Les projets d'Ingénierie Structurale doivent s’adapter aux critères de performance, de sécurité, de fonctionnalité, de durabilité et autres, établis dans la phase d’avant-projet. Traditionnellement, les projets utilisent des informations de nature déterministe comme les dimensions, les propriétés des matériaux et les charges externes. Toutefois, la modélisation des systèmes structuraux complexes implique le traitement des différents types et niveaux d'incertitudes. Dans ce sens, la prévision du comportement doit être préférablement faite en termes de probabilités puisque l'estimation de la probabilité de succès d'un certain critère est une nécessité primaire dans l’Ingénierie Structurale. Ainsi, la fiabilité est la probabilité rapportée à la parfaite opération d'un système structural donné durant un certain temps en des conditions normales d'opération pour trouver le meilleur compromis entre coût et sécurité pour l’élaboration des projets. Visant à pallier les désavantagés des méthodes traditionnelles FORM et SORM (First and Second Order Reliability Method), cette thèse propose une méthode d’analyse de fiabilité basée sur des techniques d’optimisation heuristiques (HBRM, Heuristic-based Reliability Method). Les méthodes heuristiques d’optimisation utilisées par cette méthode sont : Algorithmes Génétiques (Genetic Algorithms), Optimisation par Essaims Particulaires (Particle Swarm Optimisation) et Optimisation par Colonie de Fourmis (Ant Colony Optimization). La méthode HBRM ne requiert aucune estimation initiale de la solution et opère selon le principe de la recherche multi-directionnelle, sans besoin de calculer les dérivées partielles de la fonction d’état limite par rapport aux variables aléatoires. L’évaluation des fonctions d’état limite est réalisée en utilisant modèles analytiques, semi analytiques et numériques. Dans ce but, la mise en oeuvre de la méthode de Ritz (via MATLAB®), la méthode des éléments finis (via MATLAB® et ANSYS®) et la méthode sans maillage de Galerkin (Element-free Galerkin sous MATLAB®) a été nécessaire. La combinaison d’analyse de fiabilité, des méthodes d’optimisation et méthodes de modélisation, ci-dessus mentionnées, configure la méthodologie de conception fiabiliste proposée dans ce mémoire. L’utilisation de différentes méthodes de modélisation et d’optimisation a eu pour objectif de mettre en évidence leurs avantages et désavantages pour des applications spécifiques, ainsi pour démontrer l’applicabilité et la robustesse de la méthodologie de conception fiabiliste en utilisant ces techniques numériques. Ce qui a été possible grâce aux bons résultats trouvés dans la plupart des applications. Dans ce sens, des applications uni, bi et tridimensionnelles en statique, stabilité et dynamique des structures explorent l’évaluation explicite et implicite des fonctions d’état limite de plusieurs variables aléatoires. Procédures de validation déterministe et analyses stochastiques, et la méthode de perturbation de Muscolino, donnent les bases de l’analyse de fiabilité des applications en problèmes d’interaction fluide-structure bi et tridimensionnelles. La méthodologie est particulièrement appliquée à une structure industrielle. Résultats de applications uni et bidimensionnelles aux matériaux composites stratifiés, modélisés par la méthode EFG sont comparés avec les obtenus par éléments finis. A la fin de la thèse, une extension de la méthodologie à l’optimisation fiabiliste est proposée à travers la méthode des facteurs optimaux de sûreté. Pour cela, sont présentes des applications pour la minimisation du poids, en exigent un indice de fiabilité cible, aux systèmes modélisés par la méthode de EF et par la méthode EFG. / Structural Engineering designs must be adapted to satisfy performance criteria such as safety, functionality, durability and so on, generally established in pre-design phase. Traditionally, engineering designs use deterministic information about dimensions, material properties and external loads. However, the structural behaviour of the complex models needs to take into account different kinds and levels of uncertainties. In this sense, this analysis has to be made preferably in terms of probabilities since the estimate the probability of failure is crucial in Structural Engineering. Hence, reliability is the probability related to the perfect operation of a structural system throughout its functional lifetime; considering normal operation conditions. A major interest of reliability analysis is to find the best compromise between cost and safety. Aiming to eliminate main difficulties of traditional reliability methods such as First and Second Order Reliability Method (FORM and SORM, respectively) this work proposes the so-called Heuristic-based Reliability Method (HBRM). The heuristic optimization techniques used in this method are: Genetic Algorithms, Particle Swarm Optimization and Ant Colony Optimization. The HBRM does not require initial guess of design solution because it’s based on multidirectional research. Moreover, HBRM doesn’t need to compute the partial derivatives of the limit state