Les agents robotiques mobiles ou aériens sont confrontés au besoin de planifier des actions avec information incomplètesur l'état du monde. Dans ce contexte, cette thèse propose un cadre de modélisation et de résolution de problèmes deplanification de perception et de mission pour un drone hélicoptère qui évolue dans un environnement incertain etpartiellement observé afin de détecter et de reconnaître des cibles. Nous avons fondé notre travail sur les ProcessusDécisionnels Markoviens Partiellement Observables (POMDP), car ils proposent un schéma d'optimisation général pour lestâches de perception et de décision à long terme. Une attention particulière est donnée à la modélisation des sortiesincertaines de l'algorithme de traitement d'image en tant que fonction d'observation. Une analyse critique de la mise enoeuvre en pratique du modèle POMDP et du critère d'optimisation associé est proposée. Afin de respecter les contraintes desécurité et de sûreté de nos robots aériens, nous proposons ensuite une approche pour tenir compte des propriétés defaisabilité d'actions dans des domaines partiellement observables : le modèle AC-POMDP, qui sépare l'informationconcernant la vérification des propriétés du modèle, de celle qui renseigne sur la nature des cibles. Enfin, nous proposonsun cadre d'optimisation et d'exécution en parallèle de politiques POMDP en temps contraint. Ce cadre est basé sur uneoptimisation anticipée et probabilisée des états d'exécution futurs du système. Nous avons embarqué ce cadrealgorithmique sur les hélicoptères autonomes de l'Onera, et l'avons testé en vol et en environnement réel sur une missionde détection et reconnaissance de cibles. / Mobile and aerial robots are faced to the need of planning actions with incomplete information about the state of theworld. In this context, this thesis proposes a modeling and resolution framework for perception and mission planningproblems where an autonomous helicopter must detect and recognize targets in an uncertain and partially observableenvironment. We founded our work on Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs), because it proposes ageneral optimization framework for perception and decision tasks under long-term horizon. A special attention is given tothe outputs of the image processing algorithm in order to model its uncertain behavior as a probabilistic observationfunction. A critical study on the POMDP model and its optimization criterion is also conducted. In order to respect safetyconstraints of aerial robots, we then propose an approach to properly handle action feasibility constraints in partiallyobservable domains: the AC-POMDP model, which distinguishes between the verification of environmental properties andthe information about targets' nature. Furthermore, we propose a framework to optimize and execute POMDP policies inparallel under time constraints. This framework is based on anticipated and probabilistic optimization of future executionstates of the system. Finally, we embedded this algorithmic framework on-board Onera's autonomous helicopters, andperformed real flight experiments for multi-target detection and recognition missions.

Avec l’avènement des dispositifs nomades tels que les smartphones et les tablettes, la reconnaissance automatique de l’écriture manuscrite cursive à partir d’un signal en ligne est devenue durant les dernières décennies un besoin réel de la vie quotidienne à l’ère numérique. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons de nouvelles stratégies pour un système de reconnaissance de mots manuscrits en-ligne. Ce système se base sur une méthode collaborative segmentation/reconnaissance et en utilisant des analyses à deux niveaux : caractère et bi-caractères. Plus précisément, notre système repose sur une segmentation de mots manuscrits en graphèmes afin de créer un treillis à L niveaux. Chaque noeud de ce treillis est considéré comme un caractère potentiel envoyé à un moteur de Reconnaissance de Caractères Isolés (RCI) basé sur un SVM. Pour chaque noeud, ce dernier renvoie une liste de caractères associés à une liste d’estimations de probabilités de reconnaissance. Du fait de la grande diversité des informations résultant de la segmentation en graphèmes, en particulier à cause de la présence de morceaux de caractères et de ligatures, l’injection de chacun des noeuds du treillis dans le RCI engendre de potentielles ambiguïtés au niveau du caractère. Nous proposons de lever ces ambiguïtés en utilisant des modèles de bi-caractères, basés sur une régression logistique dont l’objectif est de vérifier la cohérence des informations à un niveau de reconnaissance plus élevé. Finalement, les résultats renvoyés par le RCI et l’analyse des modèles de bi-caractères sont utilisés dans la phase de décodage pour parcourir le treillis dans le but de trouver le chemin optimal associé à chaque mot dans le lexique. Deux méthodes de décodage sont proposées (recherche heuristique et programmation dynamique), la