Avec l’essor de l'Industrie 4.0, de nombreuses infrastructures ont été contraintes d’ouvrir leurs réseaux à Internet, principalement pour répondre au besoin croissant de supervision et de contrôle à distance. Mais là où ces infrastructures étaient auparavant isolées, épargnées par les menaces extérieures, leur ouverture a provoqué l’émergence de nouveaux risques, en particulier à travers le réseau, potentiellement sérieux et qui ne sont pas couverts.Les solutions de cybersécurité, comme les pare-feux, les systèmes de détection d’intrusion ou les systèmes de protection contre les intrusions, sont couramment utilisés pour répondre aux préoccupations liées à la cybersécurité des infrastructures industrielles. Cependant, la tendance à se fier aux systèmes logiciels pour assurer la protection du réseau a mis en lumière les vulnérabilités de ces systèmes, en raison de leurs implémentations logicielles inhérentes. En outre, l’industrie est liée à ses propres spécificités (faible latence, support de protocoles réseaux spécifiques), qui sont rarement couvertes par les solutions informatiques communes.L’objectif principal de cette thèse est d’étudier l’utilisation de dispositifs FPGA appliqués à la cybersécurité pour les réseaux industriels, soit comme support pour des applications de sécurité logicielle, soit pour effectuer des opérations critiques d’analyse réseau. Ce travail présente d’abord le contexte industriel, avec les systèmes de contrôle, leurs architectures, leurs besoins, les règles de mise en œuvre, les protocoles spécifiques et donne également deux exemples de systèmes de contrôle comme on peut en trouver dans l’industrie. Il met ensuite en lumière les problèmes de sécurité, avec une description des menaces les plus courantes, des études de cas sur leurs applications et leurs impacts dans un système de contrôle, et des discussions sur les contre-mesures de pointe disponibles sur le marché. Suite à l'établissement d'une cible de sécurité, nous mettrons en évidence la vulnérabilité des éléments logiciels et des systèmes d’exploitation. Nous verrons aussi comment l’absence d’analyse de sécurité tenant compte de l’état des processus peut mener à certaines vulnérabilités.Pour pallier à ces problèmes, nous proposons, par une première contribution, de renforcer la sécurité des systèmes logiciels en tirant parti des mécanismes de protection existants du FPGA. Enfin, pour répondre à des menaces applicatives spécifiques, nous proposons la mise en œuvre d’une architecture de reconnaissance de motifs, sur FPGA, prenant en considération le cadre temporel et l'état du procédé industriel. Cette thèse a été réalisée en collaboration avec le Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) et la société SECLAB. / With the rise of Industry 4.0, many infrastructures were forced to open their networks to the Internet, mainly to meet the growing need for supervision and remote control. But where these infrastructures were previously isolated, spared from external threats, their opening has caused the emergence of new threats, particularly network ones, which were not addressed and present serious risks.Network cybersecurity solutions, like Firewalls, Intrusion Detection Systems or Intrusion Protection Systems are commonly used to address the concern of industrial infrastructures cybersecurity. However the trend of relying on software-based systems to ensure network protection brought to light the vulnerabilities of these systems, due to their inherent software implementation. Furthermore, the industry is tied to its own specificities (low-latency, support of specific network protocols), which are rarely covered by common IT solutions.The main goal of this thesis is to study the use of FPGA-based devices applied to cybersecurity for industrial networks. Either as support for software-based security applications, or to perform critical network analysis operations. First it presents the industrial context, with control systems, their architectures, needs, implementation rules, specific protocols and also gives two examples of control systems as they can be found in the industry. Then it highlights the security problematic, with a description of the most common threats, cases study about their applications and impact in a control system, and discussions on the state of the art counter-measures available on the market. Through the establishment of a security target, it points the vulnerability of software elements and operating systems as well as the lack of process state aware security analysis.To address these issues, we propose, through a first contribution, to enforce the security of the software system by taking advantage of existing FPGA's protection mechanisms. Finally, to answer specific application threats, we introduce an implementation of a brute force matching architecture with time and operational-process awareness, on FPGA.This thesis was conducted in collaboration between the Montpellier computer science, robotic and microelectronic laboratory (LIRMM) and the SECLAB company.

