En raison de la gravité des accidents liés au phénomène de fatigue-propagation de fissure, les préoccupations de l'industrie aéronautique à assurer l'intégrité des structures soumises à ce mode de sollicitation revêtent un caractère tout à fait essentiel. Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire visent à appréhender le problème de sûreté des structures aéronautiques dimensionnées en tolérance aux dommages sous l'angle probabiliste. La formulation et l'application d'une approche fiabiliste menant à des processus de conception et de maintenance fiables des structures aéronautiques en contexte industriel nécessitent cependant de lever un nombre important de verrous scientifiques. Les efforts ont été concentrés au niveau de trois domaines dans ce travail. Une méthodologie a tout d'abord été développée afin de capturer et de retranscrire fidèlement l'aléa du chargement de fatigue à partir de séquences de chargement observées sur des structures en service et monitorées, ce qui constitue une réelle avancée scientifique. Un deuxième axe de recherche a porté sur la sélection d'un modèle mécanique apte à prédire l'évolution de fissure sous chargement d'amplitude variable à coût de calcul modéré. Les travaux se sont ainsi appuyés sur le modèle PREFFAS pour lequel des évolutions ont également été proposées afin de lever l'hypothèse restrictive de périodicité de chargement. Enfin, les analyses probabilistes, produits du couplage entre le modèle mécanique et les modélisations stochastiques préalablement établies, ont entre autre permis de conclure que le chargement est un paramètre qui influe notablement sur la dispersion du phénomène de propagation de fissure. Le dernier objectif de ces travaux a ainsi porté sur la formulation et la résolution du problème de fiabilité en tolérance aux dommages à partir des modèles stochastiques retenus pour le chargement, constituant un réel enjeu scientifique. Une méthode de résolution spécifique du problème de fiabilité a été mise en place afin de répondre aux objectifs fixés et appliquée à des structures jugées représentatives de problèmes réels.

Les bassins de la région Cévennes-Vivarais subissent des crues récurrentes, générées par des épisodes de précipitations intenses, généralement en automne. La prévision de ces crues est une préoccupation majeure, nécessitant l'anticipation maximale pour le déclenchement de l'alerte, ainsi que la meilleure estimation possible des débits futurs. Après avoir dressé un panorama des éléments nécessaires à l'élaboration de prévisions hydrologiques, avec leurs incertitudes associées, nous proposons une approche simple et modulaire, adaptée aux bassins versants à réponse rapide (temps au pic de quelques heures). Compte tenu de l'anticipation souhaitée (24-48h), les prévisions quantitatives de précipitations constituent un élément clé de la démarche. Nous décrivons et évaluons deux sources de prévisions disponibles, i.e. la prévision d'ensemble EPS du CEPMMT et la prévision élaborée par adaptation statistique (analogie) au LTHE, puis nous proposons une correction de la seconde qui améliore encore sa fiabilité. Ces prévisions sont ensuite désagrégées des pas 12 ou 24h au pas horaire, via un désagrégateur flexible, générant des scénarios qui respectent les prévisions de précipitations et la structure climatologique horaire des averses. Ces scénarios forcent un modèle hydrologique, simple et robuste, pour élaborer une prévision hydrologique ensembliste. Il ressort alors que les prévisions hydrologiques sont sensiblement améliorées lorsqu'elles intègrent une information sur la répartition infra-journalière des cumuls de précipitations prévus, issue soit des EPS à 6 ou 12h, soit de la méthode des analogues appliquée au pas de 12h, soit d'une combinaison des deux approches.

