La démocratisation des véhicules hybrides branchables ainsi que des véhicules purement électriques implique un surplus de demande sur les réseaux de distribution. Le Vehicle-to-Grid (V2G) ou le Vehicle-to-Building (V2B) visent à répondre à cette demande accrue en utilisant les véhicules non plus comme de simples charges pour le réseau électrique mais comme des acteurs effectuant des échanges bidirectionnels. Les travaux présentés dans ce mémoire montrent, avec des données réelles du campus de l’Université Laval, une modélisation de flottes de véhicules et l’application d’un modèle d’optimisation linéaire que le V2B peut permettre de réaliser des gains financiers partagés entre les acteurs tout en rechargeant efficacement les véhicules participants. / The democratization of plug-in hybrid electric vehicles along with purely electric vehicles causes an increased electric demand on the power grid. Vehicle-to-Grid (V2G) or Vehicle-to-Building (V2B) aim to bring an appropriate response to this increased demand, by not simply considering vehicles as loads for the grid but as actors making bidirectionnal exchanges. The works presented in this master’s thesis show, with real data on the Université Laval campus, a modelling of vehicle fleets and the application of a linear optimization model, that V2B can provide financial gain shared between the actors of the system, while charging the vehicles efficiently.

La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants. / Modeling the user’s experience within Human-Computer Interaction is an important challenge for the design and development of intelligent adaptive systems. In this context, a particular attention is given to the user’s emotional reactions, as they decisively influence his cognitive abilities, such as perception and decision-making. Emotion modeling is particularly relevant for Emotionally Intelligent Tutoring Systems (EITS). These systems seek to identify the learner’s emotions during tutoring sessions, and to optimize his interaction experience using a variety of intervention strategies. This thesis aims to improve current methods on emotion modeling, as well as the emotional strategies that are presently used within EITS to influence the learner’s emotions. More precisely, our first objective was to propose a new method to recognize the learner’s emotional state, using different sources of information that allow to measure emotions accurately, whilst taking account of individual characteristics that can have an impact on the manifestation of emotions. To that end, we have developed a multimodal approach combining several physiological measures (brain activity, galvanic responses and heart rate) with individual variables, to detect a specific emotion, which is frequently observed within computer tutoring, namely : uncertainty. First, we have identified the key physiological indicators that are associated to this state, and the individual characteristics that contribute to its manifestation. Then, we have developed predictive models to automatically detect this state from the analyzed variables, trough machine learning algorithm training. Our second objective was to propose a unified approach to simultaneously recognize a combination of several emotions, and to explicitly evaluate the impact of these emotions on the learner’s interaction experience. For this purpose, we have developed a hierarchical, probabilistic and dynamic framework, which allows one to track the learner’s emotional changes over time, and to automatically infer the trend that characterizes his interaction experience namely : flow, stuck or off-task. Flow is an optimal experience : a state in which the learner is completely focused and involved within the learning activity. The state of stuck is a non-optimal trend of the interaction where the learner has difficulty to maintain focused attention. Finally, the off-task behavior is an extremely unfavorable state where the learner is not involved anymore within the learning session. The proposed framework integrates three-modality diagnostic variables that sense the learner’s experience including : physiology, behavior and performance, in conjunction with predictive variables that represent the current context of the interaction and the learner’s personal characteristics. A human-subject study was conducted to validate our approach through an experimental protocol designed to deliberately elicit the three targeted trends during the learners’ interaction with different learning environments. Finally, our third objective was to propose new strategies to positively influence the learner’s emotional state, without interrupting the dynamics of the learning session. To this end, we have introduced the concept of implicit emotional strategies : a novel approach to subtly impact the learner’s emotions, in order to improve his learning experience. These strategies use the subliminal perception, and more precisely a technique known as affective priming. This technique aims to unconsciously solicit the learner’s emotions, through the projection of primes charged with specific affective connotations. We have implemented an implicit emotional strategy using a particular form of affective priming namely : the evaluative conditioning, which is designed to unconsciously enhance self-esteem. An experimental study was conducted in order to evaluate the impact of this strategy on the learners’ emotional reactions and performance.

