In More Electric Aircraft, different power system activities are attributed to electrical means such as the start-up of the main engine. In this context, the study of the sensorless control of the Brushless Synchronous Starter Generator (BSSG) that is used to electrically start the main engine is revealed to be a very interesting issue. For long time, the elimination of the mechanical sensor was highly recommended for reliability, cost, weight, integration issues.Hence, this work aims to transpose the results obtained in the research area to an avionic testbench. It presents an adaptive sensorless technique to use when electrically starting the main engine of the aircraft. This is achieved by elaborating three different methods selected depending on the speed of the machine and based on the :- injection of a high frequency signal- use of the back-emf of the Permanent Magnet Generator (PMG)- use of the extended Kalman Filter EKFIn this work, it is shown that the …first method gives good position estimation results from standstill up to 8% of the rated speed. Then, the back-emfs of the PMG are used to detect the position of the BSSG when the speed exceeds the 8% of the rated speed. Good results are observed with this method at medium and high speed.For redundancy reasons, the EKF was also used in this work. Thus, the estimated position can be delivered via two different estimation algorithms in medium and high speed region.The implementation of the algorithm was achieved on an FPGA board since the latter can ensure a very tiny execution time. The fastness of the treatment ensures quasi-instantaneous position estimation and does not practically introduce any phase lag in the position estimation. / Aujourd'hui, l'aviation est en train de vivre des évolutions technologiques concernant surtout l'attribution de différentes fonctionnalités aux équipements électriques et ceci au détriment d'équipements hydrauliques et mécaniques assurant les mêmes fonctionnalités.Dans le cadre de l'avion plus électrique, le démarrage électrique sans capteurs mécaniques de la turbine de l'avion préoccupe les avionneurs de nos jours. Les problèmes introduits par ce capteur ont été identifiés : problèmes de coût et de poids, problèmes de fiabilité et d'intégration.Ce travail présente alors une commande sans capteurs pour la machine synchrone à trois étages à utiliser durant le démarrage électrique de l'avion. Ceci est réalisé avec trois méthodes de détection de la position selon la vitesse de rotation, basées sur :- l'injection d'un signal à haute fréquence- l'utilisation d'un filtre de Kalman étendu FKE- les fém. du PMG (Permanent Magnet Generator) La première méthode donne de bons résultats d'estimation depuis l'arrêt jusqu'à 8% de la vitesse nominale de la machine. Au-delà de cette vitesse, es valeurs des fém. du PMG deviennent assez élevées pour être utilisées dans l'estimation de la position. De bons résultats sont obtenus à moyenne et haute vitesse.Pour des questions de redondance, le FKE est aussi utilisé. Ainsi, la position estimée peut être fournie par l'un des deux algorithmes à moyenne et haute vitesse.L'implémentation de ces algorithmes est réalisée via une carte FPGA étant donné que celui-ci garantit un temps d'exécution. La rapidité de traitement garantit une estimation de la position quasi-instantanée et donc n'introduit pratiquement pas des retards dans l'estimation.

Les énergies renouvelables, l’énergie sous la forme électrique et son transport à l’aide de réseaux électriques intelligents représentent aujourd’hui des enjeux majeurs car ils ont de grands impacts environnementaux et sociétaux. Ainsi, la production, le transport et la gestion de l’énergie électrique, continuent toujours à susciter un intérêt croissant. Pour atteindre ces objectifs, plusieurs verrous technologiques doivent être levés. Au-delà des questions liées aux architectures des réseaux électriques, aux modèles, aux outils de dimensionnement, à la formalisation de caractéristiques et d’indicateurs, aux contraintes et aux critères, à la gestion et à la production décentralisée, la qualité de la puissance électrique est centrale pour la fiabilité de l’ensemble du système de distribution. Les perturbations affectent la qualité des signaux électriques et peuvent provoquer des conséquences graves sur les autres équipements connectés au réseau. Les travaux de cette thèse s’inscrivent dans ce contexte et de fait ils sont orientés vers le développement de modèles, d’indicateurs et de méthodes de traitement des signaux dédiés à la surveillance en temps-réel des performances des réseaux de distribution électrique.Cette thèse analyse la qualité de la puissance électrique, en prenant en compte plusieurs caractéristiques bien connues ainsi que leur pertinence. Les modèles des systèmes électriques et les méthodes de traitement du signal pour estimer leurs paramètres sont étudiés pour des applications en temps-réel de surveillance, de diagnostic et de contrôle sous diverses conditions. Parmi tous, la fréquence fondamentale est l’un des paramètres les plus importants pour caractériser un système de distribution électrique. En effet, sa valeur qui est censée