Dans ce travail, une étude est réalisée sur le développement d'une méthodologie permettant la génération et l'évaluation de nouvelles trajectoires de valorisation pour des déchets. Ainsi, pour répondre à cette problématique, trois sous problèmes ont été identifiés. Le premier concerne un cadre de modélisation permettant la représentation structurée et homogène de chaque trajectoire, ainsi que les indicateurs choisis pour l'évaluation de ces dernières, permettant une sélection ultérieure. Le deuxième se concentre sur le développement d'une méthodologie puis la réalisation d'un outil permettant la génération de nouvelles trajectoires en s'appuyant sur d'autres connues. Enfin, le dernier sous problème concerne le développement d'un second outil développé pour modéliser et estimer les trajectoires générées. La partie de création d'un cadre de modélisation cherche à concevoir des structures globales qui permettent la catégorisation des opérations unitaires sous plusieurs niveaux. Trois niveaux de décomposition ont été identifiés. La Configuration générique de plus haut niveau, qui décrit la trajectoire sous de grandes étapes de modélisation. Le second niveau, Traitement générique propose des ensembles de structures génériques de traitement qui apparaissent régulièrement dans les trajectoires de valorisation. Enfin, le plus bas niveau se focalise sur la modélisation des opérations unitaires. Un second cadre a été créé, plus conceptuel et comportant deux éléments : les blocs et les systèmes. Ces cadres sont ensuite accompagnés par un ensemble d'indicateurs choisis à cet effet. Dans une volonté d'approche de développement durable, un indicateur est sélectionné pour chacune de des composantes : économique, environnemental et social. Dans notre étude, l'impact social se limite à l'estimation du nombre d'emplois créés. Afin de calculer cet indicateur, une nouvelle approche se basant sur les résultats économiques d'une entreprise a été proposée et validée.L'outil de génération de nouvelles trajectoires s'appuie sur l'utilisation de la connaissance en utilisant un système de raisonnement à partir de cas (RàPC). Pour être adapté à notre problématique, la mise en œuvre de ce dernier a impliqué la levée de plusieurs points délicats. Tout d'abord, la structuration des données et plus largement la génération de cas sources sont réalisées par un système basé sur des réseaux sémantiques et l'utilisation de mécanismes d'inférences. Le développement d'une nouvelle méthode de mesure de similarité est réalisé en introduisant la notion de définition commune qui permet de lier les états, qui sont des descriptions de situations, à des états représentant des définitions générales d'un ensemble d'états. Ces définitions communes permettent la création d'ensembles d'états sous différents niveaux d'abstraction et de conceptualisation. Enfin, un processus de décompositions des trajectoires est réalisé afin de résoudre un problème grâce à la résolution de ses sous-problèmes associés. Cette décomposition facilite l'adaptation des trajectoires et l'estimation des résultats des transformations. Basé sur cette méthode, un outil a été développé en programmation logique, sous Prolog. La modélisation et l'évaluation des voies de valorisation se fait grâce à la création d'outil spécifique. Cet outil utilise la méta-programmation permettant la réalisation dynamique de modèle de structure. Le comportement de ces structures est régi par la définition de contraintes sur les différents flux circulants dans l'ensemble de la trajectoire. Lors de la modélisation de la trajectoire, ces contraintes sont converties par un parser permettant la réalisation d'un modèle de programmation par contraintes cohérent. Ce dernier peut ensuite être résolu grâce à des solveurs via une interface développée et intégrée au système. De même, plusieurs greffons ont été réalisés pour analyser et évaluer les trajectoires à l'aide des critères retenus. / In this work, a study is realised about the creation of a new methodology allowing the generation and the assessment of new waste recovery processes. Three elements are proposed for that. The first one is the creation of a modelling framework permitting a structured and homogeneous representation of each recovery process and the criteria used to asses them. The second one is a system and a tool generating new recovery processes from others known. Finally, the last element is another tool to model, to estimate and to asses the generated processes. The creation of a modelling framework tries to create some categories of elements allowing the structuring of unit operations under different levels of description. Three levels have been identified. In the higher level, the Generic operation which describes global structure of operations. The second one is Generic treatment which is an intermediate level between the two others. It proposes here too categories of operations but more detailed than the higher level. The last one is the Unit operation. A second framework has been created. It is more conceptual and it has two components : blocs and systems. These frameworks are used with a set of selected indicators. In a desire of integrating our work in a sustainable development approach, an indicator has been chosen for each of its components: economical, environmental and social. In our study, the social impact