Les aéroports sont des connecteurs critiques dans le système opérationnel de transport aérien. Afin de répondre à leurs obligations opérationnelles, économiques et sociales dans un environnement très volatil, ont besoin d'aéroports à embrasser le changement plutôt que d'y résister. Comme toute autre industrie, font face à des aéroports un large éventail de risques, dont certains spécifiques au transport aérien, les autres ayant seulement une influence indirecte mais assez puissant pour perturber les activités aéroportuaires. La planification longue terme de l'aéroport est devenue une question complexe en raison de la croissance constante de la demande de trafic aérien. Une nouvelle dimension de complexité est apparue lorsque l'incertitude a commencé à avoir un impact plus en plus perturbatrice, et significativement coûteuse sur le développement des infrastructures aéroportuaires. Historiquement, la capacité des outils traditionnels pour atténuer le risque et l'incertitude ont avérée inefficace. D'innombrables événements imprévus comme les attaques terroristes, la récession économique, les catastrophes naturelles, ont eu un impact dramatique sur les niveaux de trafic, certains avec une portée mondiale. Pour ce type hautement improbable d'événements peut être ajouté les progrès technologiques, de nouvelles modèles d'affaires des compagnies aériennes et aéroports, les changements de politique et de réglementation, préoccupation croissante pour l'impact environnemental. Dans ce contexte, la thèse met en avant une approche novatrice pour aborder l'évaluation des risques et de l'atténuation dans l'incertitude dans les projets de développement des infrastructures aéroportuaires à long terme. La thèse se développe sur le formalisme récemment développée de nombres flous comme un outil clé pour aborder l'incertitude. Après un examen approfondi de l'industrie aéroportuaire dans le contexte des environnements incertains, nombres double flous et double floue arithmétiques sont introduits. Comme le projet de développement des infrastructures aéroportuaires est un autre cas de problème de prise de décision en plusieurs étapes, la programmation dynamique est prise en compte afin d'optimiser le processus séquentiel de prise de décision. L'originalité de l'approche réside dans le fait que l'ensemble du processus sera floue et la composante double floue de la programmation dynamique sera introduite. Pour valider notre méthode, une étude de cas sera développée. / Airports are critical connectors in the air transportation operational system. In order to meet their operational, economic and social obligations in a very volatile environment, airports need to embrace change rather than resist it. Like any other industry, airports face a wide array of risks, some specific to air transportation, other having only an indirect influence but powerful enough to disrupt airport activities. Long term airport planning has become a complex issue due to the constant growth in air traffic demand. A new dimension of complexity emerged when uncertainty began having a more, and more disruptive, and significantly costly impact on developing airport infrastructure. Historically, the ability of traditional risk and uncertainty mitigation tools proved inefficient. Countless unforeseen events like terrorist attacks, economic recession, natural disasters, had a dramatic impact on traffic levels, some with a global reach. To these highly improbable type of events can be added technological advancements, new airlines and airports business models, policy and regulation changes, increasing concern for environmental impact. In this context, the thesis puts forward an innovative approach for addressing risk assessment and mitigation under uncertainty in long-term airport infrastructure development projects. The thesis expands on the newly developed formalism of fuzzy dual numbers as a key tool to address uncertainty. After a comprehensive review of the airport industry in the context of uncertain environments, fuzzy dual numbers and fuzzy dual calculus are introduced. Since airport infrastructure development project is another case of multi-stage decision-making problem, dynamic programming is considered in order to optimize the sequential decision making process. The originality of the approach resides in the fact that the entire process will be fuzzified and fuzzy dual dynamic programming components will be introduced. To validate our method, a study case will be developed.