Nous proposons deux nouvelles approches pour les systèmes de recommandation et les réseaux. Dans la première partie, nous donnons d’abord un aperçu sur les systèmes de recommandation avant de nous concentrer sur les approches de rang faible pour la complétion de matrice. En nous appuyant sur une approche probabiliste, nous proposons de nouvelles fonctions de pénalité sur les valeurs singulières de la matrice de rang faible. En exploitant une représentation de modèle de mélange de cette pénalité, nous montrons qu’un ensemble de variables latentes convenablement choisi permet de développer un algorithme espérance-maximisation afin d’obtenir un maximum a posteriori de la matrice de rang faible complétée. L’algorithme résultant est un algorithme à seuillage doux itératif qui adapte de manière itérative les coefficients de réduction associés aux valeurs singulières. L’algorithme est simple à mettre en œuvre et peut s’adapter à de grandes matrices. Nous fournissons des comparaisons numériques entre notre approche et de récentes alternatives montrant l’intérêt de l’approche proposée pour la complétion de matrice à rang faible. Dans la deuxième partie, nous présentons d’abord quelques prérequis sur l’approche bayésienne non paramétrique et en particulier sur les mesures complètement aléatoires et leur extension multivariée, les mesures complètement aléatoires composées. Nous proposons ensuite un nouveau modèle statistique pour les réseaux creux qui se structurent en communautés avec chevauchement. Le modèle est basé sur la représentation du graphe comme un processus ponctuel échangeable, et généralise naturellement des modèles probabilistes existants à structure en blocs avec chevauchement au régime creux. Notre construction s’appuie sur des vecteurs de mesures complètement aléatoires, et possède des paramètres interprétables, chaque nœud étant associé un vecteur représentant son niveau d’affiliation à certaines communautés latentes. Nous développons des méthodes pour simuler cette classe de graphes aléatoires, ainsi que pour effectuer l’inférence a posteriori. Nous montrons que l’approche proposée peut récupérer une structure interprétable à partir de deux réseaux du monde réel et peut gérer des graphes avec des milliers de nœuds et des dizaines de milliers de connections. / We propose two novel approaches for recommender systems and networks. In the first part, we first give an overview of recommender systems and concentrate on the low-rank approaches for matrix completion. Building on a probabilistic approach, we propose novel penalty functions on the singular values of the low-rank matrix. By exploiting a mixture model representation of this penalty, we show that a suitably chosen set of latent variables enables to derive an expectation-maximization algorithm to obtain a maximum a posteriori estimate of the completed low-rank matrix. The resulting algorithm is an iterative soft-thresholded algorithm which iteratively adapts the shrinkage coefficients associated to the singular values. The algorithm is simple to implement and can scale to large matrices. We provide numerical comparisons between our approach and recent alternatives showing the interest of the proposed approach for low-rank matrix completion. In the second part, we first introduce some background on Bayesian nonparametrics and in particular on completely random measures (CRMs) and their multivariate extension, the compound CRMs. We then propose a novel statistical model for sparse networks with overlapping community structure. The model is based on representing the graph as an exchangeable point process, and naturally generalizes existing probabilistic models with overlapping block-structure to the sparse regime. Our construction builds on vectors of CRMs, and has interpretable parameters, each node being assigned a vector representing its level of affiliation to some latent communities. We develop methods for simulating this class of random graphs, as well as to perform posterior inference. We show that the proposed approach can recover interpretable structure from two real-world networks and can handle graphs with thousands of nodes and tens of thousands of edges.

En raison de la gravité des accidents liés au phénomène de fatigue-propagation de fissure, les préoccupations de l’industrie aéronautique à assurer l’intégrité des structures soumises à ce mode de sollicitation revêtent un caractère tout à fait essentiel. Les travaux de thèse présentés dans ce mémoire visent à appréhender le problème de sûreté des structures aéronautiques dimensionnées en tolérance aux dommages sous l’angle probabiliste. La formulation et l’application d’une approche fiabiliste menant à des processus de conception et de maintenance fiables des structures aéronautiques en contexte industriel nécessitent cependant de lever un nombre important de verrous scientifiques. Les efforts ont été concentrés au niveau de trois domaines dans ce travail. Une méthodologie a tout d’abord été développée afin de capturer et de retranscrire fidèlement l’aléa du chargement de fatigue à partir de séquences de chargement observées sur des structures en service et monitorées, ce qui constitue une réelle avancée scientifique. Un deuxième axe de recherche a porté sur la sélection d’un modèle mécanique apte à prédire l’évolution de fissure sous chargement d’amplitude variable à coût de calcul modéré. Les travaux se sont ainsi appuyés sur le modèle PREFFAS pour lequel des évolutions ont également été proposées afin de lever l’hypothèse restrictive de périodicité de chargement. Enfin, les analyses probabilistes, produits du couplage entre le modèle mécanique et les modélisations stochastiques préalablement établies, ont entre autre permis de conclure que le chargement est un paramètre qui influe notablement sur la