Les capacités des technologies de télédétection ont augmenté exponentiellement au cours des dernières années : de nouveaux scanners fournissent maintenant une représentation géométrique de leur environnement sous la forme de nuage de points avec une précision jusqu'ici inégalée. Le traitement de nuages de points est donc devenu une discipline à part entière avec ses problématiques propres et de nombreux défis à relever. 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 difficile de la foresterie pour mettre en valeur la robustesse de nos algorithmes et leur application à des données volumineuses. Nos méthodes intègrent les normales aux points comme information supplémentaire pour atteindre les objectifs de performance nécessaire au traitement de nuages de points volumineux.Cependant, ces normales ne sont généralement pas fournies par les capteurs, il est donc nécessaire de les pré-calculer.Pour préserver la rapidité d'exécution, notre premier développement a donc 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 denses, occlus, bruités et de densité inhomogène. Dans cette optique, nous avons développé une variante de la transformée de Hough dont la complexité est réduite grâce aux normales calculées. Nous avons ensuite couplé ces travaux à une proposition de contours actifs indépendants de leur paramétrisation. Cette combinaison assure la cohérence interne des formes reconstruites et s’affranchit ainsi des problèmes liés à l'occlusion, au bruit et aux variations de densité. Notre méthode a été validée en environnement complexe 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 à mi-chemin entre foresterie et géométrie. La segmentation des arbres d'une placette forestière est l'une d’entre elles. C'est pourquoi nous proposons également une méthode de segmentation conçue pour contourner les défauts des nuages de points forestiers et 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. / Abstract : The potential of remote sensing technologies has recently increased exponentially: new sensors now provide a geometric representation of their environment in the form of point clouds with unrivalled accuracy. Point cloud processing hence became a full discipline, including specific problems and many challenges to face. 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 hence chose to test our method in the difficult applicative context of forestry in order to highlight the robustness of our algorithms and their application to large data sets. Our methods integrate normal vectors as a supplementary geometric information in order to achieve the performance goal necessary for large point cloud processing. However, remote sensing techniques do not commonly provide normal vectors, thus they have to be computed. Our first development hence consisted in the development of a fast normal estimation method on point cloud in order to reduce the computing time on large point clouds. 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. For this objective, we developed a variant of the Hough transform which complexity is reduced thanks to the computed normal vectors. We then combined this research with a new definition of parametrisation-invariant active contours. This combination ensures the internal coherence of the reconstructed shapes and alleviates issues related to occlusion, noise and variation of sampling density. 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. One of them is the segmentation of trees from a forest plot. Therefore we also propose a segmentation approach designed to overcome the defects of forest point clouds and 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.

Suite au développement des technologies de l'information, et en particulier au déploiement d'infrastructures telles que le Cloud Computing, de plus en plus d'applications et plateformes coopèrent en échangeant des données et des services. Cette tendance renforce l'importance de la gestion de la sécurité. Afin d'assurer la sécurité des données et de l'interaction de service une politique de sécurité doit être appliquée. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux politiques de contrôle d'accès. Ce type de politique spécifie les privilèges de l'utilisation des ressources et est implémentée par différents modèles selon différents scénarios. Notre objectif ici est d'aider le client du service à bien exprimer ses exigences de sécurité et à choisir les fournisseurs de services qui peuvent la déployer. La première partie de cette thèse est dédiée à la sélection des fournisseurs de service. Dans le cas où les politiques de sécurité du fournisseur sont accessibles au client, nous proposons une méthode pour mesurer la similarité entre les politiques de sécurité. Dans le cas où les politiques de sécurité ne sont pas accessibles au client ou ne sont pas explicitement spécifiées, nous proposons un cadre à base de règles permettant la dérivation à partir des exigences de sécurité aux politiques de sécurité concrètes. La seconde partie de la thèse porte sur la négociation de politiques de sécurité. Nous étudions le processus permettant aux parties en négociation de parvenir à un accord par une série d'échanges d'offres et de contre-offres. Lorsque le résultat de la négociation est positif, un contrat incluant la politique de sécurité acceptée par les parties est généré. / Security policy provides a way to define the constraints on behavior of the members belonging to a system, organization or other entities. With the development of IT technology such as Grid Computing and Cloud Computing, more and more applications and platforms exchange their data and services for cooperating. Toward this trend, security becomes an important issue and security policy has to be applied in order to ensure the safety of data and service interaction. In this thesis, we deal with one type of security policy: access control policy. Access control policy protects the privileges of resource's utilization and there exist different policy models for various scenarios. Our goal is to ensure that the service customer well expresses her security requirements and chooses the service providers that fit these requirements.The first part of this dissertation is dedicated to service provider selection. In case that the security policies of the service provider are accessible to the service customer, we provide a method for measuring the similarity between security policies. Another case is that security policies are not accessible to the service customer or not specified explicitly. Our solution is proposing a policy-based framework which enables the derivation from attribute-based security requirements to concrete security policies. The second part of the dissertation focuses on the security policy negotiation. We investigate the process of reaching agreement through bargaining process in which negotiators exchange their offers and counter offers step by step. The positive result of the negotiation generates a policy contract.

