Dans cette thèse, nous proposons un ensemble d'outils permettant de quantifier et de comparer statistiquement l'asymétrie au sein d'une population ou entre deux populations de structures représentées par des nuages de points 3D. Ces outils sont définis dans un cadre cohérent qui repose sur une modélisation des nuages de points sous forme de mélanges de densités de probabilité. Ces densités dépendent de paramètres décrivant par exemple une réflexion ou encore une déformation tridimensionnelle. L'estimation des paramètres superposant au mieux les mélanges est effectuée par des variantes d'algorithmes de type Espérance-Maximisation. En particulier, nous proposons des algorithmes pour i) l'estimation d'un plan de symétrie d'un nuage de points, ii) l'estimation d'une surface de symétrie d'un nuage de points, iii) l'estimation d'une déformation non-linéaire superposant au mieux 2 nuages de points et iv) la création de modèles statistiques de formes à partir d'un ensemble de nuages de points. Nous montrons ensuite comment combiner ces méthodes pour générer des cartes statistiques d'asymétrie locale (moyenne, variance, asymétries significatives, différences significatives, {\it etc}) ainsi que des mesures globales caractérisant l'asymétrie des populations étudiées. Enfin, nous appliquons nos outils pour comparer les asymétries corticales de 2 sujets Situs Inversus (maladie congénitale dans laquelle les principaux organes viscéraux sont situés en miroir par rapport à leur situation normale) avec celles d'une population contrôle.

Une méthode de détection des nuages et des poussières dans l'atmosphère depuis le sol par spectrométrie uv-visible du ciel au zénith est proposée. Elle repose sur l'étude de la variation de la couleur du ciel au crépuscule. La méthode est appliquée à la détection des nuages stratosphériques polaires observés durant la campagne Cheops III (Chemistry of ozone in the polar stratosphere) en 1990 en scandinavie. Un modèle de transfert radiatif en diffusion simple a été développé pour l'interprétation des observations. la méthode est ensuite appliquée à la définition d'un capteur optique destiné à la détection des tempêtes de poussière et de nuages dans l'atmosphère de Mars à partir de stations au sol, lors de la mission franco-russe Mars 94

Cette thèse introduit une nouvelle approche pour la reconstruction de surface à partir d'acquisitions de nuages de points. Cette approche construit un complexe cellulaire à partir du nuage de points puis formule la reconstruction comme un problème d'étiquetage binaire des cellules de ce complexe sous un ensemble de contraintes de visibilité. La résolution du problème se ramène alors au calcul d'une coupe minimale s-t permettant d'obtenir efficacement une surface optimale d'après ces contraintes. Dans la première partie de cette thèse, l'approche est utilisée pour la reconstruction générique de surface. Une première application aboutit à un algorithme très robuste de reconstruction de surface à partir de nuages denses issus d'acquisitions laser. Une seconde application utilise une variante de cet algorithme au sein d'une chaîne de photo-modélisation en combinaison avec un raffinement variationnel photométrique. La chaîne complète est adaptée à la reconstruction de scènes de grande échelle et obtient d'excellents résultats en terme de complétude et de précision des reconstructions. La seconde partie de cette thèse considère le problème de la reconstruction directe de modèles géométriques simples à partir de nuages de points. Un algorithme robuste est proposé pour décomposer hiérarchiquement des nuages de points denses en formes issues d'un ensemble restreint de classes de formes. Lorsque que cet ensemble de classes est réduit aux plans seulement, la reconstruction de modèles de très faible complexité est possible. Une extension à d'autres classes de formes échange cet avantage contre la gestion de nuages de points plus difficiles.

