Cette thèse traite de la cartographie et de la reconnaissance de lieux par vision en robotique mobile. Les recherches menées visent à identifier comment les modèles de localisation peuvent être améliorés en enrichissant les représentations existantes afin de mieux exploiter l'information visuelle disponible. Les problèmes de la cartographie et de la reconnaissance visuelle de lieux présentent un certain nombre de défis : les solutions doivent notamment être robustes vis-à-vis des scènes similaires, des changements de points de vue de d'éclairage, de la dynamique de l'environnement, du bruit des données acquises. La définition de la manière de modéliser et de comparer les observations de lieux est donc un élément crucial de définition d'une solution opérationnelle. Cela passe par la spécification des caractéristiques des images à exploiter, par la définition de la notion de lieu, et par des algorithmes de comparaison des lieux. Dans la littérature, les lieux visuels sont généralement définis par un ensemble ou une séquence d'observations, ce qui ne permet pas de bien traiter des problèmes de similarité de scènes ou de reconnaissance invariante aux déplacements. Dans nos travaux, le modèle d'un lieu exploite la structure d'une scène représentée par des graphes de covisibilité, qui capturent des relations géométriques approximatives entre les points caractéristiques observés. Grâce à cette représentation, un lieu est identifié et reconnu comme un sous-graphe. La reconnaissance de lieux exploite un modèle génératif, dont la sensibilité par rapport aux similarités entre scènes, aux bruits d'observation et aux erreurs de cartographie est analysée. En particulier, les probabilités de reconnaissance sont estimées de manière rigoureuse, rendant la reconnaissance des lieux robuste, et ce pour une complexité algorithme sous-linéaire en le nombre de lieux définis. Enfin les modèles de lieux basés sur des sacs de mots visuels sont étendus pour exploiter les informations structurelles fournies par le graphe de covisibilité, ce qui permet un meilleur compromis entre la qualité et la complexité du processus de reconnaissance. / This thesis deals with the task of appearance-based mapping and place recognition for mobile robots. More specifically, this work aims to identify how location models can be improved by exploring several existing and novel location representations in order to better exploit the available visual information. Appearance-based mapping and place recognition presents a number of challenges, including making reliable data-association decisions given repetitive and self-similar scenes (perceptual aliasing), variations in view-point and trajectory, appearance changes due to dynamic elements, lighting changes, and noisy measurements. As a result, choices about how to model and compare observations of locations is crucial to achieving practical results. This includes choices about the types of features extracted from imagery, how to define the extent of a location, and how to compare locations. Along with investigating existing location models, several novel methods are developed in this work. These are developed by incorporating information about the underlying structure of the scene through the use of covisibility graphs which capture approximate geometric relationships between local landmarks in the scene by noting which ones are observed together. Previously, the range of a location generally varied between either using discrete poses or loosely defined sequences of poses, facing problems related to perceptual aliasing and trajectory invariance respectively. Whereas by working with covisibility graphs, scenes are dynamically retrieved as clusters from the graph in a way which adapts to the environmental structure and given query. The probability of a query observation coming from a previously seen location is then obtained by applying a generative model such that the uniqueness of an observation is accounted for. Behaviour with respect to observation errors, mapping errors, perceptual aliasing, and parameter sensitivity are examined, motivating the use of a novel normalization scheme and observation likelihoods representations. The normalization method presented in this work is robust to redundant locations in the map (from missed loop-closures, for example), and results in place recognition which now has sub-linear complexity in the number of locations in the map. Beginning with bag-of-words representations of locations, location models are extended in order to include more discriminative structural information from the covisibility map. This results in various representations ranging between unstructured sets of features and full graphs of features, providing a tradeoff between complexity and recognition performance.