L’Institut National des Produits Chimiques de l’Académie des Sciences du Vietnam (INPC) développe depuis plusieurs années une activité autour de la recherche de nouveaux médicaments issus de la biodiversité. Le développement d’un nouveau médicament prend de l’ordre d’une dizaine d’années et passe par plusieurs phases. Dans la phase de découverte, l’activité des composés chimiques sur une cible biologique est mesurée afin de mettre en évidence une action inhibitrice. Le développement d’approches in silico pour le criblage virtuel des composés chimiques est une alternative aux approches classiques in vitro beaucoup plus coûteuses à mettre en œuvre. L’utilisation de la grille a été identifiée comme une voie économiquement prometteuse pour accompagner la recherche de nouveaux médicaments au Vietnam. En effet, le développement de nouvelles stratégies basées sur l’utilisation de plates-formes de soumission de tâches (DIRAC, HTCaaS) a permis d’améliorer considérablement le taux de succès et le confort des utilisateurs, ouvrant la voie à une démocratisation de la grille.Dans ce contexte, l’objectif poursuivi dans le cadre de cette thèse est d’étudier dans quelle mesure des plates-formes multidisciplinaires pouvaient répondre aux besoins des chimistes de l’INPC. Le travail s’est concentré sur les modalités d’un partage équitable d’une plate-forme de soumission de tâches sur la grille par une ou plusieurs communautés d’utilisateurs. L’ordonnancement des tâches sur un serveur commun doit permettre que les différents groupes aient une expérience positive et comparable. Sur les infrastructures de grille EGEE et EGI en Europe , on peut distinguer deux grandes catégories d’utilisateurs : les utilisateurs « normaux » qui vont solliciter les ressources pour des tâches requérant typiquement de quelques dizaines à quelques centaines d’heures de calcul, et les « gros » utilisateurs qui vont lancer des grandes productions nécessitant le traitement de plusieurs milliers de tâches pendant des dizaines, voire des centaines de milliers d’heures de calcul. Les stratégies d’ordonnancement déployées aujourd’hui sur les plates-formes comme DIRAC ou HTCaaS ne permettent pas de servir de façon optimale et simultanée ces deux familles d’utilisateurs.Le manuscrit présente une évaluation par simulation des performances de plusieurs stratégies d’ordonnancement des tâches d’une plate-forme soumettant des jobs pilotes. L’outil SimGrid a permis de simuler l’infrastructure de grille régionale déployée en Auvergne à partir de traces archivées de son utilisation. Après évaluation des performances de plusieurs politiques d’ordonnancement tirées de la littérature, une nouvelle politique a été proposée dans laquelle les utilisateurs normaux et les très gros utilisateurs sont gérés de façon indépendante. Grâce à cette politique, le ralentissement expérimenté par les très gros utilisateurs est réduit significativement sans pénaliser excessivement les utilisateurs normaux. L’étude a été étendue à une fédération de clouds utilisant les mêmes ressources et arrive aux mêmes conclusions. Les performances des politiques d’ordonnancement ont ensuite été évaluées sur des environnements de production, à savoir l’infrastructure de grille européenne EGI et l’infrastructure nationale de supercalculateurs de la Corée du Sud. Un serveur DIRAC a été adossé aux ressources de l’organisation virtuelle biomédicale d’EGI pour étudier les ralentissements observés par les utilisateurs de ce serveur. Pareillement, les ralentissements expérimentés par les utilisateurs de la plate-forme HTCaaS au KISTI ont été observés en excellent accord avec les résultats de simulation avec SimGrid.Ces travaux confirment la faisabilité et l’intérêt d’une plate-forme unique au Vietnam au service des communautés scientifiques consommatrices des ressources académiques de grille et de cloud, notamment pour la recherche de nouveaux médicaments. / Virtual Screening (VS) is a computational technique used in the drug discovery process to select the most promising candidate drugs for in vitro