Ces dernières années, le contenu disponible sur le Web a augmenté de manière considérable dans ce qu’on appelle communément le Web social. Pour l’utilisateur moyen, il devient de plus en plus difficile de recevoir du contenu de qualité sans se voir rapidement submergé par le flot incessant de publications. Pour les fournisseurs de service, le passage à l’échelle reste problématique. L’objectif de cette thèse est d’aboutir à une meilleure expérience utilisateur à travers la mise en place de systèmes de filtrage et de recommandation. Le filtrage consiste à offrir la possibilité à un utilisateur de ne recevoir qu’un sous ensemble des publications des comptes auxquels il est abonné. Tandis que la recommandation permet la découverte d’information à travers la suggestion de comptes à suivre sur des sujets donnés. Nous avons élaboré MicroFilter un système de filtrage passant à l’échelle capable de gérer des flux issus du Web ainsi que RecLand, un système de recommandation qui tire parti de la topologie du réseau ainsi que du contenu afin de générer des recommandations pertinentes. / In the last years, the amount of available data on the social Web has exploded. For the average user, it became hard to find quality content without being overwhelmed with publications. For service providers, the scalability of such services became a challenging task. The aim of this thesis is to achieve a better user experience by offering the filtering and recommendation features. Filtering consists to provide for a given user, the ability of receiving only a subset of the publications from the direct network. Where recommendation allows content discovery by suggesting relevant content producers on given topics. We developed MicroFilter, a scalable filtering system able to handle Web-like data flows and RecLand, a recommender system that takes advantage of the network topology as well as the content in order to provide relevant recommendations.

Cette thèse porte sur l'application des techniques de filtrage statistiques au radar passif. L'objectif de cette thèse est d'adapter les méthodes à somme de gaussiennes et les méthodes particulaires pour la détection et/ou la poursuite dans un contexte multi-cible. Nous nous intéressons aux problématiques liées à des cibles fortement manoeuvrantes à rapport signal sur bruit pouvant être très faible. En guise d'application, la radio FM et la télévision numérique DVB-T seront exploitées comme sources d'opportunité par le système de localisation passive. Dans un premier temps, cette thèse récapitule l'état de l'art dans le domaine du radar passif, du filtrage statistique et des approches conventionnelles de pistage radar à base de données seuillées. Dans un deuxième temps, cette thèse explore l'apport du filtrage particulaire en radar passif. Avec une modélisation convenable du problème de poursuite d'une cible sous la forme d'un système dynamique non-linéaire, nous montrons comment le filtrage particulaire, appliqué sur les sorties bruitées (non-seuillées) du corrélateur, améliore les performances en terme de poursuite par rapport aux approches conventionnelles. Une extension au cas multi-cible est également traitée. L'ingrédient essentiel de l'algorithme proposé est l'intégration d'un système de synchronisation de l'instant d'échantillonnage du corrélateur (et le cas échéant de la fréquence de corrélation) qui permet à l'algorithme particulaire de compenser automatiquement la dynamique des cibles. Dans un troisième temps, nous exposons un nouveau système de détection/poursuite multi cible basé sur le filtrage bayésien avec la méthodologie "track-before-detect". Ce système est implémenté par une approximation à base de somme de gaussiennes ou une approximation à base de filtrage particulaire. Nous proposons également une technique d'annulation successive d'interférence qui permet de gérer la présence de lobes secondaires importants. Des simulations utilisant un signal radio FM, ont permis de confirmer le potentiel du système de détection/poursuite proposé. / The subject of this thesis is the application of statistical filtering techniques to passive radar. The objective of this thesis is to adapt Gaussian sum filtering and particle filtering methods to the detection and/or tracking in a multi-target context. Highly manoeuvring targets, at potentially very low signal-to-noise ratios, will be of particular interest. As an application, FM radio and terrestrial digital video broadcasting (DVB-T) will be exploited as illuminators of opportunity by the passive localization system. First, this thesis recapitulates the state-of-the-art in the domain of passive radar, statistical filtering and conventional radar tracking approaches based on the thresholded data. Second, this thesis explores the benefits of particle filtering in passive radar. With an appropriate modeling of the problem of target tracking as a non-linear dynamical system, we show how particle filtering, fed with the noisy unthresholded matched filter outputs, outperforms conventional tracking approaches. An extension to the multi-target case is also treated. The essential ingredient of the proposed algorithm is the inbuilt synchronization system of the correlator sampling instants (and potentially also of the correlation frequency), which allows the particle filter to compensate the dynamics of the targets automatically. Third, we present a new multi-target detection/tracking system, based on Bayesian filtering, using the track-before-detect methodology. This system is implemented with an approximation based on Gaussian sum filtering or an approximation based on particle filtering. We also propose a successive interference cancellation technique, which allows to handle the presence of large sidelobes. Simulations using FM radio confirmed the potential of the proposed detection/tracking system.