Afin de limiter les contraintes dans les matériaux pour accroître leur durée de vie et améliorer la sécurité des structures (par exemple dans les transports), ainsi que d’améliorer le confort des utilisateurs, le contrôle de vibrations mécaniques et leur amortissement a fait l’objet de nombreuses recherche scientifiques depuis de nombreuses décennies. De plus, la prolifération récente des matériaux dits « intelligents » couplant plusieurs disciplines de la physique telles que la mécanique et l’électricité a permis l’élaboration de techniques de contrôle de vibration fiables, robustes et performantes tout en étant très intégrables, permettant ainsi de disposer de méthodes totalement adaptées aux système embarqués ou aux structures où les contraintes d’encombrement sont relativement restrictives. Notamment, il a récemment été proposé l’utilisation de techniques non linéaires basées sur une commutation synchronisée d’éléments piézoélectriques sur une impédance afin d’amélioration la conversion d’énergie mécanique sous forme électrique et ainsi de disposer de systèmes de contrôle de vibrations très performants et intégrables. Néanmoins, du fait du principe de cette commutation synchronisée avec la déformation, le contrôle de vibrations large bande, très présents dans les environnements réels, conduit à une dégradation des performances de ces techniques. L’objectif des travaux rapportés dans cette thèse consiste à proposer et à étudier théoriquement et expérimentalement des approches dérivées de ces techniques mais totalement adaptées au large bande. Ainsi, après une introduction relatant l’état de l’art en termes de contrôle vibratoire, la première technique exposée dans cette thèse propose d’utiliser un filtrage spatial permettant de séparer les modes de vibrations pour ensuite connecter de manière appropriée des éléments piézoélectriques afin de pouvoir simultanément contrôler plusieurs modes de vibrations en flexion. La deuxième méthode pour disposer de systèmes de contrôle de vibrations efficaces se base sur la combinaison d’amortisseurs à masse accordée avec l’approche non-linéaire afin d’améliorer le pouvoir d’amortissement par un contrôle supplémentaire des transferts énergétiques via le couplage électromécanique, conduisant à une méthode efficace, robuste et pouvant être installée facilement. La troisième et dernière approche consiste à utiliser les propriétés remarquables des structures périodiques en les couplant avec l’approche non-linéaire, cette dernière permettant une augmentation de l’amortissement et un élargissement significatif des bandes fréquentielles réduisant significativement l’amplitude de l’onde. Enfin, une conclusion générale exposera les principaux résultats obtenus et proposera des pistes d’évolution des concepts exposés. / In order to protect structures, extend their lifespan and decrease the incomfort resulting from undesired vibrations, many works have been reported for reducing vibrations. Along with the development of smart materials such as piezoelectric materials which are extensively used for vibration control and noise reduction due to their unique features (high integrability, compactness, light weight and high bandwidth), control systems can be designed in a more compact and simple form. Additionally, due to the conversion between mechanical energy and electrical energy, vibrations can be effectively attenuated by electromechanical approaches. Synchronized Switch Damping on Inductor (SSDI) technique attracted lot of attentions as an effective semi-passive technique which can artificially increase the converted energy by nonlinear voltage inversion process, thus allowing superior control performance compared to passive technique with low power requirement and simple control algorithm. Based on this semi-passive control technique, the objectives of this work are threefold. The first aim is improving the multimodal/broadband control performance of SSDI. An enhanced strategy based on spatial filtering according to the mode shapes of the vibrating structure is proposed. In order to separate the uninterested modes and effectively damp the targeted modes, sum and different switches respectively based on the sum of the piezovoltages of two anti-symmetrically bonded patches and the voltage difference of the two symmetrically bonded piezoelectric elements are introduced. Since the vibration modes can be spatially filtered by these connections, multimodal vibrations can be damped significantly and simultaneously as the sum and difference switches are employed, with an increase of total inversion coefficient. Then, electromechanical TMD (tuned mass damper) featuring piezoelectric materials combined with the semi-passive nonlinear technique SSDI is presented. Using this electromechanical semi-passive nonlinear TMD, the mechanical energy is not only transferred between host structure and TMD device but also converted as electrical energy stored in the piezoelectric patches and/or dissipated in the connected circuit, which allows excellent damping performance for limiting the vibrations. The last investigated method consists in electromechanical periodic structures featuring the nonlinear switching interface. Such a structure can effectively attenuate the elastic waves and damp the vibration in a wider frequency band since it has the capability of filtering propagative waves within stop bands attributed to the structural periodicity and the superior damping ability which is attributed to the nonlinear voltage inversion process that increases the voltage amplitude and decreases the phase between voltage and speed. Finally, a conclusion proposes a summary of the main results obtained in this thesis, as well as new extensions and ways of the proposed techniques.

