Avec la demande croissante d'espace urbain, de plus en plus de parkings à plusieurs étages sont nécessaires. Bien que ces parkings contribuent à une utilisation plus efficace de l'espace urbain, ils introduisent également un nouveau problème. Les rapports suggèrent environ 70 millions d'heures de recherche d'emplacements de stationnement chaque année, soit une perte équivalente de 700 millions d'euros pour la seule France. En outre, les utilisations des parkings vont au-delà de leurs objectifs initiaux. Des fonctionnalités exigeantes telles que le chargeur électrique, la réservation en ligne de places de stationnement, le guidage dynamique ou le paiement mobile, etc. transforment un parking en un environnement intelligent et compétitif. Une solution à ce problème consiste à développer un système de navigation autonome pour les véhicules intelligents en situation de parking. La thèse identifiera une de ces sous-tâches, à savoir la localisation dans des environnements non autorisés par GPS. Cette thèse présentera une nouvelle méthode pour résoudre le problème indiqué tout en maintenant le système en respectant quatre critères: disponibilité, évolutivité, universalité et précision. Il y a deux étapes principales: (1) une solution permettant de reproduire le comportement du GPS pour un environnement refusé par GPS, et (2) un cadre permettant la fusion de systèmes de type GPS avec d'autres méthodes de localisation pour obtenir une précision de localisation élevée. Tout d'abord, un système de localisation Wi-Fi Fingerprinting est utilisé. Une approche utilisant un réseau de neurones d'ensemble sur une base de données d'empreintes hybrides Wi-Fi est proposée dans cette thèse. Des expériences menées sur une durée d'un an montrent que ce système est capable de localiser des véhicules présentant une erreur moyenne de 2,25 m dans le repère global (WGS84). Deuxièmement, une solution de localisation complète doit être une fusion de plusieurs techniques. Cela permet aux niveaux de localisation global et local de fonctionner ensemble. Parallèlement, la redondance dans le système améliore la précision et la fiabilité. Dans cette thèse, un cadre de fusion flexible pour plusieurs capteurs de localisation est proposé. Ce cadre de fusion traitera non seulement de l'environnement refusé par le GPS, mais pourrait également être utilisé dans l'environnement assisté par GPS et assurer une transition en douceur entre les deux zones. Pour accomplir cette tâche exigeante, un filtre à particules modèle de mélange gaussien est développé. Alors que le modèle de mouvement de ce filtre à particules intègre des données provenant de l'IMU (unité de mesure inertielle) ou du laser-SLAM, le modèle de correction est un modèle de mélange gaussien de plusieurs observations obtenues à partir du système de localisation d'empreintes digitales Wi-Fi. Avec deux véhicules intelligents (une Cybercar et une Citroen C1), 64 expériences ont été réalisées pour valider le cadre. Une erreur de localisation moyenne de 0,5 m est obtenue dans un cadre de coordonnées global. Comparez avec d'autres solutions avec une erreur de localisation moyenne de 0,2 m dans les cadres de coordonnées locales; Cette solution proposée présente également des avantages en termes d'évolutivité, de disponibilité et d'universalité. / With the increasing demand for urban space, more and more multistory carparks are needed. Although these carparks help to utilize urban space more efficient, they also introduce a new problem. Reports suggest approximately 70 million hours of parking slot searching each year, equivalently 700 million euros loss for France alone. In addition, carparks uses are exceeding their original purposes. Demanding features such as electric charger, online booking of parking spaces, dynamic guidance or mobile payment etc. turn a carpark into a competitive smart environment. One solution to this problem is to develop an autonomous navigation system for intelligent vehicles in the carpark situation. The thesis will identify one of these sub-tasks namely localization in GPS-denied environments. This thesis will present a novel method to solve the indicated problem while keeping the system follows four criteria: availability, scalability, universality and accuracy. There are two main steps: (1) a solution to replicate the GPS behaviour for the GPS-denied environment, and (2) a framework that allows the fusion of GPS-like systems with other localization methods to achieve a high localization accuracy. First, a Wi-Fi Fingerprinting localization system is employed. An