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

Le but de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Les modèles existants pour ce type d'exercice sont développés suivant deux types d'approches : microscopiques - les piétons sont modélisés comme des agents autonomes - et macroscopiques - les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement. Selon nous, ces deux approches ne s'opposent pas, mais se complètent mutuellement. Aussi nous inspirons-nous des jeux de congestion et des SMA pour proposer une formulation générique du problème de déplacement de piétons. Nous introduisons la notion de ressource de navigation, décrite comme une région de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs objectifs, et via lesquelles ils interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques, et nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues. Le concept d'environnement issu du paradigme SMA s'avère adapté pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est vu comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents. Une partie de la dynamique de la simulation est ainsi déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents, ce qui favorise la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous comparons notre modèle avec un modèle microscopique standard via plusieurs scénarii de simulation et montrons que notre modèle produit des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues du déplacement des piétons. / In this work, we focus on real-time simulation of autonomous pedestrians navigation. Existing models for this purpose tend to diverge on whether to build on pedestrians' characteristics and local interactions - microscopic approaches - or to focus on pedestrians' flow regardless of individual characteristics - macroscopic approaches. Our position is that the two approaches should not be separated. Thus, we introduce a Macroscopic-Influenced Microscopic approach which aims at reducing the gap between microscopic and macroscopic approaches by providing credible walking paths for a potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians. Our approach originates from a least-effort formulation of the navigation task, which allows us to consistently account for congestion at every levels of decision. We use the multi-agent paradigm and describe pedestrians as autonomous and situated agents who plan dynamically for energy efficient paths, and interact with each other through the environment. The navigable space is considered as a set of contiguous resources that agents use to build their paths. We emulate the dynamic path computation for each agent with an evolutionary search algorithm that implement a tabu search heuristic, especially designed to be executed in real-time and autonomously. We have compared an implementation of our approach with a standard microscopic model, against low-density and high density scenarios, with encouraging results in terms of credibility and scalability. We believe that microscopic models could be easily extended to embrace our approach, thus providing richer simulations of potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians.

L'aéronautique civile commerciale poursuit l'objectif du déplacement de biens ou de personnes, par les airs, en maintenant un niveau optimal de sécurité. Depuis plus de trente ans, en dépit de cadres normatifs de plus en plus stricts et d'automatismes de plus en plus performants, le rapport entre performance visée et risque encouru ne progresse plus.Le facteur humain constitue un levier d'action majeur pour franchir ce plancher de verre. Dans le cadre contraint de l'aéronautique, la conception d'outils visant à assister la cognition des pilotes est ainsi une direction d'avenir. L'anticipation a été identifiée comme un processus central dans la gestion des ressources cognitives. Dans une démarche de cognitique, nous avons ainsi entrepris la conception d'un outil d'aide à l'anticipation en impliquant des pilotes à chaque étape des développements.D'une analyse de l'activité sur la base d'enregistrements en cockpit et d'entretiens, nous avons construit un modèle de l'activité réelle des pilotes lors de la descente et l'approche sur l'aéroport de Rio de Janeiro. L'étude bibliographique mit en lumière des points critiques relevant de l'anticipation et nécessitant une expérimentation préliminaire. Les résultats expérimentaux conciliés à nos hypothèses de compréhension de l'anticipation achevèrent le cahier des charges du cœur fonctionnel de notre outil d'aide à l'anticipation. Un algorithme de planification dynamique exploitant notre modèle de l'activité fut conçu et implémenté au sein d'ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning) le démonstrateur de concept industriel de Thales Avionics. 36 pilotes civils commerciaux participèrent enfin à son évaluation en simulateur.