function with respect to the random variables. The evaluation of these functions is carried out using analytical, semi analytical and numerical models. To this purpose were carried out the following approaches: Ritz method (using MATLAB®), finite element method (through MATLAB® and ANSYS®) and Element-free Galerkin method (via MATLAB®). The combination of these reliability analyses, optimization procedures and modelling methods configures the design based reliability methodology proposed in this work. The previously cited numerical tools were used to evaluate its advantages and disadvantages for specific applications and to demonstrate the applicability and robustness of this alternative approach. Good agreement was observed between the results of bi and three-dimensional applications in statics, stability and dynamics. These numerical examples explore explicit and implicit multi limit state functions for several random variables. Deterministic validation and stochastic analyses lied to Muscolino perturbation method give the bases for reliability analysis in 2-D and 3-D fluidstructure interaction problems. This methodology is applied to an industrial structure lied to a modal synthesis. The results of laminated composite plates modelled by the EFG method are compared with their counterparts obtained by finite elements. Finally, an extension in reliability based design optimization is proposed using the optimal safety factors method. Therefore, numerical applications that perform weight minimization while taking into account a target reliability index using mesh-based and meshless models are proposed. / Os projectos de Engenharia Estrutural devem se adaptar a critérios de desempenho, segurança, funcionalidade, durabilidade e outros, estabelecidos na fase de anteprojeto. Tradicionalmente, os projectos utilizam informações de natureza deterministica nas dimensões, propriedades dos materiais e carregamentos externos. No entanto, a modelagem de sistemas complexos implica o tratamento de diferentes tipos e níveis de incertezas. Neste sentido, a previsão do comportamento deve preferivelmente ser realizada em termos de probabilidades dado que a estimativa da probabilidade de sucesso de um critério é uma necessidade primária na Engenharia Estrutural. Assim, a confiabilidade é a probabilidade relacionada à perfeita operação de um sistema estrutural durante um determinado tempo em condições normais de operação. O principal objetivo desta análise é encontrar o melhor compromisso entre custo e segurança. Visando a paliar as principais desvantagens dos métodos tradicionais FORM e SORM (First and Second Order Reliability Method), esta tese propõe um método de análise de confiabilidade baseado em técnicas de optimização heurísticas denominado HBRM (Heuristic-based Reliability Method). Os métodos heurísticos de otimização utilizados por este método são: Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms), Optimização por Bandos Particulares (Particle Swarm Optimisation) e Optimização por Colónia de Formigas (Ant Colony Optimization). O método HBRM não requer de uma estimativa inicial da solução e opera de acordo com o princípio de busca multidirecional, sem efetuar o cálculo de derivadas parciais da função de estado limite em relação às variáveis aleatórias. A avaliação das funções de estado limite é realizada utilizando modelos analíticos, semi analíticos e numéricos. Com este fim, a implementação do método de Ritz (via MATLAB®), o método dos elementos terminados (via MATLAB® e ANSYS®) e o método sem malha de Galerkin (Element-free Galerkin via MATLAB®) foi necessária. A combinação da análise de confiabilidade, os métodos de optimização e métodos de modelagem, acima mencionados, configura a metodologia de projeto proposta nesta tese. A utilização de diferentes métodos de modelagem e de otimização teve por objetivo destacar as suas vantagens e desvantagens em aplicações específicas, assim como demonstrar a aplicabilidade e a robustez da metodologia de análise de confiabilidade utilizando estas técnicas numéricas. Isto foi possível graças aos bons resultados encontrados na maior parte das aplicações. As aplicações foram uni, bi e tridimensionais em estática, estabilidade e dinâmica de estruturas, as quais exploram a avaliação explícita e implícita de funções de estado limite de várias variáveis aleatórias. Procedimentos de validação déterministica e de análises estocásticas, aplicando o método de perturbação de Muscolino, fornecem as bases da análise de confiabilidade nas aplicações de problemas de iteração fluído-estrutura bi e tridimensionais. A metodologia é testada com uma estrutura industrial. Resultados de aplicações bidimensionais em estratificados compostos, modelados pelo método EFG são comparados com os obtidos por elementos finitos. No fim da tese, uma extensão da metodologia à optimização baseada em confiabilidade é proposta aplicando o método dos factores óptimos de segurança. Finalmente são apresentadas as aplicações para a minimização do peso em sistemas modelados pelo método de EF e o método EFG que exigem um índice de confiabilidade alvo.

