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Future development in high performance cameras and machine vision applications results in a need for faster vision communication standards. This thesis compares four high speed vision communication standards on the machine vision market. The standards considered are CoaXPress, GigE Vision over 10 Gigabit Ethernet, Camera Link HS and USB3 Vision, all which are capable of higher speeds than their forerunners. The standards are compared in general based on the theory available and with the help of the voting systems Borda count and the Kemeny-Young method. From the result of the general comparison two of the standards are chosen, CoaXPress and 10 GigE Vision, for an in depth comparison. The vision communication standards are tested on a Xilinx ZC706 development board for the Zynq-7000 SoC where resource allocation and power consumption are measured. The thesis gives an overview of the performance of the standards and with no obvious winner the voting system gives an unbiased comparison of the standards with interesting results.

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Cette thèse porte sur les fondations de la théorie des préférences et de l'utilité utilisée dans les domaines du choix social et de la théorie de la décision. Le premier chapitre est l'introduction. Le second chapitre est composé d'une revue de la littérature et des résultats existants, d'une discussion des motivations pour envisager un nouveau cadre théorique permettant de combiner différentes approches de l'agrégation des préférences individuelles, et d'une proposition d'un modèle hybride appelé modèle de préférence-approbation. Le troisième chapitre pose la question du sens que l'on peut donner au consensus dans un tel cadre théorique. Pour y répondre, ce travail fournit une approche basée sur la notion de distance, c'est-à-dire d'une métrique définie sur le domaine des préférence-approbations, et examine différentes façons de mesurer l'homogénéité au sein d'un ensemble d'opinions individuelles. Dans cette nouvelle modélisation des opinions, les individus s'expriment à la fois à travers un classement défini sur l'ensemble des alternatives et par un niveau de seuil, permettant de distinguer dans ce classement les alternatives "approuvées" de celles qui sont "désapprouvées". Le quatrième chapitre comporte une analyse de la manipulabilité des règles d'agrégation définies sur un profil de votes composés de classements et d'évaluations binaires. En introduisant une nouvelle notion de non-manipulabilité, cette étude offre un résultat de possibilité, ainsi que certaines caractérisations d'impossibilités. La conclusion permet de discuter plusieurs questions de recherche future sur la manière de définir de nouveaux systèmes d'élections et mécanismes de votes, ainsi que leurs impacts potentiels sur la société.

L'agrégation de classements consiste à établir un consensus entre un ensemble de classements (éléments ordonnés). Bien que ce problème ait de très nombreuses applications (consensus entre les votes d'utilisateurs, consensus entre des résultats ordonnés différemment par divers moteurs de recherche...), calculer un consensus exact est rarement faisable dans les cas d'applications réels (problème NP-difficile). De nombreux algorithmes d'approximation et heuristiques ont donc été conçus. Néanmoins, leurs performances (en temps et en qualité de résultat produit) sont très différentes et dépendent des jeux de données à agréger. Plusieurs études ont cherché à comparer ces algorithmes mais celles-ci n’ont généralement pas considéré le cas (pourtant courant dans les jeux de données réels) des égalités entre éléments dans les classements (éléments classés au même rang). Choisir un algorithme de consensus adéquat vis-à-vis d'un jeu de données est donc un problème particulièrement important à étudier (grand nombre d’applications) et c’est un problème ouvert au sens où aucune des études existantes ne permet d’y répondre. Plus formellement, un consensus de classements est un classement qui minimise le somme des distances entre ce consensus et chacun des classements en entrés. Nous avons considérés (comme une grande partie de l’état-de-art) la distance de Kendall-Tau généralisée, ainsi que des variantes, dans nos études. Plus précisément, cette thèse comporte trois contributions. Premièrement, nous proposons de nouveaux résultats de complexité associés aux cas que l'on rencontre dans les données réelles où les classements peuvent être incomplets et où plusieurs éléments peuvent être classés à égalité. Nous isolons les différents « paramètres » qui peuvent expliquer les variations au niveau des résultats produits par les algorithmes d’agrégation (par exemple, utilisation de la distance de Kendall-Tau généralisée ou de variantes, d’un pré-traitement des jeux de données par unification ou projection). Nous proposons un guide pour caractériser le contexte et le besoin d’un utilisateur afin de le guider dans le choix à la fois d’un pré-traitement de ses données mais