Afin de limiter les contraintes dans les matériaux pour accroître leur durée de vie et améliorer la sécurité des structures (par exemple dans les transports), ainsi que d'améliorer le confort des utilisateurs, le contrôle de vibrations mécaniques et leur amortissement a fait l'objet de nombreuses recherche scientifiques depuis de nombreuses décennies. De plus, la prolifération récente des matériaux dits " intelligents " couplant plusieurs disciplines de la physique telles que la mécanique et l'électricité a permis l'élaboration de techniques de contrôle de vibration fiables, robustes et performantes tout en étant très intégrables, permettant ainsi de disposer de méthodes totalement adaptées aux système embarqués ou aux structures où les contraintes d'encombrement sont relativement restrictives. Notamment, il a récemment été proposé l'utilisation de techniques non linéaires basées sur une commutation synchronisée d'éléments piézoélectriques sur une impédance afin d'amélioration la conversion d'énergie mécanique sous forme électrique et ainsi de disposer de systèmes de contrôle de vibrations très performants et intégrables. Néanmoins, du fait du principe de cette commutation synchronisée avec la déformation, le contrôle de vibrations large bande, très présents dans les environnements réels, conduit à une dégradation des performances de ces techniques. L'objectif des travaux rapportés dans cette thèse consiste à proposer et à étudier théoriquement et expérimentalement des approches dérivées de ces techniques mais totalement adaptées au large bande. Ainsi, après une introduction relatant l'état de l'art en termes de contrôle vibratoire, la première technique exposée dans cette thèse propose d'utiliser un filtrage spatial permettant de séparer les modes de vibrations pour ensuite connecter de manière appropriée des éléments piézoélectriques afin de pouvoir simultanément contrôler plusieurs modes de vibrations en flexion. La deuxième méthode pour disposer de systèmes de contrôle de vibrations efficaces se base sur la combinaison d'amortisseurs à masse accordée avec l'approche non-linéaire afin d'améliorer le pouvoir d'amortissement par un contrôle supplémentaire des transferts énergétiques via le couplage électromécanique, conduisant à une méthode efficace, robuste et pouvant être installée facilement. La troisième et dernière approche consiste à utiliser les propriétés remarquables des structures périodiques en les couplant avec l'approche non-linéaire, cette dernière permettant une augmentation de l'amortissement et un élargissement significatif des bandes fréquentielles réduisant significativement l'amplitude de l'onde. Enfin, une conclusion générale exposera les principaux résultats obtenus et proposera des pistes d'évolution des concepts exposés.

La modélisation de l’expérience de l’utilisateur dans les Interactions Homme-Machine est un enjeu important pour la conception et le développement des systèmes adaptatifs intelligents. Dans ce contexte, une attention particulière est portée sur les réactions émotionnelles de l’utilisateur, car elles ont une influence capitale sur ses aptitudes cognitives, comme la perception et la prise de décision. La modélisation des émotions est particulièrement pertinente pour les Systèmes Tutoriels Émotionnellement Intelligents (STEI). Ces systèmes cherchent à identifier les émotions de l’apprenant lors des sessions d’apprentissage, et à optimiser son expérience d’interaction en recourant à diverses stratégies d’interventions. Cette thèse vise à améliorer les méthodes de modélisation des émotions et les stratégies émotionnelles utilisées actuellement par les STEI pour agir sur les émotions de l’apprenant. Plus précisément, notre premier objectif a été de proposer une nouvelle méthode pour détecter l’état émotionnel de l’apprenant, en utilisant différentes sources d’informations qui permettent de mesurer les émotions de façon précise, tout en tenant compte des variables individuelles qui peuvent avoir un impact sur la manifestation des émotions. Pour ce faire, nous avons développé une approche multimodale combinant plusieurs mesures physiologiques (activité cérébrale, réactions galvaniques et rythme cardiaque) avec des variables individuelles, pour détecter une émotion très fréquemment observée lors des sessions d’apprentissage, à savoir l’incertitude. Dans un premier lieu, nous avons identifié les indicateurs physiologiques clés qui sont associés à cet état, ainsi que les caractéristiques individuelles qui contribuent à sa manifestation. Puis, nous avons développé des modèles prédictifs permettant de détecter automatiquement cet état à partir des différentes variables analysées, à travers l’entrainement d’algorithmes d’apprentissage machine. Notre deuxième objectif a été de proposer une approche unifiée pour reconnaître simultanément une combinaison de plusieurs émotions, et évaluer explicitement l’impact de ces émotions sur l’expérience d’interaction de l’apprenant. Pour cela, nous avons développé une plateforme hiérarchique, probabiliste et dynamique permettant de suivre les changements émotionnels de l'apprenant au fil du temps, et d’inférer automatiquement la tendance générale qui caractérise son expérience d’interaction à savoir : l’immersion, le blocage ou le décrochage. L’immersion correspond à une expérience optimale : un état dans lequel l'apprenant est complètement concentré et impliqué dans l’activité d’apprentissage. L’état de blocage correspond à une tendance d’interaction non optimale où l'apprenant a de la difficulté à se concentrer. Finalement, le décrochage correspond à un état extrêmement défavorable où l’apprenant n’est plus du tout impliqué dans l’activité