, les méthodes état de l'art pour cette tâche reposent sur deux flux indépendants, respectivement pour les frontières et les occultations, alors que les occultations sont souvent sources de frontières. Plus précisément, l'approche courante, qui consiste à isoler les instances dans des boîtes avant de détecter les frontières et les occultations, se montre inadaptée aux scénarios de dévracage dans la mesure où une région rectangulaire inclut souvent plusieurs instances. A contrario, notre architecture sans détection préalable de régions détecte finement les frontières entre instances, ainsi que le bord occultant correspondant, à partir d'une représentation unifiée de la scène.Deuxièmement, comme les FCNs nécessitent de grands ensembles d'apprentissage qui ne sont pas disponibles dans les applications de dévracage, nous proposons une procédure par simulation pour générer des images d'apprentissage à partir de moteurs physique et de rendu. Plus précisément, des vracs d'instances sont simulés et rendus avec les annotations correspondantes à partir d'ensembles d'images de texture et de maillages auxquels sont appliquées de multiples déformations aléatoires. Nous montrons que les données synthétiques proposées sont vraisemblables pour des applications réelles au sens où elles permettent l'apprentissage de représentations profondes transférables à des données réelles. A travers de nombreuses expériences sur une maquette réelle avec robot, notre réseau entraîné sur données synthétiques surpasse la méthode industrielle de référence, tout en obtenant des performances temps réel. L'approche proposée établit ainsi une nouvelle référence pour le dévracage orienté-objet sans modèle d'objet explicite. / Referred to as robotic random bin-picking, a fast-expanding industrial task consists in robotizing the unloading of many object instances piled up in bulk, one at a time, for further processing such as kitting or part assembling. However, explicit object models are not always available in many bin-picking applications, especially in the food and automotive industries. Furthermore, object instances are often subject to intra-class variations, for example due to elastic deformations.Object pose estimation techniques, which require an explicit model and assume rigid transformations, are therefore not suitable in such contexts. The alternative approach, which consists in detecting grasps without an explicit notion of object, proves hardly efficient when the object geometry makes bulk instances prone to occlusion and entanglement. These approaches also typically rely on a multi-view scene reconstruction that may be unfeasible due to transparent and shiny textures, or that reduces critically the time frame for image processing in high-throughput robotic applications.In collaboration with Siléane, a French company in industrial robotics, we thus aim at developing a learning-based solution for localizing the most affordable instance of a pile from a single image, in open loop, without explicit object models. In the context of industrial bin-picking, our contribution is two-fold.First, we propose a novel fully convolutional network (FCN) for jointly delineating instances and inferring the spatial layout at their boundaries. Indeed, the state-of-the-art methods for such a task rely on two independent streams for boundaries and occlusions respectively, whereas occlusions often cause boundaries. Specifically, the mainstream approach, which consists in isolating instances in boxes before detecting boundaries and occlusions, fails in bin-picking scenarios as a rectangle region often includes several instances. By contrast, our box proposal-free architecture recovers fine instance boundaries, augmented with their occluding side, from a unified scene representation. As a result, the proposed network outperforms the two-stream baselines on synthetic data and public real-world datasets.Second, as FCNs require large training datasets that are not available in bin-picking applications, we propose a simulation-based pipeline for generating training images using physics and rendering engines. Specifically, piles of instances are simulated and rendered with their ground-truth annotations from sets of texture images and meshes to which multiple random deformations are applied. We show that the proposed synthetic data is plausible for real-world applications in the sense that it enables the learning of deep representations transferable to real data. Through extensive experiments on a real-world robotic setup, our synthetically trained network outperforms the industrial baseline while achieving real-time performances. The proposed approach thus establishes a new baseline for model-free object-oriented bin-picking.

Cette thése traite du contrôle de la formation et du confinement variant dans le temps pour les systèmes multi-agents linéaires invariants avec hétérogénéité en tenant compte des délais d’entrée / sortie constants / variables dans le temps et des perturbations adaptées / incompatibles sous topologie de communication dirigée et fixe. De nouveaux formats de formes de formation variables dans le temps pour des systèmes homogènes et hétérogènes sont proposés. Les contrôleurs, conçus sur la base de techniques prédictives et adaptatives avec une technique d’observation, sont entièrement distribués et peuvent être appliqués à des systèmes à grande échelle. L’application sur les systèmes robotisés multi hétérogènes linéarisés est vérifiée. / This thesis deals with the time-varying formation and containment control for linear time-invariant multi-agent systems with heterogeneity considering constant / time-varying input / output delays and matched / mismatched disturbances under directed and fixed communication topology. New formats of time-varying formation shapes for homogeneous and heterogeneous systems are proposed. The controllers, which are designed based on predictive and adaptive techniques with observer technique, are fully distributed and can be applied to large-scale systems. The application on linearized heterogeneous multi mobile robot systems is verified.

Les composants de puissance grand gap présentent d'ores et déjà des caractéristiques statiques et dynamiques supérieures à leurs homologues en silicium. Mais ces composants d'un nouvel ordre s'accompagnent de différences susceptibles de modifier le fonctionnement de la cellule de commutation. Les travaux qui furent menés au cours de cette thèse se sont intéressés aux composants grand gap et à leur commande au sein d'un convertisseur de puissance synchrone robuste, haut rendement et haute densité de puissance. En particulier deux points critiques ont été identifiés et étudiés. Le premier est la grande sensibilité des composants grand gap aux composants parasites. Le second est l'absence de diode parasite interne entre le drain et la source de nombreux transistors grand gap. Pour répondre aux exigences de ces nouveaux composants et en tirer le meilleur profit, nous proposons des solutions innovantes, robustes, efficaces et directement intégrables aux circuits de commande. Des circuits de commande entièrement intégrés ont ainsi été conçus spécifiquement pour les composants grand gap. Ceux-ci permettent entre autres le contrôle précis des formes de commutation par l'adaptation de l'impédance de grille, et l'amélioration de l'efficacité énergétique et de la robustesse d'un convertisseur de puissance à base de composants grand sans diodes par une gestion dynamique et locale de temps morts très courts. / Wide band gap devices already demonstrate static and dynamic performances better than silicon transistors. Compared to conventional silicon devices these new wide band gap transistors have some different characteristics that may affect power converter operations. The work presented in this PhD manuscript deals with a specific gate drive circuit for a robust, high power density and high efficiency wide band gap devices-based power converter. Two critical points have been especially studied. The first point is the higher sensitivity of wide band gap transistors to parasitic components. The second point is the lack of parasitic body diode between drain and source of HEMT GaN and JFET SiC. In order to drive these new power devices in the best way we propose innovative, robust and efficient solutions. Fully integrated gate drive circuits have been specifically developed for wide band gap devices. An adaptive output impedance gate driver provides an accurate control of wide band gap device switching waveforms directly on its gate side. Another gate drive circuit improves efficiency and reliability of diode-less wide band gap devices-based power converters thanks to an auto-adaptive and local dead-time management.