Les nuages magnétiques ("Magnetic Clouds ", MCs) sont assimilés à des structures helicoïdales à grande échelle interagissant avec le milieu interplanétaire au cours de leur propagation. McComas et al. (1988), suivi par Dasso et al. (2006), ont envisagé la reconnexion magnétique comme processus pouvant graduellement éroder la structure externe des éjections de masse coronale interplanétaires. Ce processus d'érosion est le sujet central de cette thèse. Tout d'abord, nous confirmons l'existence de l'érosion d'un nuage magnétique grâce à une étude multi-satellites combinant un ensemble de signatures clés. Après avoir déterminé l'orientation des axes du MC par différentes méthodes, nous estimons le taux de flux magnétique érodé en analysant les variations du flux magnétique azimutal du MC. Nous démontrons aussi la présence de signatures de reconnexion magnétique à la frontière avant du MC, tel qu'attendue. Finalement, nous étudions les caractéristiques de la distribution en angle d'attaque des électrons suprathermiques dans la région arrière du MC. Ces électrons indiquent des modifications topologiques à grande échelle, attendues du processus d'érosion. Dans une seconde partie, une analyse statistique de tous les nuages magnétiques observés au cours de la période 1995-2008 est réalisée dans le but de quantifier ce processus. Nous montrons que ce processus est récurrent : l'érosion est relevée à l'avant et à l'arrière dans les mêmes proportions. Cela est confirmé par l'étude statistique des jets de plasma aux frontières, qui démontre indépendamment la fréquence élevée du processus d'érosion. Dans une dernière partie, parce que le mécanisme d'érosion est susceptible de supprimer une partie de flux magnétique orienté vers le Sud d'un MC, à l'avant ou à l'arrière, nous étudions l'impact potentiel de l'érosion sur la géo-efficacité résultante, en utilisant un modèle de MC combiné à un modèle empirique de l'intensité du courant annulaire terrestre. Nous modélisons aussi l'évolution radiale de ce processus. Nous concluons que la majeure partie de l'érosion se produit à l'intérieur de l'orbite de Mercure.

Les nuages de cristaux CO2 sur Mars sont issus de la condensation du constituant majoritaire de l'atmosphère (95% de CO2). De nombreuses études théoriques suggèrent que ces nuages pourraient avoir une influence sur le climat martien actuel et qu'ils ont sans doute joué un rôle significatif au cours de son évolution passée. Seulement récemment, des contraintes précises sur la taille des cristaux qui les composent et leur opacité ont été obtenues après leur découverte dans la mésosphère. C'est dans ce cadre que nous nous sommes intéressés à la modélisation de ces nuages avec pour ambition de caractériser la microphysique de condensation d'un gaz majoritaire dans une atmosphère raréfiée. Nous avons mis au point un modèle de croissance des cristaux tenant compte de la différence de température entre la surface du cristal et son environnement, différence qui s'avère importante dans le cas d'une vapeur majoritaire. Un modèle de microphysique de ces nuages à une dimension a été ensuite développé pour simuler leur formation dans la mésosphère. Grâce à ce modèle, nous sommes maintenant en mesure d'expliquer les faibles durées de vie ces nuages ainsi que leur comportement diurne. Nous montrons qu'il est possible de reproduire la taille de leurs cristaux, mais pas leur opacité tant que ceux-ci sont supposés se former à partir des particules minérales issues du régolite. Des scénarios d'apport exogène de noyaux de condensation ont été étudiés et ont permis de simuler des nuages plus denses conformes aux observables. Ce nouveau modèle de microphysique est appelé à rejoindre des modèles de climat et de météorologie martiens actuellement en développement.

Les technologies d'acquisition numériques n'ont cessé de se perfectionner, permettant d'obtenir des données d'une qualité toujours plus fine. Néanmoins, le signal acquis est corrompu par des défauts qui ne peuvent être corrigés matériellement et nécessitent des méthodes de restauration adaptées. A l'origine, ces approches s'appuyaient uniquement sur un traitement local du signal. Récemment, le support du filtre a pu être étendu à l'ensemble des données acquises en exploitant leur caractère autosimilaire. Ces approches non locales ont principalement été utilisées pour restaurer des données régulières et structurées telles que des images. Mais dans le cas extrême de données irrégulières et non structurées comme les nuages de points 3D, leur adaptation est peu étudiée à l'heure actuelle. Avec l'augmentation de la quantité de données échangées, de nouvelles méthodes non locales ont récemment été proposées. Elles utilisent un modèle a priori extrait à partir de grands ensembles d'échantillons pour améliorer la qualité de la restauration. Néanmoins, ce type de méthode reste actuellement trop coûteux en temps et en mémoire. Dans cette thèse, nous proposons d'étendre les méthodes non locales aux nuages de points 3D, en définissant une surface de points exploitant leur caractère autosimilaire. Nous introduisons ensuite une nouvelle structure de données, le CovTree, flexible et générique, capable d'apprendre les distributions d'ensemble d'échantillons avec une capacité de mémoire limitée. Finalement, nous généralisons les méthodes de restauration collaboratives, en utilisant notre CovTree pour apprendre un modèle statistique a priori à partir d'un ensemble de données.