is limited to the number of created jobs. To estimate this indicator, we proposed a new method based on economical values of a company. The tool for the generation of new waste recovery processes used the methodology of case-based reasoning CBR which is based on the knowledge management. Some difficult points are treated here to adapt the CBR to our problem. The structuring of knowledge and generally the source case generation is realised by a system based on connections between data and the use of inference mechanisms. The development of a new method for the similarity measure is designed with the introduction of common definition concept which allows linking states, simply put description of objects, to other states under different levels of conceptualizations and abstractions. This point permits creating many levels of description. Finally, recovery process is decomposed from a main problem to some sub-problems. This decomposition is a part of the adaptation mechanism of the selected source case. The realisation of this system is under logic programming with Prolog. This last one permits the use of rules allowing inferences and the backtracking system allowing the exploration to the different possible solution. The modelling and assessment of recovery processes are done by a tool programmed in Python. It uses the meta-programming to dynamically create model of operations or systems. Constraint rules define the behaviour of these models allowing controlling the flux circulating in each one. In the evaluation step, a parser is used to convert theses rules into a homogeneous system of constraint programming. This system can be solved by the use of solvers with an interface developed for that and added to the tool. Therefore, it is possible for the user to add solvers but also to add plug-ins. This plug-ins can make the assessment of the activity allowing to have different kinds of evaluation for the same criteria. Three plug-ins are developed, one for each selected criterion. These two methods are tested to permit the evaluation of the proposed model and to check the behaviour of them and their limits . For these tests, a case-base on waste has been created Finally, for the modelling and assessment tool, a study case about the recovery process of used tyres in new raw material is done.

Les problèmes d’ordonnancement de rendez-vous en tête-à-tête sont des problèmes dans lesquels des personnes souhaitent se rencontrer par deux lors de courts rendez-vous qui se déroulent lors d’une session unique. Dans cette thèse, nous référençons plusieurs applications de ce type de problèmes et proposons des notations qui généralisent les notations standards de problèmes d’ordonnancement α|β|γ. Nous nous intéressons en particulier à un cas dans lequel deux populations distinctes se rencontrent, des participants peuvent arriver en retard et des rencontres sont interdites. L’objectif est de minimiser le nombre maximal d’attentes des participants. Nous étudions dans un premier temps la complexité de ces problèmes : nous démontrons que plusieurs cas sans rencontre interdite sont polynomiaux et que le cas général est NP-complet au sens fort. Nous proposons ensuite des bornes inférieures. Puis nous développons plusieurs méthodes de résolution. Des modèles de programmation linéaire en nombres entiers et un modèle de programmation par contraintes sont tout d’abord proposés. Des règles de dominance permettant de limiter les symétries sont intégrées à ces modèles dans le but de limiter l’espace des solutions. Enfin, nous proposons une recherche à divergence limitée (limited discrepancy search) qui est une méthode approchée basée sur l’exploration d’un arbre de recherche tronqué. Dans cette méthode, nous exploitons le plus possible les propriétés de symétrie du problème pour faciliter la convergence vers une bonne solution. Toutes ces méthodes sont testées et comparées sur un ensemble de 300 instances générées aléatoirement d’après des paramètres réalistes. / One-to-one meeting scheduling problems are problems where a population of actors want to meet each other during short time slots that take place in a single session. In this thesis, we reference several applications of this type of problems found in the literature and introduce a notation extending the well-known scheduling notation α|β|γ. We are particularly interested in a case in which two distinct populations meet, participants may arrive late and some meetings are forbidden. The objective is to minimize the maximum number of participants waiting slots. First, we study the complexity of these problems: we show that several cases with no forbidden meeting are polynomial and that the general case is NP-complete in the strong sense. We then propose lower bounds. After that, we develop several resolution methods. Integer linear programming models and a constraint programming model are developed. To limit the solution space, we add dominance rules based on symmetries to these methods. Finally, we present a limited discrepancy search (i.e. an approximate method based on the exploration of a truncated tree search). In this method, we use as much as possible the symmetry properties of the problem to facilitate the convergence to a good solution. All these methods are tested and compared on a set of 300 randomly generated instances from realistic parameters.

