Ce manuscrit présente principalement un ensemble de travaux de recherche, ainsi que les tâches administratives ou liées à la vie de la recherche, que j'ai effectuées. Il se termine par ma liste de publications. Les travaux présentés s'étalent sur ces neuf dernières années. Ils portent sur la modélisation géométrique de formes complexes et sont ceux pour lesquels ma participation a été la plus active, voire dont j'ai été l'instigateur. De nos jours, l'image prend de plus en plus d'importance. Parmi tous les facteurs à l'origine de ce phénomène, nous pouvons noter la prolifération des supports d'affichage (écrans, téléphones portables, tablettes PC, ordinateurs ultra-portables, etc). La demande en création de contenu visuel est croissante et une façon de répondre à cette demande efficacement et à moindre coût passe par la génération de contenu virtuel tridimensionnel. La génération de contenu virtuel s'appuie sur la modélisation géométrique d'objets complexes. Cette phase de création des objets tridimensionnels est encore longue et laborieuse et n'est accessible qu'aux professionnels ou aux passionnés. Ceci est dû, en partie, à la difficulté de définir des modèles de représentation de surfaces qui sont à la fois rapides à visualiser, robustes et accessibles quand on édite la surface (déformation, changement de topologie, etc), simples à implanter, numériquement stables, et permettant une interaction intuitive avec l'utilisateur. En fait, il n'existe pas vraiment de solution satisfaisante au développement rapide de logiciels de modélisation performants et faciles à prendre en main par un utilisateur non-expert; même s'ils sont contextualisés. Nous nous intéresserons, dans un premier temps, à l'un des modèles de représentation de surfaces les plus populaires et reconnus pour sa flexibilité et son efficacité dans des applications de modélisation d'objets de formes libres : les surfaces de subdivision. Nous verrons les travaux que j'ai effectués sur ces modèles et nous discuterons de leurs avantages et leurs inconvénients dans notre contexte. Ceci nous amènera à la présentation de travaux sur la modélisation par esquisses, une technique de modélisation basée sur le tracé de contours, reconnue pour son accessibilité d'un point de vue utilisateur. Ces travaux mettront en évidence l'intérêt que l'on peut avoir à développer les modèles volumiques (surfaces implicites) et nous verrons quels travaux ont été menés récemment sur ces modèles pour améliorer leur contrôle et leur efficacité en situation de modélisation. Nous finirons en mettant en perspective le potentiel des modèles volumiques en présentant des projets de recherche qui ont ou vont commencer.

Il existe au niveau d'interfaces séparant des milieux de constantes diélectriques de signes opposés des ondes électromagnétiques confinées à proximité de ces interfaces. On parle d'ondes de surface. C'est notamment le cas des métaux et des cristaux polaires : on parle alors de plasmons-polaritons de surface et de phonons-polaritons de surface respectivement. L'objectif de cette thèse est de revisiter certains aspects théoriques associés à ces ondes de surface.Dans un premier temps, en nous basant sur le formalisme de Green, nous donnons un moyen d'obtenir une expression du champ des ondes de surface sous forme de somme de modes. En présence de pertes, ces ondes ont nécessairement un vecteur d'onde ou une pulsation complexe. Nous donnons ainsi deux expressions de leur champ, correspondant à chacun de ces deux cas, et discutons de l'opportunité d'utiliser l'une ou l'autre de ces expressions.Nous posons par la suite les bases d'une optique de Fourier et d'une optique géométrique des ondes de surface. Nous montrons comment obtenir une équation de Helmholtz à deux dimensions pour les ondes de surface, un principe d'Huygens-Fresnel pour les ondes de surface, ainsi qu'une équation eikonale pour les ondes de surface, qui s'applique sous certaines hypothèses. Nous nous intéressons également à la superlentille proposée par Pendry, qui s'appuie sur les ondes de surface. Nous étudions notamment le fonctionnement de cette superlentille en régime impulsionnel, et montrons qu'en présence de pertes, il est possible d'obtenir une meilleure résolution avec certaines formes d'impulsion par rapport au régime harmonique, au prix d'une importante baisse de signal toutefois.Nous développons ensuite un traitement quantique des ondes de surface. Nous calculons au préalable une expression de leur énergie, et nous donnons une expression de leur hamiltonien et de leurs opérateurs champ. Sans pertes, nous montrons que le facteur de Purcell prédit par notre théorie quantique est rigoureusement égal au facteur de Purcell calculé avec des outils classiques. Nous comparons ensuite ce facteur de Purcell à celui calculé classiquement avec pertes, et montrons sur un exemple que les pertes peuvent être négligées dans de nombreux cas. Nous donnons enfin une expression des coefficients d'Einstein associés aux ondes de surface permettant d'étudier la dynamique de l'inversion de population d'un milieu fournissant un gain aux ondes de surface. Nous appliquons par la suite ce formalisme quantique à l'interaction électrons-phonons-polaritons de surface dans les puits quantiques, notamment leur interaction avec un mode de phonon du puits particulièrement confiné grâce à un effet de constante diélectrique proche de zéro (epsilon near zero, ENZ).