dispersion du phénomène de propagation de fissure. Le dernier objectif de ces travaux a ainsi porté sur la formulation et la résolution du problème de fiabilité en tolérance aux dommages à partir des modèles stochastiques retenus pour le chargement, constituant un réel enjeu scientifique. Une méthode de résolution spécifique du problème de fiabilité a été mise en place afin de répondre aux objectifs fixés et appliquée à des structures jugées représentatives de problèmes réels. / Ensuring the integrity of structural components subjected to fatigue loads remains an increasing concern in the aerospace industry due to the detrimental accidents that might result from fatigue and fracture processes. The research works presented here aim at addressing the question of aircraft safety in the framework of probabilistic fracture mechanics. It should be noticed that a large number of scientific challenges requires to be solved before performing comprehensive probabilistic analyses and assessing the mechanical reliability of components or structures in an industrial context. The contributions made during the PhD are reported here. Efforts are provided on each step of the global probabilistic methodology. The modeling of random fatigue load sequences based on real measured loads, which represents a key and original step in stochastic damage tolerance, is first addressed. The second task consists in choosing a model able to predict the crack growth under variable amplitude loads, i.e. which accounts for load interactions and retardation/acceleration effects, at a moderate computational cost. The PREFFAS crack closure model is selected for this purpose. Modifications are brought in order to circumvent the restrictive assumption of stationary load sequences. Finally, probabilistic analyses resulting from the coupling between the PREFFAS model and the stochastic modeling are carried out. The following conclusion can especially be drawn. Scatter in fatigue loads considerably affects the dispersion of the crack growth phenomenon. Then, it must be taken into account in reliability analyses. The last part of this work focuses on phrasing and solving the reliability problem in damage tolerance according to the selected stochastic loading models, which is a scientific challenge. A dedicated method is established to meet the required objectives and applied to structures representative of real problems.

Dans cette thèse, nous étudions le problème d’optimisation des effectifs dans les centres d’appels, dans lequel nous visons à minimiser les coûts d’exploitation tout en offrant aux clients une qualité de service (QoS) élevée. Nous introduisons également l'utilisation de contraintes probabilistes qui exigent que la qualité de service soit satisfaite avec une probabilité donnée. Ces contraintes sont adéquates dans le cas où la performance est mesurée sur un court intervalle de temps, car les mesures de QoS sont des variables aléatoires sur une période donnée. Les problèmes de personnel proposés sont difficiles en raison de l'absence de forme analytique pour les contraintes probabilistes et doivent être approximées par simulation. En outre, les fonctions QoS sont généralement non linéaires et non convexes. Nous considérons les problèmes d’affectation personnel dans différents contextes et étudions les modèles proposés tant du point de vue théorique que pratique. Les méthodologies développées sont générales, en ce sens qu'elles peuvent être adaptées et appliquées à d'autres problèmes de décision dans les systèmes de files d'attente. La thèse comprend trois articles traitant de différents défis en matière de modélisation et de résolution de problèmes d'optimisation d’affectation personnel dans les centres d'appels à compétences multiples. Les premier et deuxième article concernent un problème d'optimisation d'affectation de personnel en deux étapes sous l'incertitude. Alors que dans le second, nous étudions un modèle général de programmation stochastique discrète en deux étapes pour fournir une garantie théorique de la consistance de l'approximation par moyenne échantillonnale (SAA) lorsque la taille des échantillons tend vers l'infini, le troisième applique l'approche du SAA pour résoudre le problème d’optimisation d'affectation de personnel en deux étapes avec les taux d’arrivée incertain. Les deux articles indiquent la viabilité de l'approche SAA dans notre contexte, tant du point de vue théorique que pratique. Pour être plus précis, dans le premier article, nous considérons un problème stochastique discret général en deux étapes avec des contraintes en espérance. Nous formulons un problème SAA avec échantillonnage imbriqué et nous montrons que, sous certaines hypothèses satisfaites dans les exemples de centres d'appels, il est possible d'obtenir les solutions optimales du problème initial en résolvant son SAA avec des échantillons suffisamment grands. De plus, nous montrons que la probabilité que la solution optimale du problème de l’échantillon soit une solution optimale du problème initial tend vers un de manière exponentielle au fur et à mesure que nous augmentons la taille des échantillons. Ces résultats théoriques sont importants, non seulement pour les applications de centre d'appels, mais également pour d'autres problèmes de prise de décision avec des variables de décision discrètes. Le deuxième article concerne les méthodes de résolution d'un problème d'affectation en personnel en deux étapes sous incertitude du taux d'arrivée. Le problème SAA étant coûteux à résoudre lorsque le nombre de scénarios est important. En effet, pour chaque scénario, il est nécessaire d'effectuer une simulation pour estimer les contraintes de QoS. Nous développons un algorithme combinant simulation, génération de coupes, renforcement de coupes et décomposition de Benders