testing from millions of chemical compounds. This method can offer an efficient alternative to reduce the cost of drug discovery and platform. The Natural Products Chemistry Institute of the Academy of Sciences of Vietnam (INPC) collects samples from local biodiversity and determines the 3D structure of single molecules. Their challenge is to set up a virtual screening platform on grid computing for their chemists to process their data. However, as the number of users who might have a wide range of virtual screening applications (in terms of the number of tasks and execution time) increases with limited available computing resources, it becomes crucial to devise an effective scheduling policy that can ensure a certain degree of fairness, user satisfaction and overall system throughput. In this context, the thesis focuses on an effective scheduling policy for the virtual screening workflow where multiple users with varying numbers of tasks are actively sharing a common system infrastructure. We have researched in theory and proposed some candidate policies. With the simulation results and the experimentation results in real system, we proposed the best policy for the fairness between users, which can be applied to INPC virtual screening platform.

Les infrastructures de cloud fournissent une grande variété de ressources de calcul à la demande avec différents compromis coût-performance. Cela donne aux utilisateurs des nombreuses opportunités pour exécuter leurs applications ayant des besoins complexes en ressources, à partir d’un grand nombre de serveurs avec des interconnexions à faible latence jusqu’à des dispositifs spécialisés comme des GPUs et des FPGAs. Les besoins des utilisateurs concernant l’exécution de leurs applications peuvent varier entre une exécution la plus rapide possible, la plus chère ou un compromis entre les deux. Cependant, le choix du nombre et du type des ressources à utiliser pour obtenir le compromis coût-performance que les utilisateurs exigent constitue un défi majeur. Cette thèse propose trois contributions avec l’objectif de fournir des bons compromis coût-performance pour l’exécution des applications sur des plates-formes hétérogènes. Elles suivent deux directions : un bon usage des ressources et un bon choix des ressources. Nous proposons comme première contribution une méthode de partage pour des accélérateurs de type FPGA dans l’objectif de maximiser leur utilisation. Dans une seconde contribution, nous proposons des méthodes de profilage pour la modélisation de la demande en ressources des applications. Enfin, nous démontrons comment ces technologies peuvent être intégrées dans une plate-forme de cloud hétérogène. / Cloud infrastructures provide on-demand access to a large variety of computing devices with different performance and cost. This creates many opportunities for cloud users to run applications having complex resource requirements, starting from large numbers of servers with low-latency interconnects, to specialized devices such as GPUs and FPGAs. User expectations regarding the execution of applications may vary between the fastest possible execution, the cheapest execution or any trade-off between the two extremes. However, enabling cloud users to easily make performance-cost trade-offs is not a trivial exercise and choosing the right amount and type of resources to run applications accordingto user expectations is very difficult. This thesis proposes three contributions to enable performance-cost trade-offs for application execution in heterogeneous clouds by following two directions: make good use of resources and make good choice of resources. We propose as a first contribution a method to share FPGA-based accelerators in cloud infrastructures having the objective to improve their utilization. As a second contribution we propose profiling methods to automate the selection of heterogeneous resources for executing applications under user objectives. Finally, we demonstrate how these technologies can be implemented and exploited in heterogeneous cloud platforms.