plus efficace étant basée sur de la programmation dynamique. / With the advent of mobile devices such as tablets and smartphones over the last decades, on-line handwriting recognition has become a very highly demanded service for daily life activities and professional applications. This thesis presents a new approach for on-line handwriting recognition. This approach is based on explicit segmentation/recognition integrated in a two level analysis system: character and bi-character. More specifically, our system segments a handwritten word in a sequence of graphemes to be then used to create a L-levels lattice of graphemes. Each node of the lattice is considered as a character to be submitted to a SVM based Isolated Character Recognizer (ICR). The ICR returns a list of potential character candidates, each of which is associated with an estimated recognition probability. However, each node of the lattice is a combination of various segmented graphemes. As a consequence, a node may contain some ambiguous information that cannot be handled by the ICR at character level analysis. We propose to solve this problem using "bi-character" models based on Logistic Regression, in order to verify the consistency of the information at a higher level of analysis. Finally, the recognition results provided by the ICR and the bi-character models are used in the word decoding stage, whose role is to find the optimal path in the lattice associated to each word in the lexicon. Two methods are presented for word decoding (heuristic search and dynamic programming), and dynamic programming is found to be the most effective.

Les réseaux-sur-puces (NoCs) utilisés dans les architectures multiprocesseurs-sur-puces posent des défis importants aux approches d'ordonnancement temps réel en ligne (dynamique) et hors-ligne (statique). Un NoC contient un grand nombre de points de contention potentiels, a une capacité de bufferisation limitée et le contrôle réseau fonctionne à l'échelle de petits paquets de données. Par conséquent, l'allocation efficace de ressources nécessite l'utilisation des algorithmes da faible complexité sur des modèles de matériel avec un niveau de détail sans précédent dans l'ordonnancement temps réel. Nous considérons dans cette thèse une approche d'ordonnancement statique sur des architectures massivement parallèles (Massively parallel processor arrays ou MPPAs) caractérisées par un grand nombre (quelques centaines) de c¿urs de calculs. Nous identifions les mécanismes matériels facilitant l'analyse temporelle et l'allocation efficace de ressources dans les MPPAs existants. Nous déterminons que le NoC devrait permettre l'ordonnancement hors-ligne de communications, d'une manière synchronisée avec l'ordonnancement de calculs sur les processeurs. Au niveau logiciel, nous proposons une nouvelle méthode d'allocation et d'ordonnancement capable de synthétiser des ordonnancements globaux de calculs et de communications couvrants toutes les ressources d'exécution, de communication et de la mémoire d'un MPPA. Afin de permettre une utilisation efficace de ressources du matériel, notre méthode prend en compte les spécificités architecturales d'un MPPA et implémente des techniques d'ordonnancement avancées comme la préemption pré-calculée de transmissions de données. Nous avons évalué n / On-chip networks (NoCs) used in multiprocessor systems-on-chips (MPSoCs) pose significant challenges to both on-line (dynamic) and off-line (static) real-time scheduling approaches. They have large numbers of potential contention points, have limited internal buffering capabilities, and network control operates at the scale of small data packets. Therefore, efficient resource allocation requires scalable algorithms working on hardware models with a level of detail that is unprecedented in real-time scheduling. We consider in this thesis a static scheduling approach, and we target massively parallel processor arrays (MPPAs), which are MPSoCs with large numbers (hundreds) of processing cores. We first identify and compare the hardware mechanisms supporting precise timing analysis and efficient resource allocation in existing MPPA platforms. We determine that the NoC should ideally provide the means of enforcing a global communications schedule that is computed off-line (before execution) and which is synchronized with the scheduling of computations on processors. On the software side, we propose a novel allocation and scheduling method capable of synthesizing such global computation and communication schedules covering all the execution, communication, and memory resources in an MPPA. To allow an efficient use of the hardware resources, our method takes into account the specificities of MPPA hardware and implements advanced scheduling techniques such as pre-computed preemption of data transmissions. We evaluate our technique by mapping two signal processing applications, for which we obtain good latency, throughput, and resource use figures.