être une constante, varie en permanence et reflète la dynamique de l’énergie électrique disponible. La fréquence peut également être affectée par certaines productions d’énergie renouvelable et peut être influencée par des mauvaises synchronisations de certains équipements. En outre, la puissance absorbée par les charges ou produite par des sources est généralement différente d’une phase à l’autre. Évidemment, la plupart des installations électriques existantes avec plusieurs phases, qu’elles soient résidentielles ou industrielles, travaillent dans des conditions déséquilibrées. Identifier les composantes symétriques de tension est dans ce cas un moyen pertinent pour quantifier le déséquilibre entre les phases d’un système électrique.De nouvelles représentations de type espace d’état et modélisant des systèmes électriques sont proposées pour estimer la fréquence fondamentale et pour identifier les composantes symétriques de tension des systèmes électriques triphasés et déséquilibrés. Le premier modèle d’espace d’état proposé considère la fréquence fondamentale comme connue ou obtenue par un autre estimateur. En contrepartie, il fournit les autres paramètres caractérisant le système électrique. Un second modèle d’état-espace est introduit. Il est original dans le sens où il ne nécessite aucune connaissance de la fréquence fondamentale. Une de ses variables d’état est directement reliée à la fréquence et permet donc de la déduire. En outre, ce nouvel espace d’état est parfaitement capable de représenter des systèmes électriques à trois phases équilibrés et non équilibrés. [...] / Renewable energy, electricity and smart grids are core subjects as they have great environmental and societal impacts. Thus, generating, transporting and managing electric energy, i.e., power, still continue to drive a growing interest. In order to properly achieve these goals, several locks must be removed. Beyond issues related to the distribution architecture, the formalization of models, sizing tools, features and indicators, constraints and criteria, decentralized generation and energy management, power quality is central for the whole grid’s reliability. Disturbances affect the power quality and can cause serious impact on other equipment connected to the grid. The work of this thesis is part of this context and focuses on the development of models, indicators, and signal processing methods for power quality monitoring in time-varying power distribution systems.This thesis analyzes the power quality including several well-known features and their relevance. Power system models and signal processing methods for estimating their parameters are investigated for the purpose of real-time monitoring, diagnostic and control tasks under various operating conditions. Among all, the fundamental frequency is one of the most important parameters of a power distribution system. Indeed, its value which is supposed to be a constant varies continuously and reflects the dynamic availability of electric power. The fundamental frequency can also be affected by renewable energy generation and by nasty synchronization of some devices. Moreover, the power absorbed by loads or produced by sources is generally different from one phase to the other one. Obviously, most of the existing residential and industrial electrical installations with several phases work under unbalanced conditions. Identifying the symmetrical components is therefore an efficient way to quantify the imbalance between the phases of a grid. New state-space representations of power systems are proposed for estimating the fundamental frequency and for identifying the voltage symmetrical components of unbalanced three-phase power systems. A first state-space representation is developed by supposing the fundamental frequency to be known or to be calculated by another estimator. In return, it provides other parameters and characteristics from the power system. Another original state-space model is introduced which does not require the fundamental frequency. Here, one state variable is a function of the frequency which can thus be deduced. Furthermore this new state-space model is perfectly are able to represent a three-phase power system in both balanced and unbalanced conditions. This not the case of lots of existing models. The advantage of the proposed state-space representation is that it gives directly access to physical parameters of the system, like the frequency and the amplitude and phase values of the voltage symmetrical components. Power systems parameters can thus be estimated in real-time by using the new state-space with an online estimation process like an Extended Kalman Filter (EKF). The digital implementation of the proposed methods presents small computational requirement, elegant recursive properties, and optimal estimations with Gaussian error statistics.The methods have been implemented and validated through various tests respecting real technical constraints and operating conditions. The methods can be integrated in active power filtering schemes or load-frequency control strategies to monitor power systems and to compensate for electrical disturbances.

Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite / Hybrid vehicles are developing with increasing use of energy storage elements based on lithium-ion battery. In this context, the use of battery is atypical and highly dependent on energy allocation strategies within the vehicle. Among these vehicles, the mild hybrid category retains heat engine for the autonomy that offer and adds to it an electric machine associated with a reversible storage system, to allow the kinetic energy recovery of the vehicle. The object of this work involves the development of algorithms for determining the states of charge (SoC) and health (SoH) and function (SoF) of each cell that compose a lithium-ion battery pack. These features are implemented in a Battery Management System (BMS) for industrial production. In order to reduce production costs, our work attempts to limit the computing power and the measuring sensors necessary for these states determination. From battery measurements in a "mild hybrid" use, developed methods allow the states determination, as well as some of the internal parameters of cells. This application is characterized by high currents and maintaining a SoC of around 50%, in order to maximize the availability of the battery and to minimize aging. The use of observers and estimators, using a simplified model cell, allows us to achieve satisfactory results with a reduced computing power

Les réseaux de capteurs sans fil est une technologie nouvelle dont les applications s'étendent sur plusieurs domaines: militaire, scientifique, médicale, industriel, etc. La collaboration entre les noeuds capteurs, caractérisés par des capacités minimales en termes de capture, de transmission, de traitement et d'énergie, est une nécessité pour réaliser des tâches aussi complexes que la collecte des données, le pistage des objets mobiles, la surveillance des zones sensibles, etc. La contrainte matérielle sur le développement des ressources énergétiques des noeuds capteurs est persistante. D'où la nécessité de l'optimisation logicielle dans les différentes couches de la pile protocolaire et du système d'exploitation des noeuds. Dans cette thèse, nous approchons le problème d'optimisation d'énergie pour les applications collaboratives via les méthodes de sélection des capteurs basées sur la prédiction et la corrélation des données issues du réseau lui-même. Nous élaborons plusieurs méthodes pour conserver les ressources énergétiques du réseau en utilisant la prédiction comme un moyen pour anticiper les actions des noeuds et leurs rôles afin de minimiser le nombre des noeuds impliqués dans la tâche en question. Nous prenons l'application de pistage d'objets mobiles comme un cas d'étude. Ceci, après avoir dresser un état de l'art des différentes méthodes et approches récentes utilisées dans ce contexte. Nous formalisons le problème à l'aide d'un programme linéaire à variables binaires dans le but de trouver une solution générale exacte. Nous modélisons ainsi le problème de minimisation de la consommation d'énergie des réseaux de capteurs sans fil, déployé pour des applications de collecte de données soumis à la contrainte de précision de données, appelé EMDP. Nous montrons que ce problème est NP-Complet. D'où la nécessité de solutions heuristiques. Comme solution approchée, nous proposons un algorithme de clustering dynamique, appelé CORAD, qui adapte la topologie du réseau à la dynamique des données capturées afin d'optimiser la consommation d'énergie en exploitant la corrélation qui pourrait exister entre les noeuds. Toutes ces méthodes ont été implémentées et testées via des simulations afin de montrer leur efficacité. / Wireless Sensor Networks is an emerging technology enabled by the recent advances in Micro-Electro-Mechanical Systems, that led to design tiny wireless sensor nodes characterized by small capacities of sensing, data processing and communication. To accomplish complex tasks such as target tracking, data collection and zone surveillance, these nodes need to collaborate between each others to overcome the lack of battery capacity. Since the development of the batteries hardware is very slow, the optimization effort should be inevitably focused on the software layers of the protocol stack of the nodes and their operating systems. In this thesis, we investigated the energy problem in the context of collaborative applications and proposed an approach based on node selection using predictions and data correlations, to meet the application requirements in terms of energy-efficiency and quality of data. First, we surveyed almost all the recent approaches proposed in the literature that treat the problem of energy-efficiency of prediction-based target tracking schemes, in order to extract the relevant recommendations. Next, we proposed a dynamic clustering protocol based on an enhanced version of the Distributed Kalman Filter used as a prediction algorithm, to design an energy-efficient target tracking scheme. Our proposed scheme use these predictions to anticipate the actions of the nodes and their roles to minimize their number in the tasks. Based on our findings issued from the simulation data, we generalized our approach to any data collection scheme that uses a geographic-based clustering algorithm. We formulated the problem of energy minimization under data precision constraints using a binary integer linear program to find its exact solution in the general context. We validated the model and proved some of its fundamental properties. Finally and given the complexity of the problem, we proposed and evaluated a heuristic solution consisting of a correlation-based adaptive clustering algorithm for data collection. We showed that, by relaxing some constraints of the problem, our heuristic solution achieves an acceptable level of energy-efficiency while preserving the quality of data.