La logique floue est aujourd'hui universellement admise comme discipline ayant fait ses preuves à l'intersection des mathématiques, de l'informatique, des sciences cognitives et de l'Intelligence Artificielle. En termes formels, la logique floue est une extension de la logique classique ayant pour but de mesurer la flexibilité du raisonnement humain, et permettant la modélisation des imperfections des données, en particulier, les deux imperfections les plus fréquentes : l'imprécision et l'incertitude. En outre, la logique floue ignore le principe du tiers exclu et celui de non-contradiction.Nous n'allons pas, dans ce court résumé de la thèse, reprendre et définir tous les concepts de cet outil devenu désormais classique : fonction d'appartenance, degré d'appartenance, variable linguistique, opérateurs flous, fuzzyfication, défuzzication, raisonnement approximatif … L'un des concepts de base de cette logique est la notion de possibilité qui permet de modéliser la fonction d'appartenance d'un concept. La possibilité d'un événement diffère de sa probabilité dans la mesure où elle n'est pas intimement liée à celle de l'événement contraire. Ainsi, par exemple, si la probabilité qu'il pleuve demain est de 0,6, alors la probabilité qu'il ne pleuve pas doit être égale à 0,4 tandis que les possibilités qu'il pleuve demain ou non peuvent toutes les deux être égales à 1 (ou encore deux autres valeurs dont la somme peut dépasser 1).Dans le domaine de l'informatique, l'apprentissage non supervisé (ou « clustering ») est une méthode d'apprentissage automatique quasi-autonome. Il s'agit pour un algorithme de diviser un groupe de données, en sous-groupes de manière que les données considérées comme les plus similaires soient associées au sein d'un groupe homogène. Une fois que l'algorithme propose ces différents regroupements, le rôle de l'expert ou du groupe d'experts est alors de nommer chaque groupe, éventuellement diviser certains ou de regrouper certains, afin de créer des classes. Les classes deviennent réelles une fois que l'algorithme a fonctionné et que l'expert les a nommées.Encore une fois, notre travail, comme tous les travaux du domaine, vise à adapter les modèles traditionnelles d'apprentissage et/ou de raisonnement à l'imprécision du monde réel. L'analyse des sentiments à partir de ressources textuelles et les images dans le cadre de l'agriculture de précision nous ont permis d'illustrer nos hypothèses. L'introduction par le biais de notre travail du concept de motifs flous est sans aucun doute une contribution majeure.Ce travail a donné lieu à trois contributions majeures : / Standard (type-1) fuzzy sets were introduced to mimic human reasoning in its use of approximate information and uncertainty to generate decisions. Since knowledge can be expressed in a natural way by using fuzzy sets, many decision problems can be greatly simpli_ed. However, standard type-1 fuzzy sets have limitations when it comes to modelinghuman decision making.When Zadeh introduced the idea of higher types of fuzzy sets called type-n fuzzy sets andtype-2 fuzzy sets, the objective was to solve problems associated with modeling uncertainty using crisp membership functions of type-1 fuzzy sets. The extra dimension presented by type-2 fuzzy sets provides more design freedom and exibility than type-1 fuzzy sets. The ability of FLS to be hybridized with other methods extended the usage of Fuzzy LogicSystems (FLS) in many application domains. In architecture and software engineering the concept of patterns was introduced as a way of creating general repeatable solutions to commonly occurring problems in the respective_elds. In software engineering for example, the design pattern is not a _nished design that can be transformed directly into code. It is a description or template on how to solve a problem that can be used in many di_erent situations. This thesis introduces the novel concept of fuzzy patterns in T2 FLS. Micro-blogs and social media platforms are now considered among the most popular forms of online communication. Through a platform like TwitterTM much information reecting people's opinions and attitudes is published and shared among users on a daily basis. This has brought great opportunities to companies interested in tracking and monitoring the reputation of their brands and businesses, and to policy makers and politicians to support their assessment of public opinions about their policies or political issues. Thisresearch demonstrates the importance of the neutral category in sentiment polarity analysis, it then introduces the concept of fuzzy patterns in sentiment polarity analysis. The xvii Interval Type-2 Fuzzy Set (IT2 FS), were proposed by reference [Men07c] to model words. This is because it is characterized by its Footprint Of Uncertainty (FOU). The FOU providesa potential to capture word uncertainties. The use of IT2 FS in polarity sentiment classi_cation is demonstrated. The importance of the neutral category is demonstrated in both supervised and unsupervised learning methods. In the _nal section the concept of fuzzy patterns in contrast

