La modélisation 3d automatique d'un environnement à partir d'images est un sujet toujours d'actualité en vision par ordinateur. Ce problème se résout en général en trois temps : déplacer une caméra dans la scène pour prendre la séquence d'images, reconstruire la géométrie, et utiliser une méthode de stéréo dense pour obtenir une surface de la scène. La seconde étape met en correspondances des points d'intérêts dans les images puis estime simultanément les poses de la caméra et un nuage épars de points 3d de la scène correspondant aux points d'intérêts. La troisième étape utilise l'information sur l'ensemble des pixels pour reconstruire une surface de la scène, par exemple en estimant un nuage de points dense.Ici nous proposons de traiter le problème en calculant directement une surface à partir du nuage épars de points et de son information de visibilité fournis par l'estimation de la géométrie. Les avantages sont des faibles complexités en temps et en espace, ce qui est utile par exemple pour obtenir des modèles compacts de grands environnements comme une ville. Pour cela, nous présentons une méthode de reconstruction de surface du type sculpture dans une triangulation de Delaunay 3d des points reconstruits. L'information de visibilité est utilisée pour classer les tétraèdres en espace vide ou matière. Puis une surface est extraite de sorte à séparer au mieux ces tétraèdres à l'aide d'une méthode gloutonne et d'une minorité de points de Steiner. On impose sur la surface la contrainte de 2-variété pour permettre des traitements ultérieurs classiques tels que lissage, raffinement par optimisation de photo-consistance ... Cette méthode a ensuite été étendue au cas incrémental : à chaque nouvelle image clef sélectionnée dans une vidéo, de nouveaux points 3d et une nouvelle pose sont estimés, puis la surface est mise à jour. La complexité en temps est étudiée dans les deux cas (incrémental ou non). Dans les expériences, nous utilisons une caméra catadioptrique bas coût et obtenons des modèles 3d texturés pour des environnements complets incluant bâtiments, sol, végétation ... Un inconvénient de nos méthodes est que la reconstruction des éléments fins de la scène n'est pas correcte, par exemple les branches des arbres et les pylônes électriques.

L'objectif de cette thèse est la reconstruction de surfaces anatomiques à partir d'un nombre restreint de radiographies et de points acquis en phase per-operatoire. L'approche proposée repose sur une mise en correspondance des données avec un modèle déformable statistique afin d'incorporer de la connaissance à priori sur la forme de l'objet à reconstruire. L'élaboration d'un tel modèle statistique nécessite l'analyse de forme dans une population donnée. Pour cette analyse un modèle générique de l'objet est utilisé afin d'effectuer simultanément la segmentation des structures et la mise en correspondance de points appariés dans un ensemble d'examens tomodensitométriques. La reconstruction à partir d'un nuage de points est effectuée par une méthode de recalage 3D/3D non rigide. L'application de cette technique d'interpolation et d'extrapolation de données incomplètes est montrée dans un système pour la reconstruction du ligament croisé antérieur. Pour la reconstruction à partir de radiographies une méthode de recalage 3D/2D non rigide est proposée afin de mettre en correspondance le modèle statistique avec les contours de l'objet segmenté dans les radiographies calibrées. Des expérimentations ont été effectuées avec un modèle statistique de vertèbres lombaires, en vue de l'application clinique du vissage pédiculaire. De plus il est montré que la mise en correspondance hybride combinant le recalage 3D/3D et le recalage 3D/2D pourrait être une option intéressante pour certaines applications dans le domaine des Gestes Médicaux Chirurgicaux Assistés par Ordinateur.