Les structures en béton armé exposées à des environnements agressifs subissent des dégradations qui affectent leur intégrité. La corrosion des armatures est l'un des mécanismes de dégradation les plus répandus et les coûteux en terme de maintenance et de réparation. Ce processus est dû à la pénétration des agents agressifs dans le béton, notamment les ions chlorures et le gaz carbonique. Les chlorures induisent une corrosion localisée ou par piqûre, alors que le gaz carbonique engendre une corrosion généralisée ou uniforme. Le déclenchement et la propagation de la corrosion dépendent de plusieurs facteurs liés aux matériaux, aux chargements, à la géométrie et à l'environnement. Ces facteurs présentent de grandes incertitudes qui doivent être prise en comptes à travers une approche probabiliste. Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons au mécanisme de corrosion en général. Un intérêt particulier est porté à la prise en compte de l'impact des facteurs climatiques sur ce processus, notamment dans le contexte libanais. Ainsi, nous proposons une modélisation physique de la corrosion des aciers dans les poutres en béton armé qui se déroule en deux phases : - une phase d'initiation durant laquelle les agents agressifs (chlorures et gaz carbonique) pénètrent dans le béton et atteignent des concentrations critiques provoquant la dépassivation de l'acier ; - une phase de propagation durant laquelle il y a corrosion active des aciers et diminution de la résistance de la poutre jusqu'à la défaillance. Les facteurs présentant des incertitudes sont traités comme des variables aléatoires. Pour les modéliser, nous avons étudié, pour les différentes variables aléatoires, de nombreux modèles probabilistes proposés dans la littérature. Nous avons vérifié leur compatibilité vis-à-vis de notre problématique et la possibilité d'assurer les données nécessaires à leur bonne utilisation (notamment la cohérence entre les hypothèses). Ensuite, nous avons retenu les modèles probabilistes les plus adaptés à notre cas. Par ailleurs, l'application des principes fiabilistes nous permet d'évaluer la fiabilité des poutres sujettes à la corrosion vis-à-vis des deux états-limites (ELU et ELS). En effet, la perte de la section d'acier due à la corrosion induit d'une part, une diminution de la capacité portante de la poutre, et d'autre part une augmentation de la contrainte au niveau du béton tendu (provoquant un accroissement des ouvertures des fissures). Ainsi, pour l'état limite de service, la marge de sûreté s'annule lorsque l'ouverture des fissures dépasse la valeur limite préconisée par l'Eurocode 2. Quant à l'état limite ultime, la fonction d'état limite est la résistance en flexion : la défaillance a lieu lorsque le moment résistant équivaut au moment sollicitant. Le calcul fiabiliste est effectué au moyen de simulations de Monte-Carlo. Finalement, nous avons réalisé plusieurs applications aux modèles de corrosions proposées dans ce travail. La première application porte sur l'analyse des sensibilités des modèles de corrosion aux différents paramètres. L'effet des moyennes des paramètres aléatoires ainsi que leurs variabilités sur la réponse du modèle est examiné. Une attention particulière est accordée à l'impact des facteurs climatiques. Ainsi une application du modèle de corrosion induite par les chlorures avec des données réelles de température et d'humidité relatives à trois villes côtières ayant des caractéristiques climatiques différentes est présentée. Ensuite une étude comparative de l'effet du choix des diamètres des armatures et des épaisseurs des enrobages sur la fiabilité à l'état limite ultime et à l'état limite de service est effectuée. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l'aspect agressif des facteurs climatiques : un climat chaud et humide est très agressif vis-à-vis de la corrosion induite par les chlorures alors qu'un climat à humidité relative variable favorise la corrosion par carbonatation. Ainsi, la chaleur et l'humidité relative se révèlent être des facteurs qui agressent la structure dans un environnement corrosif avec un effet déterminant de l'humidité relative sur la phase d'initiation et un impact important de la température sur la phase de propagation. Cette constatation nous a poussé à recommander, entre autres, l'intégration des facteurs climatiques dans les codes de conception comme sources d'agression dans la définition des classes d'exposition des ouvrages. Les résultats obtenus ont montré aussi l'effet contradictoire du diamètre des armatures et de l'épaisseur de l'enrobage sur la fiabilité des poutres vis-à-vis de l'ELS et de l'ELU. Cette combinaison diamètre des armatures/épaisseur de l'enrobage doit être optimisée en sorte d'assurer les recommandations de l'Eurocode 2 à l'ELS et à l'ELU. L'évaluation de l'effet du climat libanais sur la corrosion des aciers dans le béton est réalisée. Les applications sont effectuées avec des données climatiques réelles de trois villes du Liban permettant de représenter les différents aspects du climat libanais. Les résultats ont montré : - l'agressivité du climat de la zone côtière libanaise vis-à-vis de la corrosion induite par les chlorures ; - l'agressivité du climat de la zone interne du Liban vis-à-vis de la corrosion par carbonatation.