pour résoudre le problème SAA. Nous montrons l'efficacité de l'approche, en particulier lorsque le nombre de scénarios est grand. Dans le dernier article, nous examinons les problèmes de contraintes en probabilité sur les mesures de niveau de service. Notre méthodologie proposée dans cet article est motivée par le fait que les fonctions de QoS affichent généralement des courbes en S et peuvent être bien approximées par des fonctions sigmoïdes appropriées. Sur la base de cette idée, nous avons développé une nouvelle approche combinant la régression non linéaire, la simulation et la recherche locale par région de confiance pour résoudre efficacement les problèmes de personnel à grande échelle de manière viable. L’avantage principal de cette approche est que la procédure d’optimisation peut être formulée comme une séquence de simulations et de résolutions de problèmes de programmation linéaire. Les résultats numériques basés sur des exemples réels de centres d'appels montrent l'efficacité pratique de notre approche. Les méthodologies développées dans cette thèse peuvent être appliquées dans de nombreux autres contextes, par exemple les problèmes de personnel et de planification dans d'autres systèmes basés sur des files d'attente avec d'autres types de contraintes de QoS. Celles-ci soulèvent également plusieurs axes de recherche qu'il pourrait être intéressant d'étudier. Par exemple, une approche de regroupement de scénarios pour atténuer le coût des modèles d'affectation en deux étapes, ou une version d'optimisation robuste en distribution pour mieux gérer l'incertitude des données. / In this thesis, we study the staffing optimization problem in multiskill call centers, in which we aim at minimizing the operating cost while delivering a high quality of service (QoS) to customers. We also introduce the use of chance constraints which require that the QoSs are met with a given probability. These constraints are adequate in the case when the performance is measured over a short time interval as QoS measures are random variables in a given time period. The proposed staffing problems are challenging in the sense that the stochastic constraints have no-closed forms and need to be approximated by simulation. In addition, the QoS functions are typically non-linear and non-convex. We consider staffing optimization problems in different settings and study the proposed models in both theoretical and practical aspects. The methodologies developed are general, in the sense that they can be adapted and applied to other staffing/scheduling problems in queuing-based systems. The thesis consists of three articles dealing with different challenges in modeling and solving staffing optimization problems in multiskill call centers. The first and second articles concern a two-stage staffing optimization problem under uncertainty. While in the first one, we study a general two-stage discrete stochastic programming model to provide a theoretical guarantee for the consistency of the sample average approximation (SAA) when the sample sizes go to infinity, the second one applies the SAA approach to solve the two-stage staffing optimization problem under arrival rate uncertainty. Both papers indicate the viability of the SAA approach in our context, in both theoretical and practical aspects. To be more precise, in the first article, we consider a general two-stage discrete stochastic problem with expected value constraints. We formulate its SAA with nested sampling. We show that under some assumptions that hold in call center examples, one can obtain the optimal solutions of the original problem by solving its SAA with large enough sample sizes. Moreover, we show that the probability that the optimal solution of the sample problem is an optimal solution of the original problem, approaches one exponentially fast as we increase the sample sizes. These theoretical findings are important, not only for call center applications, but also for other decision-making problems with discrete decision variables. The second article concerns solution methods to solve a two-stage staffing problem under arrival rate uncertainty. It is motivated by the fact that the SAA version of the two-stage staffing problem becomes expensive to solve with a large number of scenarios, as for each scenario, one needs to use simulation to approximate the QoS constraints. We develop an algorithm that combines simulation, cut generation, cut strengthening and Benders decomposition to solve the SAA problem. We show the efficiency of the approach, especially when the number of scenarios is large. In the last article, we consider problems with chance constraints on the service level measures. Our methodology proposed in this article is motivated by the fact that the QoS functions generally display ``S-shape'' curves and might be well approximated by appropriate sigmoid functions. Based on this idea, we develop a novel approach that combines non-linear regression, simulation and trust region local search to efficiently solve large-scale staffing problems in a viable way. The main advantage of the approach is that the optimization procedure can be formulated as a sequence of steps of performing simulation and solving linear programming models. Numerical results based on real-life call center examples show the practical viability of our approach. The methodologies developed in this thesis can be applied in many other settings, e.g., staffing and scheduling problems in other queuing-based systems with other types of QoS constraints. These also raise several research directions that might be interesting to investigate. For examples, a clustering approach to mitigate the expensiveness of the two-stage staffing models, or a distributionally robust optimization version to better deal with data uncertainty.