Maîtrise en droit avec Mémoire - Bidiplôme en droit de la propriété intellectuelle fondamentale et technologies numériques / À une époque où la majorité de l'offre informationnelle et culturelle est accessible par le biais des plateformes numériques, le contrôle de ces canaux de diffusion est une activité éminemment politique aux conséquences souvent liberticides. Les systèmes de recommandation massivement déployés par ces acteurs contribuent alors à l'organisation de cette masse de contenus aux dépends des internautes utilisateurs de ces services qui se trouvent manipulés et lésés dans l'exercice de nombre de leurs droits fondamentaux. Malgré ce constat alarmant, le droit actuel ne présente qu'un intérêt mineur pour ces systèmes de recommandation. Cette étude franco-québécoise vise ainsi à présenter une adaptation possible du dispositif consumériste actuel pour proposer un encadrement novateur de ces mécanismes de recommandation. Le droit de la consommation porte en lui l'ensemble des éléments propres à son évolution en faveur d'une protection grandissante des internautes, notamment aux regards des atteintes aux droits et libertés liées aux nouveaux modes de consommation numériques. Proposant une vision renouvelée de l'acte de consommation pour l'adapter à nos sociétés numériques, l'étude entend ainsi détailler une des possibilités offerte aux organes judiciaires et législatifs pour renforcer la protection des individus face aux dangers technologiques propres aux plateformes numériques.

Ces dernières années, les systèmes de recommandation ont gagné en importance dans le paysage informationnel en plein essor. Au cœur de ces systèmes se trouve l’algorithme de filtrage collaboratif (FC). Le graph convolutionnelle et l'apprentissage contrastif sont récemment utilisées comme des techniques importantes dans le cadre de FC. Bien que de nombreux modèles existants en FC intègrent ces méthodes dans leur conception, il semble y avoir une analyse approfondie limitée concernant les principes fondamentaux sous-jacents. Ce mémoire vise à apporter une analyse sur ces techniques afin de mieux comprendre les effets de ces deux techniques pour le FC. Nous allons relier le graph convolutionel, un élément essentiel des modèles basés sur des graphes, avec l'apprentissage contrastif à travers un cadre théorique. En examinant la dynamique d'apprentissage et l'équilibre de la fonction de perte contrastive, nous proposons une nouvelle perspective pour comprendre l'apprentissage contrastif via les principes de la théorie des graphes, à savoir le filtre passe-bas, soulignant sa capacité à capturer une connectivité d'ordre élevé. En nous appuyant sur cette analyse, nous montrons en outre que les couches de convolution de graphes souvent utilisées dans les modèles basés sur des graphes ne sont pas essentielles pour la modélisation de connectivité d'ordre élevé et au contraire, pourraient contribuer à augmenter le risque de lissage excessif. À partir de nos résultats, nous introduisons le filtrage collaboratif contrastif simple (SCCF), un algorithme simple et efficace basé sur la factorisation matricielle et une fonction de perte contrastive modifiée. L'efficacité de l'algorithme est démontrée par des expériences approfondies sur quatre ensembles de données publiques. La contribution principale de ce mémoire réside en l'établissement pour la première fois d'une connexion entre les modèles basés sur des graphes et l'apprentissage contrastif pour le FC. Ceci offre une explication pourquoi l'ajout des couches de convolution dans les modèles de graph n'était pas performant dû aux effets de surlissage. Il offre une nouvelle compréhension du FC, qui permettra de construire de nouveaux modèles de FC plus performants dans le futur. / In recent years, recommender systems have gained increased significance amidst the burgeoning information landscape. At the heart of these systems lies the Collaborative Filtering (CF) algorithm. Graph convolution and contrastive learning have recently emerged as prominent techniques within the CF framework, reflecting the evolving dynamics in this field. While many existing models in CF incorporate these methods in their design, there seems to be a limited depth of analysis regarding the foundational principles behind them. This thesis aims to provide a deeper analysis about the techniques to better understand their effects in CF. We will bridge graph convolution, a pivotal element of graph-based models, with contrastive learning through a theoretical framework. By examining the learning dynamics and equilibrium of the contrastive loss function, we offer a fresh lens to understand contrastive learning via graph theory principles, namely low-pass filter, emphasizing its capability to capture high-order connectivity. Building on this analysis, we further show that the graph convolution layers often used in graph-based models is not essential for high-order connectivity modelling and in contrary, might contribute to increase the risk of oversmoothing. Stemming from our findings, we introduce a Simple Contrastive Collaborative Filtering (SCCF), a simple and effective algorithm based on Matrix Factorization and a modified contrastive loss function. The efficacy of the algorithm is demonstrated through extensive experiments across four public datasets. The main contribution of this thesis lies in the connection established for the first time between graph-based models and contrastive learning for CF. It offers an explanation on why adding more convolution layers in graph models has not been effective due to the oversmoothing effect. The thesis provides a new understanding of CF, which can be used to build new effective models for CF in the future.

