Les travaux de cette thèse portent sur l’analyse de stabilité et la synthèse de commandes robustes pour les systèmes linéaires à commutation en temps discret avec des incertitudes polytopiques et des incertitudes sur la loi de commutation. On considère des lois de commutations arbitraires et on montre que l’utilisation des fonctions de Lyapunov commutées dépendant de paramètres permet de déterminer des critères de stabilité et de stabilisation robuste moins conservatifs. Ensuite, des conditions de stabilité robuste pour les systèmes en temps discret avec une loi de commutation incertaine sont présentées en termes de temps minimum de séjour. Les résultats obtenus s’avèrent utiles dans le contexte de la commande numérique des systèmes continus en présence d’imprécisions sur les instants d’échantillonnage et d’application des commandes. Nous montrons comment une modélisation à base d’évènements permet de ramener le problème original à un problème spécifique aux systèmes à commutation avec des incertitudes polytopiques. Les résultats sont étendus au cas des systèmes à commutation continus commandés par des correcteurs numériques / This PhD thesis is dedicated to the study of robust stability analysis and control synthesis for discrete time uncertain switching systems under arbitrary switching. Polytopic uncertainties are considered. We show that Lyapunov functions that depend on the uncertain parameter and that take into account the structure of the system may be used in order to reduce the conservatism related to uncertainty problems. Next, we consider the case of discrete time switched systems that are stabilized by a switched state feedback for which the switching signal may be temporary uncertain. Dwell time conditions for stability analysis of such systems are given. These results are usefull in the context of continuous time are stabilized via a computer when uncertainties occur on the sampling and actuation events. We present a new event based discrete-time model and we show that the stabilizability of this system can be achieved by finding a control for a switched polytopic system. The methodology is extended to the case of switched system

Les travaux de cette thèse portent sur la stabilisation des systèmes affines commutés. Ces systèmes appartiennent à la classe des systèmes dynamiques hybrides. Ils possèdent de plus la particularité d'avoir des points de fonctionnement non auto-maintenables : il n'existe pas de loi de commutations permettant de maintenir l'état du système en ce point. De ce fait, la stabilisation de ces systèmes en imposant à la loi de commutations une durée minimale entre chaque commutation aboutit à une convergence des trajectoires dans une région de l'espace d'état. Après avoir synthétisé différentes stratégies de commutations échantillonnées construites à partir d'une fonction de commande de Lyapunov en temps continu, nous cherchons à déterminer la région de l'espace dans laquelle converge asymptotiquement l'ensemble des trajectoires du système. Par la résolution d'un problème d'optimisation, une estimation de la taille de cette région est donnée et un lien avec les incertitudes du système y est établi. Un second problème de stabilisation est étudié dans cette thèse, en considérant une stratégie de commande basée observateur par retour de sortie. Cependant, du fait de la nature hybride du système, son observabilité est directement liée à la séquence de commutations. Il est alors nécessaire de garantir à la fois l'observabilité, par une condition algébrique, et la convergence du système vers un point de fonctionnement, par l'existence d'une fonction de commande de Lyapunov / This PhD thesis deals with the stabilization of switched affine systems. These systems belong to the class of hybrid dynamical systems. They exhibit a particular behavior: no switching law exists such that the state can be maintained on a chosen operating point. Hence, assuming a dwell time condition on switchings exists, the stabilization of these systems leads to a convergence of the trajectories to a region of the state space. Based on a control Lyapunov function in continuous time, we synthesize several sampled-data switching strategies. The whole trajectories asymptotically converge to a region which we attempt to determine. Solving an optimization problem, an estimation of the size of this region is given. A link with the system uncertainties is also established. This PhD thesis is dedicated to a second stabilization issue: observer-based output-feedback synthesis. By its hybrid nature, the observability of the system is connected to the switching sequence. Therefore, the synthesis of the switching strategy must respect an observability condition and guarantee the convergence to the operating point. The observability is achieved thanks to an algebraic condition. The convergence property is based on the existence of a control Lyapunov function