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Les applications logicielles sont de plus en plus diversifié et complexe. Avec le développement orageux du Cloud Computing et de ses applications, les applications logicielles deviennent encore plus complexes que jamais. Les applications de cloud computing complexes peuvent contenir un grand nombre de composants logiciels qui nécessitent et consomment une grande quantité de ressources (matériel ou d'autres composants logiciels) répartis en plusieurs niveaux en fonction de la granularité de ces ressources. En outre, ces composants logiciels peuvent être situés sur différents nuages. Les composants logiciels et de leurs ressources requises d'une application Nuage ont des relations complexes dont certains pourraient être résolus au moment de la conception, mais certains sont nécessaires pour faire face au moment de l'exécution. La complexité des logiciels et de l'hétérogénéité de l'environnement Couverture devenir défis que les solutions d'élasticité actuelles ont besoin de trouver des réponses appropriées à résoudre. L'élasticité est l'un des avantages du cloud computing, qui est la capacité d'un système Cloud pour adapter à la charge de travail des changements par des ressources d'approvisionnement et deprovisioning d'une manière autonome. Par conséquent, les ressources disponibles correspondent à la demande actuelle d'aussi près que possible à chaque moment. Pour avoir une solution d'élasticité efficace, qui ne reflète pas seulement la complexité des applications Cloud mais également à déployer et à gérer eux d'une manière autonome, nous proposons une approche d'élasticité roman. Il est appelé à plusieurs niveaux élasticité fine qui comprend deux aspects de la complexité de l'application: plusieurs composants logiciels et la granularité des ressources. Le multi-niveau élasticité fine concerne les objets touchés par les actions d'élasticité et la granularité de ces actions. Dans cette thèse, nous introduisons plateforme Roboconf un système de cloud computing autonome (ACCS) pour installer et reconfigurer les applications complexes ainsi que soutenir le multi-niveau élasticité fine. A cet effet, Roboconf est également un gestionnaire d'élasticité autonome. Merci à cette plate-forme, nous pouvons abstraire les applications cloud complexes et automatiser leur installation et de reconfiguration qui peut être de plusieurs centaines d'heures de travail. Nous utilisons également Roboconf à mettre en œuvre les algorithmes de multi-niveau élasticité fine sur ces applications. Les expériences menées indiquent non seulement l'efficacité de l'élasticité fine multi-niveau, mais aussi de valider les caractéristiques de support de cette approche de la plateforme Roboconf. / Software applications are becoming more diverse and complex. With the stormy development of Cloud Computing and its applications, software applications become even more complex than ever. The complex Cloud applications may contain a lot of software components that require and consume a large amount of resources (hardware or other software components) distributed into multiple levels based on granularity of these resources. Moreover these software components might be located on different clouds. The software components and their required resources of a Cloud application have complex relationships which some could be resolved at design time but some are required to tackle at run time. The complexity of software and heterogeneity of Cloud environment become challenges that current elasticity solutions need to find appropriate answers to resolve. Elasticity is one of benefits of Cloud computing, which is capability of a Cloud system to adapt to workload changes by provisioning and deprovisioning resources in an autonomic manner. Hence, the available resources fit the current demand as closely as possible at each point in time. To have an efficient elasticity solution which not only reflects the complexity of Cloud applications but also deploy and manage them in an autonomic manner, we propose a novel elasticity approach. It is called multi-level fine-grained elasticity which includes two aspects of application’s complexity: multiple software components and the granularity of resources. The multi-level fine-grained elasticity concerns objects impacted by elasticity actions and granularity of these actions. In this thesis, we introduce Roboconf platform an autonomic Cloud computing system (ACCS) to install and reconfigure the complex applications as well as support the multi-level fine-grained elasticity. To this end, Roboconf is also an autonomic elasticity manager. Thanks to this platform, we can abstract the complex Cloud applications and automate their installation and reconfiguration that can be up to several hundred hours of labour. We also use Roboconf to implement the algorithms of multi-level fine-grained elasticity on these applications. The conducted experiments not only indicate efficiency of the multi-level fine-grained elasticity but also validate features supporting this approach of Roboconf platform.

