Mobility prediction is defined as guessing the next access point(s) a mobile terminal will join so as to connect to a (wired or wireless) network. Knowing in advance where a terminal is heading for allows taking proactive measures so as to mitigate the impact of handovers and, hence, improve the network QoS. This thesis analyzes this topic from different points of view. It is divided into three parts. The first part evaluates the feasibility of mobility prediction in a real environment. It thus analyzes a mobility trace captured from a real network to measure the intrinsic entropy of the nodes motion and to measure the effectiveness of a simple prediction method. The second part investigates how to perform mobility prediction. Firstly, it examines a generic prediction scheme based on a simple machine learning method; this scheme is evaluated under various conditions. Secondly, it shows how the pieces of information that are most useful for the prediction algorithm can be obtained. The third part studies how knowing the probable next access point of a mobile terminal allows one to improve the QoS of the network considered. We deal with two situations. We first show how the handover blocking rate of a cellular network can be decreased thanks to resource reservation. We then propose a new routing protocol for delay tolerant networks (i.e. an ad hoc network where packets must be delayed in the absence of an end-to-end path) that assumes that the contacts between the nodes can be (imperfectly) predicted.

L'objectif de cette thèse est d'exploiter les phénomènes des ondes de fuite pour améliorer les performances des antennes classiques à ouverture pour les applications spatiales. Ici, nous considérons des configurations planaires où les ondes de fuite sont excitées entre un plan de masse et un superstrat partiellement réfléchissant. Des réseaux de petites ouvertures sur le plan de masse sont utilisés pour alimenter les antennes considérées. Les structures avec superstrat sont développées en configuration réseaux simples ou réseaux à commande de phase, considérées intéressantes en termes de flexibilité du système pour des liens satellitaires de nouvelle génération.Pour étudier efficacement ces antennes, nous avons développé un outil d'analyse basé sur une approche spectrale avec fonction de Green. Cet outil permet d'analyser les structures proposées en prenant en compte l'impact du couplage mutuel entre les éléments sur les performances de rayonnement avec une réduction du temps de calcul et d'utilisation de mémoire.L'augmentation du gain des structures à ondes de fuite peut ouvrir la voie à la réduction du nombre d'éléments des réseaux associés, et donc des commandes en amplitude et phase. Dans une configuration à ondes de fuite, chaque élément du réseau rayonne avec une ouverture équivalente plus grande, augmentant ainsi l'espacement entre les éléments sans affecter le gain global de la structure. Comme largement expliqué dans le manuscrit, les solutions à ondes de fuite représentent par conséquent un avantage majeur pour les antennes du segment utilisateur.En plus de l'amélioration du gain, la technologie à ondes de fuite peut être efficacement exploitée pour synthétiser le diagramme de rayonnement, en choisissant correctement les paramètres de conception de l'antenne. Cette caractéristique peut être utilisée dans les réseaux à commande de phase, pour produire un diagramme d'élément qui minimise les pertes par dépointage et qui filtre les lobes de réseaux. Une procédure de synthèse pour des antennes réseaux raréfiés à ondes de fuite est ainsi présentée dans le manuscrit, ainsi qu'une nouvelle configuration de réseaux avec superstrat irrégulier. Ce dernier permet de réduire les lobes secondaires de l'antenne en utilisant une excitation uniforme. Cette dernière configuration montre clairement que la capacité de modifier le diagramme de rayonnement est la caractéristique la plus attrayante des antennes planaires à ondes de fuite, pour être utilisée dans des solutions de réseaux à commande de phase. / The objective of this thesis is to exploit the leaky-wave phenomena to enhance the performance of classical aperture antennas for space applications. Here, we consider planar configurations where the leaky modes are excited between a ground plane and a partially reflective superstrate. Arrangements of small apertures opening on the ground plane are used to feed the antennas under study. The superstrate-like leaky-wave structures are developed in array or phased array configurations, considered of interest in terms of flexibility of the system for next generation satellite links. In order to efficiently study planar leaky-wave arrays, we have developed an analysis