Les maillages volumiques sont très répandus en informatique graphique, en visualisation scientifique et en calcul numérique. Des opérations de subdivision, de simplification ou de remaillage sont parfois utilisées afin d'accélérer les traitements sur ces maillages. Afin de maîtriser la complexité de l'objet et des traitements numériques qui lui sont appliqués, une solution consiste alors à le représenter à différentes échelles. Les modèles existants sont conçus pour des approches spécifiques rendant leur utilisation limitée aux applications pour lesquelles ils ont été pensés. Nos travaux de recherche présentent un nouveau modèle pour la représentation de maillages multirésolutions en dimension quelconque basé sur le formalisme des cartes combinatoires. Nous avons d'abord appliqué notre modèle aux volumes de subdivision multirésolutions. Dans ce cadre, nous présentons plusieurs algorithmes de raffinement d'un maillage grossier initial. Ces algorithmes supportent des hiérarchies obtenues par subdivision régulière et adaptative. Nous proposons ensuite deux représentations, opposés en terme de coût spatial et temporel, pour ce modèle.

Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse s'intègre dans le domaine de la télédétection de l'environnement maritime. Il porte, d'une part sur l'étude de l'interaction d'une onde électromagnétique avec une surface maritime en présence d'une cible complexe et observée en configuration bistatique. D'autre part, le travail est complété par l'étude et l'analyse de l'influence sur cette interaction des différents paramètres à la fois liés à la cible et à l'environnement. Dans ce contexte d'étude, le présent travail s'articule autour de deux volets importants. Le premier vise l'étude et la simulation de la Surface Equivalente Radar (SER) d'une cible complexe placée dans un environnement marin. Et un deuxième volet applicatif qui traite l'imagerie radar ISAR d'une cible complexe. Afin de traiter le premier point, le modèle électromagnétique retenu est basé sur une combinaison de méthodes asymptotiques (Optique Physique (OP), Optique Géométrique (OG), Méthode des courants équivalents (MCE)) intégrant les phénomènes d'ombrage et les multitrajets. Afin d'introduire l'influence de la surface de mer sur la réponse électromagnétique de la cible dans son environnement, nous avons opté pour une représentation de la scène (cible+surface de mer) par un ensemble de facettes triangulaires. Dans ce cadre, la cible discrétisée par un maillage triangulaire est générée à l'aide d'un outil de CAO (CATIA V5), quant à la surface de la mer, elle est générée en utilisant le spectre de mer d'Elfouhaily (et le modèle de Debye pour la prise en compte des paramètres diélectriques de l'eau de mer). Enfin, afin d'appliquer la méthode développée dans le cadre de l'imagerie radar ISAR, le calcul de la SER de la cible navale a été effectué en considérant une nouvelle représentation de la cible en parallélépipèdes. La méthodologie proposée a été évaluée via des simulations ainsi que des expérimentations (dans la chambre anéchoïque de l'ENSTA Bretagne) sur un modèle générique d'un navire.

Dans cette thèse, nous prouvons des résultats de théorie spectrale, directe et inverse, dans la limite semi-classique, pour les opérateurs de Toeplitz autoadjoints sur les surfaces. Pour les opérateurs pseudo-différentiels, les résultats en question sont déjà connus, et il est naturel de vouloir les étendre aux opérateurs de Toeplitz. Les conditions de Bohr-Sommerfeld usuelles, qui caractérisent les valeurs propres proches d'une valeur régulière du symbole principal, ont été obtenues il y a quelques années seulement pour les opérateurs de Toeplitz. Notre contribution consiste en l'extension de ces conditions près de valeurs critiques non dégénérées. Nous traitons le cas d'une valeur critique elliptique à l'aide d'une technique de forme normale ; l'opérateur modèle est la réalisation de l'oscillateur harmonique sur l'espace de Bargmann, dont le spectre est bien connu. Dans le cas d'une valeur critique hyperbolique, la forme normale ne suffit plus et nous complétons l'étude en faisant appel à des arguments dus à Colin de Verdière et Parisse, à qui l'on doit le résultat analogue dans le cas pseudo-différentiel. Enfin, nous établissons un résultat de théorie spectrale inverse pour les opérateurs de Toeplitz autoadjoints sur les surfaces ; plus précisément, nous montrons que sous certaines hypothèses génériques, la connaissance du spectre à l'ordre deux dans la limite semi-classique permet de retrouver le symbole principal à symplectomorphisme près. Ce résultat s'appuie en grande partie sur l'écriture des règles de Bohr-Sommerfeld.