Le but de cette thèse est l'optimisation de la production de l'électricité renouvelable pour site isolé de faible puissance. Un système, utilisant deux sources renouvelables : photovoltaïque et éolienne, est étudié afin d'améliorer le rendement énergétique de l'énergie produite. Pour la chaîne de conversion photovoltaïque, un contrôleur pour suivre le point de puissance maximale est conçu en utilisant l'approche de recherche directe (méthode Perturbe & Observe) combinée avec la logique floue, tout en prenant en compte le sens de variation des perturbations. Avec cette combinaison, on peut éviter des défauts de la méthode Perturbe & Observe, s'affranchir des informations sur les caractéristiques du panneau photovoltaïque et des conditions climatiques. Egalement, pour la chaîne de conversion éolienne de petite puissance fonctionnant à vitesse variable couplée à un générateur synchrone à aimant permanent, un contrôleur pour suivre le point de puissance maximale est proposé qui est basé sur le même principe par rapport à la chaîne de conversion photovoltaïque. Cette approche proposée a l'avantage de l'utilisation d'un capteur de tension au lieu d'un capteur de vitesse, ceci présente un intérêt certain notamment pour sites isolés par rapport aux autres solutions. Enfin, pour la réalisation d'un système de production d'électricité hybride, un superviseur est conçu pour obtenir un comportement optimal du système en fonction des variations de la charge et de la production en prenant en compte du système de stockage et de délestage. Pour chaque point abordé, des études en simulation sont fournies pour montrer l'efficacité des approches proposées. / The objective of this thesis is to optimize the production of renewable electricity for small isolated network. A system using two renewable sources: solar and wind power, is studied in order to improve the efficiency of energy extracted. For the photovoltaic conversion system, a maximum power point tracking controller is designed using direct searching approach (method Perturbe & Observe) combined with fuzzy logic, taking into account the direction of perturbation. This combination can avoid the disadvantages of the method Perturbe & Observe, and not requires any information about the generator's characteristics or climate conditions. Similarly, for the variable speed wind turbine using permanent magnet synchronous generator, a controller to track the maximum power point, based on the same principle with photovoltaic conversion system, is proposed. This approach has the advantage of using a voltage sensor instead of a speed sensor, this presents a particular interest for stand-alone system comparing to other solutions. Finally, for the realization of hybrid generation system, a fuzzy supervisor is adapted to obtain an optimal behavior of the system according to the variations of load demand and extracted power, taking into account the storage and dissipation system. For each issue, simulation studies are provided to show the effectiveness of the proposed approaches.

Cette thèse a pour objectif le développement d’un système multi-capteurs de gaz permettant une évaluation en continu et en temps réel des différentes types de pollution atmosphérique en zone urbain, en classifiant notamment les pollutions de type urbaine, photochimique, ou encore liée au trafic. Le projet se base sur l’utilisation de différents capteurs de gaz de type semi-conducteur disponibles dans le commerce qui sont intégrés dans un dispositif autonome et portable, afin qu’il puisse fonctionner sur site.Dans un premier temps, et en grande partie à Saint-Etienne, différents types de capteurs sont sélectionnés puis leurs performances sont testées sur un banc simulant les atmosphères polluées et développé pour l’occasion. Afin de pallier aux problèmes de non répétabilité et de dérive de la ligne de base et de la sensibilité, des procédures de prétraitement de standardisation sont mises au point.Dans un deuxième temps, et en grande partie à Douai, différents sites de tests sont identifiés et leurs historiques de pollution sont étudiés. Plusieurs campagnes en stations de mesure d’une semaine, recouvrant les différentes saisons et les différents types de sites, sont alors menées. Il y est collecté conjointement les signaux des capteurs et des analyseurs de gaz réglementés. Des méthodes basées sur les réseaux de neurones sont alors appliquées afin d’obtenir conjointement, à partir des signaux des capteurs, une classification parmi 3 types de pollutions (urbaine, trafic et photochimique) ainsi qu’un indicateur global de qualité de l’air. Ces méthodes utilisent une approche basée sur la logique floue afin d’éviter les problèmes d’effet de bord. / No english abstract

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal. / L'inférence d'un modèle tridimensionnel (3-D) d'une molécule d'ARN à partir d'informations biochimiques de faible résolution est une tâche complexe. Le développement de méthodes efficaces et objectives de modélisation est essentiel à la compréhension des mécanismes moléculaires impliquant des ARN. Le présent travail propose trois ajouts importants de ce domaine. Dans un premier temps, une définition de l'espace des conformations d'un ARN est établie et la technique de retour-arrière est décrite de façon à permettre une exploration complète de cet espace. Ensuite, un formalisme basé sur la logique floue est présenté. Cette approche permet d'utiliser l'information provenant de séquences multiples et est appliquée pour la modélisation du ribozyme activé par le plomb. Finalement, la flexibilité d'un système de modélisation 3-D utilisant une approche de satisfaction de contrainte est mise en évidence par l'ajout d'un nouveau type de contrainte dans l'engin de recherche, permettant la modélisation efficace de multimères cycliques. Ces ajouts permettent d'élargir le spectre des informations utiles à la modélisation 3-D des ARN et facilite l'intégration de nouveaux types d'informations à l'intérieur d'une méthode systématique. Les résultats obtenus sur des projets de modélisation spécifiques (ribozyme activé par le plomb et pRNA de çi>29) permettent de confirmer la pertinence de cette approche.

