L'objectif des travaux présentés dans ce mémoire concerne la commande en poussée de propulseurs électriques marins. Afin de simplifier le problème, l'étude se limite aux véhicules sous-marins autonomes (AUV) ou commandés à distance (ROV).<br /><br />La première partie de ce mémoire présente la modélisation des propulseurs ainsi que plusieurs commandes en poussée issues de la littérature. La majorité de ces commandes est basée sur l'inversion des modèles avec parfois une boucle de régulation<br />intermédiaire.<br /><br />Dans une deuxième partie, une commande originale est proposée. Elle repose sur trois éléments : l'observation du couple hydrodynamique, l'estimation de la poussée par modèle inverse et l'utilisation de correcteurs de type PID. Une étude comparative avec les commandes existantes est menée en simulation.<br /><br />Enfin, la dernière partie concerne la conception d'un banc d'essais. Ce banc d'essais permettra de valider les modèles et les lois de commande utilisés pour la commande en poussée des AUV et des ROV.

Nous étudions les écoulements à l'aide des méthodes de calcul décrivant le transport du tourbillon. Ces méthodes sont basées sur une discrétisation volumique des zones tourbillonnaires en particules que l'on suit dans leur mouvement. Ces dernières portent un vecteur tourbillon qui évolue dans le temps en fonction des distorsions locales du champ de vitesse. Ces modélisations numériques d'écoulements tourbillonnaires instationnaires en formulation lagrangienne présentent la particularité d'être bien adaptées à la description de phénomènes complexes, mais ont la réputation d'être coûteuses en temps de calcul.<br /><br />Le cadre général de cette thèse est l'amélioration de l'efficacité de ces méthodes sous trois aspects :<br />- décomposition linéaire / non linéaire<br />- approximation par domaine<br />- la programmation parallèle (PVM).<br /><br />Des applications concernant des problèmes d'énergie éoliens, soit sur des générateurs à hélice (éolienne), soit sur les voiles de bateau pour l'interaction fluide/structure sont développés.

Cette thèse est consacrée à l'inférence de modèles stochastiques d'évolution de l'ADN avec dépendance au contexte, l'étude portant spécifiquement sur la classe de modèles stochastiques RN95+YpR. Cette classe de modèles repose sur un renforcement des taux d'occurrence de certaines substitutions en fonction du contexte local, ce qui introduit des phénomènes de dépendance dans l'évolution des différents sites de la séquence d'ADN. Du fait de cette dépendance, le calcul direct de la vraisemblance des séquences observées met en jeu des matrices de dimensions importantes, et est en général impraticable. Au moyen d'encodages spécifiques à la classe RN95+YpR, nous mettons en évidence de nouvelles structures de dépendance spatiales pour ces modèles, qui sont associées à l'évolution des séquences d'ADN sur toute leur histoire évolutive. Ceci rend notamment possible l'utilisation de méthodes numériques particulaires, développées dans le cadre des modèles de Markov cachés, afin d'obtenir des approximations consistantes de la vraisemblance recherchée. Un autre type d'approximation de la vraisemblance, basé sur des vraisemblances composites, est également introduit. Ces méthodes d'approximation de la vraisemblance sont implémentées au moyen d'un code en C++. Elles sont mises en œuvre sur des données simulées afin d'étudier empiriquement certaines de leurs propriétés, et sur des données génomiques, notamment à des fins de comparaison de modèles d'évolution

Ces dernières années se caractérisent par la prolifération des systèmes de vidéo-surveillance et par l'automatisation des traitements que ceux-ci intègrent. Parallèlement, le problème du suivi d'objets est devenu en quelques années un problème récurrent dans de nombreux domaines et notamment en vidéo-surveillance. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de suivi d'objet, basée sur la méthode Ensemble Tracking et intégrant deux améliorations majeures. La première repose sur une séparation de l'espace hétérogène des caractéristiques en un ensemble de sous-espaces homogènes appelés modules et sur l'application, sur chacun d'eux, d'un algorithme basé Ensemble Tracking. La seconde adresse, quant à elle, l'apport d'une solution à la nouvelle problématique de suivi induite par cette séparation des espaces, à savoir la construction d'un filtre particulaire spécifique exploitant une pondération des différents modules utilisés afin d'estimer à la fois, pour chaque image de la séquence, la position et les dimensions de l'objet suivi, ainsi que la combinaison linéaire des différentes décisions modulaires conduisant à l'observation la plus discriminante. Les différents résultats que nous présentons illustrent le bon fonctionnement global et individuel de l'ensemble des propriétés spécifiques de la méthode et permettent de comparer son efficacité à celle de plusieurs algorithmes de suivi de référence. De plus, l'ensemble des travaux a fait l'objet d'un développement industriel sur les consoles de traitement de la société partenaire. En conclusion de ces travaux, nous présentons les perspectives que laissent entrevoir ces développements originaux, notamment en exploitant les possibilités offertes par la modularité de l'algorithme ou encore en rendant dynamique le choix des modules utilisés en fonction de l'efficacité de chacun dans une situation donnée.