d’apprentissage. La plateforme proposée intègre trois modalités de variables diagnostiques permettant d’évaluer l’expérience de l’apprenant à savoir : des variables physiologiques, des variables comportementales, et des mesures de performance, en combinaison avec des variables prédictives qui représentent le contexte courant de l’interaction et les caractéristiques personnelles de l'apprenant. Une étude a été réalisée pour valider notre approche à travers un protocole expérimental permettant de provoquer délibérément les trois tendances ciblées durant l’interaction des apprenants avec différents environnements d’apprentissage. Enfin, notre troisième objectif a été de proposer de nouvelles stratégies pour influencer positivement l’état émotionnel de l’apprenant, sans interrompre la dynamique de la session d’apprentissage. Nous avons à cette fin introduit le concept de stratégies émotionnelles implicites : une nouvelle approche pour agir subtilement sur les émotions de l’apprenant, dans le but d’améliorer son expérience d’apprentissage. Ces stratégies utilisent la perception subliminale, et plus précisément une technique connue sous le nom d’amorçage affectif. Cette technique permet de solliciter inconsciemment les émotions de l’apprenant, à travers la projection d’amorces comportant certaines connotations affectives. Nous avons mis en œuvre une stratégie émotionnelle implicite utilisant une forme particulière d’amorçage affectif à savoir : le conditionnement évaluatif, qui est destiné à améliorer de façon inconsciente l’estime de soi. Une étude expérimentale a été réalisée afin d’évaluer l’impact de cette stratégie sur les réactions émotionnelles et les performances des apprenants. / Modeling the user’s experience within Human-Computer Interaction is an important challenge for the design and development of intelligent adaptive systems. In this context, a particular attention is given to the user’s emotional reactions, as they decisively influence his cognitive abilities, such as perception and decision-making. Emotion modeling is particularly relevant for Emotionally Intelligent Tutoring Systems (EITS). These systems seek to identify the learner’s emotions during tutoring sessions, and to optimize his interaction experience using a variety of intervention strategies. This thesis aims to improve current methods on emotion modeling, as well as the emotional strategies that are presently used within EITS to influence the learner’s emotions. More precisely, our first objective was to propose a new method to recognize the learner’s emotional state, using different sources of information that allow to measure emotions accurately, whilst taking account of individual characteristics that can have an impact on the manifestation of emotions. To that end, we have developed a multimodal approach combining several physiological measures (brain activity, galvanic responses and heart rate) with individual variables, to detect a specific emotion, which is frequently observed within computer tutoring, namely : uncertainty. First, we have identified the key physiological indicators that are associated to this state, and the individual characteristics that contribute to its manifestation. Then, we have developed predictive models to automatically detect this state from the analyzed variables, trough machine learning algorithm training. Our second objective was to propose a unified approach to simultaneously recognize a combination of several emotions, and to explicitly evaluate the impact of these emotions on the learner’s interaction experience. For this purpose, we have developed a hierarchical, probabilistic and dynamic framework, which allows one to track the learner’s emotional changes over time, and to automatically infer the trend that characterizes his interaction experience namely : flow, stuck or off-task. Flow is an optimal experience : a state in which the learner is completely focused and involved within the learning activity. The state of stuck is a non-optimal trend of the interaction where the learner has difficulty to maintain focused attention. Finally, the off-task behavior is an extremely unfavorable state where the learner is not involved anymore within the learning session. The proposed framework integrates three-modality diagnostic variables that sense the learner’s experience including : physiology, behavior and performance, in conjunction with predictive variables that represent the current context of the interaction and the learner’s personal characteristics. A human-subject study was conducted to validate our approach through an experimental protocol designed to deliberately elicit the three targeted trends during the learners’ interaction with different learning environments. Finally, our third objective was to propose new strategies to positively influence the learner’s emotional state, without interrupting the dynamics of the learning session. To this end, we have introduced the concept of implicit emotional strategies : a novel approach to subtly impact the learner’s emotions, in order to improve his learning experience. These strategies use the subliminal perception, and more precisely a technique known as affective priming. This technique aims to unconsciously solicit the learner’s emotions, through the projection of primes charged with specific affective connotations. We have implemented an implicit emotional strategy using a particular form of affective priming namely : the evaluative conditioning, which is designed to unconsciously enhance self-esteem. An experimental study was conducted in order to evaluate the impact of this strategy on the learners’ emotional reactions and performance.