approach using an ensemble neural network on a hybrid Wi-Fi fingerprinting database is proposed in this thesis. Experiments in a year-long duration show that this system is capable of localizing vehicles with 2.25m of mean error in the global coordinate frame (WGS84). Second, a complete localization solution must be a fusion of multiple techniques. This allows global as well as local levels of localization to function together. At the same time, having redundancy in the system boosts accuracy and reliability. In this thesis, a flexible fusion framework for multiple localization sensors is proposed. This fusion framework will not only deal with the GPS-denied environment but could be potentially used in the GPS-aided environment and provide a smooth transition between the two areas. To accomplish this demanding task, a Gaussian Mixture Model Particle Filter is developed. While the motion model of this particle filter incorporates data from the IMU (Inertial Measurement Unit) or laser-SLAM, the correction model is a Gaussian mixture model of multiple observations obtained from the Wi-Fi fingerprinting localization system. With two intelligent vehicles (a Cybercar and a Citroen C1 car), 64 experiments were carried out to validate the framework. A mean localization error of 0.5m is achieved in a global coordinate frame. Compare to other solutions with 0.2m of mean localization error in local coordinate frames; this proposed solution has advantages in terms of scalability, availability and universality as well.

L’intérêt principal des systèmes d’aide à la conduite (ADAS) est d’accroître la sécurité de tous les usagers de la route. Le domaine du véhicule intelligent porte une attention particulière au piéton,l’une des catégories la plus vulnérable. Bien que ce sujet ait été étudié pendant près de cinquante ans par des chercheurs, une solution parfaite n’existe pas encore. Nous avons exploré dans ce travail de thèse différents aspects de la détection et la classification du piéton. Plusieurs domaines du spectre (Visible, Infrarouge proche, Infrarouge lointain et stéréovision) ont été explorés et comparés.Parmi la multitude des systèmes imageurs existants, les capteurs infrarouge lointain (FIR),capables de capturer la température des différents objets, reste particulièrement intéressants pour la détection de piétons. Les piétons ont, le plus souvent, une température plus élevée que les autres objets. En raison du manque d’accessibilité publique aux bases de données d’images thermiques, nous avons acquis et annoté une base de donnée, nommé RIFIR, contenant à la fois des images dans le visible et dans l’infrarouge lointain. Cette base nous a permis de comparer les performances de plusieurs attributs présentés dans l’état de l’art dans les deux domaines.Nous avons proposé une méthode générant de nouvelles caractéristiques adaptées aux images FIR appelées « Intensity Self Similarity (ISS) ». Cette nouvelle représentation est basée sur la similarité relative des intensités entre différents sous-blocks dans la région d’intérêt contenant le piéton.Appliquée sur différentes bases de données, cette méthode a montré que, d’une manière générale,le spectre infrarouge donne de meilleures performances que le domaine du visible. Néanmoins, la fusion des deux domaines semble beaucoup plus intéressante.La deuxième modalité d’image à laquelle nous nous sommes intéressé est l’infrarouge très proche (SWIR, Short Wave InfraRed). Contrairement aux caméras FIR, les caméras SWIR sont capables de recevoir le signal même à travers le pare-brise d’un véhicule. Ce qui permet de les embarquer dans l’habitacle du véhicule. De plus, les imageurs SWIR ont la capacité de capturer une scène même à distance lointaine. Ce qui les rend plus appropriées aux applications liées au véhicule intelligent. Dans le cadre de cette thèse, nous avons acquis et annoté une base de données, nommé RISWIR, contenant des images dans le visible et dans le SWIR. Cette base a permis une comparaison entre différents algorithmes de détection et de classification de piétons et entre le visible et le SWIR. Nos expérimentations ont montré que les systèmes SWIR sont prometteurs pour les ADAS. Les performances de ces systèmes semblent meilleures que celles du domaine du visible.Malgré les performances des domaines FIR et SWIR, le domaine du visible reste le plus utilisé grâce à son bas coût. Les systèmes imageurs monoculaires classiques ont des difficultés à produire une détection et classification de piétons en temps réel. Pour cela, nous avons l’information