De nos jours, l'utilisation des drones miniatures à voilure tournante pour des missions d'observation dans des environnements hostiles est en pleine expansion. Ces appareils, grâce à leurs capacités à combiner le vol de translation avec le vol stationnaire, sont en eff et bien adaptés aux besoins de ces missions. L'étude présentée dans cette thèse concerne un nouveau concept de drone appelé GLMAV (pour Gun Launched Micro Aerial Vehicle), qui consiste à rendre très rapidement opérationnel un véhicule hybride projectile - drone. La di fficulté dans le pilotage de ce type de véhicules est d'assurer de bonnes performances de suivi de trajectoires tout en garantissant une résistance aux perturbations aérodynamiques. Après une étape de modélisation, le cœur de la thèse présente plusieurs stratégies de commande, aussi bien linéaires que non linéaires, permettant la navigation autonome du drone. Plusieurs approches permettant l'estimation et la prise en compte dans la commande des eff orts parasites liés aux phénomènes aérodynamiques sont également détaillées. L'e fficacité de tous les algorithmes de commande est ensuite illustrée par de nombreuses simulations numériques. Du point de vue pratique, une simple loi de commande ne suffi t pas. En eff et, des techniques de filtrage particulières ou des aménagements spécifi ques doivent être utilisés pour reconstruire l'état du drone. Les performances de l'ensemble de la boucle de commande sont d'abord testées en simulation avant l'implantation sur le prototype du GLMAV développé par l'Institut franco-allemand de recherches de Saint-Louis.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L’optimisation de l’incorporation et de la libération de principes actifs dans les produits formulés constitue un des enjeux majeurs des industries pharmaceutiques et cosmétiques. L'objectif principal de notre étude est de proposer un modèle prédictif de la diffusion de petites sondes au sein des émulsions concentrées. Pour cela, il a fallu considérer à la fois la formulation d’émulsions concentrées stables et leur caractérisation rhéologique et structurelle ainsi que la prédiction des paramètres de transfert des sondes au sein des émulsions concentrées. On entend par paramètres de transfert, tous les paramètres permettant de caractériser les différents mécanismes de transfert de sondes dans les émulsions concentrées pris en compte dans notre système, à savoir le coefficient de diffusion dans les phases continue et dispersée, le coefficient de transfert à l’interface eau/huile, le coefficient de partage à l’équilibre de la sonde entre les deux phases de l’émulsion. Une nouvelle approche de caractérisation de la structure des émulsions concentrée a permis l’obtention des paramètres importants de structure (taille des gouttes et épaisseur du film de la phase continue). L’étude détaillée des mécanismes et processus diffusionnels est réalisée avec la prise en compte des résultats liés à la caractérisation structurelle du système d’étude. Ainsi, un modèle de diffusion fondé sur une approche phénoménologique est proposé pour prédire l'évolution des profils de concentration de la sonde dans les émulsions concentrées. Les cinétiques expérimentales de libération des sondes sont comparables à celles simulées par le modèle sans paramètres ajustables. Cette comparaison montre une bonne adéquation entre le modèle de diffusion et l’expérience / In the field of controlled release technology for new drugs, models that can predict its delivery during application are important for device design. The main objective of this work is to develop a predictive model able to describe the drug delivery from highly concentrated water-in-oil emulsions. These systems consist of deformed droplets dispersed in a continuous film. Their structure’s characteristics make them favourable for their use as releasing devices. A combination of different transfer mechanisms has been implemented in a mathematical model in order to simulate release experiments under different operating conditions (volume fraction, oil/surfactant ratio). A sensitivity analysis has been performed to point out the most relevant parameters affecting the drug’s release: drug partition and diffusion coefficients. Partition coefficient of the drug for different surfactant concentrations has been obtained through a predictive thermodynamic model UNIFAC, and the diffusion coefficient using Chang and Wilke equations in addition to the Stefan- Maxwell development. An original and simple technique has been used to determine indirectly the mean droplet size of the concentrated emulsions, through measurements of continuous phase’s thickness by analysis of incoherent polarized steady light transport through emulsion samples. In a general view, the diffusion model proposed for small drug diffusion in concentrated emulsions, which was first proposed for diluted emulsions, predicts successfully the evolution of mandelic acid concentrations during release experiments undertaken in perfect sink conditions

