De nombreux problèmes d'optimisation issus du monde réel, notamment dans le domaine de la logistique, doivent faire face à beaucoup de difficultés. En effet, ils sont souvent caractérisés par des espaces de recherche vastes et complexes, de multiples fonctions objectif contradictoires, et une foule d'incertitudes qui doivent être prises en compte. Les métaheuristiques sont des candidates naturelles pour résoudre ces problèmes, ce qui les rend préférables aux méthodes d'optimisation classiques. Toutefois, le développement de métaheuristiques efficaces découle d'un processus de recherche complexe. Le cœur de ce travail réside en la conception, l'implémentation et l'analyse expérimentale de métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif, ainsi que leurs applications à des problèmes logistiques de tournées et d'ordonnancement. Tout d'abord, une vue unifiée de ces approches est présentée, puis intégrée dans une plateforme logicielle dédiée à leur implémentation, ParadisEO-MOEO. Ensuite, plusieurs approches de coopération, combinant des métaheuristiques pour l'optimisation multiobjectif, sont proposées. Enfin, la question de la prise en compte l'incertitude est abordée dans le contexte de l'optimisation multiobjectif.

Dans les systèmes de recherche d'information, une indexation à base de termes et une correspondance à base d'intersection introduisent le problème de la disparité à cause des variations linguistiques. Avec l'objectif de résoudre ce problème, notre travail de thèse se positionne dans l'utilisation des ressources externes dans la recherche d'information. Ces ressources offrent non seulement les concepts pour une indexation plus précise et indépendante de langue, mais aussi une base de relations sémantiques entre ces concepts. Nous étudions en premier une indexation par concepts extraits à partir d'une ressource externe. Nous proposons ensuite de prendre en compte ces relations sémantiques entre les concepts dans la correspondance par un modèle de recherche d'information basé sur un réseau Bayésien des concepts et leurs relations sémantiques. Ainsi, nous étudions les extensions de l'indexation conceptuelle à des documents et requête structurés et multi-médias. Les fonctions de reclassement et de combinaison ont été proposées afin d'améliorer la performance de la recherche dans ces contextes. La validation des propositions est effectuée par des expérimentations dans la recherche d'information multilingue médicale, avec l'utilisation du méta thésaurus UMLS comme ressource externe.

Cette thèse, réalisée en collaboration avec Sagem Défense Sécurité, porte sur l'élaboration d'une stratégie de recherche efficace pour la résolution de problèmes de planification d'itinéraires de véhicules. Nous considérons ici en particulier les problèmes de planification avec contraintes de points de passage et de "capacité" (énergie, bande passante radio) appliquées au véhicule. Ce document propose une approche originale, hybridant un algorithme de colonies de fourmis avec un solveur de Programmation par Contraintes existant. Le premier est utilisé pour résoudre rapidement une version relaxée du problème. La solution partielle obtenue est alors employée pour guider la recherche du second, par le biais d'une méthode de sonde, vers les zones les plus prometteuses de l'espace d'état. Cette approche permet ainsi de combiner la rapidité des métaheuristiques et la complétude de la programmation par contraintes. Nous montrons expérimentalement que cette approche satisfait les exigences pour une utilisation du planificateur dans un cadre embarqué.

Ces travaux de recherche ont pour ambition de contribuer à la problématique de la classification d'images de documents. Plus précisément, ces travaux tendent à répondre aux problèmes rencontrés par des sociétés de numérisation dont l'objectif est de mettre à disposition de leurs clients une version numérique des documents papiers accompagnés d'informations qui leurs sont relatives. Face à la diversité des documents à numériser, l'extraction d'informations peut s'avérer parfois complexe. C'est pourquoi la classification et l'indexation des documents sont très souvent réalisées manuellement. Ces travaux de recherche ont permis de fournir différentes solutions en fonction des connaissances relatives aux images que possède l'utilisateur ayant en charge l'annotation des documents.Le premier apport de cette thèse est la mise en place d'une méthode permettant, de manière interactive, à un utilisateur de classer des images de documents dont la nature est inconnue. Le second apport de ces travaux est la proposition d'une technique de recherche d'images de documents par l'exemple basée sur l'extraction et la mise en correspondance de points d'intérêts. Le dernier apport de cette thèse est l'élaboration d'une méthode de classification d'images de documents utilisant les techniques de sacs de mots visuels.

Les ontologies modélisent la connaissance d'un domaine avec une hiérarchie de concepts. Cette thèse porte sur leur utilisation dans les Systèmes de Recherche d'Information (SRI) pour estimer la pertinence des documents par rapport à une requête. Nous calculons cette pertinence à l'aide d'un modèle des préférences de l'utilisateur et d'une mesure de similarité sémantique associée à l'ontologie. Cette approche permet d'expliquer à l'utilisateur pourquoi les documents sélectionnés sont pertinents grâce à une visualisation originale. La RI étant un processus itératif, l'utilisateur doit être guidé dans sa reformulation de requête. Une stratégie de reformulation de requêtes conceptuelles est formalisée en un problème d'optimisation utilisant les retours faits par l'utilisateur sur les premiers résultats proposés comme base d'apprentissage. Nos modèles sont validés sur la base de performances obtenues sur des jeux de tests standards et de cas d'études impliquant des experts biologistes.