L'informatique multi-nuages s'est imposée comme un paradigme de choix pour créer des applications distribuées à large échelle s'exécutant à des emplacements géographiques ré- partis. L'informatique multi-nuages consiste en l'utilisation de multiples environnements de nuages indépendants qui ne nécessitent pas d'accord a priori entre les fournisseurs de nuage ou un tiers. Toutefois, ces applications conçues pour un environnement multi-nuages doivent faire face à de véritables défis en terme d'architecture, de modèle et de technologies. L'utilisation de l'informatique multi-nuages se heurte à l'hétérogénéité et à la complexité des offres de nuage. Ainsi, l'informatique multi-nuages doit faire face aux défis de la portabilité, de l'approvisionnement, de l'élasticité et de la haute disponibilité que nous identifions dans cette thèse. Dans ce travail de thèse, nous proposons un modèle d'applications nommé soCloud qui adresse ces quatre défis. C'est un modèle basé sur le standard SCA du consortium OASIS pour concevoir de manière simple et cohérente des applications distribuées à large échelle pour un environnement multi-nuages. Un nouveau langage dédié d'élasticité a été proposé pour exprimer efficacement l'élasticité d'applications multi-nuages par l'abstraction. Nous proposons aussi une plateforme multi-nuages soCloud conçue pour déployer, exécuter et gérer des applications réparties à travers plusieurs nuages. Le modèle d'applications soCloud a été utilisé pour la mise en œuvre de trois applications distribuées déployées dans un environnement multi-nuages. Quant à la plateforme soCloud, elle a été implantée, déployée et expérimentée sur dix nuages : Windows Azure, DELL KACE, Amazon EC2, CloudBees, OpenShift, dotCloud, Jelastic, Heroku, Appfog et Eucalyptus. Ces expériences sont utilisées pour valider la nouveauté des solutions approtées. Grâce à notre contribution, nous visons à offrir un moyen simple et efficace pour concevoir, déployer, exécuter et gérer des applications distribuées pour des environnements multi- nuages en proposant un modèle et une plateforme.