Ce mémoire propose un système permettant de suivre, à l'aide d'un ordinateur domestique et d'un microphone, une partition de musique jouée par un musicien. Le système utilise en entrée une partition de musique et le signal audio numérique monophonique de la partition de musique jouée par le musicien. Contrairement aux systèmes habituels, le système proposé donne la liberté au musicien de jouer différents segments de la partition de musique dans l'ordre qu'il le désire, et ce, sans préalablement informer le système de ses intentions. Pour ce faire, le système propose une variante de l'algorithme de la déformation dynamique du temps ( Dynamic Time Warping ) utilisant des notions musicales pour effectuer le suivi. Il est à noter que la complexité du système est suffisamment faible pour qu'un ordinateur domestique récent puisse suivre le musicien pendant que celui-ci joue la partition de musique, et ce, avec un délai constant de quelques notes de musique.

Les motifs graduels visent à décrire des co-variations au sein des données et sont de la forme plus l'âge est important, plus le salaire est élevé. Ces motifs ont fait l'objet de nombreux travaux en fouille de données ces dernières années, du point de vue des définitions que peuvent avoir de tels motifs et d'un point de vue algorithmique pour les extraire efficacement. Ces définitions et algorithmes considèrent qu'il est possible d'ordonner de manière stricte les valeurs (par exemple l'âge, le salaire). Or, dans de nombreux champs applicatifs, il est difficile voire impossible d'ordonner de cette manière. Par exemple, quand l'on considère l'expression de gènes, dire que l'expression d'un gène est plus importante que l'expression d'un autre gène quand leurs expressions ne diffèrent qu'à la dixième décimale n'a pas de sens d'un point de vue biologique. Ainsi, nous proposons dans cette thèse une approche fondée sur les ordres flous. Les algorithmes étant très consommateurs tant en mémoire qu'en temps de calcul, nous proposons des optimisations d'une part du stockage des degrés flous et d'autre part de calcul parallélisé. Les expérimentations que nous avons menées sur des bases de données synthétiques et réelles montrent l'intérêt de notre approche. / Gradual patterns aim at describing co-variations of data such as the older, the higher the salary. They have been more and more studied from the data mining point of view in recent years, leading to several ways of defining their meaning and and several algorithms to automatically extract them.They consider that data can be ordered regarding the values taken on the attributes (e.g. the age and the salary).However, in many application domains, it is hardly possible to consider that data values are crisply ordered. For instance, when considering gene expression, it is not true, from the biological point of view, to say that Gene 1 is more expressed than Gene 2 if the levels of expression only differ from the tenth decimal. This thesis thus considers fuzzy orderings and propose both formal definitions and algorithms to extract gradual patterns considering fuzzy orderings. As these algorithms are both time and memory consuming, we propose some optimizations based on an efficient storage of the fuzzy ordering informationcoupled with parallel algorithms. Experimental results run on synthetic and real database show the interest or our proposal.