L’aéronautique civile commerciale poursuit l’objectif du déplacement de biens ou de personnes, par les airs, en maintenant un niveau optimal de sécurité. Depuis plus de trente ans, en dépit de cadres normatifs de plus en plus stricts et d’automatismes de plus en plus performants, le rapport entre performance visée et risque encouru ne progresse plus.Le facteur humain constitue un levier d’action majeur pour franchir ce plancher de verre. Dans le cadre contraint de l’aéronautique, la conception d’outils visant à assister la cognition des pilotes est ainsi une direction d’avenir. L’anticipation a été identifiée comme un processus central dans la gestion des ressources cognitives. Dans une démarche de cognitique, nous avons ainsi entrepris la conception d’un outil d’aide à l’anticipation en impliquant des pilotes à chaque étape des développements.D’une analyse de l’activité sur la base d’enregistrements en cockpit et d’entretiens, nous avons construit un modèle de l’activité réelle des pilotes lors de la descente et l’approche sur l’aéroport de Rio de Janeiro. L’étude bibliographique mit en lumière des points critiques relevant de l’anticipation et nécessitant une expérimentation préliminaire. Les résultats expérimentaux conciliés à nos hypothèses de compréhension de l’anticipation achevèrent le cahier des charges du cœur fonctionnel de notre outil d’aide à l’anticipation. Un algorithme de planification dynamique exploitant notre modèle de l’activité fut conçu et implémenté au sein d’ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning) le démonstrateur de concept industriel de Thales Avionics. 36 pilotes civils commerciaux participèrent enfin à son évaluation en simulateur. / Civil aviation pursues the objective of moving people or goods through the air with an optimal level of safety. For more than thirty years, despite a stricter and stricter regulatory framework and highly reliable automation, the ratio between performance and acceptable risk is not improving anymore.Human factors are a major action lever to break this glass floor. In the constrained context of aviation, designing tools aiming at assisting pilots’ cognition is thus a promising direction. Anticipation has been identified central in the process of cognitive resources management. In a human factors engineering approach, we undertook the design of an anticipation support tool involving pilots at each step of the development.From an activity analysis performed on the basis of in-cockpit recordings and interviews we constructed a model of the actual pilots’ activity during the descent and approach phases on Rio de Janeiro airport. The state of the art highlighted the key elements related to anticipation which could take benefit of a preliminary experiment. Experimental results brought together with our hypotheses about how anticipation works completed the requirements of the functional core of our anticipation support tool. A dynamic planning algorithm was then designed and implemented within ASAP (Anticipation Support for Aeronautical Planning), Thales Avionics’ proof of concept. 36 commercial pilots took part to its evaluation in a simulated environment.

Les traces réelles de réseaux cellulaires représentent une mine d’information utile pour améliorer les performances des réseaux. Des traces comme les CDRs (Call detail records) contiennent des informations horodatées sur toutes les interactions des utilisateurs avec le réseau sont exploitées dans cette thèse. Nous avons proposé des nouvelles approches dans l’étude et l’analyse des problématiques des réseaux de télécommunications, qui sont basé sur les traces réelles et des algorithmes d’apprentissage automatique. En effet, un outil global d’analyse de données, pour la classification automatique des stations de base, la prédiction de la charge de réseau et la gestion de la bande passante est proposé ainsi qu’un outil pour la détection automatique des anomalies de réseau. Ces outils ont été validés par des applications directes, et en utilisant différentes topologies de réseaux comme les réseaux WMN et les réseaux basés sur les drone-cells. Nous avons montré ainsi, qu’en utilisant des outils d’analyse de données avancés, il est possible d’optimiser dynamiquement les réseaux mobiles et améliorer la gestion de la bande passante. / Real datasets of mobile network traces contain valuable information about the network resources usage. These traces may be used to enhance and optimize the network performances. A real dataset of CDR (Call Detail Records) traces, that include spatio-temporal information about mobile users’ activities, are analyzed and exploited in this thesis. Given their large size and the fact that these are real-world datasets, information extracted from these datasets have intensively been used in our work to develop new algorithms that aim to revolutionize the infrastructure management mechanisms and optimize the usage of resource. We propose, in this thesis, a framework for network profiles classification, load prediction and dynamic network planning based on machine learning tools. We also propose a framework for network anomaly detection. These frameworks are validated using different network topologies such as wireless mesh networks (WMN) and drone-cell based networks. We show that using advanced data mining techniques, our frameworks are able to help network operators to manage and optimize dynamically their networks

Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche et de développement qui vise à mettre en place des technologies de simulation permettant de reproduire des comportements humains dans une ville. L'objectif de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements d'une grande quantité de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Pour ce type d'exercice, plusieurs solutions existent. Ces solutions sont principalement développées à partir de deux types d'approches : les approches microscopiques, où les piétons sont modélisés comme des agents autonomes, et les approches macroscopiques, où les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement continues ou discrètes. Notre position est que ces deux approches ne s'opposent pas, contrairement à ce qui ressort de la pratique courante, mais se complètent mutuellement. Privilégier l'une au détriment de l'autre fait courir le risque de produire des solutions partiellement satisfaisantes. Aussi nous sommes nous proposés de clarifier le cadre formel permettant d'appréhender la complexité des déplacements. En ligne avec plusieurs études statistiques et psychologiques sur le déplacement des piétons, nous explicitons un déplacement crédible comme un déplacement économe en énergie métabolique. Nous nous inspirons des jeux de congestion et du paradigme multi-agent pour proposer une formulation générique du problème de déplacement des piétons : nous introduisons la notion de ressources de navigation, que nous décrivons comme des régions de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs destinations, et via lesquelles les agents interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques de manière robuste. Nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues et nous considérons le principe influence et réaction pour implémenter les actions de déplacements. Le concept d'environnement issu du paradigme multi-agent s'avère particulièrement utile pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est considéré comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents qui est pris en compte à tous les niveaux de décisions. Une importante partie de la dynamique de la simulation peut ainsi être déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents. Cette séparation favorise à la fois la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous avons choisi de comparer notre proposition avec un modèle microscopique standard à travers plusieurs scénarios de simulation. Il ressort de notre comparaison que notre modèle permet de reproduire des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues sur les déplacements des piétons.