Les domaines du spectre électromagnétique utilisés par les capteurs imageurs satellitaires (passifs ou actifs) s'étendent aujourd'hui de l'optique aux hyperfréquences. Il est très vite apparu intéressant d'étudier la synergie Issue du regroupement de ces images multisource. Le travail présenté, porte sur la fusion d'images SPOT /ERS et plus particulièrement sur l'étude de différentes stratégies de fusion. L'application à laquelle sont destinées les images est prépondérante car elle spécifie le conditionnement et la stratégie à suivre pour les associer. Deux applications visant à démontrer l'apport de l'imagerie radar, d'une part dans le domaine de l'agronomie, et d'autre part dans le domaine de l'enneigement, ont été étudiées. Le premier exemple abordé porte sur la fusion d'attribut; celle-ci est réalisée au sein d'un modèle numérique de croissance végétale. L'accent est mis sur l'interprétation thématique effectuée sur des attributs qui sont extraits à partir des mesures. Une première exigence : justifier la prise en compte des mesures radar en quantifiant le gain apporté par l'opération de fusion. L'expérience acquise pour l'interprétation des mesures optique sert de référence pour analyser les conclusions tirées de l'interprétation des mesures radar. On évalue aussi l'apport d'une mesure vis-à-vis d'une autre mesure de nature différente. Un premier test utilisant des mesures mixtes contemporaines a permis de comparer les conclusions tirées des deux jeux de mesures traités en parallèle. A l'issue de ce travail, les mesures radar ayant montré leur intérêt, un nouveau test a été effectué avec des données mixtes non-contemporaines. L'assimilation des données mixtes (optique/radar) est gérée par le paramètre temps et le suivi de la croissance du végétal est amélioré par une répartition temporelle plus fine due à la multiplicité des mesures. De plus comme l'aptitude d'une mesure à rendre compte du stade de croissance de la culture varie au cours du temps, il est possible de choisir la mieux adaptée pour un instant donné. Le second exemple concerne la fusion au niveau du pixel. Dans ce cas on s'intéresse à l'interprétation pixel par pixel de la scène, ce qui demande une superposition exacte des différentes images et des données extérieures prises en comptes au sein du processus de fusion. L'étendue des applications faisant appel à ce type de fusion est considérable. Cependant, dans certaines régions, le relief très accidenté limite l'utilisation de l'imagerie radar. On constate un manque d'outils adaptés pour traiter les déformations géométriques et radiométriques rencontrées dans ce cas. Une chaîne de traitement pour construire des ortho-images a été élaborée. Ainsi la modélisation géométrique et la modélisation radiométrique d'une mesure SAR ont été traitées. Certaines étapes ont été spécialement travaillées : la détection des points d'appuis et le ré-échantillonnage d'une grille irrégulière. L'amélioration de ces deux points a été possible grâce à une collaboration multicapteur. En effet, la fusion est mise à profit dès le départ, lors du conditionnement des images, et non plus réservée pour l'analyse finale effectuée sur les informations déjà superposées. Ainsi, des ortho-images SAR acquises en phase ascendante et descendante sur la région de Briançon ont été construites pour une application dont l'objectif est d'identifier l'apport du SAR pour cartographier le manteau neigeux. La reconnaissance de l'apport des images radar, au sein des applications thématiques, favorisent leur utilisation. L'analyse conjointe des images multispectrale optique/hyperfréquence offre de nouvelles perspectives quant à la réalisation de certaines applications. La création de processus de fusion permet d'exploiter au mieux la synergie qui découle de tels regroupements. Des stratégies adaptées sont développées pour satisfaire aux spécificités de l'ensemble des données, et pourvoir à la mise à jour de résultats originaux.