Dans un contexte de réchauffement climatique, une compréhension des mécanismes atmosphériques influençant le bilan radiatif terrestre est nécessaire. Les nuages peuvent participer à un refroidissement mais des incertitudes demeurent sur ces systèmes qui sont encore mal connus (notamment la composition de leur fraction organique). Depuis toujours, seules les réactions chimiques et surtout celles radicalaires sont considérées comme importantes pour jouer sur la composition des nuages. Cependant la découverte de microorganismes métaboliquement actifs pose la question de leur rôle en tant que biocatalyseurs. Ces microorganismes sont en effet à même d'utiliser des molécules carbonées comme nutriments, de dégrader des molécules précurseur des radicaux (H2O2) et de se prémunir contre le stress oxydant. L'objectif de ce travail est de mesurer l'impact des processus photochimiques et biologiques sur la composition chimique du nuage. Pour cela, la quantification de •OH, le radical responsable de la réactivité diurne, et l’évaluation de l’impact des microorganismes sur cette concentration à l’état stationnaire ont été entreprises. Après un développement en milieu modèle, la méthode a été appliquée à des eaux atmosphériques (eaux de pluies et eaux de nuages). Les concentrations obtenues sont de l'ordre de 10-17 à 10-15 M et ne sont pas modifiées en présence de microorganismes. Ces concentrations sont plus faibles que celles obtenues dans les modèles de chimie atmosphérique, ceci peut s’expliquer par un manque de connaissance sur la matière organique. Pour mieux caractériser cette dernière, des composés aromatiques simples présents dans des eaux de nuages ont été identifiés, le phénol a été retrouvé dans les 8 échantillons analysés. Une étude approfondie sur sa dégradation a donc été entreprise. Nous avons montré que des transcrits d’enzymes intervenant dans sa biotransformation sont synthétisés par les bactéries in situ dans l’eau de nuage. De plus, 93% des souches bactériennes testées, isolées de ce milieu, dégradent le phénol. Pour évaluer l'impact relatif des processus de dégradation biotique et abiotique du phénol, une expérience de photobiodégradation avec une souche modèle (Rhodococcus erythropolis PDD-23b-28) a été entreprise. Ces deux processus interviennent avec une importance de même ordre de grandeur. Ces résultats suggèrent que les microorganismes et les radicaux interviennent dans la remédiation naturelle de l'atmosphère. / In the context of global warming, more precise knowledge of atmospheric processes is needed to evaluate their impact on the Earth radiative budget. Clouds can limit the increase of temperature but this retroaction is not well understood due to a lack of knowledge of cloud media (like organic fraction composition). From the beginning of atmospheric studies, only chemical, especially radical, reactions was taken into account. However microorganisms metabolically active were found in cloud water arising questions about their role as biocatalyst. They are able to use carboxylic acids as nutriments, to degrade radical precursor (like H2O2) and to survive oxidative stress. The aim of this work is to quantify the impact of photochemical and biological processes on cloud chemistry composition. First, the concentrations of •OH, the most reactive radical, were evaluated and the influence of microorganisms on the concentrations were studied. A new method was developed in artificial medial before direct quantification of steady state •OH concentration in atmospheric waters (rain and cloud waters). Concentrations ranged from 10-17 to 10-15 M and did not change in presence of microorganisms. These measures were lower than concentrations estimated by chemical atmospheric models. A possible explanation was an underestimation of the main sink of this radical (organic matter). To better characterize this fraction, simple aromatic compounds were identified in cloud waters, phenol was found in the 8 samples analyzed. To go further, we studied phenol degradation in detail. Enzyme transcripts involved in phenol degradation were present in cloud water samples showing in situ activity of native bacteria. 93% of tested cultural strains, isolated from cloud waters, were able to degrade phenol. To quantify the relative contribution of radical versus microbial processes allowing phenol degradation, we performed photo-biodegradation experiment with a model strain (Rhodococcus erythropolis PDD-23b-28). Our results showed that these two processes participated equally to phenol degradation, suggesting that microorganisms and radicals can be involved in atmospheric natural remediation.