profondeur (carte de disparité) obtenue par stéréovision afin de réduire l’espace d’hypothèses dans l’étape de classification. Par conséquent, une carte de disparité relativement correcte est indispensable pour mieux localiser le piéton. Dans ce contexte, une multitude de fonctions coût ont été proposées, robustes aux distorsions radiométriques, pour le calcul de la carte de disparité.La qualité de la carte de disparité, importante pour l’étape de classification, a été affinée par un post traitement approprié aux scènes routières.Les performances de différentes caractéristiques calculées pour différentes modalités (Intensité,profondeur, flot optique) et domaines (Visible et FIR) ont été étudiées. Les résultats ont montré que les systèmes les plus robustes sont ceux qui prennent en considération les trois modalités,plus particulièrement aux occultations. / The main purpose of constructing Intelligent Vehicles is to increase the safety for all traffic participants. The detection of pedestrians, as one of the most vulnerable category of road users, is paramount for any Advance Driver Assistance System (ADAS). Although this topic has been studied for almost fifty years, a perfect solution does not exist yet. This thesis focuses on several aspects regarding pedestrian classification and detection, and has the objective of exploring and comparing multiple light spectrums (Visible, ShortWave Infrared, Far Infrared) and modalities (Intensity, Depth by Stereo Vision, Motion).From the variety of images, the Far Infrared cameras (FIR), capable of measuring the temperature of the scene, are particular interesting for detecting pedestrians. These will usually have higher temperature than the surroundings. Due to the lack of suitable public datasets containing Thermal images, we have acquired and annotated a database, that we will name RIFIR, containing both Visible and Far-Infrared Images. This dataset has allowed us to compare the performance of different state of the art features in the two domains. Moreover, we have proposed a new feature adapted for FIR images, called Intensity Self Similarity (ISS). The ISS representation is based on the relative intensity similarity between different sub-blocks within a pedestrian region of interest. The experiments performed on different image sequences have showed that, in general, FIR spectrum has a better performance than the Visible domain. Nevertheless, the fusion of the two domains provides the best results. The second domain that we have studied is the Short Wave Infrared (SWIR), a light spectrum that was never used before for the task of pedestrian classification and detection. Unlike FIRcameras, SWIR cameras can image through the windshield, and thus be mounted in the vehicle’s cabin. In addition, SWIR imagers can have the ability to see clear at long distances, making it suitable for vehicle applications. We have acquired and annotated a database, that we will name RISWIR, containing both Visible and SWIR images. This dataset has allowed us to compare the performance of different pedestrian classification algorithms, along with a comparison between Visible and SWIR. Our tests have showed that SWIR might be promising for ADAS applications,performing better than the Visible domain on the considered dataset. Even if FIR and SWIR have provided promising results, Visible domain is still widely used due to the low cost of the cameras. The classical monocular imagers used for object detectionand classification can lead to a computational time well beyond real-time. Stereo Vision providesa way of reducing the hypothesis search space through the use of depth information contained in the disparity map. Therefore, a robust disparity map is essential in order to have good hypothesis over the location of pedestrians. In this context, in order to compute the disparity map, we haveproposed different cost functions robust to radiometric distortions. Moreover, we have showed that some simple post-processing techniques can have a great impact over the quality of the obtained depth images.The use of the disparity map is not strictly limited to the generation of hypothesis, and couldbe used for some feature computation by providing complementary information to color images.We have studied and compared the performance of features computed from different modalities(Intensity, Depth and Flow) and in two domains (Visible and FIR). The results have showed that the most robust systems are the ones that take into consideration all three modalities, especially when dealing with occlusions.