En 2007, une étude menée par Hamlin, Wynn et Bloom a montré qu’à 6 mois les jeunes enfants disposent de capacités d’évaluation sociale, qui s’illustrent dans leur préférence pour des personnages prosociaux. Depuis, de nombreuses études ont tenté de retrouver la préférence pour un personnage prosocial. Parmi elles, certaines n’ont pas retrouvé ce résultat, questionnant la solidité de ces capacités.L’objectif de cette thèse est de tester l’existence et la robustesse de la préférence pour un comportement prosocial chez les jeunes enfants en manipulant : 1) l’âge (6, 12, 18, 24, 36 mois), le type de scénario social (aide, jeu, partage), et l’apparence faciale des agents prosociaux et antisociaux (familière ou inhabituelle). Dans cet objectif, quatre études ont été réalisées auprès de 446 enfants âgés de 6 à 36 mois qui ont visionné des dessins animés faisant interagir des agents prosociaux et antisociaux. Leurs préférences ont été identifiées par un geste de pointage/atteinte ou à l’aide d’un oculomètre.Nos résultats montrent que la préférence pour un comportement prosocial est observée quasiment à tous les âges testés, et varie en fonction du scénario social. Enfin, dans les situations sensées être conflictuelles au regard des préférences des jeunes enfants, ces derniers n’expriment majoritairement pas de préférence. L’ensemble des résultats remettent en question la solidité d’une préférence précoce pour un comportement prosocial et questionnent les conditions nécessaires à son observation. Les résultats de cette thèse sont discutés à la lumière de questionnements méthodologiques et d’études récentes qui fragilisent les résultats princeps d’Hamlin et ses collaborateurs. / In 2007, a study carried out by Hamlin, Wynn, and Bloom showed that infants aged 6 months are able to make social evaluation, that could be identified through their preference for prosocial characters. Since, a number of studies have tried to confirm this preference for prosocial characters. Of these, some did not find similar result, raising question on the robustness of this ability.This dissertation aims to test the existence and the strength of the preference for prosocial behaviors in infants by manipulating: 1) age (6, 12, 18, 24 and 36 months), the type of the social scenario (help, play, share), and the facial appearance of the prosocial and antisocial agents (familiar or unusual). To that end, four studies have been carried out with 446 infants aged 6 to 36 months who were shown specially designed animated cartoons in which prosocial and antisocial agents interacted. Infants’ preference was identified through their pointing/reaching gesture or assessed by an eye-tracker. Our results show that the preference for the prosocial behaviors was observed in nearly all the tested age, and varied according to the social scenario. Finally, in the situation assumed to be conflicting infants' preferences, infants mostly did not express any preference. All results challenge the strength of the preference for prosocial behaviors as well as the conditions that must be met to observe it. The results of this dissertation are discussed in the light of methodological issues and recent studies that weaken Hamlin and collaborators’ original results.

Le consensus des systèmes multi-agents a eu une attention considérable au cours de la dernière décennie. Le consensus est un processus coopératif dans lequel les agents interagissent afin de parvenir à un accord. La plupart des études se sont engagés à l'analyse de l'état d'équilibre du comportement de ce processus. Toutefois, au cours de la transitoire de ce processus une énorme quantité de données est produite. Dans cette thèse, notre objectif est d'exploiter les données produites au cours de la transitoire d'algorithmes de consensus moyenne asymptotique afin de concevoir des protocoles de consensus moyenne en temps fini, évaluer la robustesse du graphique, et éventuellement récupérer la topologie du graphe de manière distribuée. Le consensus de moyenne en temps fini garantit un temps d'exécution minimal qui peut assurer l'efficacité et la précision des algorithmes distribués complexes dans lesquels il est impliqué. Nous nous concentrons d'abord sur l'étape de configuration consacrée à la conception de protocoles de consensus qui garantissent la convergence de la moyenne exacte dans un nombre donné d'étapes. En considérant des réseaux d'agents modélisés avec des graphes non orientés connectés, nous formulons le problème de la factorisation de la matrice de moyenne et étudions des solutions distribuées à ce problème. Puisque, les appareils communicants doivent apprendre leur environnement avant d'établir des liens de communication, nous suggérons l'utilisation de séquences d'apprentissage afin de résoudre le problème de la factorisation. Ensuite, un algorithme semblable à l'algorithme de rétro-propagation du gradient est proposé pour résoudre un problème d'optimisation non convexe sous contrainte. Nous montrons que tout minimum local de la fonction de coût donne une factorisation exacte de la matrice de moyenne. En contraignant les matrices de facteur à être comme les matrices de consensus basées sur la matrice laplacienne, il est maintenant bien connu que la factorisation de la matrice de moyenne est entièrement caractérisé par les valeurs propres non nulles du laplacien. Par conséquent, la résolution de la factorisation de la matrice de la moyenne de manière distribuée avec une telle contrainte sur la matrice laplacienne, permet d'estimer le spectre de la matrice laplacienne. Depuis le spectre peut être utilisé pour calculer des indices