L’apparition massive des véhicules électriques (VEs) sur les marchés peut avoir un impact important sur le fonctionnement des réseaux d’électricité actuels qui devront ajuster leur fonctionnement à la nouvelle demande massive d'électricité provenant des VEs. Par contre, les VEs peuvent aussi être vus comme une nouvelle opportunité dans le futur marché d’électricité. En effet, une décharge/recharge intelligente peut permettre aux VEs d’être un support de stockage d’électricité important, valable et permanent dont la capacité croit en fonction du nombre des VEs. Ce projet a comme objectifs de : (1) proposer un schéma d’interaction V2G intégrant des techniques permettant de : (a) adapter le fonctionnement de la grille aux contraintes temporelles et spatiales relatives au processus de recharge des VEs dans un milieu résidentiel. (b) optimiser les opérations de chargement/déchargement entre les VEs et la grille dans les deux sens. (2) Proposer de nouveaux schémas de communication sans fil, entre les VEs et la grille intelligente loin des bornes de recharge, qui soient basés sur les standards de communications véhiculaires (VANET) ainsi que sur d’autres standards de communication à grande échelle. On introduira des techniques d’accès à la grille intelligente pour négocier le coût de recharge/décharge des batteries et aussi pour planifier la motivation du consommateur afin de favoriser la stabilité de la grille / In the next years, electric vehicles (EVs) will make their appearance on the market. This even will have significant impact on the operation of the existing electricity networks which have to be updated to reach the new massive electricity demand. Moreover, EVs can also be seen as a new opportunity in the future electricity market. Indeed, a smart EV discharge / charge process can be enable a large power, valuable, and permanent storage media. The project's objectives are to: (1) propose a scheme integrating V2G interaction techniques: (a) adapt the grid functionality to the temporal and spatial constraints to the EV charging process in a residential setting. We seek to satisfy different power demands of EVs connected to the mains without stressing too smart grid, (b) optimizing the loading / unloading between EVs and the grid in both directions. (2) To propose new patterns of wireless communication between EVs and smart grid away from the charging stations, which are based on the standards of vehicle communications (VANET), as well as other communication standards on a large scale. Access to smart grid technologies will be introduced to negotiate the cost of charge / discharge, the waiting time of service, locations and also to plan consumer motivation to promote the grid stability

Chaque jour des milliers de camions transportant des centaines de milliers de tonnes de marchandises dangereuses par diverses modalités. Toutefois, le terme “dangereux” indique une adversité intrinsèque qui caractérise ces produits transportés, et qui peuvent se manifester lors d'un accident entraînant la fuite d'une substance dangereuse. Dans une telle situation, les conséquences peuvent nuire à l'environnement et létal pour l'humain.L'importance des marchandises dangereuses revient aux bénéfices économiques considérables générés. En fait, on ne peut nier la contribution du transport des produits dérivés de combustibles fossiles, ce qui représente plus de 60% des marchandises dangereuses transportées en Europe. Eni, la société italienne leader de pétrochimie, gère chaque jour une flotte d'environ 1.500 camions, qui effectuent de nombreuses expéditions. Pourtant la distribution de produits pétroliers est une activité à grande risques, et tout accident lors du transport peut entraîner de graves conséquences.Consciente des enjeux, la division Eni R&M - Logistique Secondaire, historiquement actif au siège de Gênes, collabore depuis 2002 avec le DIBRIS à l'Université de Gênes, et le CRC à Mines ParisTech, dans le but d'étudier les améliorations possibles en matière de sûreté dans le transport de marchandises dangereuses. Au fil des ans, cette collaboration a permis le développement d'un système d'information et décisionnel. Le composant principal de ce système est une plate-forme de surveillance de la flotte Eni appelé TIP (Transport Integrated Platform), pour livrer les produits vers les points de distributions. Ces véhicules sont équipés d'un dispositif capable de transmettre des flux de données en temps réel en utilisant un modem GPRS. Les données transmises peuvent être de nature différente et contenir des informations sur l'état du véhicule, le produit et les événements détectés durant l'expédition. Ces données sont destinées à être reçues par des serveurs centralisés puis traitées et stockées, afin de soutenir diverses applications du TIP.Dans ce contexte, les études menées tout au long de la thèse sont dirigés vers le développement d'une proposition visant à réduire davantage les risques liés au transport de marchandises dangereuses. En d'autres termes, un modèle basé sur le compromis entre les facteurs économiques et sûretés pour le choix de l'itinéraire. L'objectif est motivé par la nécessité de soutenir les règlements et les normes de sécurité existantes, car ils ne garantissent pas totalement contre les accidents entrainant des