Les systèmes complexes intègrent aujourd’hui de nombreux capteurs physiques ou logiques qui facilitent la prise de décisions optimales en fonction de l’exosystème et de l’endosystème. Ces capteurs sont des sources de données, qui délivrent des informations partielles, imprécises et/ou incertaines, partiellement complémentaires et partiellement redondantes. La théorie des fonctions de croyances offre un cadre formel adapté à la représentation de l’imprécision et de l’incertitude des informations. Cependant, même en modélisant l’ignorance et l’imprécision des sources, l’absence de conflit entre les sources n’est toutefois pas garantie.Dans la théorie des fonctions de croyances, le désaccord entre sources est classiquement mesuré en termes de conflit ‘Dempsterien’, celui résultant de la combinaison conjonctive des sources, ou de dis-similarité ou distances entre fonctions de croyance. Toutes ces mesures sont globales, et ne donnent pas d’information directe sur la source du conflit.La contribution principale de cette thèse est de décomposer le conflit Dempsterien dans le but d'analyser celui-ci. Nous proposons une décomposition par rapport aux différentes hypothèses simples ou composées, issues de l'espace de discernement. Nous montrons l’unicité de cette décomposition et explicitons l’algorithme de calcul, à partir de la décomposition canonique de la fonction de croyance. Nous interprétons alors chacun des termes de la décomposition comme la contribution au conflit global, apportée par chaque hypothèse simple ou composée. Cette décomposition s’applique à l’analyse du confit intra-source (i.e. le conflit inhérent à la source) ou du conflit inter-sources (i.e. le conflit qui apparait lors de la fusion des sources). Nous illustrons sur des exemples jouets comment l’observation de la répartition du conflit par rapport aux différentes hypothèses peut permettre l’identification de l’origine de certains conflits. Trois applications de notre mesure sont ensuite développées, afin d’illustrer son utilité.La première application concerne la détection préventive de chute un véhicule type bicycle (moto). Les sources de données sont les accélérations mesurées sur les deux roues. Un conflit entre ces mesures, supposées hautement redondantes, voire corrélées, sera alors interprété comme un début de chute. Nous montrons que la décomposition du conflit fournit un indicateur de chute plus fin et précoce que la mesure du conflit Dempsterien.La deuxième application concerne la localisation de véhicule, problème essentiel pour l’autonomie des véhicules d'exploration comme des robots de service. Les sources sont des sorties d’algorithmes d’estimation de mouvement du véhicule. Nous montrons d’abord qu’estimer dynamiquement la fiabilité des sources permet d’améliorer la fusion. Nous montrons ensuite que la décomposition du conflit permet une mesure plus fine de la fiabilité de la fusion que la mesure du conflit Dempsterien. En cas de conflit détecté, l’estimation de la fiabilité de chaque source est ensuite fondée sur la vérification (ou non) d’une hypothèse de régularité temporelle, vérification elle-même basée sur une mesure de distance locale aux hypothèses simples ou composées. La troisième application propose une généralisation de la combinaison hybride de Dubois Prade au cas de la combinaison à N sources. Notre mesure calculant le conflit partiel associé à chaque sous-ensemble d’hypothèses, en nous inspirant du principe de la règle de combinaison hybride, nous redistribuons la masse de ce conflit partiel à la disjonction des hypothèses du sous-ensemble. La décomposition du conflit permet d’identifier de manière unique les différents sous-ensembles d’hypothèses contribuant au conflit.En conclusion, les travaux ont montré que l’information issue de la mesure du conflit, et de sa décomposition, pouvait (devait) être considérée comme une information à part entière, permettant notamment la gestion des sources et des croyances à fusionner. / Complex systems are now integrating many sensors, physical or logical, in order to be able to take the best decision knowing the exosystem and endosystem. These sensors are data sources, which deliver partial information, imprecise and/or uncertain, partially complementary and partially redundant. The theory of belief functions is now widely used in data fusion because it provides a formal framework for the representation of both imprecise and uncertainty information. However, even modeling the ignorance and the imprecision of the sources, the source combination usually lets appear some disagreement/conflict between sources.A disagreement between sources makes the system unstable and can impact the decision. Thus, for managing the disagreement, several authors have developed different combination rules where the “Dempster's conflict” is transferred to a set of elements. A few works have proposed to consider the conflict as a piece of information exploitable beyond the scope of the combination. In this work, we aim at decomposing the Dempster's conflict in order to better interpret it. We propose a decomposition with respect to different assumptions simple or compound of discernment space. We