Le secteur du bâtiment représente aujourd'hui près de 45% de la facture énergétique nationale, et le parc des bâtiments existants se renouvelle lentement. L'audit énergétique est un outil d'aide à la décision permettant d'améliorer la performance des bâtiments en proposant des scénarios de rénovation adaptés. Cependant, les méthodes d'audit actuelles ne parviennent pas à saisir réellement les propriétés thermiques des bâtiments et les propositions de rénovation peuvent être inadaptées. Nous proposons une méthode innovante d'audit énergétique des bâtiments qui permet de réduire fortement les incertitudes sur les paramètres et la réponse thermique du modèle. Elle diffère des méthodes classiques par son protocole opératoire et ses outils de résolution numérique. En plus du recueil des scénarios d'usage, des caractéristiques thermiques des systèmes et du bâti, et des conditions climatiques, elle exploite l'information contenue dans la mesure de l'état thermique, composé des températures des pièces et des températures de surfaces de certaines parois et des émetteurs. Ces données alimentent un problème inverse d'identification de paramètres. L'utilisation d'un modèle aux EDP nous donne accès aux outils du contrôle optimal, et notamment à la méthode de l'état adjoint. Avec ce formalisme, le problème inverse se réécrit comme un problème d'optimisation non linéaire de calibration du modèle thermique. Les paramètres inconnus sont constitués des paramètres les plus influents : la capacité et la conductivité thermiques des parois, les caractéristiques des émetteurs, la transmittance des fenêtres et le débit de renouvellement d'air moyen. Nous proposons deux variantes de la méthode, que nous appliquons sur un cas d'étude numérique. La première nécessite les données de chaque puissance individuelle fournie aux émetteurs, et la seconde utilise une mesure globale de production de chaleur. L'approche est étudiée numériquement : le modèle thermique sert à la fois pour la génération des mesures et pour l'identification. Une fois les mesures de l'état thermique synthétisées, les paramètres retenus sont perturbés suivant les incertitudes classiques du bâtiment. Nous éprouvons la méthode sur un échantillon de tirages aléatoires, engendrant autant d'initialisations pour l'algorithme, afin de calculer l'incertitude de la méthode. L'allègement du protocole opératoire pour la seconde variante se traduit toutefois par une baisse de la précision de l'identification. Nous analysons la robustesse de la méthode lorsque les conditions climatiques de l'audit changent, que le bruit des capteurs de l'état thermique augmente, et pour de fortes incertitudes initiales des paramètres. Nous montrons que la méthode est stable par rapport au bruit des capteurs et que l'incertitude sur l'état thermique du bâtiment est globalement réduite. Afin d'améliorer la prise en compte de l'aéraulique, nous proposons une technique permettant de discriminer deux sources ayant des dynamiques différentes : l'une constante par morceaux, l'autre régulière dans le temps. La méthode résout un problème inverse prenant en compte la régularité des fonctions par projection. Cet outil est validé sur une étude expérimentale, dont les résultats démontrent la robustesse au bruit de mesure. Ce résultat constitue un jalon dans la volonté de s'affranchir de la contrainte de maîtrise de scénarios d'usage de la méthode d'audit. Enfin, nous proposons un formalisme inverse pour caractériser les propriétés thermiques d'une structure 3D à partir de mesures de température sur une partie de sa frontière. L'outil permet de reconstruire différentes formes et natures de défauts. Il pourrait trouver des débouchés dans la caractérisation de défauts d'isolation ou de ponts thermiques / The building sector currently accounts for nearly 45% of the national energy bill, and the existing buildings are slowly renewed. Energy audit is a tool for decision support to improve building performance by providing suitable renovation strategies. However, actual energy audit methods fail to completely determine the building thermal properties, and the proposed retrofit strategies may be inappropriate. We propose an innovative energy audit method which significantly reduces the uncertainties on the building thermal parameters and the thermal state. It differs from conventional methods by its operating protocol and its numerical resolution. In addition to the collection of use scenarios, thermal characteristics of built and systems, and weather conditions, it exploits the information embedded in the measurement of the thermal state, composed of the temperatures of the rooms, and the surface temperature of walls and heating devices. This data feed an inverse problem of parameters identification. Using a model for EDP gives us a direct access to the tools of the optimal control theory, including the adjoint state method. With this formalism, the inverse problem can be rewritten as a nonlinear optimization problem of the calibration of the thermal model. The unknown parameters consist of the most influential parameters of the building thermal model: the heat capacity and the thermal conductivity of the walls, the heaters characteristics, the windows transmittance and the mean rate of air renewal. We propose two alternatives to the method. The first requires the data of each individual power provided to heating device, and the second uses a global measure of the heat production. We apply them on a numerical case study: the thermal model is used for both the measures generation and the parameters identification. Once the thermal state measurements are synthesized, the selected parameters are disturbed by conventional uncertainties of the building. We investigate