La géométrie moléculaire, également connue sous le nom de conformation, est la représentation la plus intrinsèque et la plus informative des molécules. Cependant, prédire des conformations stables à partir de graphes moléculaires reste un problème difficile et fondamental en chimie et en biologie computationnelles. Les méthodes expérimentales et computationelles traditionnelles sont généralement coûteuses et chronophages. Récemment, nous avons assisté à des progrès considérables dans l'utilisation de l'apprentissage automatique, en particulier des modèles génératifs, pour accélérer cette procédure. Cependant, les approches actuelles basées sur les données n'ont généralement pas la capacité de modéliser des distributions complexes et ne tiennent pas compte de caractéristiques géométriques importantes. Dans cette thèse, nous cherchons à construire des modèles génératifs basés sur des principes pour la génération de conformation moléculaire qui peuvent surmonter les problèmes ci-dessus. Plus précisément, nous avons proposé des modèles de diffusion basés sur les flux, sur l'énergie et de débruitage pour la génération de structures moléculaires. Cependant, il n'est pas trivial d'appliquer ces modèles à cette tâche où la vraisemblance des géométries devrait avoir la propriété importante d'invariance par rotation par de translation. Inspirés par les progrès récents de l'apprentissage des représentations géométriques, nous fournissons à la fois une justification théorique et une mise en œuvre pratique sur la manière d'imposer cette propriété aux modèles. Des expériences approfondies sur des jeux de données de référence démontrent l'efficacité de nos approches proposées par rapport aux méthodes de référence existantes. / Molecular geometry, also known as conformation, is the most intrinsic and informative representation of molecules. However, predicting stable conformations from molecular graphs remains a challenging and fundamental problem in computational chemistry and biology. Traditional experimental and computational methods are usually expensive and time-consuming. Recently, we have witnessed considerable progress in using machine learning, especially generative models, to accelerate this procedure. However, current data-driven approaches usually lack the capacity for modeling complex distributions and fail to take important geometric features into account. In this thesis, we seek to build principled generative models for molecular conformation generation that can overcome the above problems. Specifically, we proposed flow-based, energy-based, and denoising diffusion models for molecular structure generation. However, it's nontrivial to apply these models to this task where the likelihood of the geometries should have the important property of rotational and translation invariance. Inspired by the recent progress of geometric representation learning, we provide both theoretical justification and practical implementation about how to impose this property into the models. Extensive experiments on common benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed approaches over existing baseline methods.