Cette thèse se situe dans le contexte de la programmation par contraintes (CP). Plus précisément, nous nous sommes intéressés au problème de satisfaction de contraintes pondérées (WCSP). De nombreuses approches ont été proposées pour traiter ce problème d’optimisation. Les méthodes les plus efficaces utilisent des cohérences locales souples sophistiquées comme par exemple la cohérence d’arc directionnelle complète FDAC∗, la cohérence d’arc directionnelle existentielle EDAC∗, etc. Établies grâce à des opérations de transferts de coût préservant l’équivalence des réseaux, l’utilisation de ces cohérences permet généralement d’accélérer la résolution en réduisant l’espace de recherche via la suppression de valeurs et le calcul de bornes inférieures utiles en pratique. Cependant, l’utilisation de ces méthodes pose un problème lorsque l’arité des contraintes augmente de manière significative. L’efficacité des techniques du cadre du problème de satisfaction de contraintes (CSP) étant avérée, nous pensons que l’intégration de techniques CSP peut être très utile à la résolution d’instances WCSP. Dans cette thèse, nous proposons tout d’abord un algorithme de filtrage établissant la cohérence d’arc souple généralisée GAC∗ sur des contraintes tables souples de grande arité. Cette approche combine la technique de réduction tabulaire simple (STR), issue du cadre CSP, et le principe de transfert de coûts. Notre approche qui est polynomiale calcule efficacement pour chaque valeur les coûts minimaux dans les tuples explicites et implicites des contraintes tables souples. Ces coûts minimaux sont ensuite utilisés pour transférer les coûts afin d’établir GAC∗. Dans un second temps, nous proposons une approche alternative aux méthodes de résolution habituelles du problème WCSP. Elle consiste à résoudre une instance WCSP en résolvant une séquence d’instances CSP classiques obtenues depuis cette instance WCSP. À partir d’une instance CSP dans laquelle toutes les contraintes de l’instanceWCSP d’origine sont durcies au maximum, les instances CSP suivantes correspondent à un relâchement progressif de contraintes de l’instance WCSP déterminées par l’extraction de noyaux insatisfaisables minimaux (MUC) depuis les réseaux insatisfaisables de la séquence. Nos résultats expérimentaux montrent que notre première approche est compétitive avec l’état de l’art, tandis que la deuxième représente une approche alternative aux méthodes de résolutionhabituelles d’instances WCSP. / This thesis is in the context of constraint programming (CP). Specifically, we are interested in the Weighted Constraint Satisfaction Problem (WCSP). Many approaches have been proposed to handle this optimization problem. The most effective methods use sophisticated soft local consistencies such as, for example, full directional arc consistency FDAC∗, existential directional arc consistency EDAC∗, etc. Established by equivalence preserving transformations (cost transfer operations), the use of these consistencies generally allows both to accelerate the resolution by reducing the search space through the elimination of values and to compute lower bounds useful in practice. However, these methods reach theirlimits when the arity of constraints increases significantly. The techniques of the Constraint Satisfaction Problem framework (CSP) having proved efficienty, we believe that the integration of CSP techniques can be very useful for solving WCSP instances. In this thesis, we first propose a filtering algorithm to enforce a soft version of generalized arc consistency (GAC∗) on soft table constraints of large arity. This approach combines the techniques of simple tabular reduction (STR), from the CSP framework, with the techniques of cost transfer. Our approach, proved polynomial, efficiently calculates for each value the minimum cost of the explicit and implicit tuples from soft table constraints. The minimum costs are thenused to transfer costs to establish GAC∗. In a second step, we propose an alternative approach to the usual techniques to solve WCSP. The principle is to solve a WCSP instance by solving a sequence of classical CSP instances obtained from this WCSP instance. From a CSP instance containing all the constraints hardened to the maximum from the WCSP instance, the next CSP instances correspond to a progressive relaxation of constraints defined by extraction of minimal unsatisfiable cores (MUC) from unsatisfiable networks of the sequence. Our experimental results show that our first approach is competitive with the state-of-the-art, whereas the second one represents an alternative approach to the usual methods to solve WCSP instances.