the method on a randomly generated sample, which gives us as many starting values for the algorithm. This allows to compute the uncertainty of the method. Reducing the operating protocol for the second alternative results in a decrease of the identification accuracy. We analyze the robustness of the method when the weather conditions of the audit change, when the sensor noise of the thermal state increases, and when we deal with strong initial parameter uncertainties. We show that the method is stable compared to the sensor noise and the thermal response of the rooms is generally well reconstructed. In order to improve the ventilation consideration, we then propose a technique to distinguish two thermal sources whose dynamics differ: one piecewise constant, and one smooth in time. The method is to solve an inverse problem, taking into account the temporal regularity of functions by a projection step. This tool has been validated on an experimental study, and the results demonstrate robustness to measurement noise. This result is a milestone in the will to overcome the constraint of precisely describing to use scenarios in the audit methodology. Finally, we propose an inverse formalism to characterize the thermal properties of a 3D structure from temperature measurements on a part of its boundary. The tool allows the reconstruction of various types and forms of internal defects. He could find opportunities in the thermal building diagnostics for characterizing insulation defects or thermal bridges

L'analyse des FDM (Reliability, Availability and Maintainability en anglais) fait partie intégrante de l'estimation du coût du cycle de vie des systèmes ferroviaires. Ces systèmes sont hautement fiables et présentent une logistique complexe. Les simulations Monte Carlo dans leur forme standard sont inutiles dans l'estimation efficace des paramètres des FDM à cause de la problématique des événements rares. C'est ici que l'échantillonnage préférentiel joue son rôle. C'est une technique de réduction de la variance et d'accélération de simulations. Cependant, l'échantillonnage préférentiel inclut un changement de lois de probabilité (changement de mesure) du modèle mathématique. Le changement de mesure optimal est inconnu même si théoriquement il existe et fournit un estimateur avec une variance zéro. Dans cette thèse, l'objectif principal est d'estimer deux paramètres pour l'analyse des FDM: la fiabilité des réseaux statiques et l'indisponibilité asymptotique pour les systèmes dynamiques. Pour ce faire, la thèse propose des méthodes pour l'estimation et l'approximation du changement de mesure optimal et l'estimateur final. Les contributions se présentent en deux parties: la première partie étend la méthode de l'approximation du changement de mesure de l'estimateur à variance zéro pour l'échantillonnage préférentiel. La méthode estime la fiabilité des réseaux statiques et montre l'application à de réels systèmes ferroviaires. La seconde partie propose un algorithme en plusieurs étapes pour l'estimation de la distance de l'entropie croisée. Cela permet d'estimer l'indisponibilité asymptotique pour les systèmes markoviens hautement fiables avec des contraintes logistiques. Les résultats montrent une importante réduction de la variance et un gain par rapport aux simulations Monte Carlo. / RAM (Reliability, Availability and Maintainability) analysis forms an integral part in estimation of Life Cycle Costs (LCC) of passenger rail systems. These systems are highly reliable and include complex logistics. Standard Monte-Carlo simulations are rendered useless in efficient estimation of RAM metrics due to the issue of rare events. Systems failures of these complex passenger rail systems can include rare events and thus need efficient simulation techniques. Importance Sampling (IS) are an advanced class of variance reduction techniques that can overcome the limitations of standard simulations. IS techniques can provide acceleration of simulations, meaning, less variance in estimation of RAM metrics in same computational budget as a standard simulation. However, IS includes changing the probability laws (change of measure) that drive the mathematical models of the systems during simulations and the optimal IS change of measure is usually unknown, even though theroretically there exist a perfect one (zero-variance IS change of measure). In this thesis, we focus on the use of IS techniques and its application to estimate two RAM metrics : reliability (for static networks) and steady state availability (for dynamic systems). The thesis focuses on finding and/or approximating the optimal IS change of measure to efficiently estimate RAM metrics in rare events context. The contribution of the thesis is broadly divided into two main axis : first, we propose an adaptation of the approximate zero-variance IS method to estimate reliability of static networks and show the application on real passenger rail systems ; second, we propose a multi-level Cross-Entropy optimization scheme that can be used during pre-simulation to obtain CE optimized IS rates of Markovian Stochastic Petri Nets (SPNs) transitions and use them in main simulations to estimate steady state unavailability of highly reliably Markovian systems with complex logistics involved. Results from the methods show huge variance reduction and gain compared to MC simulations.