Ces dernières années, les robots manipulateurs ont été utilisés pour des tâches, telles que le polissage, le fraisage, le placement des fibres, entre autres, auparavant réalisées par des machines spécialisées. Cependant, l’utilisation des robots pour ces tâches en contact, présente des problèmes de précision. Ce contact provoque des flexibilités dans le robot, l’outil et l’environnement. Cette thèse cible l’amélioration de la précision de la tâche robotisée de dépose de fibres qui nécessite un compactage homogène selon le matériau et la surface. La précision du drapage peut être améliorée par la correction en ligne de la trajectoire du robot et du point de centrage dynamique de l’outil (DTCP). Cette thèse propose l’asservissement en position/force-pression en modifiant le TCP, pour commander le compactage selon la surface de contact et prend en compte les flexibilités dues au contact. La pression et les flexibilités sont calculées à partir d’un modèle mécanique numérique réduit grâce à des réseaux de neurones. Cet asservissement a besoin d’une sélection appropriée des correcteurs pour garantir un bon fonctionnement et pour travailler avec divers types de moules. La sélection est réalisée dynamiquement par logique floue. Le DTCP est calculé dynamiquement grâce aux flexibilités de l’outil et il est redéfini lors de l’exécution de la trajectoire du robot pendant le drapage. Un dispositif expérimental est mis en oeuvre en utilisant des éléments similaires aux cellules robotisées de placement des fibres. Une application logicielle intègre l’asservissement proposé dans la baie de commande. Cet asservissement permet d’améliorer la précision de dépose de fibres. / In the last years, the robots have been used in the tasks that were previously performed by specialized machines such as polishing, milling, drilling, fibers lay up, among others. However, the use of industrial robots for these contact tasks presents problems of precision. This contact causes flexibility in the robot, in the tool and in the environment. This thesis is aimed at improving the accuracy of the robotic fiber placement task. This task requires a homogeneous and adapted compaction according to the material and the surface. The lay-up precision can be improved by online robot trajectory correction and the dynamic tool center point (DTCP) definition. This thesis presents a position/force-pressure control by modifying the TCP, to control the compaction according to the contact surface and which takes into account the flexibility due to the compaction force. Pressure and flexibility are calculated from a mechanical numerical model reduced using neural networks. The force-pressure control needs a selection of corrector to ensure a good performance and to work with several types of molds. This dynamic correction selection is performed by a fuzzy logic approach. The DTCP has been calculated dynamically thanks to the tool flexibility and it is redefined when the robot’s trajectory is running during the draping. An experimental setup has been implemented using industrial elements similar to robotic fiber placement cells. A software application has been developed which integrates the control loop into the robot controller. This loop improves the accuracy of fiber placement.

Dans le domaine de la biologie moléculaire, les technologies d'analyse d'expression génique comme les biopuces suscitent un intérêt très grand. Une des applications de ces technologies est le diagnostic et la classification de différents types de tumeurs. Une des particularités des données issues des biopuces est qu'elles sont décrites par un très grand nombre d'attributs (gènes) alors que peu d'échantillons analysés sont disponibles. Cela empêche la compréhension des données et réduit de manière considérable la performance des algorithmes de classification. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes innovantes pour réduire la taille initiale des données et pour sélectionner des ensembles de gènes pertinents pour une classification supervisée. Nous proposons tout d'abord une méthode de pré-traitement des données et de réduction de dimension basée sur la logique floue. Le problème de la sélection d'attributs est ensuite traité par deux types d'approche. Dans la première, nous proposons une méthode enveloppe qui grâce à une double exploration génétique sélectionne un ensemble de gènes pertinents pour un classifieur SVM. Dans la deuxième, nous proposons une méthode intégrée où les informations fournies par un classifieur linéaire (ADL) guident le processus de recherche vers un sous-ensemble de petite taille et performant pour la classification. Les différentes expérimentations que nous avons menées montrent de très bonnes performances, surtout pour la méthode intégrée.

Les circuits et systèmes analogiques sont de plus en plus utilisés dans le cadre d'applications nouvelles. Ils deviennent également plus complexes, ce qui crée la nécessité de disposer de méthodes automatiques pour leurs tests et leurs diagnostics qui à eux deux représentent un problème crucial dans ce domaine. Cette thèse a pour objectif de développer une nouvelle approche pour le test et le diagnostic des CA et mixtes. Une voie relativement peu explorée, mais prometteuse eu égard aux résultats obtenus pour le diagnostic d'autres dispositifs et systèmes dynamiques, consiste en l'étude d'approches de l'IA pour la résolution de problèmes. Nous avons étudié les différentes approches possibles et notamment les approches suivantes : l'approche à base de modèles profonds, l'approche qualitative et l'approche à base de logique floue. Le résultat de cette étude a donné lieu à une nouvelle approche développée utilisant la logique floue et ses techniques. Cette nouvelle approche a été implémentée dans un système nommé FLAMES. FLAMES, qui est conçu pour faire le diagnostic des CA, a apporté plusieurs améliorations de l'état de l'art notamment en définissant les tolérances comme des intervalles flous. Il est aussi capable de réaliser la simulation des circuits et de choisir les meilleurs points à tester lorsque le diagnostic reste ambigu. Finalement, les différents résultats obtenus confirment la validité de l'approche développée et implémentée.