Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l’aide à la navigation pour un fauteuil intelligent. Le but est de réaliser un système de reconnaissance et de suivi de trajets. Ce travail s’inscrit dans le projet VAHM qui utilise des fauteuils électriques du commerce sur lesquels ont été ajoutés une série de capteurs et un calculateur. Le VAHM utilise différents comportements (suivi de direction, suivi de mur, évitement d’obstacles,...) pour contrôler le fauteuil et pour réagir à l’environnement. On étudie, en premier lieu, la possibilité d’utiliser l’enchaînement des comportements du fauteuil pour modéliser et reconnaître un trajet en utilisant les MMC. Cette méthode montre ses limites en ce qui concerne la généralisation du modèle à des trajets non appris. Puis l’utilisation des MMC-MD est alors étudiée en intégrant, en plus des comportements, des données provenant des capteurs. Cependant les essais montrent que la reconnaissance est meilleure en utilisant uniquement les données provenant des capteurs. Ceci qui nous a conduit à n’utiliser que les données provenant des capteurs dans la suite du projet pour réaliser la reconnaissance. L’algorithme CONDENSATION est alors utilisé. Il possède de nombreux avantages dont celui de ne pas avoir besoin de modèle complexe puisque un seul trajet de référence est nécessaire pour réaliser la reconnaissance. Ces modèles de trajets sont ensuite mis dans un réseau bayésien pour faciliter les transitions d’un modèle à l’autre. La dernière partie du mémoire présente les résultats de la mise en œuvre de la reconnaissance en conditions réelles sur le fauteuil VAHM 3 / The work presented in this thesis concerns navigation assistance for a smart wheelchair. We propose a new approach based on this behaviour based structure, aiming at assisting the user in a global way. The intelligent system relies on a modelisation of the most frequently used routes and assists the user when navigating by suggesting the next movement when the route has been recognised. The user will not have to change the direction, thus sparing him/her an action. This work is included in the VAHM project that use commercial electric wheelchair which is enhanced by several sensors and a calculator. The VAHM project is using a multi-agent control system. Different behaviours (direction following, wall following, obstacle avoidance ...) are designed react to the environment. At first, we tried to modelize and recognize behaviour sequences with HMM. This method showed its limits to generalize the recognition of unlearned trajectories. Then we used M-HMM (by adding sensor’s data) to achieve recognition. However, our tests show that the recognition is better by using only sensor’s data. These observations have conducted us to use only sensor’s data for the recognition. The CONDENSATION algorithm had been tested to perform recognition from sensor's data. This system earn numerous advantages including that it doesn’t need a complex model since only one reference trajectory is necessary to perform the recognition. Then these trajectory models have been put into a Bayesian network to facilitate transitions between models in order to recognize a long trajectory. The last part of this thesis presents recognition’s results in real conditions on the VAHM 3 wheelchair prototype

Cette thèse étudie l'inférence de modèles graphiques Gaussiens en grande dimension à partir de données du transcriptome non indépendamment et identiquement distribuées dans l'objectif d'estimer des réseaux de régulation génétique. Dans ce contexte de données en grande dimension, l'hétérogénéité des données peut être mise à profit pour définir des méthodes de régularisation structurées améliorant la qualité des estimateurs. Nous considérons tout d'abord l'hétérogénéité apparaissant au niveau du réseau, fondée sur l'hypothèse que les réseaux biologiques sont organisés, ce qui nous conduit à définir une régularisation l1 pondérée. Modélisant l'hétérogénéité au niveau des données, nous étudions les propriétés théoriques d'une méthode de régularisation par bloc appelée coopérative-Lasso, définie dans le but de lier l'inférence sur des jeux de données distincts mais proches en un certain sens. Pour finir, nous nous intéressons au problème central de l'incertitude des estimations, définissant un test d'homogénéité pour modèle linéaire en grande dimension. / This thesis investigates the inference of high-dimensional Gaussian graphical models from non identically and independently distributed transcriptomic data in the objective of recovering gene regulatory networks. In the context of high-dimensional statistics, data heterogeneity paves the way to the definition of structured regularizers in order to improve the quality of the estimator. We first consider heterogeneity at the network level, building upon the assumption that biological networks are organized, which leads to the definition of a weighted l1 regularization. Modelling heterogeneity at the observation level, we provide a consistency analysis of a recent block-sparse regularizer called the cooperative-Lasso designed to combine observations from distinct but close datasets. Finally we address the crucial question of uncertainty, deriving homonegeity tests for high-dimensional linear regression.