de la robustesse (Nombre d'arbres couvrant et la résistance effective du graphe), la deuxième partie de cette thèse est consacrée à l'évaluation de la robustesse du réseau à travers l'estimation distribuée du spectre du Laplacien. Le problème est posé comme un problème de consensus sous contrainte formulé de deux façons différentes. La première formulation (approche directe) cède à un problème d'optimisation non-convexe résolu de manière distribuée au moyen de la méthode des multiplicateurs de Lagrange. La seconde formulation (approche indirecte) est obtenue après une reparamétrisation adéquate. Le problème est alors convexe et résolu en utilisant l'algorithme du sous-gradient distribué et la méthode de direction alternée de multiplicateurs. En outre, trois cas sont considérés: la valeur moyenne finale est parfaitement connue, bruyant, ou complètement inconnue. Nous fournissons également une façon pour calculer les multiplicités des valeurs propres estimées au moyen d'une programmation linéaire en nombres entiers. L'efficacité des solutions proposées est évaluée au moyen de simulations. Cependant, dans plusieurs cas, la convergence des algorithmes proposés est lente et doit être améliorée dans les travaux futurs. En outre, l'approche indirecte n'est pas évolutive pour des graphes de taille importante car elle implique le calcul des racines d'un polynôme de degré égal à la taille du réseau. Cependant, au lieu d'estimer tout le spectre, il peut être possible de récupérer seulement un petit nombre des valeurs propres, puis déduire des limites significatives sur les indices de la robustesse. / Consensus of Multi-agent systems has received tremendous attention during the last decade. Consensus is a cooperative process in which agents interact in order to reach an agreement. Most of studies are committed to analysis of the steady-state behavior of this process. However, during the transient of this process a huge amount of data is produced. In this thesis, our aim is to exploit data produced during the transient of asymptotic average consensus algorithms in order to design finite-time average consensus protocols, assess the robustness of the graph, and eventually recover the topology of the graph in a distributed way. Finite-time Average Consensus guarantees a minimal execution time that can ensure the efficiency and the accuracy of sophisticated distributed algorithms in which it is involved. We first focus on the configuration step devoted to the design of consensus protocols that guarantee convergence to the exact average in a given number of steps. By considering networks of agents modelled with connected undirected graphs, we formulate the problem as the factorization of the averaging matrix and investigate distributed solutions to this problem. Since, communicating devices have to learn their environment before establishing communication links, we suggest the usage of learning sequences in order to solve the factorization problem. Then a gradient backpropagation-like algorithm is proposed to solve a non-convex constrained optimization problem. We show that any local minimum of the cost function provides an accurate factorization of the averaging matrix. By constraining the factor matrices to be as Laplacian-based consensus matrices, it is now well known that the factorization of the averaging matrix is fully characterized by the nonzero Laplacian eigenvalues. Therefore, solving the factorization of the averaging matrix in a distributed way with such Laplacian matrix constraint allows estimating the spectrum of the Laplacian matrix. Since that spectrum can be used to compute some robustness indices (Number of spanning trees and Effective graph Resistance also known as Kirchoff index), the second part of this dissertation is dedicated to Network Robustness Assessment through distributed estimation of the Laplacian spectrum. The problem is posed as a constrained consensus problem formulated in two ways. The first formulation (direct approach) yields a non-convex optimization problem solved in a distributed way by means of the method of Lagrange multipliers. The second formulation (indirect approach) is obtained after an adequate re-parameterization. The problem is then convex and solved by using the distributed subgradient algorithm and the alternating direction method of multipliers. Furthermore, three cases are considered: the final average value is perfectly known, noisy, or completely unknown. We also provide a way for computing the multiplicities of the estimated eigenvalues by means of an Integer programming. In this spectral approach, given the Laplacian spectrum, the network topology can be reconstructed through estimation of Laplacian eigenvector. The efficiency of the proposed solutions is evaluated by means of simulations. However, in several cases, convergence of the proposed algorithms is slow and needs to be improved in future works. In addition, the indirect approach is not scalable to very large graphs since it involves the computation of roots of a polynomial with degree equal to the size of the network. However, instead of estimating all the spectrum, it can be possible to recover only a few number of eigenvalues and then deduce some significant bounds on robustness indices.

Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse « Analyse de robustesse par contraintes intégrales quadratiques - Application aux lanceurs spatiaux » ont été menés en collaboration entre le Département Automatique de Supélec, EADS Astrium ST, l’Agence Spatiale Européenne (ESA) et l’université de Stuttgart. Le but était d’adapter et d’utiliser des méthodes analytiques de validation de loi de commande d'un lanceur en phase balistique pour améliorer les résultats obtenus par l’approche probabiliste fondée sur des simulations, technique actuellement majoritaire dans l’industrie. Dans ce cadre, l’utilisation des contraintes intégrales quadratiques (IQC) a permis de caractériser la stabilité et la performance robuste de la loi de commande d’un modèle représentatif du lanceur. Nous avons étudié l’influence de la dynamique non-linéaire des lanceurs sur la stabilité et la performance robuste. Dans ce cadre, nous avons factorisé les équations du mouvement en prenant en compte les incertitudes de la matrice d’inertie ainsi que les couplages gyroscopiques. Le second axe traita de l’influence des actionneurs de type modulateur de largeur impulsions (PWM) sur la stabilité du système par deux études IQC. La conclusion de ces travaux de thèse met l’accent sur l’importance de l’utilisation de méthodes analytiques dans le domaine spatial. Ces méthodes permettent l’obtention de garanties rigoureuses de stabilité et de performance des systèmes. De plus, toutes les méthodes d’analyse possèdent leur extension pour la synthèse de correcteurs robustes. Ainsi on imagine aisément l’immense gain que pourrait produire l’utilisation de ces méthodes pour la synthèse de correcteurs robustes. / The introduction of analytical techniques along the steps of the development of a space launcher will allow significant reductions in terms of costs and manpower, and will enable, by a more systematical way of tuning and assessing control laws, to get flyable designs much faster. In this scope, IQC based tools already present promising result and show that they may be the most appropriate ones for the robustness analysis of large complex systems. They account for the system structure and allow dealing specifically with each subsystems, it means that we can improve the representation contained in the multipliers easily and reuse the set up to assess the improvements. The flexibility of the method is a huge advantage. We experienced it during two phases. The first was dedicated to the analysis of the three-degree-of-freedom uncertain nonlinear equation of motion of a rigid body. Secondly, we studied the influence of the pulse-width modulator behavior of the attitude control system on the launcher stability. IQC-based stability analysis allowed defining estimations of the stability domain with respect to uncertainties and system parameters. Moreover, the results obtained with IQC can go way beyond stability analysis with performance analysis with description of the particular performance criteria of the field with appropriate multipliers. Later on controller synthesis and merging of IQC method with worst-case search algorithms could extend greatly the frame of use of this analytical tool and give it the influence it deserves.