Le domaine de la planification de tâches a vu de rapides développements au cours de la dernière décennie et des planificateurs sont maintenant capable de trouver des plans de centaines actions en quelques secondes. Malgré ces importants progrès, les systèmes robotiques dépendent toujours d'une architecture réactive avec peu de capacités de délibération sur les futures actions qu'il pourraient faire. Dans cette thèse, nous soutenons qu'une intégration réussie d'un planificateur avec un système robotique ne peut être réussie que si le planificateur a la capacité de raisonner sur des modèles temporels et hiérarchiques. Le temps est en en effet une ressource centrale pour énormément d'activité autonomes tandis que les aspects hiérarchiques sont critiques pour l'intégration de modules de délibération à différents niveau d'abstraction, dans lequel on reçoit une vue très abstraite d'une activité qui doit être affinée jusqu'à des commandes motrices. Comme première étape dans cette direction, nous commençons par présenter un modèle pour la planification temporelle qui unifie les approches génératives et hiérarchiques. Au centre de ce modèle sont des patrons d'actions temporelles, complétées par une spécification d'un état initial et de l'évolution attendue de l'environnement. De plus, notre modèle permet la spécification de connaissance hiérarchique sur tout ou partie du domaine. Ainsi, notre modèle généralise les approches génératives et HTN tout en supportant une représentation explicite du temps. Ensuite, nous introduisons un algorithme de planification adapté au modèle proposé. Pour supporter les caractéristiques hiérarchiques, nous étendons l'approche classique de planification en l'espace des plan, notamment utilisée dans les planificateurs basés sur les CSP, avec les notions de tâches et de décomposition. L'approche est implémentée dans FAPE (Flexible Acting and Planning Environment) conjointement avec des techniques pour l'analyse automatique de problèmes. Celles-ci sont utilisées au cours de la planification pour guider la recherche d'une solution. Nous montrons que FAPE a des performances comparables avec les meilleurs planificateurs actuels quand utilisé dans une optique de planification générative. L'ajout d'information hiérarchique permet de les surpasser en augmentant encore les performances. Nous étudions ensuite les méthodes habituellement utilisées pour raisonner sur l'incertitude temporelle en planification. Nous relâchons les suppositions classiques d'observabilité totale et proposons des techniques pour raisonner sur les observations nécessaires pour maintenir un plan exécutable. Nous montrons que les dites observations peuvent être détectées durant la planification et traitées incrémentalement en considérant les actions de perceptions appropriées. Pour finir, nous discutons de la place du système de planification proposé comme composant central pour le contrôle d'un robot. Nous démontrons que la prise en compte explicite du temps facilite le monitoring et l'exécution d'actions quand le système doit prendre en compte des événements contingents qui nécessitent d'être observés. Nous bénéficions également des représentations hiérarchiques et par contraintes qui facilitent la réparation de plan et la possibilité d'affiner un plan durant l'exécution. / The field of AI planning has seen rapid progress over the last decade and planners are now able to find plan with hundreds of actions in a matter of seconds. Despite those important progresses, robotic systems still tend to have a reactive architecture with very little deliberation on the course of the plan they might follow. In this thesis, we argue that a successful integration with a robotic system requires the planner to have capacities for both temporal and hierarchical reasoning. The former is indeed a universal resource central in many robot activities while the latter is a critical component for the integration of reasoning capabilities at different abstraction levels, typically starting with a high level view of an activity that is iteratively refined down to motion primitives. As a first step to carry out this vision, we present a model for temporal planning unifying the generative and hierarchical approaches. At the center of the model are temporal action templates, similar to those of PDDL complemented with a specification of the initial state as well as the expected evolution of the environment over time. In addition, our model allows for the specification of hierarchical knowledge possibly with a partial coverage. Consequently, our model generalizes the existing generative and HTN approaches together with an explicit time representation. In the second chapter, we introduce a planning procedure suitable for our planning model. In order to support hierarchical features, we extend the existing Partial-Order Causal Link approach used in many constraintbased planners, with the notions of task and decomposition. We implement it in FAPE (Flexible Acting and Planning Environment) together with automated problem analysis techniques used for search guidance. We show FAPE to have performance similar to state of the art temporal planners when used in a generative setting. The addition of hierarchical information leads to further performance gain and allows us to outperform traditional planners. In the third chapter, we study the usual methods used to reason on temporal uncertainty while planning. We relax the usual assumption of total observability and instead provide techniques to reason on the observations needed to maintain a plan dispatchable. We show how such needed observations can be detected at planning time and incrementally dealt with by considering the appropriate sensing actions. In a final chapter, we discuss the place of the proposed planning system as a central component for the control of a robotic actor. We demonstrate how the explicit time representation facilitates plan monitoring and action dispatching when dealing with contingent events that require observation. We take advantage of the constraint-based and hierarchical representation to facilitate both plan-repair procedures as well opportunistic plan refinement at acting time.