L'objectif de ce travail est d'identifier les paramètres inertiels segmentaires humains, c’est-à-dire la masse, la position du centre de masse et la matrice d’inertie de ces segments. Ces paramètres, au nombre de dix par segment, constituent une donnée d'entrée indispensable aux calculs de dynamique inverse utilisés dans les études de biomécanique. Bien qu'il existe des méthodes pour avoir accès à ces paramètres par le biais de tables anthropométriques ou le calcul des volumes segmentaires, l'identification apparaît nécessaire dès lors que les sujets étudiés sont atypiques (handicapés physiques, femmes enceintes, sportifs présentant des hypertrophies musculaires). L'originalité de ce travail est de proposer une approche mixte dans l'écriture du problème d'identification combinant une formulation vectorielle et matricielle des équations du mouvement d’un système poly-articulé supposé rigide, qui ont déjà été établies au sein de l'équipe dans les travaux de thèse de Tony Monnet. La première permet d’identifier les masses et les centres de masse segmentaires. La deuxième permet d’identifier, elle, les matrices d’inertie segmentaires. Les paramètres d’entrée de cette méthode d’identification sont les matrices rotations segmentaires, leurs dérivées secondes, les accélérations segmentaires, ainsi que le torseur externe. Si ce dernier est directement mesuré par une plateforme de force, les autres grandeurs sont obtenues après des opérations sur la mesure de la cinématique segmentaire du sujet obtenue par un système opto-électronique. Ce système mesurant la cinématique du sujet grâce à des marqueurs cutanés, cette cinématique diffère de la cinématique théorique obtenue si les segments sont rigides, du fait des mouvements des masses molles. Ce travail a donc porté sur le calcul d’une matrice rotation optimale, basée sur une transformation matérielle décrivant le mouvement segmentaire.De plus les mouvements des masses molles ainsi que les instruments de mesure induisent un bruit dans les signaux cinématiques. Du fait de la double dérivation de ces signaux pour le calcul des accélérations segmentaires et des dérivées secondes des matrices rotations, ce bruit devient prépondérant sur le signal porteur. Ce travail a donc également porté sur le filtrage à effectuer pour atténuer ces bruits. Cinq filtres utilisés dans la littérature (filtre de Butterworth, lissage de Savitsky-Golay, moyenne glissante, lissage par spline et analyse spectrale) ont été implémentés et leurs effets sur les paramètres inertiels identifiés ont été comparés. Les résultats montrent que les paramètres identifiés avec la méthode vectorielle ne nécessitent pas de traitement. L’identification des matrices d’inertie nécessite, elle, un traitement et le lissage optimal est obtenu avec le moyenne glissante.Enfin, une modélisation du membre supérieur par une chaîne cinématique a également été implémentée afin de rigidifier la cinématique acquise. Les premiers résultats ne sont pas satisfaisants mais le modèle retenu peut être affiné avant de conclure sur l’intérêt de cette modélisation pour l’identification des paramètres inertiels. Finalement, l’approche mixte développée permet l'identification des dix paramètres inertiels des segments du corps humain. La méthode a été validée en identifiant les paramètres inertiels des segments constituant le membre supérieur de dix huit sujets. Les paramètres obtenus ont ensuite été comparés à ceux issus d’une table anthropométrique. Les résultats montrent que les paramètres identifiés sont très proches de ceux estimés. Cela montre donc que l’identification des paramètres inertiels est fiable et permet d’avoir accès aux paramètres inertiels de sujets atypiques, pour qui les tables anthropométriques ne sont pas disponibles. / The aim of this thesis is the identification of body segment inertial parameters (BSIP), i.e. the segment mass, center of mass location and inertia tensor. Those ten parameters per segment are a mandatory input for inverse kinetics methods which are widely used in biomechanics studies. Despite the fact that methods exist to estimate them from anthropometric tables or segment volumes measurements, identification is useful when subjects are atypical (such as disabled people, pregnant women or athletes with muscular hypertrophies). The originality of this work is to use a mixed approach to write the identification problem, combining a vectorial and a matrix formulations of rigid multi-body motion equations, based on previous work did in the RoBioSS axis by Tony Monnet during his PhD. The first one permit to identify segmental masses and center of mass locations. The second one identifies segmental inertia tensors.Inputs of identification algorithm are rotation matrices, their second derivatives, segmental accelerations, and external torsor. Even though this external torsor is directly measured with a force plate, the others inputs are derived from kinematics measurements performed by an optoelectronical device. This