show the uniqueness of this decomposition and we specify the algorithm, based on the canonical decomposition of belief function. We then interpret each term of the decomposition as the contribution, to global conflict, brought by each hypothesis simple or compound. This decomposition is applied to the analysis of intra-conflict source (i.e. the conflict inherent in the source) or inter-conflict sources (i.e. the conflict appearing during the fusion of sources). We illustrate on toy examples how observing the distribution of conflict with respect to different assumptions may allow the identification of the origin of some conflicts.Three applications of our measurement have been developed to illustrate its usefulness.The first application deals with the preventive detection of fall for motorbike. Typical data sources are speed and accelerations measured on each of the two wheels. A conflict between these measures, supposed highly redundant or even correlated, should be interpreted as an early fall (sliding, shock). We show that the decomposition of conflict provides a finer and earlier indicator of fall than Dempster's conflict.The second application is the localization of the vehicle, the key issue being for autonomous exploration vehicles such as service robots. The sources are outputs of algorithms estimating the movement of the vehicle (such as odometers, visual odometry, FastSLAM). We first show that estimating the reliability of sources dynamically improves fusion. We then show that the decomposition of conflict allows a more refined measure of the fusion reliability than Dempster's conflict. Now, when conflict is detected, the estimation of the reliability of each source is based on the verification (or not) of an assumption of temporal regularity, verification itself based on a distance measure local to the discernment space hypotheses.The third application is the generalization of the hybrid combination [Dubois and Prade, 1988] to the case of N sources. Our measure calculates the partial conflicts associated with each subset of hypotheses. Following the hybrid combination [Dubois and Prade, 1988] principle, we redistribute the mass associated to a partial conflict on the disjunction of the hypotheses involving this partial conflict. In this redistribution, our decomposition of the conflict is essential since it allows identifying uniquely the various sub-sets of hypotheses involving partial conflicts.In conclusion, this work has shown that the information derived from the conflict measurement, and its decomposition could (should) be considered a full information, particularly for the management of sources and beliefs to combine.

Ce travail de recherche consiste en la proposition d’une nouvelle approche de caractérisation non destructive de l’endommagement des matériaux composites (carbone/époxy) sollicités en fatigue par des essais d’auto-échauffement (blocs de chargements croissants). Cette approche est basée sur l’utilisation de plusieurs techniques non destructives appliquées in-situ, en temps réel ou différé, dont l’analyse est, soit redondante soit complémentaire. Au total, six techniques ont été utilisées (émission acoustique, thermographie infrarouge, corrélation d’images numériques, acousto-ultrasons, ultrasons C-scan et ondes de Lamb) et leurs résultats post-traités puis fusionnés à l’aide d’algorithmes basés sur les réseaux de neurones. Les résultats obtenus ont permis d’évaluer et de localiser l’endommagement du matériau et d’estimer sa durée de vie résiduelle. Ce faisant, plusieurs avancés scientifiques ont été obtenus en réalisant, par exemple, une localisation 2D des évènements acoustiques à l’aide seulement de deux capteurs avec une précision millimétrique, ou encore le développement d’une nouvelle technique imagée d’acousto-ultrasons permettant un contrôle hors contraintes de l’état d’endommagement du matériau, …et enfin, le pronostic de la durée de vie résiduelle du matériau basé sur une fusion de données par réseaux de neurones. / This research work consists in a new approach for non-destructive characterisation of damage in composite materials (carbon/epoxy) subjected to fatigue during self-heating tests (increasing load blocks). This approach is based on the use of several non-destructive techniques applied in-situ, in real time or delayed, whose analysis is either redundant or complementary. Six techniques were used (acoustic emission, infrared thermography, digital image correlation, acousto-ultrasound, C-scan ultrasound and lamb waves) and their post-processed results were merged using algorithms based on neural networks. The results obtained made it possible to assess and locate the damage of the material and to estimate its residual life. In doing so, several scientific advances have been obtained by, for example, carrying out a 2D localization of acoustic events using only two sensors with millimetric precision, or the development of a new pictorial acousto-ultrasonic technique allowing an control of the state of material damage at free stress conditions, ... and finally, the prognosis of the residual lifetime of the material based on a data fusion by neural networks.