tool based on a Green's function spectral approach. The developed tool allows to precisely analyze the proposed structure by taking into account the impact of the mutual coupling among the elements on the radiation performance of the whole antenna. In addition, it can handle extremely large structures in terms of wavelengths with a small computational effort with respect to commercial tools. In particular, the gain enhancement of leaky-based structures can pave the way to the reduction of the number of elements of the associated phased arrays. In a leaky-wave configuration each element of the array will radiate with a larger equivalent aperture allowing a larger spacing among elements without affecting the final gain of the whole structure. This aspect is particularly important in the case of phased arrays, where phase shifters and control cells are, typically, the most expensive components of the system. As extensively explained in the manuscript, antennas for user segment might find the highest benefit by using leaky-wave solutions. Besides the gain enhancement, the leaky-wave technology can be effectively exploited to conveniently shape the radiation pattern by properly engineering the design parameters of the antenna. This capability can be used in phased arrays to generate a convenient element pattern to minimize the scan losses and filter the grating lobes appearing in the visible space when dealing with periodicities larger than a wavelength. Therefore, a synthesis procedure for thinned leaky-wave arrays is presented in the manuscript. Also, a novel array configuration, the irregular superstrate array, is presented. The irregular superstrate allows the reduction of the side lobes of the antenna below -20 dB in the considered 2.5 % band, using a uniform excitation. This last configuration clearly shows that the shaping capability of leaky-wave antennas is the most appealing feature to be used in phased array solutions.

L'architecture modulaire est une caractéristique distinctive des circuits cérébraux. En particulier, il a été observé l'existence de connexions réciproques entre des zones fonctionnellement interconnectées dans le cortex, et qui par ailleurs sont hiérarchiquement organisées. De plus, le développement évolutif est une autre caractéristique distinctive des espèces vivantes ; même les virus sont capables d'adaptation pour mieux répondre à de nouvelles conditions environnementales. En tenant compte de ces deux importants aspects, nous avons construit un nouvel et unique outil de simulation permettant de modéliser et d'étudier l'évolution des circuits multi-modulaires hiérarchiques. Dans ce modèle, chaque module est représenté par des réseaux de neurones impulsionels et caractérisé à la fois par des changements d'activités neurales imbriquées et par la plasticité synaptique. La morte cellulaire, la plasticité synaptique et l'apoptose intégrés dans le modèle créent des liens auto-associatifs au sein des modules. Ces liens peuvent générer une activité zonale qui reflète l'évolution de la connectivité fonctionnelle à l'intérieur comme à l'extérieur des modules, et donc entre les plusieurs modules neuronaux. L'activité bioélectrique de chaque module est enregistrée au moyen des électrodes virtuelles. Les signaux, electrochipogrammes (EChG), sont analysés par les méthodes fréquentiels et les méthodes de potentiels évoqués afin de trouver des généralités dans le comportement émergeant. En plus de ces méthodes conventionnelles, nous proposons une nouvelle approche de régression non-linéaire structurelle afin de fournir des outils plus puissants et mieux adaptés aux données habituellement analysées dans ce domaine. Nous avons donc testé l'effet d'un stimulus externe sur le développement de liens fonctionnels d'un réseau neuronaux. Le circuit est structuré hiérarchiquement avec un unique module sensoriel et d'autres modules constitués de deux voies parallèles organisées aussi de façon hiérarchique. Nos résultats montrent que les circuits modélisés manifestent un comportement similaire que les circuits biologiques réels. En particulier, tous les éléments du circuit peuvent traiter et maintenir des patterns d'activité liés à la disparition du stimulus. Les résultats obtenus dans nos expériences apportent un éclairage sur les processus émergents et coordonnés de l'activité électrique enregistrée par des EEG de circuits inter-corticaux hiérarchiques et évolutifs qui sont artificiels ou réels. Plus généralement, notre approche concernant les signaux EEG pourrait être étendue à la modélisation d'une vaste variété des processus cognitifs et comportementaux. / Modular architecture is a hallmark of many brain circuits. Particularly, in the cerebral cortex