Multiples techniques d'optimisation ont été implémentées afin de surmonter le compromis entre la complexité des algorithmes du raisonnement et l'expressivité du langage de formulation des ontologies. Cependant les compagnes d'évaluation des raisonneurs continuent de confirmer l'aspect imprévisible et aléatoire des performances de ces logiciels à l'égard des ontologies issues du monde réel. Partant de ces observations, l'objectif principal de cette thèse est d'assurer une meilleure compréhension du comportement empirique des raisonneurs en fouillant davantage le contenu des ontologies. Nous avons déployé des techniques d'apprentissage supervisé afin d'anticiper des comportements futurs des raisonneurs. Nos propositions sont établies sous forme d'un système d'assistance aux utilisateurs d'ontologies, appelé "ADSOR". Quatre composantes principales ont été proposées. La première est un profileur d'ontologies. La deuxième est un module d'apprentissage capable d'établir des modèles prédictifs de la robustesse des raisonneurs et de la difficulté empirique des ontologies. La troisième composante est un module d'ordonnancement par apprentissage, pour la sélection du raisonneur le plus robuste étant donnée une ontologie. Nous avons proposé deux approches d'ordonnancement; la première fondée sur la prédiction mono-label et la seconde sur la prédiction multi-label. La dernière composante offre la possibilité d'extraire les parties potentiellement les plus complexes d'une ontologie. L'identification de ces parties est guidée par notre modèle de prédiction du niveau de difficulté d'une ontologie. Chacune de nos approches a été validée grâce à une large palette d'expérimentations. / Highly optimized reasoning algorithms have been developed to allow inference tasks on expressive ontology languages such as OWL (DL). Nevertheless, reasoning remains a challenge in practice. In overall, a reasoner could be optimized for some, but not all ontologies. Given these observations, the main purpose of this thesis is to investigate means to cope with the reasoner performances variability phenomena. We opted for the supervised learning as the kernel theory to guide the design of our solution. Our main claim is that the output quality of a reasoner is closely depending on the quality of the ontology. Accordingly, we first introduced a novel collection of features which characterise the design quality of an OWL ontology. Afterwards, we modelled a generic learning framework to help predicting the overall empirical hardness of an ontology; and to anticipate a reasoner robustness under some online usage constraints. Later on, we discussed the issue of reasoner automatic selection for ontology based applications. We introduced a novel reasoner ranking framework. Correctness and efficiency are our main ranking criteria. We proposed two distinct methods: i) ranking based on single label prediction, and ii) a multi-label ranking method. Finally, we suggested to extract the ontology sub-parts that are the most computationally demanding ones. Our method relies on the atomic decomposition and the locality modules extraction techniques and employs our predictive model of the ontology hardness. Excessive experimentations were carried out to prove the worthiness of our approaches. All of our proposals were gathered in a user assistance system called "ADSOR".

Malgré les améliorations portées à la détection des crues, à leurs prévisions et au perfectionnement des technologies de communication ces vingt dernières années, les systèmes d’alerte aux inondations restent soumis à des vulnérabilités et des incertitudes inhérentes à leur fonctionnement. En s’intéressant plus particulièrement au dispositif de Vigilance crues, ce travail questionne la manière dont les acteurs impliqués dans ce dispositif sociotechnique s’adaptent aux incertitudes et vulnérabilités auxquelles ils sont soumis. Ce travail s’appuie notamment sur le développement d’un modèle centré sur la notion de robustesse. D’une part, celui-ci permet de mieux saisir les processus qui conditionnent l’atteinte de l’objectif d’anticipation et d’amélioration de l’action collective organisée au cours d’une inondation. D’autre part, cette approche, en combinant les capacités à faire face des acteurs et les vulnérabilités du système, questionne les conditions socio-spatiales de la robustesse de la Vigilance crues au quotidien, i.e. en dehors des périodes de crues. Notre méthodologie repose sur plus de cent cinquante entretiens auprès des acteurs du système de vigilance dans le bassin Adour-Garonne. Il est ainsi démontré que la robustesse de ce système dépend (1) de la capacité des acteurs à faire face aux incertitudes et de leurs connaissances territoriales ; (2) de la mise en œuvre d’une approche intégrée qui tient compte des savoirs vernaculaires et des savoirs techniques ; (3) de rencontres régulières entre maires, services de gestion de crise et prévisionnistes, en particulier dans le cadre d’exercices inondation. Ainsi, se développent la confiance entre acteurs, l’apprentissage collectif et le renforcement de l’action collective en situations de crise. / Improving flood forecasting has become a technological race with major advances over the last 20 years. Moreover, communication technologies improvements have significantly increased the speed of warning dissemination. However, flood warning systems present inherent uncertainties and vulnerabilities. The present thesis questions how stakeholders involved in the French Flood Warning System (FFWS) deal with those uncertainties and vulnerabilities to achieve the aim of anticipation. Our approach is based on a conceptual model making use of the concept of robustness. We have applied this model to several flooded territories in the Adour-Garonne basin (France). Taking into account both vulnerability and coping capacities, we analyse the socio-spatial conditions that allows the robustness of the FFWS. A qualitative research methodology (150 semi-directive interviews) was adopted for the case studies. We demonstrate that (1) some vulnerabilities of the institutional warning can be overcome by the coping capacities and territorial knowledge of people at risk ; (2) the improvement of the FFWS can be achieved by the combination of both vernacular and scientific knowledges, and by an adaptation to local context ; (3) the reinforcement of the FFWS robustness depends on the upholding and the development of collective action, integrating people at-risk, crisis management services and forecasters through regular meetings and flood training exercises outside flooding periods. Such actions allow reinforcing collective action during crisis situations through the development of trustfulness.