La détection d'homologues lointains est essentielle pour le classement fonctionnel et structural des séquences protéiques et pour l'amélioration de l'annotation des génomes très divergents. Pour le classement des séquences, nous présentons la méthode "ILP-SVM homology", combinant la programmation logique inductive (PLI) et les modèles propositionnels. Elle propose une nouvelle représentation logique des propriétés physico-chimiques des résidus et des positions conservées au sein de l'alignement de séquences. Ainsi, PLI trouve les règles les plus fréquentes et les utilise pour la phase d'apprentissage utilisant des modèles d'arbre de décision ou de machine à vecteurs de support. La méthode présente au moins les mêmes performances que les autres méthodes trouvées dans la littérature. Puis, nous proposons la méthode CASH pour annoter les génomes très divergents. CASH a été appliqué à Plasmodium falciparum, mais reste applicable à toutes les espèces. CASH utilise aussi bien l'information issue de génomes proches ou éloignés de P. falciparum. Chaque domaine connu est ainsi représenté par un ensemble de modèles évolutifs, et les sorties sont combinées par un méta-classificateur qui assigne un score de confiance à chaque prédiction. Basé sur ce score et sur des propriétés de co-ocurrences de domaines, CASH trouve l'architecture la plus probable de chaque séquence en appliquant une approche d'optimisation multi-objectif. CASH est capable d'annoter 70% des domaines protéiques de P. falciparum, contre une moyenne de 58% pour ses concurrents. De nouveaux domaines protéiques ont pu être caractérisés au sein de protéines de fonction inconnue ou déjà annotées.

Afin de définir une conception optimale d'un système électromécanique, celui-ci doit intégrer des contraintes toujours plus drastiques et de nombreux phénomènes physiques issus de : l'électromagnétique, l'aérothermique, l'électronique, la mécanique et l'acoustique. L'originalité de cette thèse est de proposer une modélisation multi-physique pour la conception reposant sur des modèles à constantes localisées : solution intermédiaire entre la modélisation analytique et numérique. Ces différents modèles permettront l'étude et la conception sous contraintes d'une machine synchrone à aimants permanents dédiée pour la traction ferroviaire. Les résultats de simulations seront comparés à des résultats éléments finis mais aussi à des essais expérimentaux. Ce modèle multi-physique est entièrement paramétré afin d'être associé à des outils d'optimisation. On utilisera ici une optimisation par essaim de particules pour chercher des compromis entre différents objectifs sous forme de Front de Pareto. Dans ce papier, nous ciblerons les objectifs suivants : le couple d'origine électromagnétique et le bruit d'origine électromagnétique. Finalement une étude de sensibilité valide la robustesse de la conception retenue quand celle-ci est soumise aux contraintes de fabrication. L'objectif étant de poser les bases d'un outil d'aide à la décision pour le choix d'une machine électrique

L’objectif de recherche principal poursuivi dans cette thèse de doctorat est de mieux comprendre le rôle d’une insatisfaction corporelle dans l’adoption de pratiques de maintien et de changement du poids chez des adolescent(e)s québécois(es). Pour atteindre cet objectif de recherche principal, trois articles scientifiques liés les uns aux autres ont été rédigés. Chaque article poursuit des objectifs spécifiques (1er article: estimer les proportions d’adolescent(e)s québécois(e)s poursuivant un objectif de poids apparié et non-apparié à leur poids actuel et identifier les déterminants des objectifs de poids non-apparié au poids actuel, 2e article: identifier des associations entre un objectif de poids apparié vs. non-apparié au poids actuel et la fréquence d’utilisation de différents comportements liés au poids et à l’alimentation, 3e article: observer des associations entre différents degrés d’insatisfaction corporelle et l’utilisation de divers comportements liés au poids et à l’alimentation et examiner le rôle modérateur d’un objectif de poids apparié vs. non-apparié au poids actuel dans ces associations) permettant de répondre à l’objectif de recherche principal. Ces articles ont tous été élaborés à partir de l’analyse secondaire d’une banque de données quantitatives constituée par l’Institut de la statistique du Québec (ISQ) et nommée: Enquête sociale et de santé auprès des enfants et des adolescents québécois (ESSEA). L’ESSEA a été constitué auprès d’un échantillon populationnel et