Ce travail porte sur l'analyse d'images numériques biologiques. Il vise à définir et mettre en œuvre des processus de mesures automatiques de données biologiques à partir d'images numériques dans un cadre de traitement de masse, et aborde notamment : l'incidence des choix méthodologiques sur la stabilité des résultats, l'étude de la validation des mesures produites et les limites de la généricité des méthodes et modèles appliquées à la biologie végétale.La réflexion est menée dans le cadre de l'étude de certaines organisations cellulaires, et plus particulièrement de l'identification et l'analyse automatique de files cellulaires dans des mosaïques d'images microscopiques de bois. En effet, l'étude des tendances biologiques le long de ces structures est nécessaire pour comprendre la mise en place des différentes organisations et maturations de cellule. Elle ne peut être conduite qu'à partir d'une grande zone d'observation du plan ligneux. Pour cela,- nous avons mis en place un nouveau protocole de préparation (rondelles de bois poncées) et de numérisation des échantillons permettant d'acquérir entièrement la zone d'observation sans biais- nous avons développé une chaîne de traitement permettant l'extraction automatique des files cellulaires dans des mosaïques images numériques.- nous avons proposé des indices de fiabilité pour chaque mesure effectuée afin de mieux cibler les études statistiques à venir.Les méthodes développées dans la thèse permettent l'acquisition et le traitement rapide d'un volume important de données. Ces données devraient servir de base à de nombreuses investigations : des analyses architecturales des arbres avec le suivi de file cellulaire et/ou la détection de perturbations biologiques, des analyses de variabilité intra et inter arbres permettant de mieux comprendre la croissance endogène des arbres. / This study focuses on biological numeric picture processes. It aims to define and implement new automated measurements at large scale analysis. Moreover, this thesis addresses: The incidence of the proposed methodology on the results reliability measurements accuracy definition and analysis proposed approaches reproducibility limits when applied to plant biology.This work is part of cells organization study, and aims to automatically identify and analyze the cell lines in microscopic mosaic wood slice pictures. Indeed, the study of biological tendencies among the cells lines is necessary to understand the cell migration and organization. Such a study can only be realized from a huge zone of observation of wood plane. To this end, this work proposes:- a new protocol of preparation (slices of sanded wood) and of digitizing of samples, in order to acquire the entire zone of observation without bias,- a novel processing chain that permit the automated cell lines extraction in numeric mosaic pictures,- reliability indexes for each measurement for further efficient statistical analysis.The methods developed during this thesis enable to acquire and treat rapidly an important volume of information. Those data define the basis of numerous investigations, such as tree architectural analysis cell lines following and/or detection of biological perturbations. And it finally helps the analysis of the variability intra- or inter- trees, in order to better understand the tree endogenous growth.