L’objectif principal de cette thèse est l’étude et la formalisation de nouvelles constructions permettant d’augmenter l’expressivité du filtrage et des langages à base de règles en général. Ceci est motivé par le développement de Tom, un système qui enrichit les langages impératifs comme Java et C avec des constructions de haut niveau comme le filtrage et les stratégies. Une première extension que l’on propose est la notion d’anti-patterns, i.e. des motifs qui peuvent contenir des symboles de complément. Nous définissons de manière formelle la sémantique des anti-patterns dans le cas syntaxique et modulo une théorie équationnelle arbitraire. Puis nous étendons la notion classique de filtrage entre les motifs et les termes clos au filtrage entre les anti-patterns et les termes clos (anti-filtrage). Ensuite, nous proposons plusieurs extensions aux constructions de filtrage fournies par Tom. La condition pour l’application d’une règle devient une conjonction ou disjonction de contraintes de filtrage et d’anti-filtrage ainsi que d’autres types de conditions. Les techniques classiques de compilation du filtrage ne sont pas bien adaptées à ces conditions complexes. On propose donc une nouvelle méthode de compilation basée sur des systèmes de réécriture contrôlés par des stratégies. Nous avons complètement réécrit le compilateur de Tom en utilisant cette technique. Tous ces éléments rassemblés constituent un environnement pour décrire et implémenter des transformations de manière élégante et concise. Pour promouvoir son utilisation dans des projets à grand échelle, on développe une technique pour extraire automatiquement des informations structurelles à partir d’une hiérarchie de classes Java. Cela permet l’intégration du filtrage offert par Tom dans n’importe quelle application Java / The main objective of this thesis is the study of new constructs and formalisms that increase the expressivity of pattern matching and rule based languages in general. This is motivated by the development of Tom, a system that adds high level constructs such as pattern matching and strategies to languages like Java and C. A first extension that we propose is the notion of anti-patterns, i.e. patterns that may contain complement symbols. We define formally the semantics of anti-patterns both in the syntactic case and modulo an arbitrary equational theory. We then extend the classical notion of matching between patterns and ground terms to matching between anti-patterns and ground terms. We further propose several extensions to the matching constructs provided by Tom. Consequently, the condition for the application of a rule becomes a combination of matching and anti-matching constraints together with other types of conditions. Classical compilation techniques for pattern matching are not very well suited for these complex conditions. Therefore we propose a new compilation method based on rewrite systems controlled by strategies, which provides a high level of modularity. Tom’s compiler has been rewritten from scratch using this technique. All this constitutes a software environment for expressing transformations in a clear and concise way. To promote its use in large scale applications, we propose an approach for extracting automatically structural information from arbitrary Java hierarchies. This allows a seamless integration of Tom’s pattern matching facilities in any application

La résolution d'un problème d'estimation de l'état d'un système nécessite de disposer d'un modèle régissant l'évolution des variables d'état et de mesurer de manière directe ou indirecte l'ensemble ou une partie de ces variables d'état. Les travaux exposés dans ce mémoire de thèse portent sur la problématique d'estimation en présence de méconnaissances de modèle et de pertes de capteurs. La première partie de ce travail constitue la synthèse d'un dispositif d'estimation d'état pour systèmes non linéaires. Cela consiste à sélectionner un estimateur d'état et convenablement le régler, puis à concevoir algorithmiquement, à partir d'un critère introduit pour la circonstance, une redondance matérielle visant à compenser la perte de certains capteurs. La seconde partie de ce travail porte sur la conception, à l'aide de la variance d'Allan, d'un sous-modèle permettant de compenser les incertitudes d'un modèle d'état, ce sous-modèle étant utilisable par un filtre de Kalman. Ce travail a été exploité pour tenir compte de dérives gyroscopiques dans le cadre d'une navigation inertielle hybridée avec des mesures GPS par un filtre de Kalman contraint. Les résultats obtenus, issus d'expériences sur deux trajectoires d'avion, ont montré un comportement sain et robuste de l'approche proposée / To solve the problem of estimating