device measures kinematics with skin mounted markers tracked by cameras, and the obtained kinematics deviate from the theoretical kinematics of rigid bodies, because of the soft tissues artefacts. In order to deal with these artefacts an optimal rotation matrix computation, based on material transformation, has been performed.Also, noise appears during measurement because of the soft tissues artefacts and the measure device. When double numerical derivatives are applied, this noise becomes greater than the carrier signal. In order to deal with it, five filters, i.e. Butterworth filter, Savitsky-Golay smoothing, sliding average window, spline smoothing and singular spectrum analysis, taken from literature have been implemented and compared. Results show that BSIP identify from vectorial formulation didn’t need any filtering. On the other hand, inertia tensors identification needed smoothed inputs and the best way to smooth them was the sliding average window.Finally, a kinematic chain model of the upper limb has been implemented to rigidify the kinematics. Preliminary results aren’t satisfying but the chain model can be improved before assuming kinematic chain aren’t well suited to enhance BSIP identification. Ultimately, the developed mixed approach has been validated by upper limb inertial parameters identification of eighteen subjects. Identified inertial parameters have also been compared with ones estimated with an anthropometric table. The conclusion is that the identified parameters were very close to the estimated ones, which shows that identification will be reliable to estimate inertial parameters of atypical subjects for whom anthropometric tables aren’t available.

>Les maladies cardiovasculaires sont la première cause de mortalité dans le monde et font actuellement l’objet de nombreuses recherches. Dans le cas d’études des artères, un des objectifs est d’améliorer la compréhension des mécanismes biologiques impliqués dans des maladies comme l’hypertension, l’athérosclérose ou l’anévrisme. Les études mécaniques qui ont été menées s’appuient essentiellement sur des approches expérimentales in vitro, ce qui en limite leur intérêt et application dans le diagnostic clinique. Dans ce travail, un modèle théorique de comportement mécanique 3D de l’artère carotide prenant en compte le caractère hyperélastique, anisotrope, actif, précontraint et dynamique de la structure est proposé. Les mesures expérimentales sont obtenues in vivo sur des carotides communes de rats d’une part, et humaines de manière non invasive, d’autre part. Le problème mécanique aux limites est résolu semi-analytiquement sur un cycle cardiaque, considérant le tissu environnant. Les valeurs optimales des paramètres du modèle, en particulier de ceux décrivant les caractéristiques mécaniques de microconstituants pariétaux (élastine, collagène, muscle lisse), sont évaluées par régression non linéaire. Le modèle proposé permet (i) de reproduire les évolutions de pression luminale mesurées in vivo et (ii) de donner une évaluation des distributions de contraintes pariétales cohérentes avec la physiologie artérielle. Une corrélation entre l’âge des patients et les paramètres décrivant les contraintes résiduelles et les fibres de collagène, montre l’intérêt du modèle théorique et l’originalité de cette approche qui pourra donc être utilisée dans l’étude de pathologies artérielles. / Cardiovascular diseases are the number one cause of death globally and they are currently the subject of many researches. In studies of arteries, one of the aims is to improve understanding in biological mechanisms involved in diseases such as hypertension, atherosclerosis or aneurysm. The mechanical studies that were carried out predominantly rely on in vitro experimental testing, which limit their interest and application in clinical diagnosis. In this work, a theoretical modelling of the 3D carotid artery mechanical behaviour is proposed by assuming a hyperelastic, anisotropic, active, pre-stretched and dynamic wall structure. The experimental measurements were obtained in vivo from rat and human common carotid arteries, with non invasive recordings in the human case. The mechanical boundary value problem is solved semi-analytically over a cardiac cycle by also assuming the surrounding perivascular tissue. The best-fit values of the model parameters are estimated by nonlinear least-squares method, in particular those describing the mechanical characteristics of wall microconstituents (elastin, collagen, smooth muscle). The proposed modelling is able (i) to reconstruct the in vivo dynamic measured intraluminal pressures and (ii) to compute the wall stress fields which seem to be consistent with the arterial physiology. A correlation between patient age and the parameters related to residual stresses and collagen fibres shows the relevance of the theoretical modelling and the originality of the approach which, thereby, would be able to be used in studies of arterial pathological cases.