Au cours de la dernière décennie, des progrès significatifs ont été réalisés dans le domaine de l’IA, principalement grâce aux progrès de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et de l’utilisation de modèles à grande échelle. Cependant, à mesure que ces modèles évoluent, ils présentent de nouveaux défis en termes de gestion de grands ensembles de données et d’efficacité informatique. Cette thèse propose des approches pour réduire les coûts de calcul de la formation et de l’inférence dans les systèmes d’intelligence artificielle (IA). Plus précisément, ce travail étudie les techniques d’apprentissage continu et de calcul adaptatif, démontrant des stratégies possibles pour préserver les niveaux de performance de ces systèmes tout en réduisant considérablement les coûts de formation et d’inférence. Les résultats du premier article montrent que les modèles de base peuvent être continuellement pré-entraînés grâce à une méthode d’échauffement et de relecture, ce qui réduit considérable- ment les coûts de calcul de l’entraînement tout en préservant les performances par rapport à un entraînement à partir de zéro. Par la suite, la thèse étudie comment les stratégies de calcul adaptatif, lorsqu’elles sont combinées avec la mémoire, peuvent être utilisées pour créer des agents d’IA plus efficaces au moment de l’inférence pour des tâches de raisonnement complexes, telles que le jeu stratégique de Sokoban. Nos résultats montrent que les modèles peuvent offrir des per- formances similaires ou améliorées tout en utilisant beaucoup moins de ressources de calcul. Les résultats de cette étude ont de vastes implications pour l’amélioration de l’efficacité in- formatique des systèmes d’IA, soutenant à terme le développement de technologies d’IA plus abordables, accessibles et efficaces. / Over the past decade, significant progress has been made by the field of AI, primarily due to advances in machine learning, deep learning, and the usage of large scale models. However, as these models scale, they present new challenges with respect to handling large datasets and being computationally efficient. This thesis proposes approaches to reducing computational costs of training and inference in artificial intelligence (AI) systems. Specifically, this work investigates how Continual Learning and Adaptive Computation techniques can be used to reducing training and inference costs while preserving the perfor- mance levels of these systems . The findings of the first article show that foundation models can be continually pre-trained through a method of warm-up and replay, which significantly decreases training computational costs while preserving performance compared to training from scratch. Subsequently, the thesis investigates how adaptive computation strategies, when com- bined with memory, can be utilized to create more computationally efficient AI agents at inference time for complex reasoning tasks, such as the strategic game of Sokoban. Our results exhibit that models can deliver similar or improved performances while using signifi- cantly fewer computational resources. Findings from this study have broad implications for improving the computational efficiency of AI systems, ultimately supporting the development of more affordable, accessible, and efficient AI technologies.