La quantité de données stockées dans le monde ne cesse de croître et cela pose des challenges aux fournisseurs de service de stockage qui doivent trouver des moyens de faire face à cette croissance de manière scalable, efficace, tout en optimisant les coûts. Nous nous sommes intéressés aux systèmes de stockage de données dans le nuage qui est une grande tendance dans les solutions de stockage de données. L'International Data Corporation (IDC) prédit notamment que d'ici 2020, environ 40% des données seront stockées et traitées dans le nuage. Cette thèse adresse les challenges liés aux performances d'accès aux données et à la sûreté de fonctionnement dans les systèmes de stockage dans le nuage. Nous avons proposé Mistore, un système de stockage distribué que nous avons conçu pour assurer la disponibilité des données, leur durabilité, ainsi que de faibles latences d'accès aux données en exploitant des zones de stockage dans les box, les Points de Présence (POP), et les centre de données dans une infrastructure Digital Subscriber Line (xDSL) d'un Fournisseur d'Accès à Internet (FAI). Dans Mistore, nous adressons aussi les problèmes de cohérence de données en fournissant plusieurs critères de cohérence des données ainsi qu'un système de versioning. Nous nous sommes aussi intéressés à la sécurité des données dans le contexte de systèmes de stockage appliquant une déduplication des données, qui est l'une des technologies les plus prometteuses pour réduire les coût de stockage et de bande passante réseau. Nous avons conçu une méthode de déduplication en deux phases qui est sécurisée contre des attaques d'utilisateurs malicieux tout en étant efficace en termes d'économie de bande passante réseau et d'espace de stockage. / The quantity of data in the world is steadily increasing bringing challenges to storage system providers to find ways to handle data efficiently in term of dependability and in a cost-effectively manner. We have been interested in cloud storage which is a growing trend in data storage solution. For instance, the International Data Corporation (IDC) predicts that by 2020, nearly 40% of the data in the world will be stored or processed in a cloud. This thesis addressed challenges around data access latency and dependability in cloud storage. We proposed Mistore, a distributed storage system that we designed to ensure data availability, durability, low access latency by leveraging the Digital Subscriber Line (xDSL) infrastructure of an Internet Service Provider (ISP). Mistore uses the available storage resources of a large number of home gateways and Points of Presence for content storage and caching facilities. Mistore also targets data consistency by providing multiple types of consistency criteria on content and a versioning system. We also considered the data security and confidentiality in the context of storage systems applying data deduplication which is becoming one of the most popular data technologies to reduce the storage cost and we design a two-phase data deduplication that is secure against malicious clients while remaining efficient in terms of network bandwidth and storage space savings.