Le souhait d’augmenter la part des énergies renouvelables dans le mix énergétique entraine une augmentation des parts des énergies volatiles et non pilotables, et rend donc l’équilibre offre-demande difficile à satisfaire. Une façon d’intégrer ces énergies dans le réseau électrique actuel est d’utiliser de petits moyens de production, de consommation et de stockage répartis sur tout le territoire pour compenser les sous ou sur productions. Afin que ces procédés puissent être intégrés dans le processus d’équilibre offre-demande, ils sont regroupés au sein d’une centrale virtuelle d’agrégation de flexibilité, qui est vue alors comme une centrale virtuelle. Comme pour tout autre moyen de production du réseau, il est nécessaire de déterminer son plan de production. Nous proposons dans un premier temps dans cette thèse une architecture et un mode de gestion pour une centrale d’agrégation composée de n’importe quel type de procédés. Dans un second temps, nous présentons des algorithmes permettant de calculer le plan de production des différents types de procédés respectant toutes leurs contraintes de fonctionnement. Et enfin, nous proposons des approches pour calculer le plan de production de la centrale d’agrégation dans le but de maximiser son gain financier en respectant les contraintes réseau. / The desire to increase the share of renewable energies in the energy mix leads to an increase inshare of volatile and non-controllable energy and makes it difficult to meet the supply-demand balance. A solution to manage anyway theses energies in the current electrical grid is to deploy new energy storage and demand response systems across the country to counter balance under or over production. In order to integrate all these energies systems to the supply and demand balance process, there are gathered together within a virtual flexibility aggregation power plant which is then seen as a virtual power plant. As for any other power plant, it is necessary to compute its production plan. Firstly, we propose in this PhD thesis an architecture and management method for an aggregation power plant composed of any type of energies systems. Then, we propose algorithms to compute the production plan of any types of energy systems satisfying all theirs constraints. Finally, we propose an approach to compute the production plan of the aggregation power plant in order to maximize its financial profit while complying with all the constraints of the grid.

Dans le cadre de la Programmation par Contraintes, les contraintes globales ont amené une évolution majeure tant du point de vue modélisation (en synthétisant des ensembles de contraintes) que du point de vue résolution (grâce à des techniques de filtrage héritées d'autres domaines, comme la Recherche Opérationnelle ou l'Intelligence Artificielle). Par ailleurs, beaucoup de problèmes réels sont sur-contraints (ils ne possèdent pas de solution). Dans ce cas, il est nécessaire de relaxer certaines contraintes. De nombreuses études ont été menées pour traiter le cas des contraintes unaires et binaires, mais très peu pour le cas des contraintes globales. Dans cette thèse, nous étudions la relaxation des contraintes globales dans un cadre permettant l'expression de préférences. Pour plusieurs contraintes globales parmi les plus utilisées (c'est-à-dire AllDifferent, Gcc et Regular), nous proposons différentes sémantiques de violation ainsi que des algorithmes permettant de tester l'existence d'une solution et d'éliminer les valeurs incohérentes (filtrage). Les résultats de cette thèse ont été appliqués avec succès à des problèmes de création d'emplois du temps pour des infirmières, qui sont des problèmes sur-contraints difficiles à modéliser et surtout à résoudre. Mots-clefs : programmation par contraintes, contrainte globale, problème sur-contraints, relaxation de contraintes, contrainte globale relaxée, problème de création d'emplois du temps pour des infirmières.

Ce travail porte sur la compilation des langages de programmation logique par contraintes sur les domaines finis (DF). Plutôt que d'adopter l'approche usuelle considérant le résolveur comme une boîte noire nous avons choisi l'approche boîte de verre de P. Van Hentenryck. Dans celle-ci, le résolveur gère une seule contrainte primitive. Toutes les contraintes complexes (équations, contraintes symboliques...) sont traduites en des appels de contraintes primitives. Le résolveur est ainsi simple et homogène. De plus, l'utilisateur peut définir ses propres contraintes en termes de cette primitive. Cette primitive nous permet de définir une machine abstraite pour la compilation des contraintes DF. En outre, le traitement d'une seule primitive permet de définir des optimisations globales dont bénéficient toutes les contraintes de haut niveau. Toutes ces idées sont détaillées et aboutissent à la définition du langage clp (FD). L'étude des performances de clp (FD) montre que cette approche est très efficace, meilleure en tous cas que les résolveurs boîtes noires. Nous étudions également les aptitudes de clp (FD) à résoudre des contraintes booléennes car elles sont un cas particulier des DF. Là encore clp (FD) se compare très bien avec des résolveurs spécialisés. Nous nous intéressons enfin à la détection de la satisfaction des contraintes pour permettre à l'utilisateur de spécifier des calculs dirigés par les données (plutôt que par les instructions). Ce travail débouche donc tout naturellement sur l'implantation des langages concurrents.