Le vieillissement de la population est un phénomène mondial qui s'accompagne d'une augmentation du nombre de patients atteints de maladies chroniques, ce qui oblige à repenser le système de santé en amenant le suivi de santé et les soins au domicile et dans la cité.En considérant que l'activité est un signe visible de l'état de santé, cette thèse cherche à proposer un moyen technologique pour le suivi des activités de plusieurs personnes dans un living lab composé d'un appartement et de la cité qui l'entoure.En effet, le maintien d'une activité physique soutenue, et en particulier d'une activité sociale fait partie intégrante de la bonne santé d'une personne, il doit donc être étudié au même titre que les capacités à effectuer les activités de la vie quotidienne.Cette étude a permis la mise en place d'une plateforme de conception collaborative et de test grandeur nature autour de la santé à domicile et dans la cité : le living lab de l'INL.Ce dernier a été le théâtre de premières expérimentations permettant de valider la capacité du living lab à la fois de fusionner des données d'activité venant d'un ensemble de capteurs hétérogènes, mais également d'évoluer en intégrant des nouvelles technologies et services.Les scénarios collaboratifs étudiés permettent une première approche de l'analyse de la collaboration par la détection des présences simultanées de plusieurs personnes dans la même pièce. Ces résultats préliminaires sont encourageants et seront complétés lors de captures d'activité plus fines et incluant plus de capteurs dans les mois à venir / The ageing of the population is a global phenomenon which comes with an increase of the amount of patients suffering from chronic diseases. It forces to rethink the healthcare by bringing health monitoring and care at home and in the city.Considering the activity as a visible indication of the health status, this thesis seeks to provide technological means to monitor several people's activities in a living lab composed of an apartment and the city around.Indeed, maintaining substantial physical activity, in particular social activity accounts fo an important part of a person's good health status. Hence, it must be studied as well as the ability to perform the activities of daily living.This study enabled the implementation of a platform for collaborative design and full-scale experimentation concerning healthcare at home and in the city: the INL living lab.The latest was the theatre of some first experimentations which highlighted the living lab ability to perform activity data fusion from a set of heterogeneous sensors, and also to evolve by integrating new technologies and services.The studied collaborative scenarios enable a first approach of the collaboration analysis by detecting the simultaneous presence of several people in the same room. These preliminary results are encouraging and will be completed by more precise measurements which will include more sensors in the coming months

Ce mémoire d'habilitation à diriger les recherches porte sur la perception et la compréhension conjointe de l'espace et du milieu par un robot cognitif autonome. Dans ce contexte, la démarche consiste ici à intégrer des percepts multiples et incertains à tous les niveaux de la perception à partir de capteurs visuels embarqués. Ces travaux se structurent en deux thèmes. Le premier thème se focalise sur la perception de l'espace pour la navigation autonome en milieu intérieur. Nos travaux antérieurs ont mis l'accent sur une méthodologie complète de détection, reconnaissance et localisation sur amers visuels validée par des expérimentations réelles sur le robot Diligent. Ces amers sont capturés automatiquement par le robot dans les différentes représentations métriques et topologiques de son environnement de travail. La navigation consiste alors à exploiter ces modèles pour se localiser métriquement ou qualitativement, sur la base de données visuelles, éventuellement télémétriques. À terme, ces représentations seront enrichies par des informations sémantiques capturées en interaction avec l'homme. Cet apprentissage supervisé, la perspective d'un robot sociable, nous ont amené à démarrer le second thème sur la perception par le robot de l'homme pour leur interaction. Nos travaux ont porté sur la détection, le suivi, la reconnaissance de l'homme par vision monoculaire couleur. Parmi ces fonctions, la problématique du suivi est centrale puisque la plupart des tâches robotiques coordonnées avec l'homme nécessite de caractériser la relation d'une plate-forme mobile aux agents humains a priori mobiles. Nous avons ainsi prototypé puis intégré plusieurs fonctions de suivi 2D ou 3D de tout ou partie des membres corporels de l'homme par le choix conjoint de stratégies de fusion de données visuelles et de filtrage particulaire répondant aux modalit és d'interaction envisagées pour le robot "guide" Rackham et le robot compagnon Jido. Les prospectives énoncées visent à l'interactio n de percepts relative à la perception simultanée par le robot de l'espace et/ou de l'homme. La problé- matique de l'intelligence ambiante, par l'ajout de robots anthropomorphes type humanoïde dans ces environnements humains, devrait infléchir ces travaux tout en recoupant certaines investigations passées ou actuelles.