Le recalage est un problème classique en vision par ordinateur qui intervient notamment dans de nombreuses tâches d'analyse des images médicales. Le principe général d'un algorithme de recalage est d'optimiser un critère mesurant la correspondance entre deux images sur un espace prédéterminé de transformations spatiales. Le choix du critère, appelé mesure de similarité, conditionne de façon déterminante la précision et la robustesse de l'algorithme. Il existe aujourd'hui un dictionnaire de mesures de similarité dans lequel le concepteur d'un programme choisit, en se fiant le plus souvent à son intuition et à son expérience, celle qui est la mieux adaptée à son problème particulier. Afin de rendre plus objectif un tel choix, cette thèse propose une méthodologie pour construire des mesures de similarité en fonction de modèles probabilistes de formation d'images. En considérant d'abord un modèle simple de liaison fonctionnelle entre les intensités des images, nous définissons une nouvelle classe de mesures de similarité liée à la notion de rapport de corrélation. Nous montrons expérimentalement que cette classe est adaptée au recalage rigide multimodal d'images acquises par résonance magnétique (IRM), scanner et scintigraphie. La méthode du rapport de corrélation est ensuite étendue au cas du recalage multimodal non-rigide au prix de quelques adaptations pratiques. Enfin, nous formulons le recalage d'images comme un problème général d'estimation par maximum de vraisemblance, ce qui nous permet de prendre en compte des modèles de dépendance inter-images plus complexes que des modèles fonctionnels. Cette approche est appliquée au recalage rigide d'images ultrasonores 3D et IRM.

Nous nous intéressons à la fois à la modélisation des fréquences des mots dans les collections textuelles et aux modèles probabilistes de recherche d'information (RI). Concernant les modèles statistiques de fréquences de mots, nous portons notre attention sur l'étude du phénomène de rafale (burstiness). Nous établissons une propriété sur les distributions de probabilité caractérisant leur capacité à modéliser ce phénomène et nous étudions ensuite les distributions Beta Negative Binomial et Log-Logistique pour la modélisation des fréquences de mots. Nous portons ensuite notre attention sur les modèles probabilistes de RI et leur propriétés fondamentales. Nous pouvons montrer que les modèles classiques ne reposent pas sur des lois de probabilité en rafale, même si des propriétés fondamentales comme la concavité des modèles permettent implicitement de le prendre en compte. Nous introduisons ensuite une nouvelle famille de modèles probabiliste pour la recherche d'information, fondé sur la notion d'information de Shannon et qui permet d'établir un lien conséquent entre les propriétés importantes des modèles de RI et le phénomène de rafale. Enfin, nous étudions empiriquement et théoriquement les modèles de rétro-pertinence. Nous proposons un cadre théorique qui permet ainsi d'expliquer leurs caractéristiques empiriques et leur performances. Ceci permet entre autres de mettre en avant les propriétés importantes des modèles de retro-pertinence et de montrer que certains modèles de référence sont déficients.

