Les objectifs principaux de cette thèse sont d'identifier les défis et stratégies afin de mettre en œuvre des solutions de Résilience et de Smart Water Management au niveau des politiques et sur le terrain pour une gestion efficace de l'eau. Au cours de la prochaine décennie, plus de 4 milliard de personnes dans le monde vivront dans des zones de pénurie d'eau, et plus des deux tiers de la population mondiale seront confrontés à des conditions de stress hydrique. Cette pénurie d'eau future nécessite une action immédiate sur le développement des ressources, la réduction de la demande et une plus grande efficacité dans le traitement et la transmission. En outre, la gestion future des risques d'inondation nécessite des mesures immédiates dans les domaines de l'évaluation des risques, des systèmes de défense et d'atténuation, des systèmes de prévision et d'alerte, et des mesures institutionnelles et de gouvernance. Avec les impacts du changement climatique, les événements extrêmes seront plus fréquents et sévères. En conséquence, il est nécessaire d'adopter des stratégies alternatives plutôt qu’une approche traditionnelle « prédire et prévenir », qui se concentre principalement sur la réduction de la probabilité d'apparition de perturbations; ce type d'approche a souvent conduit à une construction extensive de digues de protection, à des protections contre les inondations et à d'autres solutions structurelles le long des rivières et des plaines inondables, créant un faux sentiment de sécurité qui augmente la vulnérabilité aux conséquences d'éventuelles inondations. La première moitié de la thèse explore diverses applications des stratégies de résilience aux inondations et les solutions disponibles qui sont et qui peuvent être mises en œuvre pour atténuer les impacts des inondations. L'efficacité des solutions de résilience aux inondations est également examinée, grâce à des simulations hydrologiques hydrauliques d'une étude de cas réelle en Corée du Sud. À partir de cette analyse, des conseils et des stratégies sont développées : la gestion intelligente de l'eau s’avère être un outil permettant la mise en œuvre de solutions de résilience aux inondations, et offrant d’importantes synergies avec les concepts de résilience aux inondations. La seconde moitié de la thèse explore le concept de Smart Water Management et examine les technologies nécessaires à sa mise en œuvre, ainsi que les défis et limites de ces technologies. Des études de cas sur des projets réussis de mise en œuvre de gestion intelligente de l’eau sont étudiées et utilisées pour valider l'orientation et les plans d'action pour la mise en œuvre de gestion intelligente de l’eau. De plus, un cadre de mise en œuvre du système d’eau intelligent pour une ville urbaine est proposé, comprenant le système de demande en eau et le système d'approvisionnement en eau, ainsi qu'un indicateur de détection de fuites pour le système d'approvisionnement en eau. Enfin, on examine l'importance des connexions intelligentes entre les différents domaines d'une ville intelligente avec le système d'eau intelligent et comment ces connexions se produisent dans le système d'eau intelligent. / The key aims of this thesis are to identify the challenges and strategies for implementing Flood Resilience and Smart Water Management (SWM) solutions at both the policy and field level to for efficient water management. In the next decade, more than 4 billion people worldwide will be living in areas of water scarcity and more than two thirds of the world’s population will face water-stressed conditions. This future water shortage requires immediate action on development of resources, reduction of demand and higher efficiency in treatment and transmission. In addition, future flood risk management requires immediate action in risk assessment, defence and alleviation systems, forecasting and warning systems and institutional and governance measures. And with the climate change impacts, extreme events will be more frequent and severe. As a result, there is a necessity to adopt alternative strategies rather than the traditional predict-and-prevent approach which mainly focuses on reducing the probability of occurrence of disturbances; where this type of approach often led to an extensive construction of protection dykes, flood defences and other structural solutions along river channels and floodplains, creating a false sense of safety, which increases the vulnerability to the consequences of possible floods. The first half of the thesis explores the various applications of flood resilience strategies and the available solutions that are and can be implemented to mitigate flood impacts. It also examines the effectiveness of flood resilience solutions through hydrological hydraulic simulations of a real case study in South Korea. From the analysis, recommendations and strategies are developed where it is found that Smart Water Management is an enabler for the implementation for Flood Resilience solutions and has great synergy with Flood Resilience concepts. The second half of the thesis explores the concept of Smart Water Management and discusses the technologies required for the implementation and their challenges and limitations. Successful case studies of smart water solution implementations are investigated and used to validate the direction and action plans for the implementation of smart water solutions. In addition, a framework for the implementation of Smart Water System for an urban city, which includes the water demand system and water supply system, as well as a leakage detection indicator for water supply system are proposed. Finally, it discusses the importance of smart city connections between the different domains of a smart city with the smart water system and how these connections occur within the smart water system.

