Un intranet permet de déployer les applications client-serveur sur l'ensemble des postes de l'entreprise. Il concerne cependant des centaines de personnes, peu familières des technologies et de l'approche hypertexte. Les problèmes de cohérence et de persistance des liens, des modèles de documents, des feuilles de style, d'administration et d'exploitation de l'ensemble, s'avèrent alors d'une acuité inconnue sur l'Internet. RICERCAR est un système réflexif qui modélise, grâce à des outils " standards ", les objets de l'utilisateur mais aussi les siens propres dans une fédération de bases de données réparties et synchronisées. Les identifiants de ces objets sont alors utilisés pour implémenter des URL stables qui assurent la cohérence globale de l'intranet. L'architecture modulaire du système offre une interface applicative permettant de l'étendre rapidement en y intégrant des données d'entreprise lesquelles, s'appuyant sur le noyau commun, bénéficient alors de la cohérence d'ensemble ainsi que des différents outils d'administration et de métrologie.

Cette thèse intervient dans le cadre du projet ANR ARMS. L'objectif est de concevoir un système robotisé multi-bras pour la découpe anatomique de muscles. Ce travail vise à développer les modèles mécaniques nécessaires à la mise en place de la stratégie de commande. Il expose le cycle de développement d'un modèle mécanique faisant intervenir la construction de modèles géométriques à partir d'images IRM, l'identification expérimentale des paramètres rhéologiques des matériaux modélisés en passant par les étapes de maillage, de paramétrage, d'implémentation et de validation de tels modèles. Il présente une nouvelle méthode de modélisation dynamique de structures intitulée modèle masse-ressort non-linéaire isotrope transverse, une méthode qui témoigne d'un comportement mécanique alliant réalisme et interactivité. Il intervient aussi dans l'identification dynamique des trajectoires de coupe robotisée en proposant de nouvelles approches de modélisation de la découpe de corps mous et en développant un nouvel algorithme basé sur le calcul de courbures. Cette thèse aborde, aussi, le problème de variabilité des muscles bovins et propose une méthode de recalage dimensionnel du modèle géométrique générique par le biais de transformations géométriques définies par optimisation multicritère d'une fonction objectif. Enfin, en vue de synchroniser le flux d'informations entre les différents modules de commande de la cellule robotisée, une combinaison de la méthode des éléments finis avec la technique de condensation statique de Guyan a permis de développer un modèle mécanique quasi-statique réduit permettant de prédire rapidement l'évolution de la trajectoire de coupe robotisée.

Cette thèse intervient dans le cadre du projet ANR ARMS. L'objectif est de concevoir un système robotisé multi-bras pour la découpe anatomique de muscles. Ce travail vise à développer les modèles mécaniques nécessaires à la mise en place de la stratégie de commande. Il expose le cycle de développement d'un modèle mécanique faisant intervenir la construction de modèles géométriques à partir d'images IRM, l'identification expérimentale des paramètres rhéologiques des matériaux modélisés en passant par les étapes de maillage, de paramétrage, d'implémentation et de validation de tels modèles. Il présente une nouvelle méthode de modélisation dynamique de structures intitulée modèle masse-ressort non-linéaire isotrope transverse, une méthode qui témoigne d'un comportement mécanique alliant réalisme et interactivité. Il intervient aussi dans l'identification dynamique des trajectoires de coupe robotisée en proposant de nouvelles approches de modélisation de la découpe de corps mous et en développant un nouvel algorithme basé sur le calcul de courbures. Cette thèse aborde, aussi, le problème de variabilité des muscles bovins et propose une méthode de recalage dimensionnel du modèle géométrique générique par le biais de transformations géométriques définies par optimisation multicritère d'une fonction objectif. Enfin, en vue de synchroniser le flux d'informations entre les différents modules de commande de la cellule robotisée, une combinaison de la méthode des éléments finis avec la technique de condensation statique de Guyan a permis de développer un modèle mécanique quasi-statique réduit permettant de prédire rapidement l'évolution de la trajectoire de coupe robotisée. / This PhD thesis is done within the framework of the ANR ARMS project. The global objective is to study the robotization of deboning and muscle separation in meat cutting and transformation processes applied to beef rounds. This work aims to develop the necessary mechanical models feeding the process control strategy. It outlines the development cycle of a mechanical model involving the construction of geometrical models using MRI techniques, the experimental identification of rheological parameters of materials while going through the steps of meshing, parameterization, implementation and validation of such models. It presents and tests a new way to fix the parameters of the mass-spring model whilst taking into account material anisotropy. The new approach is entitled « non-linear transversally isotropic mass-sping model » and sets the model in non-linear mechanical behavior mode which therefore increases the realism of the simulations performed. It is also involved in the dynamical estimation of the cutting guideline by proposing new approaches for soft materials cutting and by developing a new algorithm based on vision perception and curvature estimation of 3D surfacic meshes. This work addresses also the problem of muscles variability and provides a readjustement method of the generic geometrical model based on a multicriteria optimization of an objective function. Finally, in order to synchronize the information flow between the control modules of the robotic cell, a combination of the finite element method with Guyan static condensation technique allowed developing a reduced quasi-static mechanical model rapidly predicting the evolution of the cutting trajectory.