représentatif d’enfants et d’adolescent(e)s québécois(es) âgé(e)s de neuf, 13 et 16 ans. Les résultats de cette thèse indiquent qu’une insatisfaction corporelle est associée à la poursuite d’un objectif de poids non-apparié au poids actuel, ainsi qu’à l’utilisation de comportements liés au poids et à l’alimentation sains, malsains et déviants. Des associations ont également été observées entre l’objectif de poids poursuivi par un adolescent(e) et divers comportements utilisés pour l’atteindre. En effet, la poursuite d’un objectif de poids non-apparié au poids actuel est associée à l’utilisation de comportements malsains. Cette association n’est cependant pas présente en ce qui à trait à l’utilisation de comportements sains et déviants, ceux-ci étant strictement prédits par une insatisfaction corporelle. Des effets de médiation et de modération ont aussi été identifiés. Une insatisfaction corporelle est une variable de médiation entre une détresse psychologique chez les adolescentes et la poursuite d’un objectif de poids non-apparié au poids actuel. Finalement, un objectif de poids non-apparié au poids actuel est une variable modifiant l’association entre une insatisfaction corporelle et l’utilisation de comportements malsains chez les adolescent(e)s québécois(es). En conclusion, il existe diverses associations entre une insatisfaction corporelle et l’adoption de pratiques de maintien et de changement du poids chez des adolescent(e)s québécois(es). Une insatisfaction corporelle est donc une cible d’intervention pertinente pour la santé publique puisqu’elle peut servir de base à l’élaboration d’interventions visant la promotion d’un poids santé ainsi que de saines stratégies de contrôle du poids. / The main objective of this doctoral thesis is to better understand the role of body (dis)satisfaction in the adoption of practices directed toward body weight maintenance or body weight modification among Quebec adolescents. To reach this overall thesis objective, three theoretically and conceptually linked scientific papers were written. Although linked to one another, each paper pursues specific research objectives (1st article: to estimate proportions of adolescents with a weight goal that matched and mismatched weight status, and to identify correlates of a mismatched weight goal, 2nd article: to examine associations between matched vs. mismatched weight goals and the frequency of use of different weight-related behaviors, 3rd article: to examine associations between different levels of body dissatisfaction and different frequencies of use of weight-related behaviors and, to investigate whether or not the person’s weight goal moderates these associations) which allow for answering the main thesis objective. These papers were generated from secondary data analyses on a quantitative dataset built by the Institut de la statistique du Québec (ISQ) and named: Quebec Child and Adolescent Health and Social Survey. This dataset was based on data collected from a representative population-based sample of Quebec children and adolescents aged nine, 13, and 16 years old. The results of this thesis indicate that body dissatisfaction is associated with pursuing a mismatched weight goal as well as with the use of healthy, unhealthy, and disordered health behaviors. Associations are also observed between weight goals and weight-related behaviors used to reach weight goals. Indeed, pursuing a mismatched weight goal was found to be associated with the use of unhealthy weight-related behaviors across both sexes. This association is however not significant for the use of healthy and disordered health behaviors. These behaviors were solely predicted by body dissatisfaction. Mediation and moderation effects were also identified. It was found that being body dissatisfied mediated the association between psychological distress among adolescent girls and pursuing a mismatched weight goal. Finally, pursuing a mismatched weight goal was also found to moderate associations between body dissatisfaction and using unhealthy weight-related behaviors among both Quebec adolescent boys and girls. We conclude that there are various associations between body dissatisfaction and the adoption of practices directed toward body weight maintenance or body weight modification among Quebec adolescents. Body dissatisfaction thus represents a pertinent target for public health intervention in the sense that it can serve as the basis for the elaboration of interventions aimed at promoting healthy body weights and healthy weight management strategies.