L’informatique en nuage, au travers de son modèle en couche et de l’accès à ses services à la demande, a bouleversé la façon de gérer les infrastructures (IaaS) et la manière de produire les logiciels (SaaS). Grâce à l’élasticité de l’infrastructure, la quantité de ressource peut être ajustée automatiquement en fonction de la demande afin de satisfaire un certain niveau de qualité de service (QoS) aux clients tout en minimisant les coûts d’exploitation sous-jacents. Le modèle d’élasticité actuel qui consiste à ajuster les ressources IaaS au travers de services de dimensionnement automatique basiques montre ses limites en termes de réactivité et de granularité d’adaptation. De plus, bien qu’étant une caractéristique cruciale de l’informatique en nuage, l’élasticité est à ce jour pauvrement outillée empêchant ainsi les différents acteurs du Cloud de jouir pleinement de ses bienfaits. Dans ce travail de thèse, nous proposons d’étendre leconcept d’élasticité aux couches hautes du nuage, et plus précisément au niveau du SaaS. Nous présentons ainsi le nouveau concept d’élasticité logicielle que nous définissons comme la capacité d’un logiciel à s’adapter, idéalement de manière autonome, pour répondre aux changements de la demande et/ou aux limitations de l’élasticité des ressources de l’infrastructure. Il s’agit alors d’envisager l’élasticité de manière transverse et multi-couche en considérant l’adaptation des ressources Cloud au sens large. Pour ce faire, nous présentons un modèle pour la gestion autonome de l’élasticité multi-couche et le Framework ElaStuff associé. Dans le but d’outiller et d’industrialiser le processus de gestion de l’élasticité, nous proposons l’outil de surveillance perCEPtion basé sur le traitement des événements complexes et permettant à l’administrateur de mettre en place une observation avancée du système Cloud. De plus, un langage dédié à l’élasticité multi-couche nommé ElaScript est proposé pour exprimer simplement et efficacement des plans de reconfiguration orchestrant les actions d’élasticité de différents niveaux. Enfin, notre proposition d’étendre l’élasticité aux couches hautes du Cloud, et plus particulièrement au niveau SaaS, est validée expérimentalement selon plusieurs points devue (QoS, énergie, réactivité et précision du passage à l’échelle,etc.). / Cloud computing, through its layered model and access to its on-demand services, has changed the way of managing the infrastructures (IaaS) and how to produce software (SaaS). With the advent of IaaS elasticity, the amount of resources can be automatically adjusted according to the demand to satisfy a certain level of quality of service (QoS) to customers while minimizing underlying operating costs. The current elasticity model is based on adjusting the IaaS resources through basic autoscaling services, which reaches to its limit in terms of responsiveness and adaptation granularity. Although it is an essential feature for Cloud computing, elasticity remains poorly equipped which prevents the various actors of the Cloud to really enjoy its benefits. In this thesis, we propose to extend the concept of elasticity to higher layers of the cloud, and more precisely to the SaaS level. Then, we present the new concept of software elasticity by defining the ability of the software to adapt, ideally in an autonomous way, to cope with workload changes and/or limitations of IaaS elasticity. This predicament brings the consideration of Cloud elasticity in a multi-layer way through the adaptation of all kind of Cloud resources. To this end, we present a model for the autonomic management of multi-layer elasticity and the associated framework ElaStuff. In order to equip and industrialize the elasticity management process, we propose the perCEPtion monitoring tool, based on complex event processing, which enables the administrators to set up an advanced observation of the Cloud system. In addition, we propose a domain specific language (DSL) for the multi-layer elasticity, called ElaScript, which allows to simply and effectively express reconfiguration plans orchestrating the different levels of elasticity actions. Finally, our proposal to extend the Cloud elasticity to higher layers, particularly to SaaS,is validated experimentally from several perspectives (QoS,energy, responsiveness and accuracy of the scaling, etc.).