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Cette thèse propose une méthodologie de commande d'un bioréacteur fed-batch de culture E. coli. La stratégie consiste à maximiser la croissance de la bactérie, c'est-à-dire à maintenir le bioréacteur à un point de fonctionnement « optimal », caractérisé par la frontière entre les régimes oxydatif et oxydo-fermentatif. La démarche proposée comprend une première étape de modélisation mathématique et de détermination d'un modèle paramétrique simplifié. Une deuxième phase consiste en une identification paramétrique du modèle en se basant sur l'analyse de sensibilité du modèle vis-à-vis de ses paramètres. Un profil optimal d'alimentation est ensuite élaboré pour la maximisation de la croissance de la biomasse. A partir de toutes ces données, la synthèse et l'application de la commande prédictive non-linéaire au bioprocédé E. coli sont mises en œuvre. L'objectif est de réguler la concentration en acétate à une valeur faible donnée, tout en forçant le débit d'alimentation à suivre un profil de référence. La stratégie de commande proposée se base sur la transformation du problème de commande prédictive non-linéaire classique en un problème de programmation non-linéaire non contraint, résolu par des techniques de CVP. Pour une meilleure robustesse de la structure proposée, la différence entre le système et le modèle est explicitement incluse dans l'algorithme. Enfin, une étude de robustesse par une approche statistique de type Monte Carlo permet de juger de l'applicabilité de la loi de commande proposée sur le système réel. Ce travail constitue une étude préliminaire en vue d'une implantation de cette loi de commande à un bioréacteur à l'échelle du laboratoire ou industrielle

Nous abordons dans cette étude le problème de la reconstruction de courbes et de surfaces, à partir de points leur appartenant et sous l'hypothèse que la seule connaissance que nous avons sur ces points est celle de leurs coordonnées. Dans le cas des courbes, nous proposons une méthode basée sur l'approximation locale de la courbe par des cercles et sur le traitement global de sous-ensembles de points. Une méthode d'approximation robuste au moyen d'un problème de minimisation permet donc d'approcher localement la courbe par un cercle, et d'ordonner les sous-ensembles de points ainsi approchés. Des méthodes algorithmiques de découpe et de raccord permettent alors de mener à bien la reconstruction d'une courbe. L'existence de points multiples ou de points de rebroussement est prise en compte par une stratégie d'énumération des différentes morphologies locales de la courbe. La méthode s'avère aussi robuste lorsque les points initiaux sont perturbés. Les complexités temporelle et en place mémoire optimales des algorithmes et de la structure de données, ainsi que l'ordonnancement global permettent de traiter des ensembles initiaux comportant un grand nombre de points. Des cas de surfaces radiales ou de surfaces correspondant au graphe d'une fonction ont été traités en approchant le nuage de points par une sphère. Les points sont projetés et triangulés selon la triangulation de Delaunay sur la sphère, et nous obtenons alors une surface polyèdrique liant les points. Des tests et des comparaisons avec des méthodes du type triangulations dépendantes des données sont établis sur ces catégories de surfaces