L'objet de cette thèse est la modélisation de l'échange dynamique de services. La notion de service joue désormais un rôle clé dans le développement, la diffusion et l'implémentation des systèmes distribués. Cette thèse propose une réflexion sur la notion de service et introduit le concept de Génération Dynamique de Service (GDS) comme une approche différente de l'échange de service en informatique, dans laquelle des services sont dynamiquement construits, fournis et utilisés par des agents (humains ou artificiels). Ces échanges de services sont basés sur des conversations qui ont lieu au sein de différentes communautés. Deux caractéristiques de la GDS sont particulièrement mises en avant : l'aspect orienté agent et l'aspect orienté Grid. La thèse se situe donc à l'intersection de trois domaines~: le Service-Oriented Computing (SOC), les Systèmes Multi-Agents (SMA) et GRID. Les trois contributions majeures sont :: (i) la proposition d'un nouveau modèle de représentation et de communication agent, appelé STROBE, qui permet aux agents de développer dynamiquement un langage différent pour chacun de leurs interlocuteurs. Ils sont capables d'interpréter des messages et d'exécuter des services dans des contextes de conversation dédiés; (ii) une fonction, appelée i-dialogue, qui modélise les conversations agents à l'aide des principes de la programmation applicative/fonctionnelle (i.e., flots, évaluation paresseuse, procédures de première classe) ; (iii) un modèle d'intégration GRID-SMA qui représente les capacités des agents par des services Grid. Dans ce modèle, un langage formel, appelé Agent-Grid Integration Language (AGIL), décrit sémantiquement et graphiquement les concepts clés de GRID et SMA, leurs relations, ainsi que les règles de leur intégration. AGIL intègre tous les résultats de la thèse en proposant une formalisation des interactions entre agents pour l'échange de services sur le Grid.

Dans les systèmes informatiques, la consommation énergétique est devenue le facteur le plus limitant de la croissance de performance observée pendant les décennies précédentes. Conséquemment, les paradigmes d'architectures d'ordinateur et de développement logiciel doivent changer si nous voulons éviter une stagnation de la performance durant les décennies à venir.Dans ce nouveau scénario, des nouveaux designs architecturaux et micro-architecturaux peuvent offrir des possibilités d'améliorer l'efficacité énergétique des ordinateurs, grâce à la spécialisation matérielle, comme par exemple les configurations de cœurs hétérogènes, des nouvelles unités de calcul et des accélérateurs. D'autre part, avec cette nouvelle tendance, le développement logiciel devra faire face au manque de portabilité de la performance entre les matériels toujours en évolution et à l'écart croissant entre la performance exploitée par les programmeurs et la performance maximale exploitable du matériel. Pour traiter ce problème, la contribution de cette thèse est une méthodologie et la preuve de concept d'un cadriciel d'auto-tuning à la volée pour les systèmes embarqués. Le cadriciel proposé peut à la fois adapter du code à une micro-architecture inconnue avant la compilation et explorer des possibilités d'auto-tuning qui dépendent des données d'entrée d'un programme.Dans le but d'étudier la capacité de l'approche proposée à adapter du code à des différentes configurations micro-architecturales, j'ai développé un cadriciel de simulation de processeurs hétérogènes ARM avec exécution dans l'ordre ou dans le désordre, basé sur les simulateurs gem5 et McPAT. Les expérimentations de validation ont démontré en moyenne des erreurs absolues temporels autour de 7 % comparé aux ARM Cortex-A8 et A9, et une estimation relative d'énergie et de performance à 6 % près pour le benchmark Dhrystone 2.1 comparée à des CPUs Cortex-A7 et A15 (big.LITTLE). Les résultats de validation temporelle montrent que gem5 est beaucoup plus précis que les simulateurs similaires existants, dont les erreurs moyennes sont supérieures à 15 %.Un composant important du cadriciel d'auto-tuning à la volée proposé est un outil de génération dynamique de code, appelé deGoal. Il définit un langage dédié dynamique et bas-niveau pour les noyaux de calcul. Pendant cette thèse, j'ai porté deGoal au jeu d'instructions ARM Thumb-2 et créé des nouvelles fonctionnalités pour l'auto-tuning à la volée. Une validation préliminaire dans des processeurs ARM ont montré