Nous nous intéressons à la fois à la modélisation des fréquences des mots dans les collections textuelles et aux modèles probabilistes de recherche d'information (RI). Concernant les modèles statistiques de fréquences de mots, nous portons notre attention sur l'étude du phénomène de rafale (burstiness). Nous établissons une propriété sur les distributions de probabilité caractérisant leur capacité à modéliser ce phénomène et nous étudions ensuite les distributions Beta Negative Binomial et Log-Logistique pour la modélisation des fréquences de mots. Nous portons ensuite notre attention sur les modèles probabilistes de RI et leur propriétés fondamentales. Nous pouvons montrer que les modèles classiques ne reposent pas sur des lois de probabilité en rafale, même si des propriétés fondamentales comme la concavité des modèles permettent implicitement de le prendre en compte. Nous introduisons ensuite une nouvelle famille de modèles probabiliste pour la recherche d'information, fondé sur la notion d'information de Shannon et qui permet d'établir un lien conséquent entre les propriétés importantes des modèles de RI et le phénomène de rafale. Enfin, nous étudions empiriquement et théoriquement les modèles de rétro-pertinence. Nous proposons un cadre théorique qui permet ainsi d'expliquer leurs caractéristiques empiriques et leur performances. Ceci permet entre autres de mettre en avant les propriétés importantes des modèles de retro-pertinence et de montrer que certains modèles de référence sont déficients. / The present study deals with word frequencies distributions and their relation to probabilistic Information Retrieval (IR) models. We examine the burstiness phenomenon of word frequencies in textual collections. We propose to model this phenomenon as a property of probability distributions and we study the Beta Negative Binomial and Log-Logistic distributions to model word frequencies. We then focus on probabilistic IR models and their fundamental properties. Our analysis reveals that probability distributions underlying most state-of-the-art models do not take this phenomenon into account , even if fundamental properties of IR models such as concavity enable implicitly to take it into account. We then introduce a novel family of probabilistic IR model, based on Shannon information. These new models bridge the gap between significant properties of IR models and the burstiness phenomenon of word frequencies. Lastly, we study empirically and theoretically pseudo relevance feedback models. We propose a theoretical framework which explain well the empirical behaviour and performance of pseudo relevance feedback models. Overall, this highlights interesting properties for pseudo relevance feedback and shows that some state-of-the-art model are inadequate.

Depuis une quinzaine d'années, l'étude des enregistrements de musique de chambre se focalise sous deux points de vue distincts : la séparation de sources et la transcription polyphonique. La séparation de sources cherche à extraire des enregistrements les signaux correspondant aux instruments présents. La transcription polyphonique vise à les décrire par un ensemble de paramètres : noms des instruments, hauteurs et volumes des notes jouées, etc. Les méthodes existantes, fondées sur l'analyse spatiale et spectro-temporelle des enregistrements, fournissent des résultats satisfaisants sur des cas simples. Mais généralement leur performance se dégrade vite au-delà d'un nombre d'instruments limite ou en présence de réverbération, d'instruments de même tessiture ou de notes à intervalle harmonique. Notre hypothèse est que ces méthodes souffrent souvent de modèles de sources instrumentales trop génériques. Nous proposons d'y remédier par la création de modèles d'instruments spécifiques basés sur un apprentissage. Dans ce travail, nous justifions cette hypothèse par l'étude des informations pertinentes présentes dans les enregistrements musicaux et de leur exploitation par les méthodes existantes. Nous construisons ensuite de nouveaux modèles probabilistes d'instruments inspirés de l'Analyse en Sous-espaces Indépendants (ASI) et nous donnons quelques exemples d'instruments appris. Enfin nous appliquons ces modèles à la séparation et la transcription d'enregistrements réalistes, parmi lesquels des pistes de CD et des mélanges synthétiques convolutifs ou sous-déterminés de ces pistes.

Depuis les années 90, Internet est au coeur du marché du travail. D'abord mobilisée sur des métiers spécifiques, son utilisation s'étend à mesure qu'augmente le nombre d'internautes dans la population. La recherche d'emploi au travers des « bourses à l'emploi électroniques » est devenu une banalité et le e-recrutement quelque chose de courant. Cette explosion d'informations pose cependant divers problèmes dans leur traitement en raison de la grande quantité d'information difficile à gérer rapidement et efficacement pour les entreprises. Nous présentons dans ce mémoire, les travaux que nous avons développés dans le cadre du projet E-Gen, qui a pour but la création d'outils pour automatiser les flux d'informations lors d'un processus de recrutement. Nous nous intéressons en premier lieu à la problématique posée par le routage précis de courriels. La capacité d'une entreprise à gérer efficacement et à moindre coût ces flux d'informations, devient un enjeu majeur de nos jours pour la satisfaction des clients. Nous proposons l'application des méthodes d'apprentissage afin d'effectuer la classification automatique de courriels visant leur routage, en combinant techniques probabilistes et machines à vecteurs de support. Nous présentons par la suite les travaux qui ont été menés dans le cadre de l'analyse et l'intégration d'une offre d'emploi par Internet. Le temps étant un facteur déterminant dans ce domaine, nous présentons une solution capable d'intégrer une offre d'emploi d'une manière automatique ou assistée afin de pouvoir la diffuser rapidement. Basé sur une combinaison de systèmes de classifieurs pilotés par un automate de Markov, le système obtient de très bons résultats. Nous proposons également les diverses stratégies que nous avons mises en place afin de fournir une première évaluation automatisée des candidatures permettant d'assister les recruteurs. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d'effectuer un classement pertinent des candidatures. L'utilisation d'un modèle de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.