it has been observed that reciprocal connections are often present between functionally interconnected areas that are hierarchically organized. Evolutionary development is another distinctive characteristic of living species, even the simplest viruses are capable to adapt to better fit new environmental conditions. Having hierarchical architectures and evolutionary features in mind, we build unique and novel simulation framework, which allows us to model and to study evolving hierarchically organized circuits of modules of spiking neural networks. Each module is characterized by embedded neural development and expression of spike timing dependent plasticity. Cell death, synaptic plasticity and projection pruning, embedded in the neural model, drive the build-up of auto-associative links within each module, which generate an areal activity that reflect the changes in the corresponding functional connectivity within and between neuronal modules. Bio-electric activity of each module is recorded by means of virtual electrodes and these signals, called electrochipograms (EChG), are analyzed by time and frequency domain methods in order to find general patterns of emerging behavior. Beside time and frequency domain analysis methods, a novel robust non-linear structural regression approach is proposed to provide researchers with more powerful tools specially adapted to the data typically used in the domain. We tested the effect of an external stimulus at fixed frequency fed to a sensory module, which pro jecting its activity to two hierarchically organized parallel pathways. We found that modeled circuits manifest behavior similar in certain aspects to that of real brains. We show evidence that all networks of modules are able to maintain long patterns of activity associated with the stimulus offset. These findings bring new insights to the understanding of EEG-like signals, both real and virtual. The findings prove that the approach is successful and could be extended to model cognitive and behavioral processes in the brains.

L'architecture modulaire est une caractéristique distinctive des circuits cérébraux. En particulier, il a été observé l'existence de connexions réciproques entre des zones fonctionnellement interconnectées dans le cortex, et qui par ailleurs sont hiérarchiquement organisées. De plus, le développement évolutif est une autre caractéristique distinctive des espèces vivantes ; même les virus sont capables d'adaptation pour mieux répondre à de nouvelles conditions environnementales. En tenant compte de ces deux importants aspects, nous avons construit un nouvel et unique outil de simulation permettant de modéliser et d'étudier l'évolution des circuits multi-modulaires hiérarchiques. Dans ce modèle, chaque module est représenté par des réseaux de neurones impulsionels et caractérisé à la fois par des changements d'activités neurales imbriquées et par la plasticité synaptique. La morte cellulaire, la plasticité synaptique et l'apoptose intégrés dans le modèle créent des liens auto-associatifs au sein des modules. Ces liens peuvent générer une activité zonale qui reflète l'évolution de la connectivité fonctionnelle à l'intérieur comme à l'extérieur des modules, et donc entre les plusieurs modules neuronaux. L'activité bioélectrique de chaque module est enregistrée au moyen des électrodes virtuelles. Les signaux, electrochipogrammes (EChG), sont analysés par les méthodes fréquentiels et les méthodes de potentiels évoqués afin de trouver des généralités dans le comportement émergeant. En plus de ces méthodes conventionnelles, nous proposons une nouvelle approche de régression non-linéaire structurelle afin de fournir des outils plus puissants et mieux adaptés aux données habituellement analysées dans ce domaine. Nous avons donc testé l'effet d'un stimulus externe sur le développement de liens fonctionnels d'un réseau neuronaux. Le circuit est structuré hiérarchiquement avec un unique module sensoriel et d'autres modules constitués de deux voies parallèles organisées aussi de façon hiérarchique. Nos résultats montrent que les circuits modélisés manifestent un comportement similaire que les circuits biologiques réels. En particulier, tous les éléments du circuit peuvent traiter et maintenir des patterns d'activité liés à la disparition du stimulus. Les résultats obtenus dans nos expériences apportent un éclairage sur les processus émergents et coordonnés de l'activité électrique enregistrée par des EEG de circuits inter-corticaux hiérarchiques et évolutifs qui sont artificiels ou réels. Plus généralement, notre approche concernant les signaux EEG pourrait être étendue à la modélisation d'une vaste variété des processus cognitifs et comportementaux.