L'interaction face-à-face représente une des formes les plus fondamentales de la communication humaine. C'est un système dynamique multimodal et couplé – impliquant non seulement la parole mais de nombreux segments du corps dont le regard, l'orientation de la tête, du buste et du corps, les gestes faciaux et brachio-manuels, etc – d'une grande complexité. La compréhension et la modélisation de ce type de communication est une étape cruciale dans le processus de la conception des agents interactifs capables d'engager des conversations crédibles avec des partenaires humains. Concrètement, un modèle de comportement multimodal destiné aux agents sociaux interactifs fait face à la tâche complexe de générer un comportement multimodal étant donné une analyse de la scène et une estimation incrémentale des objectifs conjoints visés au cours de la conversation. L'objectif de cette thèse est de développer des modèles de comportement multimodal pour permettre aux agents artificiels de mener une communication co-verbale pertinente avec un partenaire humain. Alors que l'immense majorité des travaux dans le domaine de l'interaction humain-agent repose essentiellement sur des modèles à base de règles, notre approche se base sur la modélisation statistique des interactions sociales à partir de traces collectées lors d'interactions exemplaires, démontrées par des tuteurs humains. Dans ce cadre, nous introduisons des modèles de comportement dits "sensori-moteurs", qui permettent à la fois la reconnaissance des états cognitifs conjoints et la génération des signaux sociaux d'une manière incrémentale. En particulier, les modèles de comportement proposés ont pour objectif d'estimer l'unité d'interaction (IU) dans laquelle sont engagés de manière conjointe les interlocuteurs et de générer le comportement co-verbal du tuteur humain étant donné le comportement observé de son/ses interlocuteur(s). Les modèles proposés sont principalement des modèles probabilistes graphiques qui se basent sur les chaînes de markov cachés (HMM) et les réseaux bayésiens dynamiques (DBN). Les modèles ont été appris et évalués – notamment comparés à des classifieurs classiques – sur des jeux de données collectés lors de deux différentes interactions face-à-face. Les deux interactions ont été soigneusement conçues de manière à collecter, en un minimum de temps, un nombre suffisant d'exemplaires de gestion de l'attention mutuelle et de deixis multimodale d'objets et de lieux. Nos contributions sont complétées par des méthodes originales d'interprétation et d'évaluation des propriétés des modèles proposés. En comparant tous les modèles avec les vraies traces d'interactions, les résultats montrent que le modèle HMM, grâce à ses propriétés de modélisation séquentielle, dépasse les simples classifieurs en terme de performances. Les modèles semi-markoviens (HSMM) ont été également testé et ont abouti à un meilleur bouclage sensori-moteur grâce à leurs propriétés de modélisation des durées des états. Enfin, grâce à une structure de dépendances riche apprise à partir des données, le modèle DBN a les performances les plus probantes et démontre en outre la coordination multimodale la plus fidèle aux évènements multimodaux originaux. / Face to face interaction is one of the most fundamental forms of human communication. It is a complex multimodal and coupled dynamic system involving not only speech but of numerous segments of the body among which gaze, the orientation of the head, the chest and the body, the facial and brachiomanual movements, etc. The understanding and the modeling of this type of communication is a crucial stage for designing interactive agents capable of committing (hiring) credible conversations with human partners. Concretely, a model of multimodal behavior for interactive social agents faces with the complex task of generating gestural scores given an analysis of the scene and an incremental estimation of the joint objectives aimed during the conversation. The objective of this thesis is to develop models of multimodal behavior that allow artificial agents to engage into a relevant co-verbal communication with a human partner. While the immense majority of the works in the field of human-agent interaction (HAI) is scripted using ruled-based models, our approach relies on the training of statistical models from tracks collected during exemplary interactions, demonstrated by human trainers. In this context, we introduce "sensorimotor" models of behavior, which perform at the same time the recognition of joint cognitive states and the generation of the social signals in an incremental way. In particular, the proposed models of behavior have to estimate the current unit of interaction ( IU) in which the interlocutors are jointly committed and to predict the co-verbal behavior of its human trainer given the behavior of the interlocutor(s). The proposed models are all graphical models, i.e. Hidden Markov Models (HMM) and Dynamic Bayesian Networks (DBN). The models were trained and evaluated - in particular compared with classic classifiers - using datasets collected during two different interactions. Both interactions were carefully designed so as to collect, in a minimum amount of time, a sufficient number of exemplars of mutual attention and multimodal deixis of objects and places. Our contributions are completed by original methods for the interpretation and comparative evaluation of the properties of the proposed models. By comparing the output of the models with the original scores, we show that the HMM, thanks to its properties of sequential modeling, outperforms the simple classifiers in term of performances. The semi-Markovian models (HSMM) further improves the estimation of sensorimotor states thanks to duration modeling. Finally, thanks to a rich structure of dependency between variables learnt from the data, the DBN has the most convincing performances and demonstrates both the best performance and the most faithful multimodal coordination to the original multimodal events.

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