La définition de formes par ces procédés itératifs génère des structures avec des propriétésspécifiques intéressantes : rugosité, lacunarité. . . . Cependant, les modèles géométriques classiquesne sont pas adaptés à la description de ces formes.Dans le but de développer un modeleur itératif pour concevoir des objets fractals décrits à l'aide duBCIFS, nous avons développé un ensemble d'outils et d'algorithmes génériques qui nous permettentd'évaluer, de caractériser et d'analyser les différentes propriétés géométriques (la localisation, lecalcul de l'enveloppe convexe, de la distance à partir d'un point, etc) de fractals. Nous avons identifiéles propriétés des opérations standards (intersection, union, offset, . . . ) permettant de calculer uneapproximation d'image des fractales et de plus d'optimiser ces algorithmes d'approximation.Dans certains cas, il est possible de construire un CIFS avec l'opérateur de HUTCHINSON généralisédont l'attracteur est suffisamment proche du résultat de l'opération par rapport à la métrique deHausdorff. Nous avons développé un algorithme générique pour calculer ces CIFS pour une précisiondonnée. Nous avons défini la propriété d'auto-similarité de l'opération, qui définie un ensemble detransformations utilisé dans un système itératif résultant.Pour construire un CIFS exact de l'image, si il existe, il faut prouver tous les similitudes nécessairesmanuellement. Nous explicitons également la condition de l'opération, quand le résultat peut êtrereprésenté par un IFS avec un opérateur de HUTCHINSON généralisé. Dans ce cas, il n'est que cettecondition à prouver manuellement

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De nombreux domaines comme le jeu vidéo, l’architecture, l’ingénierie ou l’archéologie font désormais appel à la modélisation géométrique. Les objets à représenter sont de natures diverses, et leurs opérations de manipulation sont spécifiques. Ainsi, les modeleurs sont nombreux car tous spécialisés à leur domaine d’application. Or ils sont à la fois chers à développer, souvent peu robustes, et difficilement extensibles. Nous avons proposé dans la thèse l’approche alternative suivante :– fournir un langage dédié à la modélisation qui permet de définir les opérations quelque soit le domaine d’application ; dans ce langage, les objets sont représentés avec le modèle topologique des cartes généralisées, dont nous avons étendu la définition aux plongements ; les opérations sont elles définies par des règles de transformation de graphes, issues de la théorie des catégorie ;– garantir les opérations définies dans le langage à l’aide de conditions de cohérence ; une opération dont la définition vérifie ces conditions ne produit pas d’anomalie ;– développer un noyau de modeleur générique qui interprète ce langage ; les opérations définies sont directement appliquées dans le modeleur, sans implantation dans un langage de programmation ; l’outil assure également la vérification automatique des conditions du langage pour prévenir un utilisateur lorsqu’il propose une opération incohérente.Le langage et le modeleur développés se sont révélés performants à la fois en termes de temps de développement et en termes de temps machine. L’implantation d’une nouvelle opération par une règle ne prend que quelques minutes à l’aide des conditions du langage, au contraire de l’approche classi / Geometric modeling is now involved in many fields such as: video games, architecture, engineering and archaeology. The represented objects are very different from one field to another, and so are their modeling operations. Furthermore, many specific types of modeling software are designed for high programing costs, but with a relatively low rate of effectiveness.The following is an alternative approach:– we have conceived a dedicated language for geometric modeling that will allow us to define any operation of any field; objects in this language are defined with the topological model of generalized maps, this definition has been extended to the embedding informations; here the operations are defined as graph transformation rules which originate from the category theory;– we have ensured operation definitions with consistency conditions; these operations that satisfy those conditions do not generate anomalies; – we have designed generic modeling software to serve as an interpreter of this language; the operation definitions are directly applied without the need for more programing; the software also automatically checks the language conditions and warns the user if he designs a non-consistent operation.The provided language and software prove to be efficient, and all for a low programing cost. Designing a new operation takes only minutes thanks to the language conditions, as opposed to hours of programming and debugging with the past approach.