Ce travail est dédié au développement d'une méthode numérique pour la simulation des écoulements liquide-bulles. La présence des bulles dans l'écoulement visqueux et incompressible est prise en compte via une méthode de pénalisation. Dans cette représentation Euler-Lagrange, les bulles supposées indéformables et parfaitement sphériques sont assimilées à des objets pénalisés interagissant avec le fluide. Une méthode VOF (Volume Of Fluid) est employée pour le suivi de la fonction de phase. Une adaptation de la discrétisation des équations de Navier-Stokes est proposée afin d'imposer la condition de glissement à l'interface entre le liquide et les bulles. Une méthode de couplage entre le mouvement des bulles et l'action du liquide est proposée. La stratégie de validation est la suivante. Dans un premier temps, une série de cas-tests est proposée; les objets pénalisés sont supposés en non-interaction avec le fluide. L'étude permet d'exhiber la convergence et la précision de la méthode numérique. Dans un second temps le couplage est testé via deux types de configurations de validation. Le couplage est d'abord testé en configuration de bulle isolée, pour une bulle en ascension dans un liquide au repos pour les Reynolds Re=17 and Re=71. Les résultats sont comparés avec la théorie établie par la corrélation de Mei pour les bulles sphériques propres décrivant intégralement la dynamique de la bulle. Enfin, des simulations en configurations de nuage de bulles sont présentées, pour des populations mono- et bidisperses dans un domaine entièrement périodique pour des taux de vide s'établissant entre 1% et 15%. Les statistiques fournies par les simulations caractérisant l'agitation induite par les bulles sont comparées à des résultats expérimentaux. Pour les simulations de nuages de bulles bidisperses, de nouveaux résultats sont présentés. / This work is devoted to the development of a numerical method for the simulation of two-phase liquid-bubble flows. We use a volume penalization method to take into account bubbles in viscous incompressible flows. The chosen Euler-Lagrange framework involves spherical and nondeformable bubbles represented as moving penalized obstacles interacting with the fluid. A VOF (Volume Of Fluid) method is used to track the phase function while a discretization of the penalized conservation equations is realized to impose slip conditions at the liquid-bubble interface. A coupling method devised from the penalized momentum equations is proposed. The validation process is set as following. First, the fluid is supposed non-acting on the bubbles; several test-cases are presented; we consider configurations with different penalized obstacles shapes (curved channel, inclined channel), the obstacles are either static or dynamic; in each configuration an analytical solution is known. The results show the compliance and the quality of our numerical closures by exposing the convergence order of the method. In order to verify the accuracy of the coupling method, numerical simulations of a 1mm diameter single bubble rising in a quiescent liquid are performed for Re=17 and Re=71. Results are compared with theory established by using Mei correlation for clean spherical bubbles describing the whole dynamics of the rising bubble. Finally, simulations of bubble swarms, in mono- and bidisperse configurations have been carried out in a fully periodic box with moderate void fractions ranging from 1% to 15%. The statistics provided by the simulations characterizing the bubble-induced agitation are compared to experimental results. For the bidisperse bubble swarm configuration, new results are presented.

Le coeur de cette thèse porte sur la modélisation géométrique et introduit une méthode robuste d'extraction de formes tubulaires à partir de nuages de points. Nous avons choisi de tester nos méthodes dans le contexte applicatif de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes.Nos méthodes intègrent les normales aux points, il est donc nécessaire de les pré-calculer. Notre premier développement a alors consisté à présenter une méthode rapide d'estimation de normales. Pour ce faire nous avons approximé localement la géométrie du nuage de points en utilisant des "patchs" lisses dont la taille s'adapte à la complexité locale des nuages de points.Nos travaux se sont ensuite concentrés sur l’extraction robuste de formes tubulaires dans des nuages de points occlus, bruités et de densité inhomogène. Nous avons développé une variante de la transformée de Hough que nous avons couplé à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Notre méthode a été validée en environnement forestier pour reconstruire des troncs d'arbre afin d'en relever les qualités par comparaison à des méthodes existantes.La reconstruction de troncs d'arbre ouvre d'autres questions dont la segmentation des arbres d'une placette forestière. Nous proposons également une méthode de segmentation pour isoler les différents objets d'un jeu de données.Durant nos travaux nous avons utilisé des approches de modélisation pour répondre à des questions géométriques, et nous les avons appliqué à des problématiques forestières. Il en résulte un pipeline de traitements cohérent qui, bien qu'illustré sur des données forestières, est applicable dans des contextes variés. / The core of this thesis concerns geometric modelling and introduces a fast and robust method for the extraction of tubular shapes from point clouds. We chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms.Our methods integrate normal vectors, thus they have to be pre-computed. Our first development consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud. To do so, we locally approximated the point cloud geometry using smooth "patches" of points which size adapts to the local complexity of the point cloud geometry.We then focused our work on the robust extraction of tubular shapes from dense, occluded, noisy point clouds suffering from non-homogeneous sampling density. We developed a variant of the Hough transform and combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. We validated our method in complex forest environments with the reconstruction of tree stems to emphasize its advantages and compare it to existing methods.Tree stem reconstruction also opens new perspectives halfway in between forestry and geometry such as the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we propose a segmentation approach capable of isolating objects inside a point cloud.During our work we used modelling approaches to answer geometric questions and we applied our methods to forestry problems. Therefore, our studies result in a processing pipeline adapted to forest point cloud analyses, but the general geometric algorithms we propose can also be applied in various contexts.