Cette thèse porte sur quelques problèmes de codage de source dans lesquels on souhaite préserver la confidentialité vis à vis d’une écoute du canal. Dans la première partie, nous fournissons des nouveaux résultats fondamentaux sur le codage de source pour la détection (utilisateur légitime) et la confidentialité (vis à vis d’une écoute du canal) en présence d'informations secondaires aux terminaux de réception. Nous proposons plusieurs nouveaux résultats d'optimisation de la région de débit-erreur-équivocation réalisable, et proposons des algorithmes pratiques pour obtenir des solutions aussi proches que possible de l'optimal, ce qui nécessite la conception de quantificateurs en présence d'un eavesdropper. Dans la deuxième partie, nous étudions le problème de l'estimation sécurisée dans un cadre d'utilité-confidentialité où l'utilisateur recherche soit à extraire les aspects pertinents de données complexes ou bien à les cacher vis à vis d'un eavesdropper potentiel. L'objectif est principalement axé sur l'élaboration d'un cadre général qui combine la théorie de l'information et la théorie de la communication, visant à fournir un nouvel outil pour la confidentialité dans les Smart Grids. D'un point de vue théorique, cette recherche a permis de quantifier les limites fondamentales et donc le compromis entre sécurité et performance (estimation / détection). / This thesis investigates source coding problems in which some secrecy should be ensured with respect to eavesdroppers. In the first part, we provide some new fundamental results on both detection and secrecy oriented source coding in the presence of side information at the receiving terminals. We provide several new results of optimality and single-letter characterization of the achievable rate-error-equivocation region, and propose practical algorithms to obtain solutions that are as close as possible to the optimal, which requires the design of optimal quantization in the presence of an eavesdropper In the second part, we study the problem of secure estimation in a utility-privacy framework where the user is either looking to extract relevant aspects of complex data or hide them from a potential eavesdropper. The objective is mainly centered on the development of a general framework that combines information theory with communication theory, aiming to provide a novel and powerful tool for security in Smart Grids. From a theoretical perspective, this research was able to quantify fundamental limits and thus the tradeoff between security and performance (estimation/detection).

Avec le développement de l’Internet des Objets, la réalisation d’environnements composés de diverses ressources connectées (objets, capteurs, services, données, etc.) devient une réalite tangible. De plus, la place prépondérante que les smartphones prennent dans notre vie (l’utilisateur étant toujours connecté) font que ces espaces dits ‘intelligents’ ouvrent la voie au développement de nouveaux types d’applications; embarquées dans les téléphones d’utilisateurs nomades – passant d’un environnement connecté (la maison) à un autre (la salle de réunion) – et se reconfigurant dynamiquement pour utiliser les ressources de l’environnement connecté dans lequel celles-ci se trouvent. La création de telles applications va cependant de pair avec le design d’outils supportant les utilisateurs en mobilité, en particulier afin de réaliser la sélection la plus efficace possible des ressources de l’environnement dans lequel l’utilisateur se trouve. Tandis qu’une telle sélection requiert la définition de modèles permettant de décrire de façon précise les caractéristiques de ces ressources, elle doit également prendre en compte les profils et préférences utilisateurs.Enfin, l’augmentation du nombre de ressources connectées, potentiellement mobiles, requiert également le développement de processus de sélection qui “passent à l’échelle”. Des avancées dans ce champ de recherche restent encore à faire, notamment à cause d’une connaissance assez floue concernant les acteurs (ainsi que leurs interactions) définissant (i.e., prenant part à) l’éco-système qu’est un “espace intelligent”. En outre, la multiplicité de diverses ressources connectées implique des problèmes d’interopérabilité et de scalabilité qu’il est nécessaire d’adresser. Si le Web Sémantique apporte une réponse à des problèmes d’interopérabilité, il en soulève d’autres liés au passage à l’échelle. Enfin, si des modèles représentant des “espaces intelligents” ont été développé, leur formalisme ne couvre que partiellement toutes les caractéristiques des ressoures connectées. En particulier, ces modèles tendent à omettre les caractéristiques temporelles, spatiales où encore d’appartenance liées à l’éco-système