Les îles Galápagos sont un archipel d'îles volcaniques situées dans l'océan Pacifique, à 926 km à l'ouest de l'Equateur continental, dont elles font partie. Depuis 1978, les îles Galápagos sont déclarées patrimoine mondial. En raison de la croissance de la population, il existe plusieurs problèmes sociaux, économiques et environnementaux qui risquent la conservation de l'environnement des îles. Dans ce contexte, le gouvernement équatorien veut préserver son patrimoine écologique. Par conséquence, avec la participation de divers acteurs, principalement le ministère de l'Énergie et des Énergies renouvelables, il effectue plusieurs initiatives. Afin d'améliorer les services fournis sur les îles, cet objectif sera accompli grâce à la réduction de la consommation de carburants fossiles et donc des émissions de CO2. Donc, cette thèse a analysé l'impact des nouveaux services sur le réseau électrique, comme le remplacement obligatoire des véhicules conventionnels et des cuisinières pour des solutions efficaces et la proposition des solutions pour réduire les problèmes négatifs sur le réseau. En outre, une forte intégration de la génération distribuée a été considérée dans l'analyse. De plus, des solutions innovantes pour basse et moyenne tension ont été conçues et testées afin d’améliorer le service électrique sans affecter l'environnement et conserver ce patrimoine mondial. Par exemple, un programme DSM intelligent composé d'un schéma de temps d'utilisation (TOU) combiné avec la réponse de la demande (DR) a montré des résultats intéressants, l'installation d'un système de stockage d'énergie de batterie a également été testée, et les résultats de moyenne tension sont prometteurs. Un système de commutation automatique de phase a été adapté comme une solution pour réduire le déséquilibre en basse tension avec des résultats impressionnants. Le déploiement des réenclencheurs a démontré une amélioration considérable de la fiabilité avec un retour d’investissement très court. Considérant les technologies de l'information et de la communication, une pièce clé pour déployer Smart Grids, l'architecture de communication des réseaux de NAN/FAN/HAN a été abordée. Enfin, un Système de Gestion d’Energie pour la gestion optimale de l'énergie à Galápagos a été conçu. Toutes ces études représentent un défi important : la gestion optimale de l'électricité de réseau isolée sans énergie fossile. / The Galápagos Islands are an archipelago of volcanic islands located in the Pacific Ocean, 926 km west of continental Ecuador, of which they are a part. Since 1978, Galapagos Islands are accepted as Heritage World, due to the growth of the population, there are several social, economic and environmental problems, which endanger the environment conservation of the Islands.In this context, the Ecuadorian government desires to preserve its ecological heritage. Hence, with the participation of several stakeholders mainly the Ministry of Energy and Renewable Energy, it is releasing a lot of initiatives. In order to improve the general services that are provided in the islands, this goal will be achieved by means of reducing fossil fuel consumption and therefore CO2 emissions. Thus, this thesis has analyzed the impact of new services on the grid such as the mandatory replacement of conventional vehicles and cookers for efficient ones and to propose solutions for reducing negative issues originated on the network. Also, a strong integration of distributed generation is considered in the analysis.In addition, innovative solutions for both low and medium voltage have been designed and tested for improving the electrical service without affecting the environment and conserving this world heritage. For instance, a smart DSM program composed of Time of Use scheme combined with Demand Response has shown interesting results, the installation of a Battery Energy Storage System has been studied as well; the results in Medium Voltage are promising. An Automatic Phase Switching system is adapted like a solution for reducing unbalance in low voltage with impressive results. The deployment of reclosers has demonstrated a considerable improvement in the reliability with a Return on Investment very short.Considering the Information and Communication Technologies a key piece to deploy Smart Grids, the communication architecture of the Neighbor, Field and Home Area Networks is addressed. As last, an Energy Management System for performing optimal energy management within Galapagos is designed. All these studies have a significant challenge: the optimal management of electricity of isolated grid with zero fossil energy.