Cette thèse a pour objectif principal le développement de nouveaux algorithmes globaux pour la résolution de problèmes d'optimisation mono et multi-objectif, en se basant sur des formules de représentation ayant la tâche principale de générer des points initiaux appartenant à une zone proche du minimum globale. Dans ce contexte, une nouvelle approche appelée RFNM est proposée et testée sur plusieurs fonctions non linéaires, non différentiables et multimodales. D'autre part, une extension à la dimension infinie a été établie en proposant une démarche pour la recherche du minimum global. Par ailleurs, plusieurs problèmes de conception mécanique, à caractère aléatoire, ont été considérés et résolus en utilisant cette approche, avec amélioration de la méthode multi-objectif NNC. Enfin, une contribution à l'optimisation multi-objectif par une nouvelle approche a été proposée. Elle permet de générer un nombre suffisant de points pour représenter la solution optimale de Pareto.

Le cloud computing a émergé au cours de la dernière décennie pour être largement adopté aujourd'hui dans plusieurs domaines de l'informatique. Il consiste à proposer des ressources axées, ou non, sur le marché sous forme de services qui peuvent être consommés de manière souple et transparente. Dans cette thèse, nous traitons le problème d'ordonnancement, un des enjeux majeurs du cloud. Selon la configuration de cloud ciblée, nous avons identifié trois niveaux d'ordonnancement : niveau service, niveau tâche et niveau machine virtuelle. Nous revisitons la modélisation du problème, la conception et l'implémentation des métaheuristiques multiobjectives pour chaque niveau d'ordonnancement du cloud. Les ordonnanceurs à base de métaheuristiques que nous proposons portent sur différents critères notamment la consommation d'énergie, les émissions de gaz à effet de serre, le profit et la qualité du service (coût et temps de réponse). Nous prouvons leur capacité d'adaptation aux contraintes du cloud en les intégrant au sein du gestionnaire de cloud OpenNebula. De plus, nos ordonnanceurs ont été largement expérimentés utilisant des configurations réalistes de cloud sur Grid'5000, en tant qu'infrastructure en tant que service (IAAS), et des scénarios concrets basés sur les instances et les tarifications d'Amazon EC2. Les résultats présentés montrent que les méthodes que nous proposons surpassent les approches l'ordonnancement existantes sur tous les critères cités précédemment.

Le travail présenté dans cette thèse porte sur l'étude du dimensionnement d'une chaine de conversion électrique en entrainement direct d'un système direct de récupération de l'énergie des vagues (searev). Cette chaine de conversion est composée d'une génératrice synchrone à aimants permanents solidaire d'un volant pendulaire, d'un convertisseur électronique composé de deux ponts triphasés à modulation de largeur d'impulsion, l'un contrôlant la génératrice, l'autre permettant d'injecter l'énergie électrique au réseau. En complément, un système de stockage de l'énergie (batterie de supercondensateurs) est destiné au lissage de la puissance produite. Le dimensionnement de tous ces éléments constitutifs nécessite une approche d'optimisation sur cycle, dans un contexte de fort couplage multi-physique notamment entre les parties hydrodynamique et électromécanique. Dans un premier temps, l'ensemble génératrice-convertisseur, dont le rôle est d'amortir le mouvement d'un volant pendulaire interne, est optimisé en vue de minimiser le coût de production de l'énergie (coût du kWh sur la durée d'usage). Cette optimisation sur cycle est réalisée en couplage fort avec le système houlogénérateur grâce à la prise en compte conjointe de variables d'optimisation relatives à l'ensemble convertisseur-machine mais aussi à la loi d'amortissement du volant pendulaire. L'intégration d'une stratégie de défluxage, intéressante pour assurer un fonctionnement en écrêtage de la puissance, permet, dès l'étape de dimensionnement, de traiter l'interaction convertisseur-machine. Dans un second temps, la capacité énergétique du système de stockage de l'énergie fait l'objet d'une optimisation en vue de la minimisation de son coût économique sur cycle de vie. Pour ce faire, nous définissons des critères de qualité de l'énergie injectée au réseau, dont un lié au flicker, et nous comparons des stratégies de gestion de l'état de charge tout en tenant compte du vieillissement en cyclage des supercondensateurs dû à la tension et à leur température. Dans un troisième temps, à partir de données d'états de mer sur une année entière, nous proposons des dimensionnements de chaines de conversion électrique qui présentent les meilleurs compromis en termes d'énergie totale récupérée et de coût d'investissement.