De nos jours, les entreprises font souvent face à des problèmes de gestion, maintenance, évolution ou remplacement de leurs systèmes logiciel existants. La Rétro-Ingénierie est la phase requise d’obtention de diverses représentations de ces systèmes pour une meilleure compréhension de leurs buts / états.L’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) est un paradigme du Génie Logiciel reposant sur la création, manipulation et utilisation intensive de modèles dans les tâches de conception, développement, déploiement, intégration, maintenance et évolution. La Rétro-Ingénierie Dirigée par les Modèles (RIDM) a été proposée afin d’améliorer les approches de Rétro-Ingénierie traditionnelles. Elle vise à obtenir des modèles à partir d’un système existant, puis à les fédérer via des vues cohérentes pour une meilleure compréhension.Cependant, les solutions existantes sont limitées car étant souvent des intégrations spécifiques d’outils. Elles peuvent aussi être (très) hétérogènes, entravant ainsi leurs déploiements. Il manque donc de solutions pour que la RIDM puisse être combinée avec des capacités de vue / fédération de modèles.Dans cette thèse, nous proposons deux approches complémentaires, génériques et extensibles basées sur les modèles ainsi que leurs implémentations en open source basées sur Eclipse-EMF : (i) Pour faciliter l’élaboration de solutions de RIDM dans des contextes variés, en obtenant différents types de modèles à partir de systèmes existants (e.g. leurs codes source, données). (ii) Pour spécifier, construire et manipuler des vues fédérant différents modèles (e.g. résultant de la RIDM) selon des objectifs de compréhension (e.g. pour diverses parties prenantes). / Nowadays, companies face more and more the problem of managing, maintaining, evolving or replacing their existing software systems. Reverse Engineering is the required phase of obtaining various representations of these systems to provide a better comprehension of their purposes / states.Model Driven Engineering (MDE) is a Software Engineering paradigm relying on intensive model creation, manipulation and use within design, development, deployment, integration, maintenance and evolution tasks. Model Driven Reverse Engineering (MDRE) has been proposed to enhance traditional Reverse Engineering approaches via the application of MDE. It aims at obtaining models from an existing system according to various aspects, and then possibly federating them via coherent views for further comprehension.However, existing solutions are limited as they quite often rely on case-specific integrations of different tools. Moreover, they can sometimes be (very) heterogeneous which may hinder their practical deployments. Generic and extensible solutions are still missing for MDRE to be combined with model view / federation capabilities.In this thesis, we propose to rely on two complementary, generic and extensible model-based approaches and their Eclipse/EMF-based implementations in open source: (i) To facilitate the elaboration of MDRE solutions in many different contexts, by obtaining different kinds of models from existing systems (e.g. their source code, data). (ii) To specify, build and manipulate views federating different models (e.g. resulting from MDRE) according to comprehension objectives (e.g. for different stakeholders).