Cette thèse étudie la gestion de ressources pour des services de calcul intensif à la demande sur une grappe de calcul partagée. Dans un tel contexte, il s'agissait de définir des outils d'exploitation qui permettent d'allouer dynamiquement les ressources pour l'exécution des requêtes à la demande, de partager équitablement les ressources entre les différents services, tout en maximisant leur utilisation. Financé par le pôle de compétitivité Minalogic dans le cadre du projet Ciloe (http://ciloe.minalogic.net), ce travail s'adresse à des organisations de types PME ou PMI, où les budgets de fonctionnement ne permettent pas de supporter les charges d'une infrastructure de calcul dédiée. Dans un premier temps, nous avons dressé un état de l'art sur la gestion de ressources dans les domaines de nuage de calcul et de calcul intensif. Puis, tirant partie de cette étude, nous avons défini une architecture virtualisée pour faciliter l'exécution dynamique des requêtes grâce à un gestionnaire de ressources spécifique. Nous avons enfin proposé une stratégie de partage et d'allocation de ressources flexible qui offre un compromis entre équité et utilisation efficace de ressources. Ayant travaillé dans un contexte de collaboration avec des industriels, nous avons développé un prototype comme une preuve de concept. Basé sur des standards ouverts, ce prototype s'appuie sur des outils existants de virtualisation tel que OpenNebula pour allouer et manipuler les machines virtuelles sur les noeuds de la grappe. A partir de ce prototype et diverses charges de travail qui sont détaillés dans cette thèse, nous avons mené des expériences pour évaluer l'architecture et les algorithmes de gestion de ressources. Les résultats montrent que ces différentes contributions satisfont les objectifs fixés tout en étant performantes et efficaces. / This thesis studies resource management for on-demand computing services through a shared cluster. In such a context, the aim was to propose tools to enable allocating resources automatically for executing on-demand user requests, to enable sharing resources proportionally among those services, while maximizing their use. Funded by the Minalogic global business cluster through the Ciloe Project (http://ciloe.minalogic.net), this work targets on organizations such as SMB, which are not able to support the charge of purchasing and maintaining a dedicated computing infrastructure. Firstly, we have achieved a deep survey in the areas of on-demand computing and high performance computing. From this survey, we have defined a virtualized architecture to enable dynamic execution of user requests thanks to a special resource manager. Finally, we have proposed policies and algorithms which are so flexible to offer a suitable tradeoff between equity and resource use. Having worked in a context of industrial collaboration, we have developed a prototype of our proposal as a proof of concept. Based on open standards, this prototype relies on existing virtualization tools such as OpenNebula for allocating and manipulating virtual machines over the cluster's nodes. From this prototype along with various workloads, we have carried out experiments to evaluate our architecture and scheduling algorithms. Results have shown that our contributions allow to achieve the expected goals while being reliable and efficient.