Cette thèse en informatique se place dans le domaine des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain. Durant une activité d'apprentissage, de nombreuses informations peuvent être recueillies et interprétées pour constituer un profil, en termes de connaissances, compétences, conceptions ou comportements d'un apprenant ou d'un groupe d'apprenants. Ces profils peuvent différer de part leur intention pédagogique, leur contenu, leur structuration, leur présentation. Par ailleurs, les acteurs de la situation d'apprentissage concernés par ces profils sont divers.<br /><br />Il n'existe pas à l'heure actuelle de solution technique permettant de réutiliser ces profils hétérogènes. Cette thèse cherche donc à proposer des modèles et des outils permettant la réutilisation pour les différents acteurs de profils d'apprenants créés par d'autres.<br /><br />Dans nos travaux, nous proposons le modèle de processus de gestion de profils REPro (Reuse of External Profiles). Pour permettre la réutilisation de profils hétérogènes, nous proposons de les réécrire selon un formalisme commun qui prend la forme d'un langage de modélisation de profils, le langage PMDL (Profiles MoDeling Language). Nous définissons ensuite un ensemble d'opérateurs permettant la transformation des profils ainsi harmonisés, ou de leur structure, tels que l'ajout d'éléments dans le profil, ou la création d'un profil de groupe à partir de profils individuels. Ces propositions ont été mises en œuvre au sein de l'environnement EPROFILEA du projet PERLEA (Profils d'Élèves Réutilisés pour L'Enseignant et l'Apprenant), avant d'être mises à l'essai auprès d'enseignants en laboratoire.

La réalisation de systèmes complexes de mesures, de contrôle et de surveillance nécessite une méthodologie de conception rigoureuse et des outils adaptés pour aboutir à un système sans faute. La démarche méthodologique proposée vise à aider à la conception d'un système complexe dédié à la gestion intelligente du confort et à la sécurité des personnes au sein de l'habitat. Cette démarche s'intègre dans un processus d'Ingénierie Système et s'appuie sur les standards UML et SYSML, mais également sur le formalisme HiLes, développé par le LAAS et adapté à la conception de modèle commande, la vérification formelle et la simulation numérique. Ces travaux de thèse présentent les méthodes et les outils de conception préconisés pour un habitat intelligent intégrant les objectifs de confort et de sécurité. Deux expérimentations sont décrites utilisant une commande auto-adaptative basée sur l'apprentissage des habitudes des utilisateurs dans leur environnement de vie et implémentés sur site réel.

Ce travail a pour thème l'extraction de connaissances à partir de données provenant de plusieurs sources reflétant un même phénomène. L'objectif visé est l'amélioration de la qualité des systèmes de surveillance. Lorsque les données sont redondantes, l'utilisation de plusieurs sources permet de pallier aux problèmes de perte de signal et de bruit. Lorsque les données sont complémentaires, l'utilisation conjointe des différentes sources permet d'augmenter les performances en détection de ces systèmes. Nous appliquons nos travaux au domaine du diagnostic d'arythmies cardiaques. Nous utilisons une technique d'apprentissage artificiel relationnel (la programmation logique inductive) pour apprendre des règles discriminantes permettant de caractériser les arythmies à partir de plusieurs voies d'un électrocardiogramme et de mesures de pression artérielle. Pour exploiter la redondance des sources, nous apprenons dans un premier temps, des règles à partir des données des différentes sources prises séparément. Pour exploiter la complémentarité des sources, un apprentissage multisource naïf consisterait à apprendre globalement sur l'ensemble des données et avec un langage d'expression des concepts permettant de couvrir toute la richesse des données représentées. En alternative à un tel type d'apprentissage, nous proposons une méthode plus efficace qui s'appuie sur des apprentissages monosources, ie. effectués sur chacune des sources séparément, pour biaiser l'espace de recherche multisource. Le fait de s'appuyer sur les règles monosources permet de restreindre le langage des hypothèses ainsi que le nombre de relations possibles entre les objets représentés sur les différentes sources. Ce