Pour répondre à la complexité grandissante des systèmes, la réutilisation de modèles est employée dans les phases amont d’analyse et de conception. Dans cette thèse, nous nous intéressons à cette réutilisation en privilégiant les modèles paramétrés que sont les templates. Ceux-ci expriment des connaissances générales applicables à différents contextes. Sur la base des ‘aspectual templates’ possédant un modèle en paramètre, nous proposons une ingénierie dédiée. Celle-ci est structurée autour d’un dépôt de modèles et de deux espaces de conception : celui des templates et celui des modèles applicatifs, chaque espace supportant des activités de modélisation spécifiques. Nous contribuons à cette ingénierie en approfondissant trois axes. Tout d’abord, en examinant la relation ‘bind’ des templates UML, nous isolons l’instanciation comme opération de plein droit pour construire un modèle basé sur la structure du template. Les questions d’instanciation partielle et de séquences d’instanciation sont aussi examinées. Ensuite, pour répondre à des besoins d’évolution de modèles, nous proposons des opérateurs pour détecter et supprimer des templates dans un modèle. Enfin, nous étudions l’application de templates sur une hiérarchie de modèles dont les usages se rencontrent dans le versionnement et la modélisation en équipe. Pour faciliter ces usages, des règles définissant la validité de telles applications et leurs effets sur les relations entre leurs modèles résultats sont données. Nous appliquons cette ingénierie en proposant des opérateurs, leur mise en œuvre dans une technologie réutilisable et leur expérimentation en modélisant un serveur REST d’agrégation d’informations. / Against the growing complexity of systems, model reuse is often used in the analysis and design steps of software development. In this thesis, we explore this kind of reuse by focusing on templates which are parameterized models. Templates capture general knowledge that can be adapted to various application contexts. On the basis of ‘aspectual templates’ which have a model as parameter, we propose a dedicated engineering. This one is structured around a model repository and two design spaces : one for templates one and another for application models, each space supporting specific modeling activities. We contribute to this engineering by studying three topics First, through the analysis of the UML ‘bind’ relationship, we isolate instantiation as a first-class operation to build a model based on the template structure. Questions about partial instantiation and instantiation sequences are further examined. Then, in order to ease model understanding and evolution, we provide operators for detecting and deleting templates inside models. Finally, we study the application of templates on model hierarchies which occurs in model versioning and team modeling. To facilitate these uses, rules defining the validity of such application and their effects on the relations between resulting models are given. We apply this engineering by presenting corresponding operators, their implementation in a reusable technology and their experimentation to model a REST server of data curation.

De nombreux travaux de recherches sont menés depuis quelques années dans le but de fournir une solution précise et intègre au problème de la localisation de véhicules routiers. Ces recherches sont en majorité fondées sur la théorie probabiliste de l’estimation. Elles utilisent la fusion multi-capteurs et le filtrage de Kalman mono-modèle, au travers de variantes adaptées aux systèmes non linéaires ; l’unique modèle complexe étant supposé décrire toute la dynamique du véhicule. Nous proposons dans cette thèse une approche multi-modèles. Cette étude dérive d’une analyse modulaire de la dynamique du véhicule, c’est-à-dire que l’espace d’évolution est pris comme un espace discret : plusieurs modèles simples et dédiés chacun à une manœuvre particulière sont générés, ce qui améliore la robustesse face aux défauts de modélisation du système. Il s’agit d’une variante de l’algorithme IMM, qui prend en compte l’asynchronisme des capteurs embarqués dans le processus d’estimation de l’état du véhicule. Pour cela, une nouvelle modélisation sous contraintes est développée, ce qui permet de mettre à jour la vraisemblance des modèles intégrés même en l’absence de mesures provenant de capteurs extéroceptifs. Toutefois, la performance d’un tel système nécessite d’utiliser des données capteurs de bonne qualité. Plusieurs opérations sont présentées, illustrant la correction du biais des capteurs, des bruits de mesures ainsi que la prise en compte de l’angle de dévers de la chaussée. La méthodologie développée est validée à travers une comparaison avec les algorithmes de fusion probabilistes EKF, UKF, DD1, DD2 et le filtrage particulaire. Cette comparaison est fondée sur des mesures courantes de précision et de confiance, puis sur l’utilisation de critères statistiques de consistance et de crédibilité, à partir de scénarios synthétiques et ensuite des données réelles. / Many research works have been devoted in the last years in order to provide an accurate and high integrity solution to the problem outdoor vehicles localization. These research efforts are mainly based on the probability estimation theory. They use multi-sensor fusion approach and a single-model based Kalman filtering, through some variants adapted to nonlinear systems. The single complex model that is used is assumed to describe the dynamics of the vehicle. We rather propose a multiple model approach in this thesis. The presented study derives from a modular analysis of the dynamics of the vehicle, ie the evolution of the vehicle is considered as a discrete process, which combines several simple models. Each model is dedicated to a particular manoeuvre of the vehicle. This evolution space discretizing will improves the system robustness to modelling defects. Our approach is a variant of the IMM algorithm, which takes into account the asynchronism of the embedded sensors. In order to achieve this goal, a new system constrained modelling is developed, which allows to update the various models likelihood even in absence of exteroceptive sensors. However, the performance of such a system requires the use of good quality data. Several operations are presented, illustrating the corrections on the sensors bias, measurements noise and taking into account the road bank angle. The developed methodology is validated through a comparison with the probabilistic fusion algorithms EKF, UKF, DD1, DD2 and particle filtering. This comparison is based on measurements of accuracy and confidence, then the use of statistical consistency and credibility measures, from simulation scenarios and then real data.