Les génomes peuvent être vus de manière simplifiée comme des suites de gènes, objets codants pour la production de protéines. De la même manière que les caractères physiques des êtres vivants évoluent au cours du temps, les caractères physiques des génomes évoluent également. Il s'agit alors de comprendre cette évolution à travers l'organisation des gènes sur le génome. Le problème peut être abordé sous un angle dynamique où l'on retrace les événements ayant permis les modifications, ou sous un angle statique en observant la localisation et le regroupement des gènes. D'autres part, les gènes nécessitent pour s'exprimer - se transformer en protéine - d'être d'abord transcrits en ARN. Le mécanisme de contrôle de la transcription fait appel, entre autres, à des protéines qui viennent se fixer en amont du gène, sur l'ADN, en reconnaissant de courts motifs. Une tâche récurrente, précédant toute autre analyse, est de trouver les occurrences de ces motifs qui ont la particularité d'être courts et particulièrement dégénérés. Nous retraçons le travail réalisé autour de ces deux problématiques biologiques : l'évolution de la structure des génomes et la localisation des motifs de fixation. Les méthodes mises en œuvre relèvent de l'algorithmique discrète sur les permutations pour la première partie et sur les mots pour la seconde.

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de l"algorithmique et de la combinatoire du texte et s'appliquent à la bio-informatique. Plus particulièrement, ils concernent la localisation de motifs pondérés modélisés par des matrices score-position dans un texte non pondéré. Ces travaux sont appliqués au problème biologique de la recherche de sites de fixation de facteurs de transcription dans un génome. Cette application contribue à la compréhension de la régulation des gènes. Nous nous sommes attaqués à deux problèmes complémentaires, la recherche d'une seule matrice dans un texte puis la recherche simultanée d'un ensemble de matrices. Pour accélérer les algorithmes existant, nous nous sommes inspiré des algorithmes de recherche de motifs exacts connus pour leur efficacité. La différence est que les matrices score-position sont des motifs probabilistes, utilisant des fonctions de score. Nous devons donc intégrer la distribution de ces fonctions dans les algorithmes de recherche. Concernant le premier problème nous proposons une extension de l'algorithme de Knuth, Morris et Pratt qui repose sur un pré-traitement du motif pour optimiser le parcours le long du texte. Concernant le second problème nous avons utilisé une structure d'indexation afin de factoriser l'ensemble des matrices. Cette structure tire partie des distributions de scores associées à chaque matrice. Dans les deux cas, nous traitons en amont une partie des données de départ. Nous avons choisi de pré-traiter les matrices par rapport à l'application bio-informatique car les sites de fixation de facteurs de transcription sont des données relativement stables dans le temps. Ces algorithmes ont été mis en oeuvre dans un logiciel disponible en ligne appelé TFMscan. Ils ont fait l'objet d'une validation à grande échelle sur les bases de données de facteurs de transcription Jaspar et Transfac.

La question de l'accès au soin est cruciale dans notre société moderne. Un effet évident de la demande accrue de services de santé est l'augmentation du taux d'occupation dans les hôpitaux. La principale différence entre la dispensation de soins à l'hôpital et au domicile est la suivante: le patient doit se déplacer et toutes les ressources nécessaires à son traitement se trouvent dans le même endroit, tandis que dans les soins délivrés au domicile, les ressources doivent être déplacées au chevet du patient. Il existe plusieurs défis afin de pouvoir réaliser ce changement. Dans cette thèse nous traitons trois problèmes importants dans la conception des structures de soins à domicile. D'abord, la localisation des structures en minimisant les coûts logistiques, où nous développons trois modèles incluant différentes caractéristiques comme du système de santé comme les coûts liés aux déplacements des ressources, la variation de la demande dans le temps et l'existence et évolution des ressource libérales. Ces modèles nous permettent de proposer des localisations robustes dans le temps tout en assurant une couverture maximale et en minimisant les coûts. La deuxième problématique consiste au choix des activités et couverture épidémiologique et spatiale en tenant compte différentes activités et types de ressources, les autorisations pour réaliser les pathologies et la couverture. Deux modèles développés nous ont permis montrer les effets sur l'affectation de la demande et le dimensionnement de ressources induits par changements dans les coûts des libéraux, salaires et d'autorisation de servir la demande. Le troisième problème et celui du dimensionnement de ressources avec incertitudes de demande (volume, épidémiologique et géographique) et le modèle proposé tient compte du problème sous-jacent de déplacement des ressources à l'aide d'une estimation de la tournée réalisée.

Le système canadien de soins de santé coûte cher et il a besoin d’être amélioré afin de devenir plus performant. Cette amélioration du système de soins de santé passe par une recherche innovatrice, c’est-à-dire une recherche basée sur la collaboration entre les producteurs et les utilisateurs de cette recherche. Cette collaboration favorise l’utilisation de la recherche. De nombreuses études ont démontré qu'un facteur déterminant favorise l'utilisation de la recherche: les bonnes relations interpersonnelles entre chercheurs et utilisateurs à toutes les étapes de la recherche, partant de l’identification des priorités de recherche et de l'élaboration des questions de recherche, jusqu'à la mise en œuvre des résultats. Cette thèse offre des pistes pour comprendre les attitudes et les comportements qui favorisent les bonnes relations interpersonnelles entre chercheurs et utilisateurs, ce qui servira à mettre en place des processus de transfert de connaissances efficaces qui mèneront à l'utilisation de la recherche.

Cette thèse est basée sur une étude des problèmes de reproductibilité rencontrés dans la recherche en traitement d'image, et de manière générale dans les sciences appliquées et informatiques. Partant du constat du manque de vérifiabilité des publications scientifiques et de implémentations associées aux algorithmes publiés, nous avons conçu, créé et développé un journal scientifique, Image Processing On Line (IPOL), dans lequel nous proposons un nouveau mode d'évaluation et de publication de la recherche en traitement d'image afin d'atteindre une meilleure fiabilité des logiciels et algorithmes issus de la recherche.