L'informatique a changé profondément les aspects méthodologiques du processus de découverte dans les différents domaines du savoir. Les chercheurs ont à leur disposition aujourd'hui de nouvelles capacités qui permettent d'envisager la résolution de nouveaux problèmes. Les plates-formes parallèles et distribuées composées de ressources partagées entre différents participants peuvent rendre ces nouvelles capacités accessibles à tout chercheur et offrent une puissance de calcul qui a été limitée jusqu'à présent aux projets scientifiques les plus grands (et les plus riches). Dans ce document qui regroupe les résultats obtenus pendant cette thèse, nous explorons quatre facettes différentes de la façon dont les organisations s'engagent dans une collaboration sur de plates-formes parallèles et distribuées. En utilisant des outils classiques de l'analyse combinatoire, de l'ordonnancement multi-objectif et de la théorie des jeux, nous avons montré comment calculer des ordonnancements avec un bon compromis entre les résultats obtenus par les participants et la performance globale de la plate-forme. En assurant des résultats justes et en garantissant des améliorations de performance pour les différents participants, nous pouvons créer une plate-forme efficace où chacun se sent toujours encouragé à collaborer et à partager ses ressources. Tout d'abord, nous étudions la collaboration entre organisations égoïstes. Nous montrons que le comportement égoïste entre les participants impose une borne inférieure sur le makespan global. Nous présentons des algorithmes qui font face à l'égoïsme des organisations et qui présentent des résultats équitables. La seconde étude porte sur la collaboration entre les organisations qui peuvent tolérer une dégradation limitée de leur performance si cela peut aider à améliorer le makespan global. Nous améliorons les bornes d'inapproximabilité connues sur ce problème et nous présentons de nouveaux algorithmes dont les garanties sont proches de l'ensemble de Pareto (qui regroupe les meilleures solutions possibles). La troisième forme de collaboration étudiée est celle entre des participants rationnels qui peuvent choisir la meilleure stratégie pour leur tâches. Nous présentons un modèle de jeu non coopératif pour le problème et nous montrons comment l'utilisation de "coordination mechanisms" permet la création d'équilibres approchés avec un prix de l'anarchie borné. Finalement, nous étudions la collaboration entre utilisateurs partageant un ensemble de ressources communes. Nous présentons une méthode qui énumère la frontière des solutions avec des meilleurs compromis pour les utilisateurs et sélectionne la solution qui apporte la meilleure performance globale.