L'imagerie Radar à Synthèse d'Ouverture (RSO) est une technique bien connue dans les domaines de télédétection, de surveillance aérienne, de géologie et de cartographie. Obtenir des images de haute résolution malgré la présence de bruit, tout en prenant en compte les caractéristiques des cibles dans la scène observée, les différents incertitudes de mesure et les erreurs resultantes de la modélisation, devient un axe de recherche très important.Les méthodes classiques, souvent fondées sur i) la modélisation simplifiée de la scène ; ii) la linéarisation de la modélisation directe (relations mathématiques liant les signaux reçus, les signaux transmis et les cibles) simplifiée ; et iii) l'utilisation de méthodes d'inversion simplifiées comme la Transformée de Fourier Inverse (TFI) rapide, produisent des images avec une résolution spatiale faible, peu robustes au bruit et peu quantifiables (effets des lobes secondaires et bruit du speckle).Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser une approche bayésienne pour l'inversion. Elle permettrais de surmonter les inconvénients mentionnés des méthodes classiques, afin d'obtenir des images stables de haute résolution ainsi qu'une estimation plus précise des paramètres liés à la reconnaissance de cibles se trouvant dans la scène observée.L'approche proposée est destinée aux problèmes inverses de l'imagerie RSO mono-, bi-, et multi- statique ainsi que l'imagerie des cibles à micromouvement. Les a priori appropriés de modélisation permettant d'améliorer les caractéristiques des cibles pour des scènes de diverses natures seront présentées. Des méthodes d'estimation rapides et efficaces utilistant des a priori simples ou hiérarchiques seront développées. Le problème de l'estimation des hyperparameters sera galement traité dans le cadre bayésin. Les résultats relatifs aux données synthétiques, expérimentales et réelles démontrent l'efficacité de l'approche proposée. / Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging is a well-known technique in the domain of remote sensing, aerospace surveillance, geography and mapping. To obtain images of high resolution under noise, taking into account of the characteristics of targets in the observed scene, the different uncertainties of measure and the modeling errors becomes very important.Conventional imaging methods are based on i) over-simplified scene models, ii) a simplified linear forward modeling (mathematical relations between the transmitted signals, the received signals and the targets) and iii) using a very simplified Inverse Fast Fourier Transform (IFFT) to do the inversion, resulting in low resolution and noisy images with unsuppressed speckles and high side lobe artifacts.In this thesis, we propose to use a Bayesian approach to SAR imaging, which overcomes many drawbacks of classical methods and brings high resolution, more stable images and more accurate parameter estimation for target recognition.The proposed unifying approach is used for inverse problems in Mono-, Bi- and Multi-static SAR imaging, as well as for micromotion target imaging. Appropriate priors for modeling different target scenes in terms of target features enhancement during imaging are proposed. Fast and effective estimation methods with simple and hierarchical priors are developed. The problem of hyperparameter estimation is also handled in this Bayesian approach framework. Results on synthetic, experimental and real data demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

La rupture du ligament croisé antérieur du genou est très fréquente, notamment dans les activités qui impliquent des contraintes en rotation. Une dégénérescence du cartilage articulaire du genou peut par la suite engendrer une arthrose. Le but de cette étude était d’une part dans les pathologies traumatiques et d’autre part dans les pathologies dégénératives, atteignant cette articulation, d’analyser les facteurs prédictifs du contrôle postural et de la récupération fonctionnelle. Les effets d’une rééducation innovante combinant une rééducation conventionnelle réduite avec une rééducation en milieu aquatique ont été comparés à ceux d’une rééducation conventionnelle définie par la Haute Autorité de Santé, sur la cinétique de récupération des compétences proprioceptives et sur l’amélioration fonctionnelle. Le contrôle postural par posturographie et la motricité au moyen de tests cliniques ont été quantifiés chez 67 patients ayant présenté une rupture du ligament croisé antérieur, avant intervention et jusqu’à six mois après intervention chirurgicale. Les