Le détecteur d'ondes gravitationnelles par interférométrie optique Virgo atteindra bientôt sa sensibilité nominale. <br />Les sources astrophysiques attendues sont principalement les coalescences de systèmes binaires d'objets compacts et les supernovas gravitationnelles. Les amplitudes des signaux sont à la limite de la sensibilité de l'instrument, les taux d'événements observables sont faibles et les formes d'ondes mal connues, notamment pour les effondrements gravitationnels. <br />L'analyse des données repose sur la recherche de signaux de faible amplitude dans du bruit coloré. Dans ce contexte, ce travail propose l'utilisation de décompositions temps-fréquence des séries temporelles pour la détection de signaux courts. Les performances de cette approche sont estimées en simulation et comparées à celles d'autres méthodes de détection disponibles dans la communauté. <br />Une autre difficulté pour l'analyse est la présence de structures spectrales étroites dans la distribution d'énergie en fréquence des données. Elles proviennent de résonances mécaniques des miroirs et du système d'isolation sismique de l'instrument. L'utilisation de filtres de Kalman pour éliminer ces bruits bien modélisés avant l'analyse est présentée. Le problème essentiel <br />de l'estimation des paramètres du modèle est traité, avec l'objectif d'une réestimation dynamique. <br />Enfin ces outils sont appliqués aux données Virgo disponibles, avec comme résultat principal la mise en évidence de sources de bruits instrumentaux importantes, dont la suppression demandera une amélioration du fonctionnement et une meilleure isolation de l'environnement.

Le but général de cette thèse est de proposer de nouvelles méthodes d'acquisition et de traitement du signal en imagerie par résonance magnétique (IRM) de diffusion, dans le but d'ouvrir de nouvelles perspectives dans la reconstruction de la structure de la matière blanche \emph{in vivo}. L'IRM de diffusion est une technique d'imagerie non invasive qui mesure localement, en chaque voxel, la diffusion des molécules d'eau. Le déplacement de ces dernières étant contraint par la présence de tissus, le fait de pouvoir caractériser la diffusion des molécules d'eau apporte des informations sur la nature, l'orientation, la microstructure des tissus biologiques sous-jacents. La forte anisotropie observée dans la matière blanche fait de l'IRM de diffusion un outil privilégié pour l'étude de la connectivité cérébrale. Une des premières techniques d'acquisition et de reconstruction, appelée IRM du tenseur de diffusion, est maintenant utilisée de manière routinière en clinique, pour le diagnostique de certaines maladies neurologiques, ou encore en planification préopératoire. L'IRM du tenseur de diffusion repose sur un modèle de diffusion gaussien cependant, qui est limité quand il s'agit de décrire des configurations de tissus complexes à l'intérieur d'un voxel, par exemple quand plusieurs faisceaux de fibres se croisent. Dès lors, on a cherché ces dernières années à développer des techniques qui ne reposent pas sur un modèle a priori, afin de décrire de manière plus précise le déplacement des molécules d'eau, et dépasser les limitations du modèle tensoriel. La plupart de ces techniques, dites à haute résolution angulaire, sollicitent un temps d'acquisition généralement long, et mettent en jeu des problèmes de reconstruction non triviaux. Dans la première partie de cette thèse, nous décrivons la structure microscopique des tissus de la matière blanche du cerveau, et présentons la physique de formation des images en IRM de diffusion. Nous faisons un état de l'art des méthodes de reconstruction, et des techniques d'acquisition proposées à ce jour. En ce qui concerne les méthodes de reconstruction, nous faisons la distinction suivant qu'elles soient basées sur un modèle ou non. La première contribution de cette thèse est liée à la reconstruction paramétrique du signal de diffusion dans une base de fonctions continues. Cette contribution fait suite à une méthode proposée récemment, appelée transformée de Fourier sphérique, et y apporte une modification pour une reconstruction continue. Nous réduisons de façon significative la dimension de la base, tout en décrivant aussi bien le signal de diffusion. Nous donnons également l'expression de l'opérateur de régularisation de Laplace en fonction des coefficients dans cette base, afin de limiter l'impact du bruit sur la reconstruction. La seconde contribution est également liée à la reconstruction du signal de diffusion, et à la fonction de distribution d'orientation, dans un contexte d'application clinique. Nous proposons une méthode de reconstruction en temps réel basée sur le filtre de Kalman pour la probabilité marginale de diffusion angulaire. Nous développons un algorithme pour détecter les mouvements du patient, de façon précise et avec une grande sensibilité, et ce sans surcoût, comparé aux systèmes utilisant une camera et des algorithmes de vision robotique. Les deux dernières contributions présentées dans cette thèse sont liées aux techniques d'acquisition en IRM de diffusion, en particulier pour l'élaboration de schémas d'acquisition sur une ou plusieurs sphères dans l'espace de Fourier. Nous présentons d'abord une méthode géométrique pour placer des points dans l'espace de Fourier sur plusieurs sphères, en optimisant la couverture angulaire sur chacune des sphères, mais également de façon globale. Puis nous cherchons à établir un lien entre le schéma d'acquisition et la base de fonctions utilisée pour la reconstruction, et nous proposons en particulier une méthode pour élaborer un protocole d'acquisition qui permette de minimiser le nombre de conditionnement, pour la reconstruction dans la base des harmoniques sphériques, et dans la base de Fourier sphérique modifiée, proposée dans cette thèse. En conclusion de cette étude sur l'acquisition, nous pensons que l'élaboration du schéma d'échantillonnage doit être motivée à la fois pour répondre aux contraintes physiques du scanner, et par le choix de la base dans laquelle le signal sera reconstruit. Ces nouveaux schémas d'échantillonnage sont disponibles au téléchargement sur mon site internet.