Le fer constitue un élément essentiel pour la croissance du phytoplancton en milieu marin. Il est en effet l'élément limitant pour la production primaire dans de nombreuses régions océaniques et, de fait, est impliqué dans le cycle du carbone de la planète. Pourtant, son cycle biogéochimique est encore très mal connu. Les poussières atmosphériques et les sédiments des marges continentales sont considérés à l'heure actuelle comme les deux principales sources potentielles de fer à l'océan ouvert de surface. Ces deux sources ayant montré des compositions isotopiques très contrastées, les isotopes du fer dans la colonne d'eau ont été pressentis comme un traceur prometteur de ces sources. Outre ces apports à l'océan, le fer subit une multitude de processus de transferts entre les différentes formes physico-chimiques sous lesquelles il est présent dans la colonne d'eau. Certains de ces processus étudiés in vitro semblent être à l'origine d'un fractionnement des isotopes du fer. Par conséquent l'étude des isotopes du fer dans la colonne d'eau pourrait aussi nous permettre de clarifier ces échanges. Au commencement de ma thèse, aucune mesure des isotopes du fer dissous dans l'océan n'avait encore été réalisée. Une telle mesure impliquait un réel défi analytique dans la mesure où les quantités de fer disponibles dans un échantillon d'eau de mer sont très faibles alors que la matrice salée dans laquelle il réside est très concentrée. Nous avons donc développé une méthode de mesure des isotopes du fer dissous dans des eaux de mer appauvries en fer, satisfaisant aux exigences requises, à savoir un bon rendement, un blanc de quelques ng, une élimination de la matrice et un moyen précis de corriger des fractionnements isotopiques tout au long de la procédure. Le succès de l'intercalibration du programme GEOTRACES constitue une validation supplémentaire de notre méthode. Cette méthode a permis d'obtenir les premières données de compositions isotopiques (CI) de fer dissous dans l'océan. Nous avons également documenté les particules en suspension, pour lesquelles aucune mesure de compositions isotopiques n'avait encore été réalisée. L'analyse des résultats de ces deux fractions montre des variations systématiques et significatives de δ56Fe, dont les valeurs sont comprises entre -0.71 et +0.58‰ avec une précision de ±0.08‰ (2σ), les plus grandes variations étant observées dans la phase dissoute. A travers des régions étudiées très contrastées, des tendances cohérentes (énoncées ci-après) ont permis de dégager des premières interprétations sur le cycle des isotopes du fer dans l'océan. En dessous de la couche de surface, les variations de CI observées sont à la fois cohérentes i) avec la circulation océanique, i.e., on retrouve des CI semblables dans une même masse d'eau échantillonnée à des sites distants de plusieurs milliers de km, mais semble aussi en cohérence avec ii) les propriétés biogéochimiques de la colonne d'eau. Nous suggérons l'existence de fractionnements isotopiques associés à l'activité phytoplanctonique, à la reminéralisation ainsi qu'aux échanges de sorption, chacun de ces fractionnements présentant une amplitude relativement faible par rapport à certains rapportés dans la littérature. Alors que le mécanisme sédimentaire délivrant du fer dans la colonne d'eau était jusqu'à présent supposé être principalement la dissolution par réduction bactérienne (caractérisé par Δdiss-part≈-3 to -1‰), nos résultats soulignent l'importance d'un autre processus sédimentaire : une dissolution non-réductrice du sédiment dans l'eau de mer, caractérisée par un fractionnement isotopique moyen de Δdiss-part≈+0.2‰, générant des signatures isotopiques lourdes dans la phase dissoute. Par ailleurs, nos mesures de δ56Fe dans les aérosols suggèrent que leur signature isotopique est plus variable qu'auparavant admis, et serait comprise entre la valeur crustale et 0.5‰. Enfin l'étude couplée des CI dans la phase dissoute et particulaire met en évidence la forte interaction qui existe entre ces deux phases, à la fois en milieux abrités d'apports lithogéniques où s'expriment les processus du cycle interne du fer, mais aussi après injection de particules lithogénique qui impriment une signature spécifique dans les masses d'eau. Ainsi les isotopes du fer dans la colonne d'eau constituent un outil très prometteur pour l'étude du cycle du fer dans l'océan.