Basés sur les outils théoriques et algorithmiques de la programmation DC et DCA, les travaux de recherche dans cette thèse portent sur les approches locales et globales pour l'optimisation non convexe et l'optimisation globale en variables mixtes entières. La thèse comporte 5 chapitres. Le premier chapitre présente les fondements de la programmation DC et DCA, et techniques de Séparation et Evaluation (B&B) (utilisant la technique de relaxation DC pour le calcul des bornes inférieures de la valeur optimale) pour l'optimisation globale. Y figure aussi des résultats concernant la pénalisation exacte pour la programmation en variables mixtes entières. Le deuxième chapitre est consacré au développement d'une méthode DCA pour la résolution d'une classe NP-difficile des programmes non convexes non linéaires en variables mixtes entières. Ces problèmes d'optimisation non convexe sont tout d'abord reformulées comme des programmes DC via les techniques de pénalisation en programmation DC de manière que les programmes DC résultants soient efficacement résolus par DCA et B&B bien adaptés. Comme première application en optimisation financière, nous avons modélisé le problème de gestion de portefeuille sous le coût de transaction concave et appliqué DCA et B&B à sa résolution. Dans le chapitre suivant nous étudions la modélisation du problème de minimisation du coût de transaction non convexe discontinu en gestion de portefeuille sous deux formes : la première est un programme DC obtenu en approximant la fonction objectif du problème original par une fonction DC polyèdrale et la deuxième est un programme DC mixte 0-1 équivalent. Et nous présentons DCA, B&B, et l'algorithme combiné DCA-B&B pour leur résolution. Le chapitre 4 étudie la résolution exacte du problème multi-objectif en variables mixtes binaires et présente deux applications concrètes de la méthode proposée. Nous nous intéressons dans le dernier chapitre à ces deux problématiques challenging : le problème de moindres carrés linéaires en variables entières bornées et celui de factorisation en matrices non négatives (Nonnegative Matrix Factorization (NMF)). La méthode NMF est particulièrement importante de par ses nombreuses et diverses applications tandis que les applications importantes du premier se trouvent en télécommunication. Les simulations numériques montrent la robustesse, rapidité (donc scalabilité), performance et la globalité de DCA par rapport aux méthodes existantes.

La conception d'un système électrique est une tâche très complexe qui relève d’expertises dans différents domaines de compétence. Dans un contexte compétitif où l’avance technologique est un facteur déterminant, l’industrie cherche à réduire les temps d'étude et à fiabiliser les solutions trouvées par une approche méthodologique rigoureuse fournissant une solution optimale systémique.Il est alors nécessaire de construire des modèles et de mettre au point des méthodes d'optimisation compatibles avec ces préoccupations. En effet, l’optimisation unitaire de sous-systèmes sans prendre en compte les interactions ne permet pas d'obtenir un système optimal. Plus le système est complexe plus le travail est difficile et le temps de développement est important car il est difficile pour le concepteur d'appréhender le système dans toute sa globalité. Il est donc nécessaire d'intégrer la conception des composants dans une démarche systémique et globale qui prenne en compte à la fois les spécificités d’un composant et ses relations avec le système qui l’emploie.Analytical Target Cascading est une méthode d'optimisation multi niveaux de systèmes complexes. Cette approche hiérarchique consiste à décomposer un système complexe en sous-systèmes, jusqu’au niveau composant dont la conception relève d’algorithmes d'optimisation classiques. La solution optimale est alors trouvée par une technique de coordination qui assure la cohérence de tous les sous-systèmes. Une première partie est consacrée à l'optimisation de composants électriques. L'optimisation multi niveaux de systèmes complexes est étudiée dans la deuxième partie où une chaîne de traction électrique est choisie comme exemple / The design of an electrical system is a very complex task which needs experts from various fields of competence. In a competitive environment, where technological advance is a key factor, industry seeks to reduce study time and to make solutions reliable by way of a rigorous methodology providing a systemic solution.Then, it is necessary to build models and to develop optimization methods which are suitable with these concerns. Indeed, the optimization of sub-systems without taking into account the interaction does not allow to achieve an optimal system. More complex the system is more the work is difficult and the development time is important because it is difficult for the designer to understand and deal with the system in its complexity. Therefore, it is necessary to integrate the design components in a systemic and holistic approach to take into account, in the same time, the characteristics of a component and its relationship with the system it belongs to.Analytical Target Cascading is a multi-level optimization method for handling complex systems. This hierarchical approach consists on the breaking-down of a complex system into sub-systems, and component where their optimal design is ensured by way of classical optimization algorithms. The optimal solution of the system must be composed of the component's solutions. Then a coordination strategy is needed to ensure consistency of all sub-systems. First, the studied and proposed optimization algorithms are tested and compared on the optimization of electrical components. The second part focuses on the multi-level optimization of complex systems. The optimization of railway traction system is taken as a test case