L'informatique en nuage (cloud computing) est un paradigme émergent qui révolutionne l'utilisation et la commercialisation des services informatiques. De nos jours, l'impact socio-économique de l'informatique en nuage et plus particulièrement des services de PaaS (plate-forme en tant que service) devient essentiel, puisque le nombre d'utilisateurs et de fournisseurs des cloud PaaS est en pleine croissance. L'objectif principal des fournisseurs de cloud PaaS est de générer le maximum de profit des services qu'ils fournissent. Cela les oblige à faire face à un certain nombre de défis, tels que la gestion efficace des ressources sous-jacentes et la satisfaction des SLAs (contrat de service) des applications hébergées. Dans cette thèse, nous considérons un environnement PaaS hybride de cloud bursting, où le fournisseur PaaS possède un nombre limité de ressources privées et a la possibilité de louer des ressources publiques. Ce choix permet au fournisseur PaaS d'avoir un contrôle complet sur les services hébergés dans les ressources privées et de profiter de ressources publiques pour gérer les périodes de pointe. De plus, nous proposons une solution rentable pour gérer un tel système PaaS sous des contraintes de SLA. Nous définissons une politique d'optimisation de profit qui, à chaque requête d'un nouveau client, évalue le coût d'hébergement de son application en utilisant les ressources publiques et privées et choisit l'option qui génère le plus de profit. Pendant les périodes de pointe la politique considère deux autres options. La première option consiste à emprunter quelques ressources aux applications en cours d'exécution tout en considérant le paiement de pénalités si leur qualité de service est affectée. La seconde option consiste à attendre que des ressources privées soient libérés tout en considérant le paiement de pénalités si la qualité de service de la nouvelle application est affectée. En outre, nous avons conçu et mis en œuvre une architecture de cloud PaaS, appelée Meryn, qui intègre la politique d'optimisation proposée, supporte le cloud bursting et héberge des applications du type batch et MapReduce. Les résultats de notre évaluation montrent l'efficacité de notre approche dans l'optimisation du profit du fournisseur. En effet, comparée à une approche de base, notre approche fournit jusqu'à 11.59 % et 9.02 % plus de profits pour le fournisseur dans respectivement les simulations et les expériences. / Cloud computing is an emerging paradigm revolutionizing the use and marketing of information technology. As the number of cloud users and providers grows, the socio-economical impact of cloud solutions and particularly PaaS (platform as a service) solutions is becoming increasingly critical. The main objective of PaaS providers is to generate the maximum profit from the services they provide. This requires them to face a number of challenges such as efficiently managing the underlying resources and satisfying the SLAs of the hosted applications. This thesis considers a cloud-bursting PaaS environment where the PaaS provider owns a limited number of private resources and is able to rent public cloud resources, when needed. This environment enables the PaaS provider to have full control over services hosted on the private cloud and to take advantage of public clouds for managing peak periods. In this context, we propose a profit-efficient solution for managing the cloud-bursting PaaS system under SLA constraints. We define a profit optimization policy that, after each client request, evaluates the cost of hosting the application using public and private resources and chooses the option that generates the highest profit. During peak periods the optimization policy considers two more options. The first option is to take some resources from running applications, taking into account the payment of penalties if their promised quality of service is affected. The second option is to wait until private resources become available, taking into account the payment of penalties if the promised quality of service of the new application is affected. Furthermore we designed and implemented an open cloud-bursting PaaS system, called Meryn, which integrates the proposed optimization policy and provides support for batch and MapReduce applications. The results of our evaluation show the effectiveness of our approach in optimizing the provider profit. Indeed, compared to a basic approach, our approach provides up to 11.59% and 9.02% more provider profit in, respectively, simulations and experiments.

L'isoprène est le composé organique volatil biogénique le plus émis à l'échelle de la planète. Il a été montré récemment que, malgré ses faibles rendements de production d'aérosols organiques secondaires (AOS), il pouvait contribuer de manière significative à la matière organique particulaire totale atmosphérique du fait de sa forte émission à l'échelle globale. L'AOS est reconnu pour présenter plusieurs impacts sur l'environnement, et notamment, sur le climat. Cependant, ses processus de formation, et notamment ceux ayant lieu via les gouttelettes nuageuses (voie potentiellement importante) restent encore mal connus. L'objectif de ce travail a été d'étudier la formation d'AOS issus de la photooxydation de l'isoprène (ou de la méthacroléine, un de ses produits d'oxydation majeurs) en conditions sèches ainsi qu'en présence de nuage. La chimie se produisant dans les phases gazeuse, particulaire et aqueuse ; et les échanges ayant lieu entre ces phases ont ainsi été investigués via une approche multiphasique originale dans la chambre de simulation atmosphérique CESAM. Une caractérisation des phases gazeuse et particulaire durant la photooxydation de l'isoprène en absence d'hydrométéores a, dans un premier temps, été effectuée. Les rendements de production d'AOS présents dans la littérature montrent une dispersion générale, les rendements obtenus lors des expériences sont cependant en bon accord avec les valeurs basses présentées dans la littérature. Cette caractérisation en conditions sèches a été complétée par la modélisation 0D