L’apprentissage par renforcement profond (RL) a connu d’énormes progrès ces dernières années, mais il est encore difficile d’appliquer le RL aux problèmes de prise de décision du monde réel. Cette thèse identifie trois défis clés avec la façon dont nous faisons la recherche RL elle-même qui entravent les progrès de la recherche RL. — Évaluation et comparaison peu fiables des algorithmes RL ; les méthodes d’évaluation actuelles conduisent souvent à des résultats peu fiables. — Manque d’informations préalables dans la recherche RL ; Les algorithmes RL sont souvent formés à partir de zéro, ce qui peut nécessiter de grandes quantités de données ou de ressources informatiques. — Manque de compréhension de la façon dont les réseaux de neurones profonds interagissent avec RL, ce qui rend difficile le développement de méthodes évolutives de RL. Pour relever ces défis susmentionnés, cette thèse apporte les contributions suivantes : — Une méthodologie plus rigoureuse pour évaluer les algorithmes RL. — Un flux de travail de recherche alternatif qui se concentre sur la réutilisation des progrès existants sur une tâche. — Identification d’un phénomène de perte de capacité implicite avec un entraînement RL hors ligne prolongé. Dans l’ensemble, cette thèse remet en question le statu quo dans le RL profond et montre comment cela peut conduire à des algorithmes de RL plus efficaces, fiables et mieux applicables dans le monde réel. / Deep reinforcement learning (RL) has seen tremendous progress in recent years, but it is still difficult to apply RL to real-world decision-making problems. This thesis identifies three key challenges with how we do RL research itself that hinder the progress of RL research. — Unreliable evaluation and comparison of RL algorithms; current evaluation methods often lead to unreliable results. — Lack of prior information in RL research; RL algorithms are often trained from scratch, which can require large amounts of data or computational resources. — Lack of understanding of how deep neural networks interact with RL, making it hard to develop scalable RL methods. To tackle these aforementioned challenges, this thesis makes the following contributions: — A more rigorous methodology for evaluating RL algorithms. — An alternative research workflow that focuses on reusing existing progress on a task. — Identifying an implicit capacity loss phenomenon with prolonged offline RL training. Overall, this thesis challenges the status quo in deep reinforcement learning and shows that doing so can make RL more efficient, reliable and improve its real-world applicability

L'objectif de cette thèse est de développer des outils d'analyse de données recueillies sur les deux roues motorisés (2RMs). Dans ce cadre, des expérimentations sont menées sur des motos instrumentés dans un contexte de conduite réelle incluant à la fois des conduites normales dites naturelles et des conduites à risques (presque chute et chute). Dans la première partie de la thèse, des méthodes d'apprentissage supervisé ont été utilisées pour la classification de situations de conduite d'un 2RM. Les approches développées dans ce contexte ont montré l'intérêt de prendre en compte l'aspect temporel des données dans la conduite d'un 2RM. A cet effet, nous avons montré l'efficacité des modèles de Markov cachés. La seconde partie de cette thèse porte sur le développement d'outils de détection et de classification hors ligne des évènements critiques de conduite, ainsi que, la détection en ligne des situations de chute d'un 2RM. L'approche proposée pour la détection hors ligne des évènements critiques de conduite repose sur l'utilisation d'un modèle de mélange de densités gaussiennes à proportions logistiques. Ce modèle sert à la segmentation non supervisée des séquences de conduite. Des caractéristiques extraites du paramètre du modèle de mélange sont utilisées comme entrées d'un classifieur pour classifier les évènements critiques. Pour la détection en ligne de chute, une méthode simple de détection séquentielle d'anomalies basée sur la carte de contrôle MCUSUM a été proposée. Les résultats obtenus sur une base de données réelle ont permis de montrer l'efficacité des méthodologies proposées à la fois pour la classification de situations de conduite et à la détection des évènements critiques de conduite / This thesis aims to develop framework tools for analyzing and understanding the riding of Powered Two Wheelers (PTW). Experiments are conducted using instrumented PTW in real context including both normal (naturalistic) riding behaviors and critical riding behaviors (near fall and fall). The two objectives of this thesis are the riding patterns classification and critical riding events detection. In the first part of this thesis, a machine-learning framework is used for riding pattern recognition problem. Therefore, this problem is formulated as a classification task to identify