Ce travail examine comment l'assimilation de données de SSH et de SST par un filtre de Kalman de rang réduit dans un modèle couplé physique-biogéochimie de l'Atlantique Nord peut améliorer la représentation des processus physiques des couches superficielles importants pour la biogéochimie. On montre tout d'abord que le schéma d'assimilation original est inadapté, car l'estimation d'état ne respecte pas les contraintes de stabilité hydrostatique, stabilité dynamique et de continuité temporelle. Deux nouveaux schémas imposant la stabilité hydrostatique, et un schéma de correction continue sont proposés, et évalués par des simulations annuelles en 1998. L'apport en nutriment dans la zone euphotique permet de quantifier la qualité du couplage. Les apports diffusifs sont améliorés, tandis que les apports advectifs sont surestimés. La production primaire annuelle est plus réaliste, mais son cycle annuel reste mal représenté. Les écarts aux observations dans les hautes latitudes et le centre du gyre subtropical sont liés aux défauts du modèle biogéochimique.

L'Oscillation Australe El Niño (ENSO pour El Niño Southern Oscillation) est la fluctuation climatique la plus intense sur Terre après le cycle saisonnier. L'observation, la compréhension et la prévision de cette fluctuation aux retombées mondiales sont des enjeux scientifiques majeurs. Cette thèse documente divers aspects d'ENSO tels que ses mécanismes, sa modulation et sa prévision. Ces divers aspects sont abordés en développant une hiérarchie de modèles du Pacifique équatorial, de complexité croissante, qui s'étend de modèles conceptuels à une méthode d'assimilation de données dans un modèle de complexité intermédiaire. Nous étudions dans un premier temps les mécanismes de formation d'ENSO. Nous développons une dérivation alternative du modèle conceptuel de recharge/décharge où ENSO résulte d'un ajustement de la thermocline équatoriale à échelle de bassin. Nous implémentons par ailleurs un diagnostic original dans un modèle d'instabilités couplées équatoriales, ce qui met en avant un nouveau mécanisme de formation d'ENSO où les réflexions aux frontières océaniques jouent un rôle secondaire. La stratification moyenne de l'océan contribue à la modulation décenalle des caractéristiques d'ENSO. Cette relation est abordée dans un nouveau modèle réduit qui prend en compte les premiers modes baroclines d'un océan continûment stratifié. L'espace des solutions du modèle est exploré, indiquant un contrôle de la stabilité d'ENSO par les caractéristiques de la thermocline équatoriale. La sensibilité à la stratification au cours des dernières décennies est mise en perspective avec la sensibilité aux rétroactions thermodynamiques et atmosphériques. Nous soulignons en particulier certaines limitations des méthodes usuelles d'estimation de la rétroaction de thermocline dans le Pacifique central. Finalement, nous implémentons une méthode de Filtre de Kalman d'Ensemble dans un modèle intermédiaire du Pacifique équatorial déjà existant, afin d'assimiler des observations de niveau de la mer et d'initialiser des prévisions rétrospectives d'ENSO. Nous montrons que la contrainte majeure du modèle porte sur les modes de bassin qui sont associés au processus de recharge/décharge du Pacifique équatorial. Notre travail fournit un formalisme pour diagnostiquer la modulation des caractéristiques d'ENSO dans les observations, les prévisions et projections climatiques. Les résultats soutiennent la nécessité d'étendre la compréhension des mécanismes d'ENSO, afin de rendre compte de la diversité des régimes observés et d'améliorer les prévisions.