the state of a system, it is necessary to have at one's disposal a model governing the dynamic of the state variables and to measure directly or indirectly all or a part of these variables. The work presented in this thesis deals with the estimation issue in the presence of model uncertainties and sensor losses. The first part of this work represents the synthesis of a state estimation device for nonlinear systems. It consists in selecting a state estimator and properly tuning it. Then, thanks to a criterion introduced for the occasion, it consists in algorithmically designing a hardware redundancy aiming at compensating for some sensor losses. The second part of this work deals with the conception of a sub-model compensating for some model uncertainties. This sub-model, designed by using the Allan variance, is usable by a Kalman filter. This work has been used to take into account some gyroscopical drifts in a GPS-INS integrated navigation based on a constrained Kalman filter. The results obtained, coming from experiments on two plane trajectories, showed a safe and robust behaviour of the proposed method

Dans les systèmes de transmission multiporteuses et impliquant plusieurs utilisateurs, deux phénomènes viennent perturber la réception et la détection de symboles : le canal de propagation et le décalage des fréquences porteuses (DFP). Cette thèse traite de techniques d’égalisation et de synchronisation en fréquence reposant sur des techniques de type Kalman telles que le filtrage de Kalman étendu (EKF) du 1er ou du 2nd ordre, le filtrage de Kalman étendu itératif ou le filtrage de Kalman par sigma point (SPKF). Pour relaxer les hypothèses de Gaussianité sur les bruits de mesure et de modèle dans la représentation dans l’espace d’état, des approches de type H[infini] sont aussi étudiées.Ces méthodes sont ensuite exploitées dans des systèmes de type OFDMA ou OFDM-IDMA et sont combinées avec d’autres approches (MMSE-SD, tests statistiques, etc.) pour mettre en œuvre des récepteurs pouvant être notamment robustes à des interférences large bande, comme c’est le cas dans des applications de radio intelligence. / Multicarrier modulation is the common feature of high-data rate mobile wirelesssystems. In that case, two phenomena disturb the symbol detection. Firstly,due to the relative transmitter-receiver motion and a difference between the localoscillator (LO) frequency at the transmitter and the receiver, a carrier frequencyoffset (CFO) affects the received signal. This leads to an intercarrier interference(ICI). Secondly, several versions of the transmitted signal are received due to thewireless propagation channel. These unwanted phenomena must be taken intoaccount when designing a receiver. As estimating the multipath channel and theCFO is essential, this PhD deals with several CFO and channel estimation methodsbased on optimal filtering.Firstly, as the estimation issue is nonlinear, we suggest using the extended Kalmanfilter (EKF). It is based on a local linearization of the equations around the laststate estimate. However, this approach requires a linearization based on calculationsof Jacobians and Hessians matrices and may not be a sufficient descriptionof the nonlinearity. For these reasons, we can consider the sigma-point Kalmanfilter (SPKF), namely the unscented Kalman Filter (UKF) and the central differenceKalman filter (CDKF). The UKF is based on the unscented transformationwhereas the CDKF is based on the second order Sterling polynomial interpolationformula. Nevertheless, the above methods require an exact and accurate apriori system model as well as perfect knowledge of the additive measurementnoisestatistics. Therefore, we propose to use the H∞ filtering, which is known tobe more robust to uncertainties than Kalman filtering. As the state-space representationof the system is non-linear, we first evaluate the “extended H∞ filter”,which is based on a linearization of the state-space equations like the EKF. As analternative, the “unscented H∞ filter”, which has been recently proposed in theliterature, is implemented by embedding the unscented transformation into the“extended H∞ filter” and carrying out the filtering by using the statistical linearerror propagation approach.The above techniques have been implemented in different multicarrier contexts:Firstly, we address the estimation of the multiple CFOs and channels by meansof a control data in an uplink orthogonal frequency division multiple access(OFDMA) system. To reduce the amount of control data, the optimal filteringtechniques are combined in an iterative way with the so-called minimum meansquare error successive detector (MMSE-SD) to obtain an estimator that doesnot require pilot subcarriers.