Comment les structures sociales et sémantiques d'une communauté scientifique guident-elles les dynamiques de collaboration à venir ? Dans cette thèse, nous combinons des techniques de traitement automatique des langues et des méthodes provenant de l'analyse de réseaux complexes pour analyser une base de données de publications scientifiques dans le domaine de la linguistique computationnelle : l'ACL Anthology. Notre objectif est de comprendre le rôle des collaborations entre les chercheurs dans la construction du paysage sémantique du domaine, et, symétriquement, de saisir combien ce même paysage influence les trajectoires individuelles des chercheurs et leurs interactions. Nous employons des outils d’analyse du contenu textuel pour extraire des textes des publications les termes correspondant à des concepts scientifiques. Ces termes sont ensuite connectés aux chercheurs pour former un réseau socio-sémantique, dont nous modélisons la dynamique à différentes échelles. Nous construisons d’abord un modèle statistique, à base de régressions logistiques multivariées, qui permet de quantifier le rôle respectif des propriétés sociales et sémantiques de la communauté sur la dynamique microscopique du réseau socio-sémantique. Nous reconstruisons par la suite l’évolution du champ de la linguistique computationelle en créant différentes cartographies du réseau sémantique, représentant les connaissances produites dans le domaine, mais aussi le flux d’auteurs entre les différents champs de recherche du domaine. En résumé, nos travaux ont montré que la combinaison des méthodes issues du traitement automatique des langues et de l'analyse des réseaux complexes permet d'étudier d'une manière nouvelle l'évolution des domaines scientifiques. / How are the social and semantic structures of a scientific communitydriving future research dynamics? In this thesis we combine naturallanguage processing techniques and network theory methods to analyzeavery large dataset of scientific publications in the field of computationallinguistics,i.e.the ACL Anthology. Ultimately, our goal is to understandthe role of collaborations among researchers in building and shaping thelandscape of scientific knowledge, and, symmetrically, to understand howthe configuration of this landscape influences individual trajectories ofresearchers and their interactions. We use natural language processingtools to extract the terms corresponding to scientific concepts from thetexts of the publications. Then we reconstruct a socio-semantic networkconnecting researchers and scientific concepts, and model the dynamicsof its evolution at different scales. To achieve this, we first build astatistical model, based on multivariate logistic regression, that quantifiesthe role that social and semantic features play in the evolution of thesocio-semantic network, namely in the emergence of new links. Then, wereconstruct the evolution of the field through different visualizations of theknowledge produced therein, and of the flow of researchers across thedifferent subfields of the domain. To summarize, we have shown throughour work that the combination of natural language processing techniqueswith complex network analysis makes it possible to investigate in a novelway the evolution of scientific fields.