L’objectif de cette thèse CIFRE est d’étudier et de tirer parti des derniers appareils mobiles du marché pour générer des 3D des pièces observées. De nous jours, ces appareils intègrent un grand nombre de capteurs, tel que des capteurs inertiels, des cameras RGB, et depuis peu, des capteurs de profondeur. Sans compter la présence de l’écran tactile qui offre une interface pour interagir avec l’utilisateur. Un cas d’usage typique de ces modèles 3D est la génération de plans d’intérieur, ou de fichiers CAO 3D (conception assistée par ordinateur) appliques a l’industrie du bâtiment. Le modèle permet d’esquisser les travaux de rénovation d’un appartement, ou d’évaluer la fidélité d’un chantier en cours avec le modèle initial. Pour le secteur de l’immobilier, la génération automatique de plans et modèles 3D peut faciliter le calcul de la surface habitable et permet de proposer des visites virtuelles a d’éventuels acquéreurs. Concernant le grand public, ces modèles 3D peuvent être intégrés a des jeux en réalité mixte afin d’offrir une expérience encore plus immersive, ou pour des applications de réalité augmentée, telles que la décoration d’intérieur. La thèse a trois contributions principales. Nous commençons par montrer comment le problème classique de détection des points de fuite dans une image, peut être revisite pour tirer parti de l’utilisation de données inertielles. Nous proposons un algorithme simple et efficace de détection de points de fuite reposant sur l’utilisation du vecteur gravite obtenu via ces données. Un nouveau jeu de données contenant des photos avec des données inertielles est présenté pour l’évaluation d’algorithmes d’estimation de points de fuite et encourager les travaux ultérieurs dans cette direction. Dans une deuxième contribution, nous explorons les approches d’odométrie visuelle de l’état de l’art qui exploitent des capteurs de profondeur. Localiser l’appareil mobile en temps réel est fondamental pour envisager des applications reposant sur la réalité augmentée. Nous proposons une comparaison d’algorithmes existants développés en grande partie pour ordinateur de bureau, afin d’étudier si leur utilisation sur un appareil mobile est envisageable. Pour chaque approche considérée, nous évaluons la précision de la localisation et les performances en temps de calcul sur mobile. Enfin, nous présentons une preuve de concept d’application permettant de générer le plan d’une pièce, en utilisant une tablette du projet Tango, équipée d’un capteur RGB-D. Notre algorithme effectue un traitement incrémental des données 3D acquises au cours de l’observation de la pièce considérée. Nous montrons comment notre approche utilise les indications de l’utilisateur pour corriger pendant la capture le modèle de la pièce. / Room layout generation is the problem of generating a drawing or a digital model of an existing room from a set of measurements such as laser data or images. The generation of floor plans can find application in the building industry to assess the quality and the correctness of an ongoing construction w.r.t. the initial model, or to quickly sketch the renovation of an apartment. Real estate industry can rely on automatic generation of floor plans to ease the process of checking the livable surface and to propose virtual visits to prospective customers. As for the general public, the room layout can be integrated into mixed reality games to provide a better immersiveness experience, or used in other related augmented reality applications such room redecoration. The goal of this industrial thesis (CIFRE) is to investigate and take advantage of the state-of-the art mobile devices in order to automate the process of generating room layouts. Nowadays, modern mobile devices usually come a wide range of sensors, such as inertial motion unit (IMU), RGB cameras and, more recently, depth cameras. Moreover, tactile touchscreens offer a natural and simple way to interact with the user, thus favoring the development of interactive applications, in which the user can be part of the processing loop. This work aims at exploiting the richness of such devices to address the room layout generation problem. The thesis has three major contributions. We first show how the classic problem of detecting vanishing points in an image can benefit from an a-priori given by the IMU sensor. We propose a simple and effective algorithm for detecting vanishing points relying on the gravity vector estimated by the IMU. A new public dataset containing images and the relevant IMU data is introduced to help assessing vanishing point algorithms and foster further studies in the field. As a second contribution, we explored the state of-the-art of real-time localization and map optimization algorithms for RGB-D sensors. Real-time localization is a fundamental task to enable augmented reality applications, and thus it is a critical component when designing interactive applications. We propose an evaluation of existing algorithms for the common desktop set-up in order to be employed on a mobile device. For each considered method, we assess the accuracy of the localization as well as the computational performances when ported on a mobile device. Finally, we present a proof of concept of application able to generate the room layout relying on a Project Tango tablet equipped with an RGB-D sensor. In particular, we propose an algorithm that incrementally processes and fuses the 3D data provided by the sensor in order to obtain the layout of the room. We show how our algorithm can rely on the user interactions in order to correct the generated 3D model during the acquisition process.

Cette thèse traite du problème de séparation aveugle de sources non-négatives (c'est à dire des grandeurs positives ou nulles). La situation de séparation de mélanges linéaires instantanés de sources non-négatives se rencontre dans de nombreux problèmes de traitement de signal et d'images, comme la décomposition de signaux mesurés par un spectromètre (spectres de masse, spectres Raman, spectres infrarouges), la décomposition d'images (médicales, multi-spectrale ou hyperspectrales) ou encore l'estimation de l'activité d'un radionucléide. Dans ces problèmes, les grandeurs sont intrinsèquement non-négatives et cette propriété doit être préservée lors de leur estimation, car c'est elle qui donne un sens physique aux composantes estimées. La plupart des méthodes existantes de séparation de sources non-négatives requièrent de ``fortes" hypothèses sur les sources (comme l'indépendance mutuelle, la dominance locale ou encore l'additivité totale des sources), qui ne sont pas toujours vérifiées en pratique. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle méthode de séparation de sources non-négatives fondée sur la répartition géométrique du nuage des observations. Les coefficients de mélange et les sources sont estimées en cherchant le cône simplicial d'ouverture minimale contenant le nuage des observations. Cette méthode ne nécessite pas l'indépendance mutuelle des sources, ni même leur décorrélation; elle ne requiert pas non plus la dominance locale des sources, ni leur additivité totale. Une seule condition est nécessaire et suffisante: l'orthant positif doit être l'unique cône simplicial d'ouverture minimale contenant le nuage de points des signaux sources. L'algorithme proposé est évalué avec succès dans deux situations de séparation de sources non-négatives de nature très différentes. Dans la première situation, nous effectuons la séparation de spectres de masse mesurés à la sortie d'un chromatographe liquide haute précision, afin d'identifier et quantifier les différents métabolites (petites molécules) présents dans l'urine d'un rat traité au phénobarbital. Dans la deuxième situation, nous estimons les différents compartiments pharmacocinétiques du radio-traceur FluoroDeoxyGlucose marqué au fluor 18 ([18F]-FDG) dans le cerveau d'un patient humain, à partir d'une série d'images 3D TEP de cet organe. Parmi ces pharmacocinétiques, la fonction d'entrée artérielle présente un grand intérêt pour l'évaluation de l'efficacité d'un traitement anti-cancéreux en oncologie. / This thesis addresses the problem of non-negative blind source separation (i.e. positive or zero quantities). The situation of linear instantaneous mixtures of non-negative sources occurs in many problems of signal and image processing, such as decompositions of signals measured by a spectrometer (mass spectra, Raman spectra, infrared spectra), decomposition of images (medical, multi-spectral and hyperspectral) or estimating of the activity of a radionuclide. In these problems, the sources are inherently non-negative and this property should be preserved during their estimation, in order to get physical meaning components. Most of existing non-negative blind source separation methods require ``strong" assumptions on sources (such as mutual independence, local dominance or total additivity), which are not always satisfied in practice. In this work, we propose a new geometrical method for separating non-negative sources. The mixing matrix and the sources are estimated by finding the minimum aperture simplicial cone containing the scatter plot of mixed data. The proposed method does not require the mutual independence of the sources, neither their decorrelation, nor their local dominance, or their total additivity. One condition is necessary and sufficient: the positive orthant must be the unique minimum aperture simplicial cone cone containing the scatter plot of the sources. The proposed algorithm is successfully evaluated in two different problems of non-negative sources separation. In the first situation, we perform the separation of mass spectra measured at the output of a liquid chromatograph to identify and quantify the different metabolites (small molecules) present in the urine of rats treated with phenobarbital . In the second situation, we estimate the different pharmacokinetics compartments of the radiotracer [18F]-FDG in human brain, from a set of 3D PET images of this organ, without blood sampling. Among these pharmacokinetics, arterial input function is of great interest to evaluate the effectiveness of anti-cancer treatment in oncology.