dans lequel se trouvent ces ressources. S’appuyant sur mes recherches conduites au sein des Bell Labs, cette dissertation identifie les interactions entre les différents acteurs de cet éco-système et propose des représentations formelles, basées sur une sémantique, permettant de décrire ces acteurs. Cette dissertation propose également des procédures de recherche, permettant à l’utilisateur (ou ses applications) de trouver des ressources connectées en se basant sur l’analyse de leur description sémantique. En particulier, ces procédures s’appuient sur une architecture distribuée, également décrite dans cette dissertation, afin de permettre un passage à l’échelle. Ces aides à l’utilisateur sont implémentées au travers de briques intergicielles déployées dans différentes pièces d’un bâtiment, permettant de conduire des expérimentations afin de s’assurer de la validité de l’approche employée. / With the growth in Internet of Things, the realization of environments composed of diverse connected resources (devices, sensors, services, data, etc.) becomes a tangible reality. Together with the preponderant place that smartphones take in the daily life of users, these nascent smart spaces pave the way to the development of novel types of applications; carried by the phones of nomadic users and dynamically reconfiguring themselves to make use of such appropriate connected resources. Creating these applications however goes hand-in-hand with the design of tools supporting the nomadic users roaming in these spaces, in particular by enabling the efficient selection of resources. While such a selection calls for the design of theoretically grounded descriptions, it should also consider the profile and preferences of the users. Finally, the rise of (possibly mobile) connected resources calls for designing a scalable process underlying this selection. Progress in the field is however sluggish especially because of the ignorance of the stakeholders (and the interactions between them) composing this eco-system of “IoT-enabled smart environments”. Thus, the multiplicity of diverse connected resources entails interoperability and scalability problems. While the Semantic Web helped in solving the interoperability issue, it however emphasizes the scalability one. Thus, misreading of the ecosystem led to producing models partially covering connected resource characteristics.Revolving from our research works performed over the last 6 years, this dissertation identifies the interactions between the stakeholders of the nascent ecosystem to further propose formal representations. The dissertation further designs a framework providing search capabilities to support the selection of connected resources through a semantic analysis. In particular, the framework relies on a distributed architecture that we design in order to manage scalability issues. The framework is embodied in a VR Gateway further deployed in a set of interconnected smart places and that has been assessed by several experimentations.

Avec les préoccupations environnementales croissantes liées aux émissions de carbone et la chute rapide des prix des batteries, la part de marché des véhicules électriques (EV) augmente rapidement. Le nombre croissant de EV ainsi que les progrès sans précédent dans la capacité de la batterie et de la technologie entraîne une augmentation drastique de la demande totale d'énergie destinée aux véhicules électriques. Cette forte demande de charge rend complexe le problème de planification de la charge. Même en prenant avantage de la propriété reportable des demandes de charge et d'une planification adéquate, la demande globale pourrait dépasser le taux de charge tolérable des stations, étant donné les contraintes physiques des dispositifs de charge et des transformateurs. Le principal défi est la nécessité de concevoir des solutions en ligne puisque, dans la pratique, l'ordonnanceur ne dispose d'aucune information sur les arrivées futures d'EV. Cette thèse étudie le problème d'ordonnancement des EV en ligne et fournit trois contributions principales. Premièrement, nous démontrons que le problème classique de la programmation en ligne des tâches sensibles aux échéances avec des valeurs partielles est similaire au problème d'ordonnancement EV et étudions l'extension de la programmation des charges EV en prenant en compte de la limite de traitement des travaux. Le problème réside dans la catégorie des problèmes d'ordonnancement en ligne couplés dans le temps sans disponibilité d'informations futures. Le premier algorithme proposé est déterministe, tandis que le second est randomisé et bénéficie d'une complexité de calcul plus faible. Deuxièmement, nous formulons un problème de maximisation du bien-être social