Les structures en béton armé exposées à des environnements agressifs subissent des dégradations qui affectent leur intégrité. La corrosion des armatures est l’un des mécanismes de dégradation les plus répandus et les coûteux en terme de maintenance et de réparation. Ce processus est dû à la pénétration des agents agressifs dans le béton, notamment les ions chlorures et le gaz carbonique. Les chlorures induisent une corrosion localisée ou par piqûre, alors que le gaz carbonique engendre une corrosion généralisée ou uniforme. Le déclenchement et la propagation de la corrosion dépendent de plusieurs facteurs liés aux matériaux, aux chargements, à la géométrie et à l’environnement. Ces facteurs présentent de grandes incertitudes qui doivent être prise en comptes à travers une approche probabiliste. Dans ce travail de recherche, nous nous intéressons au mécanisme de corrosion en général. Un intérêt particulier est porté à la prise en compte de l’impact des facteurs climatiques sur ce processus, notamment dans le contexte libanais. Ainsi, nous proposons une modélisation physique de la corrosion des aciers dans les poutres en béton armé qui se déroule en deux phases : - une phase d’initiation durant laquelle les agents agressifs (chlorures et gaz carbonique) pénètrent dans le béton et atteignent des concentrations critiques provoquant la dépassivation de l’acier ; - une phase de propagation durant laquelle il y a corrosion active des aciers et diminution de la résistance de la poutre jusqu’à la défaillance. Les facteurs présentant des incertitudes sont traités comme des variables aléatoires. Pour les modéliser, nous avons étudié, pour les différentes variables aléatoires, de nombreux modèles probabilistes proposés dans la littérature. Nous avons vérifié leur compatibilité vis-à-vis de notre problématique et la possibilité d’assurer les données nécessaires à leur bonne utilisation (notamment la cohérence entre les hypothèses). Ensuite, nous avons retenu les modèles probabilistes les plus adaptés à notre cas. Par ailleurs, l’application des principes fiabilistes nous permet d’évaluer la fiabilité des poutres sujettes à la corrosion vis-à-vis des deux états-limites (ELU et ELS). En effet, la perte de la section d’acier due à la corrosion induit d’une part, une diminution de la capacité portante de la poutre, et d’autre part une augmentation de la contrainte au niveau du béton tendu (provoquant un accroissement des ouvertures des fissures). Ainsi, pour l’état limite de service, la marge de sûreté s’annule lorsque l’ouverture des fissures dépasse la valeur limite préconisée par l’Eurocode 2. Quant à l’état limite ultime, la fonction d’état limite est la résistance en flexion : la défaillance a lieu lorsque le moment résistant équivaut au moment sollicitant. Le calcul fiabiliste est effectué au moyen de simulations de Monte-Carlo. Finalement, nous avons réalisé plusieurs applications aux modèles de corrosions proposées dans ce travail. La première application porte sur l’analyse des sensibilités des modèles de corrosion aux différents paramètres. L’effet des moyennes des paramètres aléatoires ainsi que leurs variabilités sur la réponse du modèle est examiné. Une attention particulière est accordée à l’impact des facteurs climatiques. Ainsi une application du modèle de corrosion induite par les chlorures avec des données réelles de température et d’humidité relatives à trois villes côtières ayant des caractéristiques climatiques différentes est présentée. Ensuite une étude comparative de l’effet du choix des diamètres des armatures et des épaisseurs des enrobages sur la fiabilité à l’état limite ultime et à l’état limite de service est effectuée. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’aspect agressif des facteurs climatiques : un climat chaud et humide est très agressif vis-à-vis de la corrosion induite par les chlorures alors qu’un climat à humidité relative variable favorise la corrosion par carbonatation. (...) / When exposed to aggressive environment, reinforced concrete structures are subject to a degradation mechanism that affects their integrity. Among various environmental attacks, the corrosion of RC structures is considered the most dangerous. The process is launched by the penetration of aggressive agents, precisely the chlorides and carbon dioxide into the concrete. The chlorides induce a localized corrosion, also called pitting corrosion, while on the other hand the carbon dioxide leads to a general corrosion called uniform corrosion. This corrosion phenomenon depends on several factors such as the materials characteristics,loadings, geometry and the environment. All these components include different levels of uncertainties that are taken into account throughout a probabilistic