Les métaheuristiques sont une famille d'algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d 'optimisation difficile . Utilisées dans de nombreux domaines, ces méthodes présentent l'avantage d'être généralement efficaces, sans pour autant que l'utilisateur ait à modifier la structure de base de l'algorithme qu'il utilise. Parmi celles-ci, l'Optimisation par Essaim Particulaire (OEP) est une nouvelle classe d'algorithmes proposée pour résoudre les problèmes à variables continues. Les algorithmes d'OEP s'inspirent du comportement social des animaux évoluant en essaim, tels que les oiseaux migrateurs ou les poissons. Les particules d'un même essaim communiquent de manière directe entre elles tout au long de la recherche pour construire une solution au problème posé, en s'appuyant sur leur expérience collective. Reconnues depuis de nombreuses années pour leur efficacité, les métaheuristiques présentent des défauts qui rebutent encore certains utilisateurs. Le réglage des paramètres des algorithmes est un de ceux-ci. Il est important, pour chaque problème posé, de trouver le jeu de paramètres qui conduise à des performances optimales de l'algorithme. Cependant, cette tâche est fastidieuse et coûteuse en temps, surtout pour les utilisateurs novices. Pour s'affranchir de ce type de réglage, des recherches ont été menées pour proposer des algorithmes dits adaptatifs . Avec ces algorithmes, les valeurs des paramètres ne sont plus figées, mais sont modifiées, en fonction des résultats collectés durant le processus de recherche. Dans cette optique-là, Maurice Clerc a proposé TRIBES, qui est un algorithme d'OEP mono-objectif sans aucun paramètre de contrôle. Cet algorithme fonctionne comme une boîte noire , pour laquelle l'utilisateur n'a qu'à définir le problème à traiter et le critère d'arrêt de l'algorithme. Nous proposons dans cette thèse une étude comportementale de TRIBES, qui permet d'en dégager les principales qualités et les principaux défauts. Afin de corriger certains de ces défauts, deux modules ont été ajoutés à TRIBES. Une phase d'initialisation régulière est insérée, afin d'assurer, dès le départ de l'algorithme, une bonne couverture de l'espace de recherche par les particules. Une nouvelle stratégie de déplacement, basée sur une hybridation avec un algorithme à estimation de distribution, est aussi définie, afin de maintenir la diversité au sein de l'essaim, tout au long du traitement. Le besoin croissant de méthodes de résolution de problèmes multiobjectifs a conduit les concepteurs à adapter leurs méthodes pour résoudre ce type de problème. La complexité de cette opération provient du fait que les objectifs à optimiser sont souvent contradictoires. Nous avons élaboré une version multiobjectif de TRIBES, dénommée MO-TRIBES. Nos algorithmes ont été enfin appliqués à la résolution de problèmes de seuillage d'images médicales et au problème de dimensionnement de composants de circuits analogiques

Cette thèse s'inscrit dans le contexte de la vidéosurveillance "intelligente", et s'intéresse à la supervision de réseaux de caméras à champs disjoints, contrainte classique lorsque l'on souhaite limiter l'instrumentation du bâtiment. Il s'agit là de l'un des cas d'application du problème de la ré-identification de personnes. À ce titre, la thèse propose une approche se démarquant de l'état de l'art qui traite classiquement le problème sous l'aspect description, via la mise en correspondance de signatures image à image. Nous l'abordons ici sous l'aspect filtrage : comment intégrer la ré-identification de personne dans un processus de suivi multi-pistes, de manière à maintenir des identités de pistes cohérentes, malgré des discontinuités dans l'observation. Nous considérons ainsi une approche suivi et mises en correspondance, au niveau caméra et utilisons ce module pour ensuite raisonner au niveau du réseau. Nous décrivons dans un premier temps les approches classiques de ré-identification, abordées sous l'aspect description. Nous proposons ensuite un formalisme de filtrage particulaire à états continus et discret pour estimer conjointement position et identité de la cible au cours du temps, dans chacune des caméras. Un second étage de traitement permet d'intégrer la topologie du réseau et les temps d'apparition pour optimiser la ré-identification au sein du réseau. Nous démontrons la faisabilité de l'approche en grande partie sur des données issues de réseaux de caméras déployés au sein du laboratoire, étant donné le manque de données publiques concernant ce domaine. Nous prévoyons de mettre en accès public ces banques de données.