La thèse analyse les effets de la régulation sur le risque systématique d’un panel de 17 grands opérateurs de télécommunications européens entre 1997 et 2012. La relation régulation/risque est étudiée sous trois angles : (i) via la modification de la distribution des revenus de la firme, (ii) la promotion de l’intensité concurrentielle, et (iii) les choix de structure financière des opérateurs. Une modélisation de l’impact de la régulation sur la structure financière de la firme met en évidence que la hausse stratégique de l’endettement peut accroitre ou décroitre le risque systématique. Trois méthodologies d’estimations du risque sont utilisées : les MCO et le filtre de Kalman sans et avec effet TGARCH. Les trois aspects de la relation risque/régulation sont ensuite abordés via une étude en données de panel (couvrant les ratios financiers, l’intensité concurrentielle, l’intensité et le régime de régulation) puis en évaluant la réaction du risque aux annonces d’évolutions du cadre réglementaire européen (étude d’évènements). / The thesis analyzes the effects of regulation on the systematic risk of a panel of 17 leading European telecommunications operators between 1997 and 2012. The regulation / risk relationship is studied through: (i) the changes in the firm income distribution, (ii) the promotion of competitive intensity, and (iii) the operators' choice of financial structure. Modeling the impact of regulation on the financial structure of the firm highlights that strategic increase in debt may increase or decrease the systematic risk. Three estimation methodologies of risk are used: OLS and Kalman filter technics with and without TGARCH effect. The three aspects of risk / regulation relationship are then addressed through a panel data study (covering financial ratios, competitive intensity, and regulatory regime index) and then by an events study evaluating market reactions to announcements of changes in the European regulatory framework.

L’apparition de la télé-échographie à la fin des années 1990 a largement contribué à l’améliorationdes capacités de prise en charge des patients. Aujourd’hui, le laboratoire PRISME bénéficie d’unsavoir faire reconnu dans la conception de systèmes de télé-échographie robotisée. L’objectif deces travaux de thèse est d’apporter une contribution scientifique et technique au projet ANR-PROSIT,qui vise à la mise en oeuvre d’un robot de télé-échographie innovant. Une étude du geste du praticienen milieu clinique a été menée afin d’en déterminer les caractéristiques cinématiques. Réalisée àl’aide du système de capture de mouvement Vicon Nexus, cette analyse a contribué à l’établissementdes spécifications du futur robot. Sa structure mécanique a fait l’objet d’une attention particulière. Unearchitecture parallèle sphérique a été sélectionnée, étudiée puis optimisée via un algorithmegénétique en fonction des critères d’espace de travail, de dextérité et de compacité. L’architectureainsi obtenue est ensuite analysée sur des aspects de collisions et d’inaccessibilité. Pour le contrôlede ce robot, l’utilisation d’une interface haptique à l’aspect proche d’une sonde d’échographie estproposée. Dotée d’un système de retour d’effort et d’une centrale inertielle fiabilisée par un filtre deKalman adaptatif, cette nouvelle interface a été testée et validée par le système Vicon Nexus. / Since the end of the nineties, the tele-echography has been contributing to improve the taking carecapacities of patients. Today, the PRISME laboratory has a recognized expertise in the design ofrobotic tele-echography systems. The objective of this thesis is to provide scientific and technicalsupport to the ANR-PROSIT project. It aims to design of an innovative tele-echography robot. Anexpert gesture study has been carried out in clinical environment to determine its kinematiccharacteristics. It has been performed using the motion capture system Vicon Nexus and itcontributed to establish the specifications of the future robot. The mechanic structure of this robot hasbeen minutely taken in consideration. The spherical parallel mechanism has been selected, studiedand optimized using a genetic algorithm with respect of criterion such as workspace, dexterity andcompacity. The resulted architecture is then analyzed regarding collisions and inaccessibilityaspects. To control this robot, the use of a haptic device with the same shape of an ultrasound probeis proposed. It provides force feedback and it is instrumented with an inertial measurement unit,processed by an adaptative Kalman filter. This new interface has been tested and validated by ViconNexus system.