approach. In this work, we propose two models for the corrosion mechanisms induced separately by the chlorides and the carbon dioxide. These models take into account the effect of the climatic condition that is mainly described by the temperature and the relative humidity. In addition to that, as a study case we have treated in details the Lebanese climatic context. We have proposed a physical model of steel corrosion in reinforced concrete beams that occurs in two phases : - An initiation phase where aggressive agents like the chlorides and carbon dioxide penetrate into the concrete and reach a critical concentration values causing the depassivation of the steel ; - A propagation phase in which the active corrosion of steel decreases the strength of the beam leading to its failure. All the factors that have uncertainties are treated as random variables. Several probabilistic models are listed and discussed in the literature while only the models that match with our context are selected. The reliability analysis allowed us to assess the reliability of beams subjected to corrosion in ULS and SLS. The loss of steel section due to the corrosion mechanism induces a decrease of the bearing beam capacity, and an increase in the tension stress in the concrete.This causes an increase of the width of cracks openings. Thus, taking into account the serviceability limit state, the safety margin goes to zero when the width of crack opening exceeds the acceptable width as recommended by the Eurocode 2. The limit state function in ULS is the bending strength. The failure occurs when the applied moment equals or surpasses the resisting moment. The reliability calculations are carried out using Monte-Carlo simulations. Finally, several applications to the corrosion model are proposed via this work. The first application concerns the sensitivity analysis of the corrosion models for the different parameters. The effects of the mean values and the variability of the random variables on the model response are also examined. The impact of climatic factors on the corrosion phenomenon took the biggest part of this work. We have applied the chloride’s corrosion model with the real temperatures and relative humidity of three coastal cities having different climatic characteristics. Then a comparative study showing the effect of the ba rdiameters and the cover thickness on the reliability of the RC beam subjected to aggressive environment is carried out. (...)

L'optimisation de stratégies de maintenance est un sujet primordial pour un grand nombre d'industriels. Il s'agit d'établir un plan de maintenance qui garantisse des niveaux de sécurité, de sûreté et de fiabilité élevé avec un coût minimum et respectant d'éventuelles contraintes. Le nombre de travaux grandissant sur l'optimisation de paramètres de maintenance et notamment sur la planification d'actions préventives de maintenance souligne l'intérêt de ce problème. Un grand nombre d'études sur la maintenance repose sur une modélisation du processus de dégradation du système étudié. Les Modèles Graphiques Probabilistes (MGP) et particulièrement les MGP Markoviens (MGPM) fournissent un cadre de travail pour la modélisation de processus stochastiques complexes. Le problème de ce type d'approche est que la qualité des résultats est dépendante de celle du modèle. De plus, les paramètres du système considéré peuvent évoluer au cours du temps. Cette évolution est généralement la conséquence d'un changement de fournisseur pour les pièces de remplacement ou d'un changement de paramètres d'exploitation. Cette thèse aborde le problème d'adaptation dynamique d'une stratégie de maintenance face à un système dont les paramètres changent. La méthodologie proposée repose sur des algorithmes de détection de changement dans un flux de données séquentielles et sur une nouvelle méthode d'inférence probabiliste spécifique aux réseaux bayésiens dynamiques. D'autre part, les algorithmes proposés dans cette thèse sont mis en place dans le cadre d'un projet d'étude avec Bombardier Transport. L'étude porte sur la maintenance du système d'accès voyageurs d'une nouvelle automotrice destiné à une exploitation sur le réseau ferré d'Ile-de-France. L'objectif général est de garantir des niveaux de sécurité et de fiabilité importants au cours de l'exploitation du train / The optimization of maintenance strategies is a major issue for many industrial applications. It involves establishing a maintenance plan that ensures security levels, security and high reliability with minimal cost and respecting any constraints. The increasing number of works on optimization of maintenance parameters in particular in scheduling preventive maintenance action underlines the importance of this issue. A large