the class of riding patterns. The approaches developed in this context have shown the interest to take into account the temporal aspect of the data in PTW riding. Moreover, we have shown the effectiveness of hidden Markov models for such problem. The second part of this thesis focuses on the development of the off-line detection and classification of critical riding events tools and the on-line fall detection. The problem of detection and classification of critical riding events has been performed towards two steps: (1) the segmentation step, where the multidimensional time of data were modeled and segmented by using a mixture model with quadratic logistic proportions; (2) the classification step, which consists in using a pattern recognition algorithm in order to assign each event by its extracted features to one of the three classes namely Fall, near Fall and Naturalistic riding. Regarding the fall detection problem, it is formulated as a sequential anomaly detection problem. The Multivariate CUmulative SUM (MCUSUM) control chart was applied on the data collected from sensors mounted on the motorcycle. The obtained results on a real database have shown the effectiveness of the proposed methodology for both riding pattern recognition and critical riding events detection problems

Si on veut assurer de fawn efficace les tests de conception, de fabrication, de maintenance et le test accompli au cours de l'application pour les systemes electroniques, on est amend a integrer le test hors-ligne et le test en-ligne dans des circuits. Ensuite, pour que les systemes complexes tirent profit des deux types de tests, une telle unification doit etre &endue du niveau circuit aux niveaux carte et module. D'autre part, bien que rintegration des techniques de test hors-ligne et en-ligne fait qu'il est possible de concevoir des systemes pour toute application securitaire, le materiel ajoute pour assurer une haute siirete de fonctionnement fait que la fiabilite de ces systemes est reduite, car la probabilite d'occurrence de fautes augmente. Confront& a ces deux aspects antagoniques, cette these se fixe l'objectif de trouver un compromis entre la securite et la fiabilite de systemes electroniques complexes. Ainsi, dans un premier temps, on propose une solution aux problemes de test hors-ligne et de diagnostic qui se posent dans les &apes intermediaires de revolution vers les cartes 100% compatibles avec le standard IEEE 1149.1 pour le test "boundary scan". Une approche pour le BIST ("Built-In Self-Test") des circuits et connexions "boundary scan" illustre ensuite retape ultime du test hors-ligne de cartes. Puis, le schema UBIST ("Unified BIST") - integrant les techniques BIST et "self-checking" pour le test en-ligne de circuits, est combine au standard IEEE 1149.1, afin d'obtenir une strategie de conception en vue du test unifie de connexions et circuits montes sur des cartes et modules. Enfin, on propose un schema tolerant les fautes et base sur la duplication de ces modules securitaires qui assure la competitivite du systeme resultant du point de vue de la fiabilite, tout en gardant sa silrete inherente. / On one hand, if the goal is to ensure that the design validation, the manufacturing and the maintenance testing, along with the concurrent error detection are efficiently performed in electronic systems, one is led to integrate the off-line and the on-line testing into circuits. Then, for complex systems to make profit of these two types of tests, such unification must be extended from the circuit to the board and module levels. On the other hand, although the unification of off-line and on-line testing techniques makes possible the design of systems suiting any safety application, the hardware added for increasing the application safety also decreases the system reliability, since the probability of occurrence of faults increases. Faced to these two antagonist aspects, this thesis aims at finding a compromise between the safety and the reliability of complex electronic systems. Thus, firstly we propose a solution to the off-line test and diagnosis problems found in the intermediate steps in the evolution towards boards which are 100% compliant with the IEEE standard 1149.1 for boundary scan testing. An approach for the BIST (Built-In Self-Test) of boundary scan circuits and interconnects then illustrates the ultimate step in the board off-line testing. Next, the UBIST (Unified BIST) scheme - merging BIST and self-checking capabilities for circuit on-line testing, is combined with the IEEE standard 1149.1, in order to obtain a design strategy for unifying the tests of interconnects and circuits populating boards and modules. Finally, we propose a fault-tolerant scheme based on the duplication of these kind of modules which ensures the competitivity of the resulting system in terms of reliability at the same time as preserving the inherent module safety.