L'objectif de la thèse est de fournir les méthodes qui permettent de gérer au mieux l'énergie en assurant le confort souhaité. Les modèles de charges sont développés et validés par des mesures. La prévision à court-terme de la consommation correspondant aux multi bâtiments (région) et au secteur résidentiel est proposée par réseaux de neurones et la méthode ascendante. Trois méthodes originales de la gestion optimale prédictive des chauffages et des climatisations sont développées: optimisation du confort thermique, minimisation des pics et minimisation des coûts de consommation. Deux méthodes originales de la gestion des charges en temps réel sont proposées: méthode basée sur un système de régulation adaptative des chauffages et des climatisations et méthode basée sur le délestage en fonction de la courbe de protection. Les méthodes proposées sont validées par simulation pour une maison (secteur résidentiel) et un hôtel (secteur tertiaire) avec les résultats satisfaisants.

Le degré de pénétration du marché des appareils intelligents tels que les smartphones et les tablettes avec les technologies de communication embarquées comme le WiFi, 3G et LTE a explosé en moins d’une décennie. En complément de cette tendance technologique, les applications des réseaux sociaux ont virtuellement connectées une grande partie de la popula- tion, en génerant une demande croissante de trafic de données vers et depuis l’infrastructure de communication. Les communications pervasives ont aussi acquis une importance dans l’industrie automobile. L’émergence d’une gamme impressionnante d’appareils intelligents dans les véhicules a permis des services tels que : l’assistante au conducteur, l’infotainment, le suivi à distance du véhicule, et la connectivité aux réseaux sociaux même en déplacement La demande exponentielle de connectivité a encore défié les fournisseurs de services de télé- communications pour répondre aux attentes des utilisateurs.L’objectif de cette thèse est de modéliser et comprendre la mobilité dynamique des utilisateurs à grande vitesse et leurs effets sur les architectures de réseau sans fil. Compte tenu de l’ importance du développement de notre étude sur une représentation réal- iste de la mobilité des véhicules, nous étudions tout d’abord les approches les plus populaires pour la génération de trafic routier synthétique et discutons les caractéristiques des ensem- bles de données accessibles au public qui décrivent des mobilités véhiculaires. En utilisant l’information des déplacements de la population dans une région métropolitaine, les données détaillées du réseau routier et les modèles réalistes des conduites microscopiques, nous pro- posons un jeu de données de mobilité véhiculaire original qui redéfinit l’état de l’art et qui replie la circulation routière de façon réaliste dans le temps et dans l’espace. Nous étudions ensuite l’impact des dynamiques des mobilité du point de vue de la couverture cellulaire en présence d’un déploiement réel des stations de base. En outre, en examinant les effets de la mobilité des véhicules sur les réseaux autonomes, nous voyons des possibilités pour les futurs paradigmes de réseaux hétérogènes. Motivés par l’évolution dynamique dans le temps, de la mobilité des véhicules observée dans notre jeux de données, nous proposons également une approche en ligne pour prédire les flux de trafic macroscopiques. Nous analysons les paramètres affectant la prédiction de la mobilité en milieu urbain. Nous dévoilons quand et où la gestion des ressources réseaux est la plus cruciale pour accueillir le trafic généré par les utilisateurs à bord. Ces études révèlent de multiples opportunités de gestion intelligente des transports, soit pour construire de nouvelles routes, soit pour l’installation de bornes de recharge électriques, ou pour la conception de systèmes de feux de circulation intelligents, contribuant ainsi à la planification urbaine. / The market penetration of smart devices like smartphones and tablets with embedded communication technologies like WiFi, 3G and LTE has exploded in less than a decade. Complementing this technological trend, social networking applications have virtually connected a large portion of the population generating an ever-growing data traffic demand on the communication infrastructure. Pervasive communications have gained significance in the automobile industry as well, with the emergence of an impressive range of in-vehicle smart devices enabling driver assistance, infotainment, over-the-air vehicle monitoring, and even social connectivity on the move. This surge in the demand for connectivity has further challenged telecommunication service providers to meet the expectations of high-speed network users. The goal of this thesis is to model and understand the mobility dynamics of high-speed users and their effect on wireless network architectures. Given the importance of developing our study on a realistic representation of vehicular mobility, we first survey the most popular approaches for the generation of synthetic road traffic and discuss the features of publicly available vehicular mobility datasets. Using original travel demand information of the population of a metropolitan area, detailed road network data and realistic microscopic driving models, we propose a novel state-of-art vehicular mobility dataset that closely mimics the real-world road traffic dynamics in both time and space. We then study the impact of such mobility dynamics from the perspective of wireless cellular network architecture in presence of a real-world base station deployment. In addition, by discussing the effects of vehicular mobility on autonomous network architecture, we hint at the opportunities for future heterogenous network paradigms. Motivated by the time-evolving mobility dynamics observed in our original dataset, we also propose an online approach to predict near-future macroscopic traffic flows. We analyze the parameters affecting the mobility prediction in an urban environment and unveil when and where network resource management is more crucial to accommodate the traffic generated by users onboard. Such studies unveil multiple opportunities in transportation management either for building new roads, installing electric charging points, or for designing intelligent traffic light systems, thereby contributing to urban planning.

No description available.