que deGoal peut en moyenne générer du code machine avec une qualité équivalente ou supérieure comparé aux programmes de référence écrits en C, et même par rapport à du code vectorisé à la main.La méthodologie et la preuve de concept de l'auto-tuning à la volée dans des processeurs embarqués ont été développées autour de deux applications basées sur noyau de calcul, extraits de la suite de benchmark PARSEC 3.0 et de sa version vectorisée à la main PARVEC.Dans l'application favorable, des accélérations de 1.26 et de 1.38 ont été observées sur des cœurs réels et simulés, respectivement, jusqu'à 1.79 et 2.53 (toutes les surcharges dynamiques incluses).J'ai aussi montré par la simulation que l'auto-tuning à la volée d'instructions SIMD aux cœurs d'exécution dans l'ordre peut surpasser le code de référence vectorisé exécuté par des cœurs d'exécution dans le désordre similaires, avec une accélération moyenne de 1.03 et une amélioration de l'efficacité énergétique de 39 %.L'application défavorable a été choisie pour montrer que l'approche proposée a une surcharge négligeable lorsque des versions de noyau plus performantes ne peuvent pas être trouvées.En faisant tourner les deux applications sur les processeurs réels, la performance de l'auto-tuning à la volée est en moyenne seulement 6 % en dessous de la performance obtenue par la meilleure implémentation de noyau trouvée statiquement. / In computing systems, energy consumption is limiting the performance growth experienced in the last decades. Consequently, computer architecture and software development paradigms will have to change if we want to avoid a performance stagnation in the next decades.In this new scenario, new architectural and micro-architectural designs can offer the possibility to increase the energy efficiency of hardware, thanks to hardware specialization, such as heterogeneous configurations of cores, new computing units and accelerators. On the other hand, with this new trend, software development should cope with the lack of performance portability to ever changing hardware and with the increasing gap between the performance that programmers can extract and the maximum achievable performance of the hardware. To address this issue, this thesis contributes by proposing a methodology and proof of concept of a run-time auto-tuning framework for embedded systems. The proposed framework can both adapt code to a micro-architecture unknown prior compilation and explore auto-tuning possibilities that are input-dependent.In order to study the capability of the proposed approach to adapt code to different micro-architectural configurations, I developed a simulation framework of heterogeneous in-order and out-of-order ARM cores. Validation experiments demonstrated average absolute timing errors around 7 % when compared to real ARM Cortex-A8 and A9, and relative energy/performance estimations within 6 % for the Dhrystone 2.1 benchmark when compared to Cortex-A7 and A15 (big.LITTLE) CPUs.An important component of the run-time auto-tuning framework is a run-time code generation tool, called deGoal. It defines a low-level dynamic DSL for computing kernels. During this thesis, I ported deGoal to the ARM Thumb-2 ISA and added new features for run-time auto-tuning. A preliminary validation in ARM processors showed that deGoal can in average generate equivalent or higher quality machine code compared to programs written in C, including manually vectorized codes.The methodology and proof of concept of run-time auto-tuning in embedded processors were developed around two kernel-based applications, extracted from the PARSEC 3.0 suite and its hand vectorized version PARVEC. In the favorable application, average speedups of 1.26 and 1.38 were obtained in real and simulated cores, respectively, going up to 1.79 and 2.53 (all run-time overheads included). I also demonstrated through simulations that run-time auto-tuning of SIMD instructions to in-order cores can outperform the reference vectorized code run in similar out-of-order cores, with an average speedup of 1.03 and energy efficiency improvement of 39 %. The unfavorable application was chosen to show that the proposed approach has negligible overheads when better kernel versions can not be found. When both applications run in real hardware, the run-time auto-tuning performance is in average only 6 % way from the performance obtained by the best statically found kernel implementations.