effets des paramètres météorologiques sur le contrôle postural et la douleur dans la gonarthrose ont été évalués chez 113 patients, par posturographie et échelle de douleur. Pour une même qualité globale du contrôle postural six mois après ligamentoplastie du genou, les patients ayant suivi le protocole de rééducation innovant utilisaient davantage la somesthésie que ceux ayant suivi une rééducation conventionnelle, qui devaient recourir plus à un mécanisme de compensation. La proprioception était améliorée deux mois après l’intervention chirurgicale par rapport à l’évaluation pré-opératoire chez les patients ayant suivi le protocole innovant. La force musculaire était plus importante chez les patients ayant suivi le protocole de rééducation innovant un mois, deux mois et six mois après intervention. Un mois après l’intervention, la distance de marche parcourue était plus importante chez les patients ayant suivi la rééducation innovante que chez les patients ayant suivi la rééducation conventionnelle. Chez les patients présentant une gonarthrose, une dégradation du contrôle postural était observée lorsque la pression atmosphérique et l’humidité maximale diminuaient au cours de la matinée et lorsque la pression atmosphérique diminuait au cours de la journée. L’augmentation de la douleur était corrélée avec l’augmentation de la température sur la matinée et avec l’augmentation de la température et de l’humidité sur la journée. L’environnement dans lequel évolue le sujet (ex : milieu aquatique, ambiance climatique) a donc une influence sur la performance du contrôle postural. Une meilleure prise en charge en rééducation post-ligamentoplastie du genou permettrait de limiter la nécessité de compensation sur le membre contralatéral par une meilleure utilisation de la somesthésie et ainsi prévenir la survenue de l’arthrose et d’une rupture ligamentaire contralatérale. Ceci permettrait de limiter les coûts socio-professionnels / The knee can suffer damage from either traumatic or degenerative pathology. Anterior cruciate ligament (ACL) injuries frequently occur, especially in activities that including rotational stresses. Degeneration of the articular cartilage of the knee can subsequently result in osteoarthritis. The aim of this study was to analyze the predictive factors of postural control and recovery in traumatic injuries and also in degenerative pathologies of the knee. The effects of an innovative rehabilitation protocol combining reduced conventional rehabilitation with aquatic rehabilitation were compared with conventional rehabilitation defined by the National French Health Authority on the kinetics of recovery of proprioceptive skills and functional improvement. Postural control and motor control using clinical tests were quantified in 67 patients with ACL surgery before and up to six months after surgery. The effects of meteorological parameters on postural control and pain in knee osteoarthritis were evaluated in 113 patients, using posturography and also a pain scale. Six months after knee ligament surgery, both groups attained the same quality of postural control. However, patients who followed the innovative protocol made more used of proprioceptive inputs compared to the group who underwent conventional rehabilitation who made more use of a compensation mechanism. In patients following the innovative protocol proprioception was improved two months after surgery compared to before surgery. Muscle strength was higher in patients who followed the innovative rehabilitation protocol at one, two and six months after surgery. One month after surgery, the walking distance traveled was higher in patients who underwent innovative rehabilitation than in patients who had undergone conventional rehabilitation. In patients with knee osteoarthritis, degradation of postural control was observed when atmospheric pressure and maximum humidity decreased during the morning and when atmospheric pressure decreased during the entire day. Increased pain was correlated with increased temperature in the morning and with increased temperature and humidity during the entire day. The environment in which evolves the subject (aquatic, climatic) thus has an influence on postural control performance. A better management in post-ligamentoplasty rehabilitation of the knee would reduce the need for compensation using the contralateral limb, by better use of somesthesia. This could prevent the occurrence of osteoarthritis and a contralateral ACL injury, which would also reduce costs to the society and health care