Si on veut assurer de fawn efficace les tests de conception, de fabrication, de maintenance et le test accompli au cours de l'application pour les systemes electroniques, on est amend a integrer le test hors-ligne et le test en-ligne dans des circuits. Ensuite, pour que les systemes complexes tirent profit des deux types de tests, une telle unification doit etre &endue du niveau circuit aux niveaux carte et module. D'autre part, bien que rintegration des techniques de test hors-ligne et en-ligne fait qu'il est possible de concevoir des systemes pour toute application securitaire, le materiel ajoute pour assurer une haute siirete de fonctionnement fait que la fiabilite de ces systemes est reduite, car la probabilite d'occurrence de fautes augmente. Confront& a ces deux aspects antagoniques, cette these se fixe l'objectif de trouver un compromis entre la securite et la fiabilite de systemes electroniques complexes. Ainsi, dans un premier temps, on propose une solution aux problemes de test hors-ligne et de diagnostic qui se posent dans les &apes intermediaires de revolution vers les cartes 100% compatibles avec le standard IEEE 1149.1 pour le test "boundary scan". Une approche pour le BIST ("Built-In Self-Test") des circuits et connexions "boundary scan" illustre ensuite retape ultime du test hors-ligne de cartes. Puis, le schema UBIST ("Unified BIST") - integrant les techniques BIST et "self-checking" pour le test en-ligne de circuits, est combine au standard IEEE 1149.1, afin d'obtenir une strategie de conception en vue du test unifie de connexions et circuits montes sur des cartes et modules. Enfin, on propose un schema tolerant les fautes et base sur la duplication de ces modules securitaires qui assure la competitivite du systeme resultant du point de vue de la fiabilite, tout en gardant sa silrete inherente. / On one hand, if the goal is to ensure that the design validation, the manufacturing and the maintenance testing, along with the concurrent error detection are efficiently performed in electronic systems, one is led to integrate the off-line and the on-line testing into circuits. Then, for complex systems to make profit of these two types of tests, such unification must be extended from the circuit to the board and module levels. On the other hand, although the unification of off-line and on-line testing techniques makes possible the design of systems suiting any safety application, the hardware added for increasing the application safety also decreases the system reliability, since the probability of occurrence of faults increases. Faced to these two antagonist aspects, this thesis aims at finding a compromise between the safety and the reliability of complex electronic systems. Thus, firstly we propose a solution to the off-line test and diagnosis problems found in the intermediate steps in the evolution towards boards which are 100% compliant with the IEEE standard 1149.1 for boundary scan testing. An approach for the BIST (Built-In Self-Test) of boundary scan circuits and interconnects then illustrates the ultimate step in the board off-line testing. Next, the UBIST (Unified BIST) scheme - merging BIST and self-checking capabilities for circuit on-line testing, is combined with the IEEE standard 1149.1, in order to obtain a design strategy for unifying the tests of interconnects and circuits populating boards and modules. Finally, we propose a fault-tolerant scheme based on the duplication of these kind of modules which ensures the competitivity of the resulting system in terms of reliability at the same time as preserving the inherent module safety.

Si on veut assurer de fawn efficace les tests de conception, de fabrication, de maintenance et le test accompli au cours de l'application pour les systemes electroniques, on est amend a integrer le test hors-ligne et le test en-ligne dans des circuits. Ensuite, pour que les systemes complexes tirent profit des deux types de tests, une telle unification doit etre &endue du niveau circuit aux niveaux carte et module. D'autre part, bien que rintegration des techniques de test hors-ligne et en-ligne fait qu'il est possible de concevoir des systemes pour toute application securitaire, le materiel ajoute pour assurer une haute siirete de fonctionnement fait que la fiabilite de ces systemes est reduite, car la probabilite d'occurrence de fautes augmente. Confront& a ces deux aspects antagoniques, cette these se fixe l'objectif de trouver un compromis entre la securite et la fiabilite de systemes electroniques complexes. Ainsi, dans un premier temps, on propose une solution aux problemes de test hors-ligne et de diagnostic qui se posent dans les &apes intermediaires de revolution vers les cartes 100% compatibles avec le standard IEEE 1149.1 pour le test "boundary scan". Une approche pour le BIST ("Built-In Self-Test") des circuits et connexions "boundary scan" illustre ensuite retape ultime du test hors-ligne de cartes. Puis, le schema UBIST ("Unified BIST") - integrant les techniques BIST et "self-checking" pour le test en-ligne de circuits, est combine au standard IEEE 1149.1, afin d'obtenir une strategie de conception en vue du test unifie de connexions et circuits montes sur des cartes et modules. Enfin, on propose un schema tolerant les fautes et base sur la duplication de ces modules securitaires qui assure la competitivite du systeme resultant du point de vue de la fiabilite, tout en gardant sa silrete inherente. / On one hand, if the goal is to ensure that the design validation, the manufacturing and the maintenance testing, along with the concurrent error detection are efficiently performed in electronic systems, one is led to integrate the off-line and the on-line testing into circuits. Then, for complex systems to make profit of these two types of tests, such unification must be extended from the circuit to the board and module levels. On the other hand, although the unification of off-line and on-line testing techniques makes possible the design of systems suiting any safety application, the hardware added for increasing the application safety also decreases the system reliability, since the probability of occurrence of faults increases. Faced to these two antagonist aspects, this thesis aims at finding a compromise between the safety and the reliability of complex electronic systems. Thus, firstly we propose a solution to the off-line test and diagnosis problems found in the intermediate steps in the evolution towards boards which are 100% compliant with the IEEE standard 1149.1 for boundary scan testing. An approach for the BIST (Built-In Self-Test) of boundary scan circuits and interconnects then illustrates the ultimate step in the board off-line testing. Next, the UBIST (Unified BIST) scheme - merging BIST and self-checking capabilities for circuit on-line testing, is combined with the IEEE standard 1149.1, in order to obtain a design strategy for unifying the tests of interconnects and circuits populating boards and modules. Finally, we propose a fault-tolerant scheme based on the duplication of these kind of modules which ensures the competitivity of the resulting system in terms of reliability at the same time as preserving the inherent module safety.