marchandises dangereuses.L'objectif est effectué en prenant en compte le système existant comme base pour l'élaboration d'un système de transport intelligent (STI) regroupant plusieurs plates-formes logicielles. Ces plates-formes doivent permettre aux planificateurs et aux décideurs de suivre en temps réel leur flotte, à évaluer les risques et tous les itinéraires possibles, de simuler et de créer différents scénarios, et d'aider à trouver des solutions à des problèmes particuliers.Tout au long de cette thèse, je souligne la motivation pour ce travail de recherche, les problématiques, et les défis de transport de marchandises dangereuses. Je présente le TIP comme le noyau de l'architecture proposée du STI. Pour les besoins de la simulation, les véhicules virtuels sont injectés dans le système. La gestion de la collecte des données a été l'objet d'une amélioration technique pour plus de fiabilité, d'efficacité et d'évolutivité dans le cadre de la surveillance en temps réel. Enfin, je présente une explication systématique de la méthode d'optimisation des itinéraires considérant les critères économiques et de risques. Le risque est évalué en fonction de divers facteurs notamment la fréquence d'accidents entrainant des marchandises dangereuses, et ses conséquences. La quantification de l'incertitude dans l'évaluation des risques est modélisée en utilisant la théorie des ensembles flous. / Everyday thousands of trucks transporting hundreds of thousands of tons of dangerous goods by various modalities and both within and across nations. However, the term “dangerous” indicates an intrinsic adversity that characterize these products, which can manifest in an accident leading to release of a hazardous substance (e.g. radioactive, flammable, explosive etc.). In this situation, the consequences can be lethal to human beings, other living organisms and damage the environment and public/private properties.The importance of dangerous goods boils down to the significant economic benefits that generates. In fact, one cannot deny the contribution of the transport of all fossil fuel derived product, which represents more than 60% of dangerous goods transported in Europe. Eni, the Italian leading petrochemical company, every day operates a fleet of about 1,500 trucks, which performs numerous trips from loading terminals to filling stations. Distribution of petroleum products is a risky activity, and an accident during the transportation may lead to serious consequences.Aware of what is at stake, the division Eni R&M - Logistics Secondary, historically active in Genoa headquarters, is collaborating since 2002 with the DIBRIS department at University of Genoa, and the CRC at Mines ParisTech, with the purpose of studying possible improvements regarding safety in transport of dangerous goods, particularly petroleum products. Over years, this collaboration has led to the development of different technologies and mainly to an information and decision support system. The major component of this system is a platform for monitoring Eni fleet, at the national level, to deliver the products to the distribution points, called the Transport Integrated Platform (TIP). These vehicles are equipped with a device capable of transmitting data stream in real-time using a GPRS modem. The data transmitted can be of different nature and contain information about the state of the vehicle and occurred events during the trip. These data are intended to be received by centralized servers then get processed and stored, in order to support various applications within the TIP.With this in mind, the studies undertaken throughout the thesis are directed towards the development of a proposal to further minimize the risk related to the transportation of dangerous goods. In other words, a trade-off based model for route selection taking into consideration economic and safety factors. The objective is prompted by the need to support existent regulations and safety standards, which does not assure a full warranty against accidents involving dangerous goods.The goal is carried out by considering the existent system as basis for developing an Intelligent Transportation System (ITS) aggregating multiple software platforms. These platforms should allow planners and decision makers to monitor in real-time their fleet, to assess risk and evaluate all possible routes, to simulate and create different scenarios, and to assist at finding solutions to particular problems.Throughout this dissertation, I highlight the motivation for such research work, the related problem statements, and the challenges in dangerous goods transport. I introduce the TIP as the core for the proposed ITS architecture. For simulation purposes, virtual vehicles are injected into the system. The management of the data collection was the subject of technical improvement for more reliability, efficiency and scalability in real-time monitoring of dangerous goods shipment. Finally, I present a systematic explanation of the methodology for route optimization considering both economic and risk criteria. The risk is assessed based on various factors mainly the frequency of accident leading to hazardous substance release and its consequences. Uncertainty quantification in risk assessment is modelled using fuzzy sets theory.