travail a été effectué dans le cadre du projet RNTS (Réseau National des Technologies et de la Santé) Cepica. Les résultats montrent que les règles apprises par apprentissage multisource sont au moins aussi bonnes que les règles monosources dans le cas où les données sont redondantes et meilleures dans les cas où les sources sont complémentaires. La technique d'apprentissage biaisé permet en outre d'apprendre des règles de manière beaucoup plus efficace que dans le cas naïf en bénéficiant d'un biais de langage généré automatiquement. Ces nouvelles règles sont incorporées au système Calicot pour la surveillance de patients souffrant de troubles du rythme cardiaque.<br />~

La couverture hivernale des sols a un impact avéré sur la qualité de l'eau, en influant sur le transfert des flux de polluants d'origine agricole au sein de bassins versants. sa prédiction, si elle peut constituer une aide à la programmation d'actions dans le cadre de programmes de restauration de la qualité de l'eau, pose cependant un certain nombre de problèmes d'ordre méthodologique. L'objectif de ce travail est de développer une méthode reproductible qui permette d'effectuer une prédiction à court terme de la couverture hivernale des sols. Une approche approximative reposant sur un modèle expert utilisant la règle des évidences de dempster-Shafer a été retenue, car elle permet de prendre en compte l'imprécision et les lacunes de connaissances liées à cette problématique et aux données disponibles, et d'associer un degré de confiance aux résultats produits. Des prédictions de la couverture hivernale des sols sont d'abord effectuées sur un site expérimental localisé en Bretagne selon les deux hypothèses "sols couverts" et "sols nus à peu couverts". Après avoir déterminé les dynamiques spatio-temporelles des changements passés, notamment à partir d'une série multitemporelle d'images de télédétection, et avoir défini les facteurs motivant les changements passés et à venir, la fusion des sources d'informations qui représentent ces facteurs est réalisée avec la règle de Dempster-Shafer. Les résultats sont mitigés: les prédictions sont cohérentes à l'échelle du bassin versant mais l'affectation spatiale des prédictions à l'échelle parcellaire, qui est bonne pour la classe "sols couverts" reste problématique pour la classe "sols nus à peu couverts" en raison du niveau de conflit élévé entre les sources d'information pour cette hypothèse. L'utilisation de la théorie récente de Dezert-Smarandache, qui autorise la prise en compte d'informations paradoxales, permet d'améliorer les scores de prédictions pour la classe "sols nus à peu couverts". Une évaluation de la reproductibilité de l'approche prédictive développée est alors effectuée à travers l'application du modèle sur un bassin versant plus étendu et où les données sont moins nombreuses. Si la classe "sols couverts" reste bien évaluée avec les deux règles de fusion, l'affectation spatiale de la classe "sols nus à peu couverts" est en revanche toujours affectée d'un faible taux de prédiction correcte, illustrant la nécessité de l'intégration de nouvelles sources d'information dans le modèle pour cette hypothèse aux fortes variabilités spatiotemporelles.

La détection et la classification d'objets enfouis est un problème particulièrement délicat : les techniques de sonar à antenne synthétiques utilisées pour imager le fond sous-marin fournissent des données possédant souvent un très faible rapport signal à bruit, d'où un nombre important de fausses alarmes. L'objectif de la thèse est de concevoir et développer des algorithmes permettant de réduire le nombre de fauses alarmes, tout en conservant une bonne détection, et éventuellement de classifier les objets détectés, grâce à des outils de traitement d'images et de fusion de données.Pour cela, on utilise les propriétés statistiques aux ordres 1, 2, 3 et 4 de ces images sonar qui vont nous permettre de développer des algorithmes de détection performants. Afin d'améliorer le résultat, les données ainsi extraites sont fusionnées dans un processus basé sur la théorie de l'évidence. Ceci permet de classifier chaque pixel de l'image en "objet" ou "non objet" selon qu'il est supposé appartenir à un objet recherché (mine sous-marine par exemple) ou pas. Le résultat pourra alors être utilisé par un expert afin de l'aider dans sa prise de décision.