L'objectif de cette thèse est de développer des outils d'analyse de données recueillies sur les deux roues motorisés (2RMs). Dans ce cadre, des expérimentations sont menées sur des motos instrumentés dans un contexte de conduite réelle incluant à la fois des conduites normales dites naturelles et des conduites à risques (presque chute et chute). Dans la première partie de la thèse, des méthodes d'apprentissage supervisé ont été utilisées pour la classification de situations de conduite d'un 2RM. Les approches développées dans ce contexte ont montré l'intérêt de prendre en compte l'aspect temporel des données dans la conduite d'un 2RM. A cet effet, nous avons montré l'efficacité des modèles de Markov cachés. La seconde partie de cette thèse porte sur le développement d'outils de détection et de classification hors ligne des évènements critiques de conduite, ainsi que, la détection en ligne des situations de chute d'un 2RM. L'approche proposée pour la détection hors ligne des évènements critiques de conduite repose sur l'utilisation d'un modèle de mélange de densités gaussiennes à proportions logistiques. Ce modèle sert à la segmentation non supervisée des séquences de conduite. Des caractéristiques extraites du paramètre du modèle de mélange sont utilisées comme entrées d'un classifieur pour classifier les évènements critiques. Pour la détection en ligne de chute, une méthode simple de détection séquentielle d'anomalies basée sur la carte de contrôle MCUSUM a été proposée. Les résultats obtenus sur une base de données réelle ont permis de montrer l'efficacité des méthodologies proposées à la fois pour la classification de situations de conduite et à la détection des évènements critiques de conduite / This thesis aims to develop framework tools for analyzing and understanding the riding of Powered Two Wheelers (PTW). Experiments are conducted using instrumented PTW in real context including both normal (naturalistic) riding behaviors and critical riding behaviors (near fall and fall). The two objectives of this thesis are the riding patterns classification and critical riding events detection. In the first part of this thesis, a machine-learning framework is used for riding pattern recognition problem. Therefore, this problem is formulated as a classification task to identify the class of riding patterns. The approaches developed in this context have shown the interest to take into account the temporal aspect of the data in PTW riding. Moreover, we have shown the effectiveness of hidden Markov models for such problem. The second part of this thesis focuses on the development of the off-line detection and classification of critical riding events tools and the on-line fall detection. The problem of detection and classification of critical riding events has been performed towards two steps: (1) the segmentation step, where the multidimensional time of data were modeled and segmented by using a mixture model with quadratic logistic proportions; (2) the classification step, which consists in using a pattern recognition algorithm in order to assign each event by its extracted features to one of the three classes namely Fall, near Fall and Naturalistic riding. Regarding the fall detection problem, it is formulated as a sequential anomaly detection problem. The Multivariate CUmulative SUM (MCUSUM) control chart was applied on the data collected from sensors mounted on the motorcycle. The obtained results on a real database have shown the effectiveness of the proposed methodology for both riding pattern recognition and critical riding events detection problems