Cette thèse s’ouvre sur l’analyse de l’évolution spatiale des flux du transport ferroviaire de marchandises dans les Pays d’Europe centrale et orientale (PECO), depuis la chute du mur de Berlin en 1989 à l’adhésion à l’Union européenne en 2004. Au cours d’un peu plus d’une décennie, de profondes mutations ont contribué à ouvrir les PECO à l’Union européenne. La chute du mur s’est accompa gnée de la recomposition des réseaux ferroviaires, structurés désormais par les frontières nationales. Alors même que la demande du transport évolue sous l’effet des échanges commerciaux dont la nature et les origines-destinations changent en profondeur et privilégient le transport routier, les chemins de fer doivent affronter d’autres facteurs d’incertitudes liés à la transition, telles que les réformes engagées par l’Etat dans le cadre des négotiations d’entrée des PECO à l’Union Européenne. Les chemins de fer réagissent pas la mise en place de stratégies de survie et parfois même de réhabilitation d’institutions de la période socialiste tombées en désuétude durant la première phase de la transition. Tout au long de la transition, les chemins de fer présentent une puissante force d’inertie aux changements, notamment au travers d’une forme d’adhérence du réseau d’infrastructure au territoire, tout en incarnant une forme de stabilité dans les périodes de mutations propres à la transition / This thesis begins with the analysis of the freight transportation flows in the Central and Eastern European Countries (CEECs), from 1989 up to membership of the European Union (EU) in 2004. During more than a decade, the CEECs have gone through deep political and macroeconomic structural changes that led to the opening up of the CEECs’ trade with the EU. The fall of the Berlin wall was followed by the reorientation and restructuring of the railway networks and services along the national borders, which are revealed by the freight flows. Although the transport demand changes as a result of the new trade exchanges, which give more importance to the road transport, railway networks are challenged by new factors of uncertainties generated by the transition process itself, such as the restructuring reforms initiated by CEECs’ governments, as part of the negotiations to enter the EU. Railways respond by implementing what is described as being surviv al strategies, and in some cases rehabilitate former socialist institutions that were actually abandoned in the early stage of the transition. Throughout the whole transition process, the railways demonstrate a strong capacity of inertia against change, whilst incarnating a needed form of stability during the periods of rapid and chaotic changes of transition

La protéine E4F1 a été identifiée comme une cible cellulaire de l'onco-protéine virale E1A au cours de l'infection par l'adénovirus de type V. Bien que très peu étudiée jusqu'à présent, les travaux du laboratoire d'accueil indiquent cependant qu'E4F1 est une protéine multifonctionnelle ayant à la fois un rôle de facteur de transcription mais fonctionnant également comme une E3 ligase vis-à-vis d'autres régulateurs transcriptionnels tels que les membres de la famille p53. E4F1 se situe au carrefour de plusieurs voies de signalisation fréquemment altérées au cours de la progression tumorale, notamment les voies impliquant les suppresseurs de tumeurs Rb et p53. In vivo, E4F1 est impliqué dans l'homéostasie des cellules souches à travers différents mécanismes encore non élucidés. L'objectif de mon projet de thèse est d'identifier et de caractériser les voies de signalisation impliquant E4F1 dans l'homéostasie des cellules souches. Pour répondre à cette question, j'utilise diverses techniques : Histologie, IHC,FACS, QPCR et des tests clonogénique sur des cellules issues des épidermes de souris E4F1 WT et KO. / E4F1 protein has been first identified in the 80's as a cellular target of the adenoviral oncoprotein E1A. E4F1 is an atypical multifunctional protein with two different activities. In fact, it can acts as a transcriptional factor thanks to its DNA binding domain and exhibits either positive or negative transcriptional activities depending on the promoter context. In addition to its transcriptional activities, E4F1 is also an atypical E3-ligase for other transcription factors, including the p53 tumor suppressor. A growing body of evidence suggests that the multifunctional protein E4F1 is involved in signaling pathways that play essential roles during normal development and tumorigenesis. Moreover, we have shown that skin defect is one of the most striking phenotype of E4F1 conditional knockout mice. E4F1 inactivation in the entire skin or in the basal compartment of the epidermis (K5 specific knockout mice) induces skin homeostasis defects, as evidenced by transient hyperplasia in the interfollicular epithelium and alteration of keratinocyte differentiation, followed by loss of cellularity in the epidermis and severe skin ulcerations. E4F1 depletion alters clonogenic activity of epidermal stem cells (ESCs) ex vivo and ends in exhaustion of the ESC pool in vivo, indicating that the lesions observed in the E4F1 mutant skin result, at least in part, from cell-autonomous alterations in ESC maintenance. The clonogenic potential of E4F1 KO ESCs is partially rescued by Bmi1 overexpression, or by Ink4a/Arf overexpression or p53 depletion. In additions, in vivo, skin phenotype of E4F1 KO mice is also delayed in animals with Ink4a/Arf and E4F1 compound gene deficiencies. Taking together, our data show the essential role of E4F1 protein into Bmi1-Arf-p53 pathway to regulate ESC-dependent skin homeostasis.