Cette thèse s'intéresse à la sécurité des environnements virtualisés distribués type “Clouds” ou informatique en nuage. Dans ces environnements, le client bénéficie de ressources ou services (de calcul, stockage, etc.) à la demande sans connaissance de l'infrastructure sous-jacente. Ces services sont proposés à bas coût en mutualisant les ressources proposées aux clients. Ainsi, ces derniers se retrouvent à partager une infrastructure commune. Cependant, cette concentration des activités en fait une cible privilégiée pour un attaquant, d'autant plus intéressante que les Clouds présentent de nouveaux vecteurs d'attaque entre les clients du Clouds de part le partage des ressources. Actuellement, les fournisseurs de solutions de Cloud proposent une sécurité par défaut ne correspondant pas nécessairement aux besoins de sécurité des clients. Cet aspect est donc bien souvent négligé et cette situation donne lieu à de nombreux exemples d'attaques (vol de données, usage malicieux, etc.). Dans cette thèse, nous proposons une approche où le client spécifie ses besoins de sécurité ainsi que son application virtualisée au sein d'un modèle. Nous proposons notamment une nouvelle logique dédiée à l'expression de propriétés sur la propagation de l'information dans un système.Puis, nous proposons un déploiement automatique de ce modèle sur une infrastructure de type Cloud basée sur la virtualisation grâce à nos nouveaux algorithmes prenant en compte les propriétés de sécurité. Ces dernières sont assurées via un placement prenant en compte les risques d'attaques entre ressources partagées et/ou via la configuration de mécanismes de sécurité existants au sein du système. / This Thesis deals with security for virtualized distributed environments such as Clouds. In these environments, a client can access resources or services (compute, storage, etc.) on-demand without prior knowledge of the infrastructure underneath. These services are low-cost due to the mutualization of resources. As a result, the clients share a common infrastructure. However, the concentration of businesses and critical data makes Clouds more attractive for malicious users, especially when considering new attack vectors between tenants.Nowadays, Cloud providers offer default security or security by design which does not fit tenants' custom needs. This gap allows for multiple attacks (data thieft, malicious usage, etc.)In this Thesis, we propose a user-centric approach where a tenant models both its security needs as high-level properties and its virtualized application. These security objectives are based on a new logic dedicated to expressing system-based information flow properties. Then, we propose security-aware algorithm to automatically deploy the application and enforce the security properties. The enforcement can be realized by taking into account shared resources during placement decision and/or through the configuration of existing security mechanisms.