pour la planification de la charge des EV avec une contrainte de capacité de charge. Nous avons conçu des algorithmes d'ordonnancement de charge qui non seulement fonctionnent dans un scénario en ligne, mais aussi qui répondent aux deux principaux défis suivants : (i) fournir un engagement à l'arrivée ; (ii) garantir la résistance aux stratégies (de groupe). Des simulations approfondies utilisant des traces réelles démontrent l'efficacité de nos algorithmes d'ordonnancement en ligne par rapport à la solution hors-ligne optimale non-engagée. La troisième contribution concerne la planification en ligne des véhicules électriques dans un réseau de recharge adaptatif (ACN) avec des contraintes de pics locaux et globaux. Nous avons conçu un algorithme d'ordonnancement primal-dual de faible complexité qui atteint un rapport d'approximation borné. Des résultats expérimentaux détaillés basés sur des traces montrent que les performances des algorithmes en ligne proposés sont proches de l'optimum hors ligne et surpassent les solutions existantes / With the increased environmental concerns related to carbon emission, and rapid drop in battery prices (e.g., 35% drop in 2017), the market share of Electric Vehicles (EVs) is rapidly growing. The growing number of EVs along with the unprecedented advances in battery capacity and technology results in drastic increase in the total energy demand of EVs. This large charging demand makes the EV charging scheduling problem challenging. The critical challenge is the need for online solution design since in practical scenario the scheduler has no information of future arrivals of EVs in a time-coupled underlying problem. This thesis studies online EV scheduling problem and provides three main contributions. First, we demonstrate that the classical problem of online scheduling of deadlinesensitive jobs with partial values is similar to the EV scheduling problem and study the extension to EV charging scheduling by taking into account the processing rate limit of jobs as an additional constraint to the original problem. The problem lies in the category of time-coupled online scheduling problems without availability of future information. Using competitive ratio, as a well-established performance metric, two online algorithms, both of which are shown to be (2 − 1/U)-competitive are proposed, where U is the maximum scarcity level, a parameter that indicates demand-to-supply ratio. Second, we formulate a social welfare maximization problem for EV charging scheduling with charging capacity constraint. We devise charging scheduling algorithms that not only work in online scenario, but also they address the following two key challenges: (i) to provide on-arrival commitment; respecting the capacity constraint may hinder fulfilling charging requirement of deadline-constrained EVs entirely. Therefore, committing a guaranteed charging amount upon arrival of each EV is highly required; (ii) to guarantee (group)-strategy-proofness as a salient feature to promote EVs to reveal their true type and do not collude with other EVs. Third, we tackle online scheduling of EVs in an adaptive charging network (ACN) with local and global peak constraints. Two alternatives in resource-limited scenarios are to maximize the social welfare by partially charging the EVs (fractional model) or selecting a subset of EVs and fully charge them (integral model). For the fractional model, both offline and online algorithms are devised. We prove that the offline algorithm is optimal. We prove the online algorithm achieves a competitive ratio of 2. The integral model, however, is more challenging since the underlying problem is NP-hard due to 0/1 selection criteria of EVs. Hence, efficient solution design is challenging even in offline setting. We devise a low-complexity primal-dual scheduling algorithm that achieves a bounded approximation ratio. Built upon the offline approximate algorithm, we propose an online algorithm and analyze its competitive ratio in special cases

Les transports terrestres occupent une place majeure dans notre société, notamment en ville où les ralentissements aux heures de pointe peuvent avoir un impact notable sur l'organisation des activités, l'économie ou encore l'écologie. Les infrastructures routières sont généralement coordonnées par un centre de contrôle, responsable du maintien des équipements, de leurs réglages initiaux et de la gestion des incidents (matériels ou humains). Les nouvelles technologies de l'information et de la communication ont permis, en l'espace de quelques années, de mettre en œuvre des systèmes de transport intelligents. À l'aide de multiples points de mesures répartis sur le territoire, un opérateur peut dénombrer les usagers et