Les malformations cardiaques congénitales sont parmi les malformations les plus communes à la naissance et la première cause de décès des nouveau-nés. La plupart des anomalies cardiaques sont visibles dans la morphologie des signaux électriques cardiaques, qui sont enregistrés par l'électrocardiographie qui semble contenir plus d'informations par rapport aux méthodes conventionnelles sonographiques. Par conséquent, l'étude non invasive des signaux cardiaques du foetus peut fournir un moyen efficace pour contrôler le bon fonctionnement du coeur du foetus et peut être utilisé pour la détection précoce des anomalies cardiaques.<br /><br />Dans les précédentes études, diverses méthodes ont été mises au point pour le traitement et l'extraction d'électrocardiogramme (ECG) du foetus, à partir des signaux enregistrés de la surface du corps de la mère. Toutefois, en raison du faible rapport signal/bruit de ces signaux, l'application d'électrocardiographie fétale a été limitée à l'analyse des battements cardiaques et à des enregistrements ECG invasifs pendant l'accouchement.<br /><br />Dans cette recherche, l'objectif est d'améliorer les méthodes de traitement du signal utilisées en cardiographie du foetus et d'apporter de nouvelles solutions à ce problème, en développant de nouvelles techniques de modélisation et de filtrage des signaux d'ECG du foetus enregistrés par un réseau d'électrodes placées sur le ventre maternel. L'idée de base derrière les méthodes développées, consiste à utiliser les informations a priori des signaux cardiaques, tels que leur pseudo-périodicité, afin d'améliorer les performances des méthodes existantes et de concevoir de nouvelles techniques de filtrage qui sont spécifiques aux signaux cardiaques. En raison du recouvrement des signaux du foetus avec les interférences/bruits dans différents domaines, les méthodes qui utilisent l'information dans un seul de ces domaines, ne réussissent pas à extraire les ECG foetaux. Par conséquent, nous proposons des méthodes de traitement qui utilisent les informations provenant de différents domaines, afin d'améliorer la qualité des signaux extraits.<br /><br />Théoriquement, les méthodes proposées sont des combinaisons de modèles morphologiques de l'ECG, de techniques de filtrage bayésienne ad hoc basées sur la théorie de l'estimation et de classes spéciales de filtres spatiaux issus du contexte de la séparation aveugle et semi-aveugle de sources. Il est montré que, en raison de la généralité des méthodes proposées, les mêmes procédures sont également applicables aux signaux ECG multicapteurs chez l'adulte, et peuvent être utilisées en temps réel dans les systèmes de surveillance cardiaque.<br /><br />En outre, les méthodes développées sont fondées sur la morphologie du signal cardiaque, sans prendre en compte les particularités de la théorie du volume conducteur et la propagation électromagnétique dans les milieux physiologiques. Par conséquent, les mêmes méthodes sont applicables à d'autres modalités de surveillance cardiaque, comme le magnétocardiogramme (MCG), qui sont morphologiquement similaire à l'ECG. En particulier, nous présentons une étude de cas sur l'extraction des signaux MCG de jumeaux.<br /><br />Nous présentons également une technique originale de déflation, qui vise à séparer les sous-espaces formés par les signaux d'intérêt dans des mélanges sous-déterminés. Cette idée s'avère très performante et débouche sur des applications diverses dans d'autres contextes.

Ce mémoire aborde la synthèse de filtres H-infine d'ordre plein et d'ordre réduit pour les systèmes stochastiques à temps continu avec bruits multiplicatifs. Les bruits considérés dans l'équation d'état et dans l'équation de mesures sont des processus de Wiener.<br /><br />Les systèmes stochastiques étudiés dans ce mémoire sont écrits sous la forme d'une équation différentielle stochastique au sens d'Itô dans lesquels la dérive et la diffusion sont linéaires ou bilinéaires. Les systèmes avec plusieurs bruits multiplicatifs et les systèmes dont les mesures sont affectées par des bruits multiplicatifs sont également traités dans ce mémoire. La conception d'une commande H-infine basée sur un observateur d'ordre réduit pour les systèmes stochastiques incertains est étudiée.<br /><br />Le critère de performance considéré est le critère H-infine du signal de perturbation vers le signal d'erreur d'estimation. La stabilité retenue pour ces systèmes stochastiques dans ce travail est la stabilité exponentielle en moyenne quadratique.<br /><br />La méthode utilisée pour trouver les matrices des filtres est basée sur l'utilisation de la théorie de Lyapunov pour les équations différentielles stochastiques, la formule d'Itô et sur la résolution des Inégalités Matricielles Affines couplées à des contraintes bilinéaires qui assurent la stabilité et la performance.