des résultats. Les désaccords entre les données mesurées et les simulations issues des modèles explicite et détaillé sont importants et une inadéquation des codes chimiques à la chimie de l'isoprène ne peut être écartée. Pour la première fois en chambre de simulation, des protocoles destinés à étudier la photochimie en phase nuageuse ont été développés. Une méthodologie spécifique permettant de générer des nuages de durée de vie suffisante pour permettre l'établissement de réactions en phase aqueuse a ainsi été mise en place. L'influence de cycles d'évapo-condensation nuageux sur la photooxydation de l'isoprène, ou de ses produits d'oxydation, a ensuite été investiguée. Cette étude a permis de mettre en évidence l'existence d'un impact de la génération de nuage sur les phases gazeuse et particulaire, suggérant fortement l'existence d'une production très significative d'AOS issus de la photooxydation de l'isoprène via les gouttelettes nuageuses / Isoprene is the most abundant volatile organic compound in global scale. Despite its low secondary organic aerosol (SOA) yields, it has been recently shown that isoprene can significantly contribute to total particulate organic mass due to its large emissions. SOA are known to have various impacts on the environment, especially on climate. However, lacks in the comprehension of the SOA formation pathways, particularly via cloud droplets, are still important. The aim of the present work is to study SOA formation from isoprene (or methacrolein, one of isoprene major oxidation products) photooxidation, in dry condition, as well as in the presence of cloud. The chemistry occurring in the gaseous, particulate and aqueous phases, and the exchange between these phases were investigated through an original multiphase approach in the CESAM simulation chamber. Gaseous and particulate phases during isoprene photooxidation without hydrometeor were first characterized. While the SOA yields in the literature exhibit a general dispersion, the SOA yields obtained during the experiments are consistent with the lowest values found in the literature. This characterization in dry condition was completed by a simulation approach using a 0D photochemical box model. SOA yields obtained from explicit and detailed models show important disagreement with those measured: an incompatibility of the chemical codes with the isoprene chemistry cannot be dismissed. For the first time, protocols have been developed to study photochemistry in cloud phase in a simulation chamber. A specific methodology allowing the production of a cloud with an important lifetime was set up. The impact of cloud evapo-condensation cycles on the photooxidation of isoprene and its oxidation products was finally investigated. The impact of the cloud generation on the gaseous and particulate phases has been highlighted, suggesting a significant production of SOA from isoprene photooxidation by interactions with cloud droplets

La modélisation géométrique d'objets fabriqués par l'homme à partir de données 3D est l'un des plus grands défis de la vision par ordinateur et de l'infographie. L'objectif à long terme est de générer des modèles de type CAO de la manière la plus automatique possible. Pour atteindre cet objectif, des problèmes difficiles doivent être résolus, notamment (i) le passage à l'échelle du processus de modélisation sur des données d'entrée massives, (ii) la robustesse de la méthodologie contre des mesures d'entrées erronés, et (iii) la qualité géométrique des modèles de sortie. Les méthodes existantes fonctionnent efficacement pour reconstruire la surface des objets de forme libre. Cependant, dans le cas d'objets fabriqués par l'homme, il est difficile d'obtenir des résultats dont la qualité approche celle des représentations hautement structurées, comme les modèles CAO. Dans cette thèse, nous présentons une série de contributions dans ce domaine. Tout d'abord, nous proposons une méthode de classification basée sur l'apprentissage en profondeur pour distinguer des objets dans des environnements complexes à partir de nuages de points 3D. Deuxièmement, nous proposons un algorithme pour détecter des primitives planaires dans des données 3D à différents niveaux d'abstraction. Enfin, nous proposons un mécanisme pour assembler des primitives planaires en maillages polygonaux compacts. Ces contributions sont complémentaires et peuvent être utilisées de manière séquentielle pour reconstruire des modèles de ville à différents niveaux de détail à partir de données 3D aéroportées. Nous illustrons la robustesse, le passage à l'échelle et l'efficacité de nos méthodes sur des données laser et multi-vues stéréo sur des scènes composées d'objets fabriqués par l'homme. / Geometric modeling of man-made objects from 3D data is one of the biggest challenges in Computer Vision and Computer Graphics. The long term goal is to generate a CAD-style model in an as-automatic-as-possible way. To achieve this goal, difficult issues have to be addressed including (i) the scalability of the modeling process with respect to massive input data, (ii) the robustness of the methodology to various defect-laden input measurements, and (iii) the geometric quality of output models. Existing methods work well to recover the surface of free-form objects. However, in case of manmade objects, it is difficult to produce results that approach the quality of high-structured representations as CAD models.In this thesis, we present a series of contributions to the field. First, we propose a classification method based on deep learning to distinguish objects from raw 3D point cloud. Second, we propose an algorithm to detect planar primitives in 3D data at different level of abstraction. Finally, we propose a mechanism to assemble planar primitives into compact polygonal meshes. These contributions are complementary and can be used sequentially to reconstruct city models at various level-of-details from airborne 3D data. We illustrate the robustness, scalability and efficiency of our methods on both laser and multi-view stereo data composed of man-made objects.