Le déploiement d'une infrastructure de supervision permet une gestion plus intelligente des réseaux de distribution d'électricité comparé à un renforcement traditionnel pour répondre aux nouveaux enjeux de la maitrise de l'énergie (Consommations, EnR, VE, ...). Pour acheminer les données, les Courants Porteurs en Ligne (CPL) possèdent un atout majeur. En effet, cette technologie permet de superposer un signal de plus haute fréquence au signal électrique 50/60 Hz. Toutefois, le support de transmission est difficile et non maîtrisable. Ces travaux de recherche ont pour objectif d'apporter une contribution à cette problématique par l'élaboration d'une plateforme de simulation des réseaux pour des fréquences allant jusqu'à 1 MHz dans un but de transmission de données. Des éléments clés des réseaux sont traités de façon séparés puis assemblés pour estimer les performances des CPL « Outdoor » actuels. La variation du comportement des réseaux en fonction du temps et de la fréquence, en particulier des perturbations en tête d'installation clients sur 24h est étudiée. Les transformateurs entre les réseaux HTA et BT sont modélisés sous la forme d'un « modèle à constantes localisées » et d'un « modèle boite noire ». Les deux modèles sont appliqués sur un transformateur H61 100 kVA. Par la suite, une modélisation des câbles de distribution est proposée sous forme d'un « modèle cascadé ». Celle-ci est appliquée sur un câble souterrain BT. Chaque modèle est obtenu à l'aide de mesures d'impédances, et validé par des mesures de transmissions. Pour compléter, une étude préliminaire sur les communications radio mobile est réalisée pour la supervision des réseaux de distribution. / Establishing a supervisory infrastructure allows a better smart management than an expensive strengthening of distribution network to respond to new constraints at the energies control (Consumption, REN, EV ...). To transmit data, Power Line Communication (PLC) technologies present an advantage in this context. In fact, it enables a superposition of High Frequency (HF) signals on electrical signal 50/60 Hz. However, electric networks have not been developed to this application because of difficult propagation conditions. This research work makes a contribution to develop a simulation platform in objective to transmit data to 1 MHz. In first time, each network element is studied singly and in second time, together, to estimate "Outdoor PLC" transmission performance. The first element studied is the networks variation in function of frequency and time. Several 24h disturbance measurements on LV customers are presented. The second element is the transformers which established connection between Medium Voltage (MV) and Low Voltage (LV). The proposed modeling method is based on a "lumped model" and a "black box model". These models are applied to a 100 kVA H61 transformer most commonly used by French distribution system operator in rural and suburban networks. The third element is the power line used in MV and LV networks. The proposed modeling method is based on a "cascaded model" from the theory of transmission line. This model is applied to one power line used in LV underground network. Each model is obtained from various impedance measurements. To complete, an introductory study on mobile radio communication is performed to remote network distribution.