Cette thèse porte sur l'étude d'algorithmes stochastiques en grande dimension ainsi qu'à leur application en statistique robuste. Dans la suite, l'expression grande dimension pourra aussi bien signifier que la taille des échantillons étudiés est grande ou encore que les variables considérées sont à valeurs dans des espaces de grande dimension (pas nécessairement finie). Afin d'analyser ce type de données, il peut être avantageux de considérer des algorithmes qui soient rapides, qui ne nécessitent pas de stocker toutes les données, et qui permettent de mettre à jour facilement les estimations. Dans de grandes masses de données en grande dimension, la détection automatique de points atypiques est souvent délicate. Cependant, ces points, même s'ils sont peu nombreux, peuvent fortement perturber des indicateurs simples tels que la moyenne ou la covariance. On va se concentrer sur des estimateurs robustes, qui ne sont pas trop sensibles aux données atypiques. Dans une première partie, on s'intéresse à l'estimation récursive de la médiane géométrique, un indicateur de position robuste, et qui peut donc être préférée à la moyenne lorsqu'une partie des données étudiées est contaminée. Pour cela, on introduit un algorithme de Robbins-Monro ainsi que sa version moyennée, avant de construire des boules de confiance non asymptotiques et d'exhiber leurs vitesses de convergence $L^{p}$ et presque sûre.La deuxième partie traite de l'estimation de la "Median Covariation Matrix" (MCM), qui est un indicateur de dispersion robuste lié à la médiane, et qui, si la variable étudiée suit une loi symétrique, a les mêmes sous-espaces propres que la matrice de variance-covariance. Ces dernières propriétés rendent l'étude de la MCM particulièrement intéressante pour l'Analyse en Composantes Principales Robuste. On va donc introduire un algorithme itératif qui permet d'estimer simultanément la médiane géométrique et la MCM ainsi que les $q$ principaux vecteurs propres de cette dernière. On donne, dans un premier temps, la forte consistance des estimateurs de la MCM avant d'exhiber les vitesses de convergence en moyenne quadratique.Dans une troisième partie, en s'inspirant du travail effectué sur les estimateurs de la médiane et de la "Median Covariation Matrix", on exhibe les vitesses de convergence presque sûre et $L^{p}$ des algorithmes de gradient stochastiques et de leur version moyennée dans des espaces de Hilbert, avec des hypothèses moins restrictives que celles présentes dans la littérature. On présente alors deux applications en statistique robuste: estimation de quantiles géométriques et régression logistique robuste.Dans la dernière partie, on cherche à ajuster une sphère sur un nuage de points répartis autour d'une sphère complète où tronquée. Plus précisément, on considère une variable aléatoire ayant une distribution sphérique tronquée, et on cherche à estimer son centre ainsi que son rayon. Pour ce faire, on introduit un algorithme de gradient stochastique projeté et son moyenné. Sous des hypothèses raisonnables, on établit leurs vitesses de convergence en moyenne quadratique ainsi que la normalité asymptotique de l'algorithme moyenné. / This thesis focus on stochastic algorithms in high dimension as well as their application in robust statistics. In what follows, the expression high dimension may be used when the the size of the studied sample is large or when the variables we consider take values in high dimensional spaces (not necessarily finite). In order to analyze these kind of data, it can be interesting to consider algorithms which are fast, which do not need to store all the data, and which allow to update easily the estimates. In large sample of high dimensional data, outliers detection is often complicated. Nevertheless, these outliers, even if they are not many, can strongly disturb simple indicators like the mean and the covariance. We will focus on robust estimates, which are not too much sensitive to outliers.In a first part, we are interested in the recursive estimation of the geometric median, which is a robust indicator of location which can so be preferred to the mean when a part of the studied data is contaminated. For this purpose, we introduce a Robbins-Monro algorithm as well as its averaged version, before building non asymptotic confidence balls for these estimates, and exhibiting their $L^{p}$ and almost sure rates of convergence.In a second part, we focus on the estimation of the Median Covariation Matrix (MCM), which is a robust dispersion indicator linked to the geometric median. Furthermore, if the studied variable has a symmetric law, this indicator has the same eigenvectors as the covariance matrix. This last property represent a real interest to study the MCM, especially for Robust Principal Component Analysis. We so introduce a recursive algorithm which enables us to estimate simultaneously the geometric median, the MCM, and its $q$ main eigenvectors. We give, in a first time, the strong consistency of the estimators of the MCM, before exhibiting their rates of convergence in quadratic mean.In a third part, in the light of the work on the estimates of the median and of the Median Covariation Matrix, we exhibit the almost sure and $L^{p}$ rates of convergence of averaged stochastic gradient algorithms in Hilbert spaces, with less restrictive assumptions than in the literature. Then, two applications in robust statistics are given: estimation of the geometric quantiles and application in robust logistic regression.In the last part, we aim to fit a sphere on a noisy points cloud spread around a complete or truncated sphere. More precisely, we consider a random variable with a truncated spherical distribution, and we want to estimate its center as well as its radius. In this aim, we introduce a projected stochastic gradient algorithm and its averaged version. We establish the strong consistency of these estimators as well as their rates of convergence in quadratic mean. Finally, the asymptotic normality of the averaged algorithm is given.