en déduire la charge du réseau. Toutefois, centraliser les informations présente de nombreuses limites. Cette thèse vise à étudier l'emploi de systèmes distribués afin de mettre en œuvre des systèmes de transport intelligents grâce à un réseau de capteurs sans fil. Couplés à une unité de détection (p. ex., un magnétomètre), les capteurs communicants peuvent réagir au passage d'un véhicule en étant déployés, par exemple, sur les voies. Ils sont également capables de coopérer et de s'affranchir d'une entité centrale, rendant tout ou partie d'une zone urbaine totalement indépendante. D'autre part, ces réseaux peuvent fonctionner de manière autonome et tolèrent mieux les pannes, car aucun élément n'est indispensable au fonctionnement global du système. Enfin, les éléments de ces réseaux sont petits, peu coûteux, et communiquent en sans fil, ce qui leur permet d'être déployés et redéployés rapidement et de manière dense. / Road traffic has a significant effect on metropolitan activities, especially during peak hours when it impacts on areas such as the economy and the environment. Road infrastructure is typically coordinated from a control centre that is responsible for maintaining not only its equipment but also their initial settings and incident management (both material and human). During the past few years, new technologies in the fields of information and communication have led to the introduction of intelligent transportation systems. Using multiple measurement points distributed across a country, an operator can count road users and calculate the network load. However, the centralization of information has a number of drawbacks. The aim of this thesis is to study the use of distributed systems in order to implement intelligent transportation systems via a wireless sensor network. Coupled to a detection unit (e.g., a magnetometer), the interconnected sensors can respond to the passage of a vehicle when deployed, for example, along the road. They can also work together without recourse to a central entity - rendering all or part of an urban area totally independent. Furthermore, these networks can operate autonomously and are less susceptible to breadown, because the overall running of the system is not affected by the failure of individual components. Finally, components are small and cheap, and they operate wirelessly, which means they can be deployed and redeployed both rapidly and densely.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les problèmes de prise de décisions séquentielles multiagents sont difficiles à résoudre surtout lorsque les agents n'observent pas parfaitement l'état de Y environnement. Les approches existantes pour résoudre ces problèmes utilisent souvent des approximations de la fonction de valeur ou se basent sur la structure pour simplifier la résolution. Dans cette thèse, nous proposons d'approximer un problème de décisions séquentielles multiagent à observation limitée, modélisé par un processus décisionnel markovien décentralisé (DEC-MDP) en utilisant deux hypothèses sur la structure du problème. La première hypothèse porte sur la structure de comportement optimal et suppose qu'il est possible d'approximer la politique optimale d'un agent en connaissant seulement les actions optimales au niveau d'un petit nombre de situations auxquelles l'agent peut faire face dans son environnement. La seconde hypothèse porte, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents et suppose que plus les agents sont éloignés les uns des autres, moins ils ont besoin de se coordonner. Ces deux hypothèses nous amènent à proposer deux approches d'approximation. La première approche, nommée Supervised Policy Reinforcement Learning, combine l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage supervisé pour généraliser la politique optimale d'un agent. La second approche se base, quant à elle, sur la structure organisationnelle des agents pour apprendre une politique multiagent dans des problèmes où l'observation est limitée. Pour cela, nous présentons un modèle, le D O F - D E C - M DP (Distance-Observable Factored Decentralized Markov Décision Process) qui définit une distance d'observation pour les agents. A partir de ce modèle, nous proposons des bornes sur le gain de récompense que permet l'augmentation de la distance d'observation. Les résultats empiriques obtenus sur des problèmes classiques d'apprentissage par renforcement monoagents et multiagents montrent que nos approches d'approximation sont capables d'apprendre des politiques proches de l'optimale. Enfin, nous avons testé nos approches sur un problème de coordination de véhicules en proposant une méthode de synchronisation d'agents via la communication dans un cadre à observation limitée.