Dans l’analyse des séries temporelles multivariées, la plupart des modèles existants sont utilisés à des fins de prévision, c’est-à-dire pour estimer les valeurs futures du système étudié à partir d’un historique de valeurs observées dans le passé. Une autre tâche consiste à extraire des causalités entre les variables d’un système dynamique. C’est pour ce dernier problème à visée explicative que nous développons une série d’outils. À cette fin, nous définissons dans cette thèse une nouvelle famille de modèles autorégressifs vectoriels non paramétriques construits à partir de noyaux à valeur opérateur. En faisant l’hypothèse d’une structure sous-jacente creuse, la parcimonie du modèle est contrôlée en imposant dans la fonction de coût des contraintes de parcimonie aux paramètres du modèle (qui sont en l’occurrence des vecteurs qui pondèrent une combinaison linéaire de noyaux). Les noyaux étudiés possèdent parfois des hyperparamètres qui doivent être appris selon la nature du problème considéré. Lorsque des hypothèses de travail ou des connaissances expertes permettent de fixer les paramètres du noyau, le problème d’apprentissage se réduit à la seule estimation des paramètres du modèle. Pour optimiser la fonction de coût correspondante, nous développons un algorithme proximal. A contrario, lorsqu’aucune hypothèse relative aux variables n’est disponible, les paramètres de certains noyaux ne peuvent être fixés a priori. Il est alors nécessaire d’apprendre conjointement les paramètres du modèle et ceux du noyau. Pour cela, nous faisons appel à un schéma d’optimisation alterné qui met en jeu des méthodes proximales. Nous proposons ensuite d’extraire un estimateur de la matrice d’adjacence encodant le réseau causal sous-jacent en calculant une statistique des matrices jacobiennes instantanées. Dans le cas de la grande dimension, c’est-à-dire un nombre insuffisant de données par rapport au nombre de variables, nous mettons en oeuvre une approche d’ensemble qui partage des caractéristiques du boosting et des forêts aléatoires. Afin de démontrer l’efficacité de nos modèles, nous les appliquons à deux jeux de données : des données simulées à partir de réseaux de régulation génique et des données réelles sur le climat. / In multivariate time series analysis, existing models are often used for forecasting, i.e. estimating future values of the observed system based on previously observed values. Another purpose is to find causal relationships among a set of state variables within a dynamical system. We focus on the latter and develop tools in order to address this problem. In this thesis, we define a new family of nonparametric vector autoregressive models based on operator-valued kernels. Assuming a sparse underlying structure, we control the model’s sparsity by defining a loss function that includes sparsity-inducing penalties on the model parameters (which are basis vectors within a linear combination of kernels). The selected kernels sometimes involve hyperparameters that may need to be learned depending on the nature of the problem. On the one hand, when expert knowledge or working assumptions allow presetting the parameters of the kernel, the learning problem boils down to estimating only the model parameters. To optimize the corresponding loss function, we develop a proximal algorithm. On the other hand, when no prior knowledge is available, some other kernels may exhibit unknown parameters. Consequently, this leads to the joint learning of the kernel parameters in addition to the model parameters. We thus resort to an alternate optimization scheme which involves proximal methods. Subsequently, we propose to build an estimate of the adjacency matrix coding for the underlying causal network by computing a function of the instantaneous Jacobian matrices. In a high-dimensional setting, i.e. insufficient amount of data compared to the number of variables, we design an ensemble methodology that shares features of boosting and random forests. In order to emphasize the performance of the developed models, we apply them on two tracks : simulated data from gene regulatory networks and real climate data.

Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet GRACY regroupant l’IEMN et d’autres laboratoires de recherche : CALISTO et IMS Bordeaux. Ce manuscrit fait état d’une synthèse exhaustive des études et avancées menées dans le cadre de ce travail de thèse au sein de l’Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie (IEMN) dans le groupe CARBON. Le principal axe de réflexion de ce travail repose sur la conception, la modélisation et la caractérisation des dispositifs actifs et passifs sur substrat souples et rigides en vue du développement de nouveaux composants et de circuits électroniques avec des critères de performances de plus en plus importants. Au cours de ce travail, l’accent a été principalement portée sur les étapes essentielles à la réalisation de circuit intégré en ondes millimétriques utilisant la technologie coplanaire en impression jet d’encre et les transistors à effet de champ à base de graphène (GFETs). Ce mémoire montre en particulier l’intérêt et les potentialités du graphène pour son intégration au sein des circuits électroniques. De plus, une attention particulière a été portée sur la modélisation et les techniques de caractérisations relatives aux dispositifs passifs sur substrat souple. Par conséquent, un banc de caractérisation de ces éléments sur substrat flexibles a été développé au cours de cette thèse afin de vérifier et consolider expérimentalement leurs comportements. / This work was carried out under the project involving GRACY IEMN and other research laboratories: CALISTO and IMS Bordeaux. This manuscript reports a comprehensive overview of studies and advanced conducted as part of this thesis in the Institute of Electronics, Microelectronics and Nanotechnology (IEMN) in CARBON group. The main reflection axis of this work is based on the design, modeling and characterization of active and passive devices on flexible and rigid substrates for the development of new components and electronic circuits with increasingly important performance criteria. During this work, the focus was mainly focused on the essential steps to achieving integrated circuit millimeter wave using coplanar technology by inkjet printing and field effect transistors based on graphene (GFETs). This memory in particular shows the importance and potential of graphene for integration into electronic circuits. In addition, special attention was paid on modeling and characterization techniques related to passive devices on flexible substrates. Therefore, a characterization bench of these elements on flexible substrate has been developed during this thesis to verify and consolidate their behavior experimentally.

Cette thèse traite de phénomènes de seuils et de modèles d'urnes, en adoptant le point de vue de la combinatoire analytique. On traite ici trois problèmes qui illustrent cette approche: la transition de phase du problème k-sat, les modèles d'urnes triangulaires de Polya-Eggenberger et le modèle de duel de Ok Corral. La transition de phase du problème k-sat se manifeste par le fait la densité d'une formule caractérise de manière presque sûre sa satisfaisabilité. Nos travaux visent à mettre en évidence une partie de ce phénomène et se relient à un modèle d'urne à jets. Le modèle d'urne de Polya-Eggenberger utilise une urne contenant des boules de diverses couleurs, soumises à des règles de pioches et de substitutions. En utilisant une technique de Flajolet-Gabarro-Pekari, nous déterminons la distribution limite de la composition des modèles dits triangulaires. Le modèle de duel de Ok Corral intervient dans une problématique plus générale de Lanchester de gestion des conflits, selon laquelle on cherche à prédire l'issue de duels entre plusieurs forces armées, en environnement aléatoire. Nous utilisons un lien pré-établi entre ce modèle et une urne de type Polya-Eggenberger pour donner de nouvelles expressions des probabilités du modèle et raffiner les résultats récents de Kingman.