L'objectif de cette thèse est d'offrir une solution de bout en bout permettant de décrire et de déployer de façon fiable une application distribuée dans un environnement virtualisé. Ceci passe par la définition d'un formalisme permettant de décrirer une application ainsi que son environnement d'exécution, puis de fournir les outils capable d'interpéter ce formalisme pour déployer (installer, instancier et configurer) l'application sur une plate-forme de type cloud computing. / Cloud computing aims to cut down on the outlay and operational expenses involved in setting up and running applications. To do this, an application is split into a set of virtualized hardware and software resources. This virtualized application can be autonomously managed, making it responsive to the dynamic changes affecting its running environment. This is referred to as Application Life-cycle Management (ALM). In cloud computing, ALM is a growing but immature market, with many offers claiming to significantly improve productivity. However, all these solutions are faced with a major restriction: the duality between the level of autonomy they offer and the type of applications they can handle. To address this, this thesis focuses on managing the initial deployment of an application to demonstrate that the duality is artificial. The main contributions of this work are presented in a platform named VAMP (Virtual Applications Management Platform). VAMP can deploy any legacy application distributed in the cloud, in an autonomous, generic and reliable way. It consists of: • a component-based model to describe the elements making up an application and their projection on the running infrastructure, as well as the dependencies binding them in the applicative architecture; • an asynchronous, distributed and reliable protocol for self-configuration and self-activation of the application; • mechanisms ensuring the reliability of the VAMP system itself. Beyond implementing the solution, the most critical aspects of running VAMP have been formally verified using model checking tools. A validation step was also used to demonstrate the genericity of the proposal through various real-life implementations.

Le Cloud Computing est en plein essor, grace a ses divers avantages, telsl'elasticite, le cout, ou encore son importante exibilite dans le developpementd'applications. Il demeure cependant des problemes en suspens, lies auxperformances, a la disponibilite, la fiabilite, ou encore la securite. De nombreusesetudes se focalisent sur la fiabilite et les performance dans les servicesdu Cloud, qui sont les points critiques pour le client. On retrouve parmicelles-ci plusieurs themes emergents, allant de l'ordonnancement de tachesau placement de donnees et leur replication, en passant par la tolerance auxfautes adaptative ou a la demande, et l'elaboration de nouveaux modeles defautes.Les outils actuels evaluant la fiabilite des services du Cloud se basent surdes parametres simplifies. Ils ne permettent pas d'analyser les performancesou de comparer l'efficacite des solutions proposees. Cette these aborde precisement ce probleme en proposant un modele d'environnement complet detest destine a evaluer la fiabilite et les performances des services de CloudComputing. La creation d'outils de tests destines a l'evaluation de la fiabiliteet des performances des services du Cloud pose de nombreux defis, en raisonde la grande quantite et de la complexite des donnees traitees par ce genrede services. Les trois principaux modeles de Cloud Computing sont respectivement:Infrastructure en tant que Service (IaaS), Plate-forme en tant queService (PaaS) et Logiciel en tant que Service (SaaS).Dans le cadre de cettethese, nous nous concentrons sur le modele PaaS. Il permet aux systemesd'exploitation ou aux intergiciels d'etre accessibles via une connexion internet.Nous introduisons une architecture de test generique, qui sera utiliseepar la suite lors de la creation d'outils de tests, destines a l'evaluation de lafiabilite et de la performance. / Cloud computing models are attractive because of various benefits such asscalability, cost and exibility to develop new software applications. However,availability, reliability, performance and security challenges are still not fullyaddressed. Dependability is an important issue for the customers of cloudcomputing who want to have guarantees in terms of reliability and availability.Many studies investigated the dependability and performance of cloud services,ranging from job scheduling to data placement and replication, adaptiveand on-demand fault-tolerance to new fault-tolerance models. However, thead-hoc and overly simplified settings used to evaluate most cloud service fault toleranceand performance improvement solutions pose significant challengesto the analysis and comparison of the effectiveness of these solutions.This thesis precisely addresses this problem and presents a benchmarkingapproach for evaluating the dependability and performance of cloud services.Designing of dependability and performance benchmarks for a cloud serviceis a particular challenge because of high complexity and the large amount ofdata processed by such service. Infrastructure as a Service (IaaS), Platform asa Service (PaaS) and Software as a Service (SaaS) are the three well definedmodels of cloud computing. In this thesis, we will focus on the PaaS modelof cloud computing. PaaS model enables operating systems and middlewareservices to be delivered from a managed source over a network. We introduce ageneric benchmarking architecture which is further used to build dependabilityand performance benchmarks for PaaS model of cloud services.