Ce mémoire présente les travaux effectués dans le cadre d'un projet de recherche dont le but était de déterminer le potentiel de la ventilation afin d'améliorer les performances énergétiques de fenêtres dites « intelligentes » intégrant un verre électrochromique, une technologie émergente permettant à la fenêtre d'avoir une opacité variable. Premièrement, afin d'atteindre les objectifs fixés, un modèle de fenêtre ventilée a été implanté dans un logiciel commercial de volumes finis afin d'évaluer les bénéfices de la ventilation. Les modes d'opérations de la fenêtre ventilée étudiés étant pensé afin de réduire les charges de climatisation, les simulations ont été effectuées pour des conditions extérieures standards d'été proposées par la NFRC (National Fenestration Rating Council). Une analyse de l'impact de la ventilation sur des fenêtres faites de différents verres tels que des verres clairs et des verres énergétiques low-e ainsi qu'une étude plus exhaustive pour une fenêtre intégrant un verre électrochromique ont été effectuées selon des critères d'évaluation de performance standards dans l'industrie des fenêtres. Les résultats présentés dans un premier article de journal scientifique ont démontré le potentiel des fenêtres électrochromiques ventilées et la pertinence d'approfondir les recherches sur le sujet. Par la suite, un modèle numérique développé et présenté dans le premier article a été implanté dans un modèle numérique de simulation énergétique de bâtiment existant afin d'évaluer l'impact de la ventilation sur la consommation d'énergie annuelle d'un bâtiment situé à Miami, en Floride, avec des façades faites de verres électrochromiques dont l'opacité est optimisée pour chaque heure de l'année pour minimiser la consommation d'énergie. Les performances de la ventilation en fonction de l'orientation de la façade fenestrée, c'est-à-dire nord, sud, est et ouest, ainsi que l'influence de la quantité de rayonnement solaire reçue par la façade ont été analysées. Les résultats présentés dans un deuxième article de journal scientifique ont permis d'évaluer les surcoûts acceptables engendrés par l'installation de verres électrochromiques au lieu de verres énergétiques low-e afin d'obtenir un retour sur investissement au bout de 5 à 10 ans.

L'aboutissement aux Commandes de Vol Électriques (CDVE) des avions civils actuels s'est fait par étapes, après une longue maturation des différentes technologies mises en place. La prochaine étape est l'utilisation de communications intégralement numériques et d'actionneurs intelligents. Cette thèse propose de nouvelles architectures, en rupture avec l'état de l'art, avec de nouvelles répartitions des fonctions intelligentes entre l'avionique centrale (calculateurs de commandes de vols) et l'avionique déportée (électroniques locales des actionneurs) dont l'avantage est d'exiger moins de ressources par rapport aux architectures conventionnelles tout en satisfaisant les mêmes exigences de sécurité et de disponibilité ainsi que les exigences croissantes en fiabilité opérationnelle de la part des compagnies aériennes. La sûreté de fonctionnement et la robustesse des nouvelles architectures proposées ont été validées respectivement sous OCAS/Altarica et Matlab/Simulink. / The current civil aircraft's electrical flight control has been changed to take benefit of technical improvements. New technologies, when mature, can be incorporated in aircrafts. Evolutions are considered towards a digital communication and intelligent actuators. This thesis is aiming at proposing alternative architectures with distribution of system functionality between flight control computers and actuators with less hardware and software resources. New architectures must meet the same safety and availability requirements with additional operational reliability (required by airlines). Dependability and robustness of new architectures have been validated trough respectively OCAS / AltaRica and Matlab / Simulink