Les travaux présentés dans ce mémoire de thèse concernent le développement et la mise en œuvre d'un algorithme de filtrage particulaire pour le recalage de la navigation inertielle par mesures altimétriques. Le filtre développé, le MRPF (Mixture Regularized Particle Filter), s'appuie à la fois sur la modélisation de la densité a posteriori sous forme de mélange fini, sur le filtre particulaire régularisé ainsi que sur l'algorithme mean-shiftclustering. Nous proposons également une extension du MRPF au filtre particulaire Rao-Blackwellisé appelée MRBPF (Mixture Rao-Blackwellized ParticleFilter). L'objectif est de proposer un filtre adapté à la gestion des multimodalités dues aux ambiguïtés de terrain. L'utilisation des modèles de mélange fini permet d'introduire un algorithme d'échantillonnage d'importance afin de générer les particules dans les zones d'intérêt. Un second axe de recherche concerne la mise au point d'outils de contrôle d'intégrité de la solution particulaire. En nous appuyant sur la théorie de la détection de changement, nous proposons un algorithme de détection séquentielle de la divergence du filtre. Les performances du MRPF, MRBPF, et du test d'intégrité sont évaluées sur plusieurs scénarios de recalage altimétrique.

Actuellement, le dépôt sec d'aérosols en milieu urbain est peu connu du fait d'un manque de données.Ces connaissances sont pourtant indispensables pour comprendre les flux de polluants dans les villes et estimer l'exposition d'habitants à des rayonnements ionisants dans le cas d'aérosols radioactifs. Un apport de données permettrait en outre d'améliorer la modélisation du dépôt dans ce milieu. Une approche expérimentale originale est employée pour étudier le dépôt sec d'aérosols submicroniques sur des surfaces urbaines. L'association d'expérimentations en soufflerie et in situ et l'utilisation de traceurs permettent de mesurer des vitesses de dépôt sec et d'étudier les différents phénomènes physiques qui régissent ce dépôt en milieu urbain. Ces données sont associées à des conditions de météorologie et de turbulence quantifiées par des mesures. Cet ensemble permet de hiérarchiser l'influence des principaux phénomènes physiques pour chaque type d'expérimentation. Notamment,des phénomènes différents doivent être considérés prépondérants dans le cas d'expositions chroniques ou aigües des surfaces urbaines aux particules atmosphériques.

Dans un nombre croissant d'applications, les perturbations rencontrées s'éloignent fortement des modèles classiques qui les modélisent par une gaussienne ou un mélange de gaussiennes. C'est en particulier le cas des bruits impulsifs que nous rencontrons dans plusieurs domaines, notamment celui des télécommunications. Dans ce cas, une modélisation mieux adaptée peut reposer sur les distributions alpha-stables. C'est dans ce cadre que s'inscrit le travail de cette thèse dont l'objectif est de concevoir de nouvelles méthodes robustes pour l'estimation conjointe état-bruit dans des environnements impulsifs. L'inférence est réalisée dans un cadre bayésien en utilisant les méthodes de Monte Carlo séquentielles. Dans un premier temps, cette problématique a été abordée dans le contexte des systèmes de transmission OFDM en supposant que les distorsions du canal sont modélisées par des distributions alpha-stables symétriques. Un algorithme de Monte Carlo séquentiel a été proposé pour l'estimation conjointe des symboles OFDM émis et des paramètres du bruit $\alpha$-stable. Ensuite, cette problématique a été abordée dans un cadre applicatif plus large, celui des systèmes non linéaires. Une approche bayésienne non paramétrique fondée sur la modélisation du bruit alpha-stable par des mélanges de processus de Dirichlet a été proposée. Des filtres particulaires basés sur des densités d'importance efficaces sont développés pour l'estimation conjointe du signal et des densités de probabilité des bruits