number of studies on maintenance are based on a modeling of the degradation of the system studied. Probabilistic Models Graphics (PGM) and especially Markovian PGM (M-PGM) provide a framework for modeling complex stochastic processes. The issue with this approach is that the quality of the results is dependent on the model. More system parameters considered may change over time. This change is usually the result of a change of supplier for replacement parts or a change in operating parameters. This thesis deals with the issue of dynamic adaptation of a maintenance strategy, with a system whose parameters change. The proposed methodology is based on change detection algorithms in a stream of sequential data and a new method for probabilistic inference specific to the dynamic Bayesian networks. Furthermore, the algorithms proposed in this thesis are implemented in the framework of a research project with Bombardier Transportation. The study focuses on the maintenance of the access system of a new automotive designed to operate on the rail network in Ile-de-France. The overall objective is to ensure a high level of safety and reliability during train operation

Dans cette thèse, nous proposons des modèles probabilistes et statistiques d'analyse de données multidimensionnelles pour la prévision de l'incertitude sur les trajectoires d'aéronefs. En supposant que pendant le vol, chaque aéronef suit sa trajectoire 3D contenue dans son plan de vol déposé, nous avons utilisé l'ensemble des caractéristiques de l'environnement des vols comme variables indépendantes pour expliquer l'heure de passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire de vol prévue. Ces caractéristiques sont : les conditions météorologiques et atmosphériques, les paramètres courants des vols, les informations contenues dans les plans de vol déposés et la complexité de trafic. Typiquement, la variable dépendante dans cette étude est la différence entre les instants observés pendant le vol et les instants prévus dans les plans de vol pour le passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire prévue : c'est la variable écart temporel. En utilisant une technique basée sur le partitionnement récursif d'un échantillon des données, nous avons construit quatre modèles. Le premier modèle que nous avons appelé CART classique est basé sur le principe de la méthode CART de Breiman. Ici, nous utilisons un arbre de régression pour construire une typologie des points des trajectoires des vols en fonction des caractéristiques précédentes et de prévoir les instants de passage des aéronefs sur ces points. Le second modèle appelé CART modifié est une version améliorée du modèle précédent. Ce dernier est construit en remplaçant les prévisions calculées par l'estimation de la moyenne de la variable dépendante dans les nœuds terminaux du modèle CART classique par des nouvelles prévisions données par des régressions multiples à l'intérieur de ces nœuds. Ce nouveau modèle développé en utilisant l'algorithme de sélection et d'élimination des variables explicatives (Stepwise) est parcimonieux. En effet, pour chaque nœud terminal, il permet d'expliquer le temps de vol par des variables indépendantes les plus pertinentes pour ce nœud. Le troisième modèle est fondé sur la méthode MARS, modèle de régression multiple par les splines adaptatives. Outre la continuité de l'estimateur de la variable dépendante, ce modèle permet d'évaluer les effets directs des prédicteurs et de ceux de leurs interactions sur le temps de passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire de vol prévue. Le quatrième modèle utilise la méthode d'échantillonnage bootstrap. Il s'agit notamment des forêts aléatoires où pour chaque échantillon bootstrap de l'échantillon de données initial, un modèle d'arbre de régression est construit, et la prévision du modèle général est obtenue par une agrégation des prévisions sur l'ensemble de ces arbres. Malgré le surapprentissage observé sur ce modèle, il est robuste et constitue une solution au problème d'instabilité des arbres de régression propre à la méthode CART. Les modèles ainsi construits ont été évalués et validés en utilisant les données test. Leur application au calcul des prévisions de la charge secteur en nombre d'avions entrants a montré qu'un horizon de prévision d'environ 20 minutes pour une fenêtre de temps supérieure à 20 minutes permettait d'obtenir les prévisions avec des erreurs relatives inférieures à 10%. Parmi ces modèles, CART classique et les forêts aléatoires présentaient de meilleures performances. Ainsi, pour l'autorité régulatrice des courants de trafic aérien, ces modèles constituent un outil d'aide pour la régulation et la planification de la charge des secteurs de l'espace aérien contrôlé.