Cette thèse présente une méthodologie d’ordonnancement cyclique robuste appliquée à la gestion des conteneurs dans les ports maritimes de taille moyenne. Ces derniers sont sujet constamment à des variations des conditions des terminaux, la visibilité réduite sur des évènements futurs ne permet pas de proposer une planification précise des tâches à accomplir. L’ordonnancement cyclique robuste peut jouer un rôle primordial. Il permettra non seulement de proposer un ordonnancement prédictif pour le transport des conteneurs, mais aussi, il proposera également une planification robuste permettant d’éliminer les perturbations éventuelles en temps réel. Dans ce travail nous utilisons les Véhicules Intelligents Automatisés (AIV) pour transporter les conteneurs et nous modélisons les procédures de transit de ces derniers par des graphes d’évènements P-temporels fortement connexes (PTSCEG). Avant l’arrivée d’un porte conteneur au port, un plan (planning) de transport des conteneurs est proposé en un temps court par la programmation linéaire mixte (MIP). Des algorithmes polynomiaux de calcul de robustesse permettent de calculer sur les différents nœuds du système les marges de robustesse. Une fois le navire à quai, l’ordonnancement cyclique robuste est appliqué. Lorsqu’une perturbation est observée (localisée) dans le système, une comparaison avec la marge de robustesse connue est effectuée. Si cette perturbation est incluse dans la marge de robustesse, l’algorithme robuste est utilisé pour éliminer ces perturbations en quelques cycles. Dans le cas où la perturbation est trop importante, la méthode MIP est utilisée pour calculer un nouvel ordonnancement cyclique en un temps réduit / This PhD thesis is dedicated to propose a robust cyclic scheduling methodology applied to container management of medium sized seaport which faces ever changing terminal conditions and the limited predictability of future events and their timing. The robust cyclic scheduling can be seen not just a predictable scheduling to compute a container transportation schedule, but also a reactive scheduling to eliminate the disturbances in real time. In this work, the automated intelligent vehicles (AIV) are used to transport the containers, and the P-time strongly connected event graph (PTSCEG) is used as a graphical tool to model the container transit procedures. Before the arrival of the container vessel, a cyclic container transit schedule can be given by the mixed integer programming (MIP) method in short time. The robustness margins on the nodes of the system can be computed by robustness algorithms in polynomial computing time. After the stevedoring begins, this robust cyclic schedule is used. When a disturbance is observed in system, it should be compared with the known robustness margin. If the disturbance belongs to the robustness margin, the robustness algorithm is used to eliminate the disturbance in a few cycle times. If not, the MIP method is used to compute a new cyclic schedule in short time

Cette thèse propose un large éventail d'approches afin d'améliorer différents aspects de l'analyse des flux de puissance avec comme fils conducteur l'utilisation du processeurs graphiques (GPU). Si les GPU ont rapidement prouvés leurs efficacités sur des applications régulières pour lesquelles le parallélisme de données était facilement exploitable, il en est tout autrement pour les applications dites irrégulières. Ceci est précisément le cas de la plupart des algorithmes d'analyse de flux de puissance. Pour ce travail, nous nous inscrivons dans cette problématique d'optimisation de l'analyse de flux de puissance à l'aide de coprocesseur de type GPU. L'intérêt est double. Il étend le domaine d'application des GPU à une nouvelle classe de problème et/ou d'algorithme en proposant des solutions originales. Il permet aussi à l'analyse des flux de puissance de rester pertinent dans un contexte de changements continus dans les systèmes énergétiques, et ainsi d'en faciliter leur évolution. Nos principales contributions liées à la programmation sur GPU sont: (i) l'analyse des différentes méthodes de parcours d'arbre pour apporter une réponse au problème de la régularité par rapport à l'équilibrage de charge ; (ii) l'analyse de l'impact du format de représentation sur la performance des implémentations d'arithmétique floue. Nos contributions à l'analyse des flux de puissance sont les suivantes: (ii) une nouvelle méthode pour l'évaluation de l'incertitude dans l'analyse des flux de puissance ; (ii) une nouvelle méthode de point fixe pour l'analyse des flux de puissance, problème que l'on qualifie d'intrinsèquement parallèle. / This thesis addresses the utilization of Graphics Processing Units (GPUs) for improving the Power Flow (PF) analysis of modern power systems. Currently, GPUs are challenged by applications exhibiting an irregular computational pattern, as is the case of most known methods for PF analysis. At the same time, the PF analysis needs to be improved in order to cope with new requirements of efficiency and accuracy coming from the Smart Grid concept. The relevance of GPU-enhanced PF analysis is twofold. On one hand, it expands the application domain of GPU to a new class of problems. On the other hand, it consistently increases the computational capacity available for power system operation and design. The present work attempts to achieve that in two complementary ways: (i) by developing novel GPU programming strategies for available PF algorithms, and (ii) by proposing novel PF analysis methods that can exploit the numerous features present in GPU architectures. Specific contributions on GPU computing include: (i) a comparison of two programming paradigms, namely regularity and load-balancing, for implementing the so-called treefix operations; (ii) a study of the impact of the representation format over performance and accuracy, for fuzzy interval algebraic operations; and (iii) the utilization of architecture-specific design, as a novel strategy to improve performance scalability of applications. Contributions on PF analysis include: (i) the design and evaluation of a novel method for the uncertainty assessment, based on the fuzzy interval approach; and (ii) the development of an intrinsically parallel method for PF analysis, which is not affected by the Amdahl's law.