aussi de la distance à choisir pour calculer le consensus. Nous proposons finalement une adaptation des algorithmes existants à ce nouveau contexte. Deuxièmement, nous évaluons ces algorithmes sur un ensemble important et varié de jeux de données à la fois réels et synthétiques reproduisant des caractéristiques réelles telles que similarité entre classements, la présence d'égalités, et différents pré-traitements. Cette large évaluation passe par la proposition d’une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques avec similarités basée sur une modélisation en chaîne Markovienne. Cette évaluation a permis d'isoler les caractéristiques des jeux de données ayant un impact sur les performances des algorithmes d'agrégation et de concevoir un guide pour caractériser le besoin d'un utilisateur et le conseiller dans le choix de l'algorithme à privilégier. Une plateforme web permettant de reproduire et étendre ces analyses effectuée est disponible (rank-aggregation-with-ties.lri.fr). Enfin, nous démontrons l'intérêt d'utiliser l'approche d'agrégation de classements dans deux cas d'utilisation. Nous proposons un outil reformulant à-la-volé des requêtes textuelles d'utilisateur grâce à des terminologies biomédicales, pour ensuite interroger de bases de données biologiques, et finalement produire un consensus des résultats obtenus pour chaque reformulation (conqur-bio.lri.fr). Nous comparons l'outil à la plateforme de références et montrons une amélioration nette des résultats en qualité. Nous calculons aussi des consensus entre liste de workflows établie par des experts dans le contexte de la similarité entre workflows scientifiques. Nous observons que les consensus calculés sont très en accord avec les utilisateurs dans une large proportion de cas. / The rank aggregation problem is to build consensus among a set of rankings (ordered elements). Although this problem has numerous applications (consensus among user votes, consensus between results ordered differently by different search engines ...), computing an optimal consensus is rarely feasible in cases of real applications (problem NP-Hard). Many approximation algorithms and heuristics were therefore designed. However, their performance (time and quality of product loss) are quite different and depend on the datasets to be aggregated. Several studies have compared these algorithms but they have generally not considered the case (yet common in real datasets) that elements can be tied in rankings (elements at the same rank). Choosing a consensus algorithm for a given dataset is therefore a particularly important issue to be studied (many applications) and it is an open problem in the sense that none of the existing studies address it. More formally, a consensus ranking is a ranking that minimizes the sum of the distances between this consensus and the input rankings. Like much of the state-of-art, we have considered in our studies the generalized Kendall-Tau distance, and variants. Specifically, this thesis has three contributions. First, we propose new complexity results associated with cases encountered in the actual data that rankings may be incomplete and where multiple items can be classified equally (ties). We isolate the different "features" that can explain variations in the results produced by the aggregation algorithms (for example, using the generalized distance of Kendall-Tau or variants, pre-processing the datasets with unification or projection). We propose a guide to characterize the context and the need of a user to guide him into the choice of both a pre-treatment of its datasets but also the distance to choose to calculate the consensus. We finally adapt existing algorithms to this new context. Second, we evaluate these algorithms on a large and varied set of datasets both real and synthetic reproducing actual features such as similarity between rankings, the presence of ties and different pre-treatments. This large evaluation comes with the proposal of a new method to generate synthetic data with similarities based on a Markov chain modeling. This evaluation led to the isolation of datasets features that impact the performance of the aggregation algorithms, and to design a guide to characterize the needs of a user and advise him in the choice of the algorithm to be use. A web platform to replicate and extend these analyzes is available (rank-aggregation-with-ties.lri.fr). Finally, we demonstrate the value of using the rankings aggregation approach in two use cases. We provide a tool to reformulating the text user queries through biomedical terminologies, to then query biological databases, and ultimately produce a consensus of results obtained for each reformulation (conqur-bio.lri.fr). We compare the results to the references platform and show a clear improvement in quality results. We also calculate consensus between list of workflows established by experts in the context of similarity between scientific workflows. We note that the computed consensus agree with the expert in a very large majority of cases.