Cette thèse explore deux sujets liés dans le contexte de l'apprentissage profond : l'apprentissage incrémental et la génération des images. L'apprentissage incrémental étudie l'entrainement des modèles dont la fonction objective évolue avec le temps (exemple : Ajout de nouvelles catégories à une tâche de classification). La génération d'images cherche à apprendre une distribution d'images naturelles pour générer de nouvelles images ressemblant aux images de départ.L’apprentissage incrémental est un problème difficile dû au phénomène appelé l'oubli catastrophique : tout changement important de l’objectif au cours de l'entrainement provoque une grave dégradation des connaissances acquises précédemment. Nous présentons un cadre d'apprentissage permettant d'introduire de nouvelles classes dans un réseau de détection d'objets. Il est basé sur l’idée de la distillation du savoir pour lutter les effets de l’oubli catastrophique : une copie fixe du réseau évalue les anciens échantillons et sa sortie est réutilisée dans un objectif auxiliaire pour stabiliser l’apprentissage de nouvelles classes. Notre framework extrait ces échantillons d'anciennes classes à la volée à partir d'images entrantes, contrairement à d'autres solutions qui gardent un sous-ensemble d'échantillons en mémoire.Pour la génération d’images, nous nous appuyons sur le modèle du réseau adverse génératif (en anglais generative adversarial network ou GAN). Récemment, les GANs ont considérablement amélioré la qualité des images générées. Cependant, ils offrent une pauvre couverture de l'ensemble des données : alors que les échantillons individuels sont de grande qualité, certains modes de la distribution d'origine peuvent ne pas être capturés. De plus, contrairement à la mesure de vraisemblance couramment utilisée pour les modèles génératives, les méthodes existantes d'évaluation GAN sont axées sur la qualité de l'image et n'évaluent donc pas la qualité de la couverture du jeu de données. Nous présentons deux approches pour résoudre ces problèmes.La première approche évalue les GANs conditionnels à la classe en utilisant deux mesures complémentaires basées sur la classification d'image - GAN-train et GAN-test, qui approchent respectivement le rappel (diversité) et la précision (qualité d'image) des GANs. Nous évaluons plusieurs approches GANs récentes en fonction de ces deux mesures et démontrons une différence de performance importante. De plus, nous observons que la difficulté croissante du jeu de données, de CIFAR10 à ImageNet, indique une corrélation inverse avec la qualité des GANs, comme le montre clairement nos mesures.Inspirés par notre étude des modèles GANs, la seconde approche applique explicitement la couverture d'un jeux de données pendant la phase d'entrainement de GAN. Nous développons un modèle génératif combinant la qualité d'image GAN et l'architecture VAE dans l'espace latente engendré par un modèle basé sur le flux, Real-NVP. Cela nous permet d’évaluer une vraisemblance correcte et d’assouplir simultanément l’hypothèse d’indépendance dans l’espace RVB qui est courante pour les VAE. Nous obtenons le score Inception et la FID en concurrence avec les GANs à la pointe de la technologie, tout en maintenant une bonne vraisemblance pour cette classe de modèles. / This dissertation explores two related topics in the context of deep learning: incremental learning and image generation. Incremental learning studies training of models with the objective function evolving over time, eg, addition of new categories to a classification task. Image generation seeks to learn a distribution of natural images for generating new images resembling original ones.Incremental learning is a challenging problem due to the phenomenon called catastrophic forgetting: any significant change to the objective during training causes a severe degradation of previously learned knowledge. We present a learning framework to introduce new classes to an object detection network. It is based on the idea of knowledge distillation to counteract catastrophic forgetting effects: fixed copy of the network evaluates old samples and its output is reused in an auxiliary loss to stabilize learning of new classes. Our framework mines these samples of old classes on the fly from incoming images, in contrast to other solutions that keep a subset of samples in memory.On the second topic of image generation, we build on the Generative Adversarial Network (GAN) model. Recently, GANs significantly improved the quality of generated images. However, they suffer from poor coverage of the dataset: while individual samples have great quality, some modes of the original distribution may not be captured. In addition, existing GAN evaluation methods are focused on image quality, and thus do not evaluate how well the dataset is covered, in contrast to the likelihood measure commonly used for generative models. We present two approaches to address these problems.The first method evaluates class-conditional GANs using two complementary measures based on image classification - GAN-train and GAN-test, which approximate recall (diversity) and precision (quality of the image) of GANs respectively. We evaluate several recent GAN approaches based on these two measures, and demonstrate a clear difference in performance. Furthermore, we observe that the increasing difficulty of the dataset, from CIFAR10 over CIFAR100 to ImageNet, shows an inverse correlation with the quality of the GANs, as clearly evident from our measures.Inspired by our study of GAN models, we present a method to explicitly enforce dataset coverage during the GAN training phase. We develop a generative model that combines GAN image quality with VAE architecture in the feature space engendered by a flow-based model Real-NVP. This allows us to evaluate a valid likelihood and simultaneously relax the independence assumption in RGB space which is common for VAEs. We achieve Inception score and FID competitive with state-of-the-art GANs, while maintaining good likelihood for this class of models.

Les diagrammes de Voronoi sont des structures de données fondamentales qui ont été étudiées en détail dans le domaine de la géométrie algorithmique. Un diagramme de Voronoi peut être défini comme le diagramme de minimisation d'un ensemble fini de fonctions continues. On interprète en général chacune de ces fonctions comme la fonction distance à un objet. Le diagramme de Voronoi correspondant partitionne l'espace de définition en régions, chacune d'entre elle réunissant les points qui sont plus proches d'un object que de tous les autres. On peut définir de nombreuses variantes des diagrammes de Voronoi, selon les classes d'objets, de fonctions distance et d'espace de définition considérés. Les diagrammes affines, c'est-à-dire les diagrammes dont les cellules sont des polytopes convexes, sont bien connus. Leurs propriétés peuvent être déduites de celles des polytopes, et on peut les construire efficacement. <br /><br />La première partie de cette thèse s'attache à présenter et classifier les diagrammes de Voronoi. Nous cataloguons les variétés de diagrammes de Voronoi les plus étudiées, avant de les replacer dans le contexte des diagrammes de Voronoi abstraits, une notion initialement proposée par Klein. Cela nous permet de présenter dans un cadre général la question de la caractérisation des diagrammes de Voronoi classiques en fonction de la forme de leurs bissecteurs, un point de vue développé d'abord par Aurenhammer.<br /><br />Dans une deuxième partie, nous nous concentrons sur l'étude des diagrammes de Voronoi anisotropes, et sur les façons de calculer leur maillage dual, dans les cas où il est bien défini. Si celui-ci ne l'est pas, nous étudions des méthodes de raffinement du diagramme en vue d'obtenir un dual bien défini. Nous utilisons d'abord les définitions de Labelle et Shewchuk et la procédure de linéarisation présentée dans la partie précédente. Cela nous permet ensuite de définir un algorithme qui apparaît comme une conséquence naturelle de la première partie.<br /><br />La troisième partie est consacrée à une approche différente de la génération de maillages anisotropes. En remplaçant la définition de maillage anisotrope par celle de maillage anisotrope localement uniforme, nous parvenons à construire simplement un algorithme prouvé de génération de maillage anisotrope en dimension 2 et 3.<br /><br />Enfin, la quatrième partie de cette thèse considère l'application d'un autre type de diagramme de Voronoi, les diagrammes de puissance, à la question du routage glouton dans les réseaux ad hoc. Ici encore, les propriétés locales des triangulations jouent un rôle crucial. Nous montrons comment l'obtention de certaines propriétés locales des triangulations régulières, qui sont une généralisation des triangulations de Delaunay, permet de garantir des propriétés globales en termes de routage.