La thèse est axée sur l'étude des effets collectifs dans un anneau de stockage d'électrons de 50 MeV, ThomX, en l'absence d'amortissement synchrotron et d’adaptation longitudinale. Cette thèse est divisée en deux parties distinctes. La première partie correspond à la conception du modèle d'impédance (champ de sillage géométrique, résistif et rayonnement synchrotron cohérent) de l'anneau de stockage afin de simuler la dynamique faisceau. Le modèle d'impédance géométrique de l'anneau de stockage a été obtenu par la simulation des éléments individuels et a été vérifié en utilisant des mesures RF sur des prototypes. Le rayonnement synchrotron cohérent a été simulé en tenant compte d'une chambre à vide rectangulaire. Des simulations de la dynamique faisceau, de la cathode de canon RF à l'anneau de stockage, comprenant les effets collectifs sont présentées. Les simulations sont utilisées pour optimiser la dynamique faisceau dans l'anneau de stockage dans le régime de micro-paquet. La deuxième partie concerne l'étude du nuage d'ions produit par l'ionisation des molécules du vide résiduel et l'optimisation des techniques de nettoyage des ions. Les points d'accumulation longitudinaux des ions et le piégeage dans les champs magnétiques sont tous les deux étudiés analytiquement et en utilisant un programme développé à cet effet. Les électrodes de nettoyage et les espaces de nettoyages sont simulés et optimisés en utilisant ce code et la stratégie choisie pour la limitation des effets induits par les ions est décrite. Enfin, les effets de la multi-ionisation et de la dissociation ionique sont pris en compte et l'effet des ions sur le faisceau d'électrons est estimé. / The thesis is focused on the study of collective effects in a 50 MeV electron storage ring, ThomX, in the absence of synchrotron radiation damping and of longitudinal matching. This thesis is divided in two distinct parts. The first part corresponds to the design of the impedance model (geometric and resistive wakefields, coherent synchrotron radiation) of the storage ring in order to simulate the beam dynamics. The geometric impedance model of the storage ring was obtained via simulation of the individual elements and was checked using wire measurements on prototypes. The coherent synchrotron radiation was simulated taking into account a rectangular vacuum chamber. Beam dynamics simulations, from the RF gun cathode to the storage ring, including collective effects are presented. The simulations are used to optimise the beam dynamics in the storage ring in the micro-bunching regime. The second part is the study of the ion cloud produced by the ionisation of the residual vacuum molecules and the optimisation of the ion clearing techniques. The longitudinal ion accumulation points and the trapping in magnetic fields are both studied analytically and by using a tracking code developed for this purpose. Clearing electrodes and clearing gaps are simulated and optimised using this code and the strategy chosen for the limitation of ion induced effects is described. Finally, the effect of multi-ionisation and ion dissociation is taken into account and the ion effect on the electron beam is estimated.