Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Ce travail de thèse explore la conception d'applications collaboratives destinées a être exécutées dans des environnements ubiquitaires. Les applications collaboratives fournissent des moyens pour que des utilisateurs organisés dans des groupes puissent coopérer afin d'effectuer une tâche commune. Jusqu'à présent, ces applications ont été conçues pour une utilisation avec des systèmes de type "bureau". Dans ce travail nous proposons de faire profiter ces applications des possibilités offertes par les environnements issus de l'informatique ubiquitaire, notamment la sensibilité au contexte et l'adaptation. En premier lieu, un modèle sémantique de la collaboration, appelé GCO, est proposé afin de permettre l'expression des besoins de collaboration indépendamment du domaine d'application. Ce modèle est une ontologie de la collaboration incorporant des règles permettant d'effectuer d'inférences pour déduire un schéma de déploiement à partir des besoins de collaboration. En deuxième lieu, une approche de modélisation est proposée afin de faciliter la conception d'applications collaboratives ubiquitaires. Cette approche se base sur une décomposition multi-niveau permettant la mise en Suvre d'une adaptation de l'architecture du système aux changements du contexte haut niveau (exigences de l'application) et bas niveau (contraintes liées aux ressources). Ensuite, le framework FACUS, qui est une implantation de l'approche utilisant GCO comme modèle pivot pour l'interopérabilité entre les exigences et les contraintes, est proposé. Enfin, FACUS est évalué tant du point de vue fonctionnel que de celui des performances, montrant la faisabilité de notre approche.

Le recours à la simulation est décisif dans le processus de conception d'un bâtiment neuf. Elle permet d'évaluer différentes alternatives au regard de la performance énergétique et du confort des occupants et constitue ainsi un outil d'aide à la décision incontournable. Aujourd'hui la question de la fiabilité des codes de simulation n'est pas à négliger. L'augmentation des performances énergétiques des bâtiments, pourrait mettre en défaut un certain nombre d'hypothèses de modélisation généralement admises pour les bâtiments standards du fait de la prépondérance nouvelle de phénomènes physiques jusqu'alors négligés ou mal pris en compte. Dans le même temps on s'intéresse de plus en plus à la garantie de performance qui consiste à vérifier que les performances énergétiques réelles sont bien en adéquation avec les objectifs fixés lors de la conception or il est souvent constaté des erreurs entre consommation mesurée et estimée compte tenu des incertitudes liées notamment à la mise œuvre, aux occupants et aux conditions météorologiques. L'augmentation des exigences de précision des calculs qui en résulte rend essentiel d'apprécier les incertitudes associées à ces prévisions afin d'améliorer le processus de construction et d'évaluation. Les travaux de cette thèse portent en particulier sur l'évaluation et la hiérarchisation des incertitudes sur les résultats des simulations en phase de conception. Une méthodologie a été développée basée en trois temps qui permet d'identifier les paramètres de conception les plus influents sur la performance énergétique d'un bâtiment et de rendre compte des effets de l'incertitude associée à ces paramètres sur cette même performance. La première étape consiste à identifier parmi l'ensemble des paramètres du modèle ceux qui ont une influence sur le résultat qui nous intéresse. Celle-ci est assurée au moyen d'une analyse de sensibilité locale du modèle. La deuxième étape consiste à évaluer les incertitudes associées à ces paramètres les plus influents afin de propager cette incertitude dans le code de calcul et évaluer l'incertitude sur le résultat. Cette étape est effectuée au moyen d'approches probabilistes de type Monte Carlo. Nous ajoutons une troisième étape de manière à évaluer la responsabilité de chacun des paramètres sur les incertitudes associées au résultat. Cette information est cruciale pour l'utilisateur. Cette dernière étape est traitée au moyen d'une analyse de sensibilité globale sur un jeu de paramètres réduit. Nous nous sommes appuyés sur la plateforme expérimentale INCAS située à l'INES au Bourget du Lac (73) pour identifier les incertitudes de mesure mais aussi les incertitudes dont les hypothèses de modélisation font l'objet. Cette méthodologie pourra être utilisée durant tout le processus de conception d'un bâtiment, des premières esquisses à son exploitation. En phase de conception, cette méthodologie permettra d'orienter les choix architecturaux en évitant des options dont la fiabilité des résultats est incertaine. En phase d'exploitation, elle permettra d'identifier les points de mesure les plus pertinents, afin de réduire l'incertitude des paramètres les plus influents pour effectuer un diagnostic énergétique plus fiable du bâtiment. Elle pourra aussi s'étendre aux incertitudes liées aux occupants et aux conditions météorologiques.

Cette thèse est une contribution à la modélisation imbriquée de systèmes complexes. Elle propose une méthodologie globale pour quantifier les incertitudes et leurs origines dans une chaîne de calcul formée par plusieurs modèles pouvant être reliés les uns aux autres de façon complexe. Ce travail est organisé selon trois axes. D'abord, la structure dedépendance des paramètres du modèle, induite par la modélisation imbriquée, est modélisée de façon rigoureuse grâce à la théorie des copules. Puis, deux méthodes d'analyse de sensibilité adaptées aux modèles à paramètres d'entrée corrélés sont présentées : l'une est basée sur l'analyse de la distribution de la réponse du modèle, l'autre sur la décomposition de la covariance. Enfin, un cadre de travail inspiré de la théorie des graphes est proposé pour la description de l'imbrication des modèles. La méthodologie proposée est appliquée à des exemples industriels d'envergure : un modèle multiéchelles de calcul des propriétés mécaniques du béton par une méthode d'homogénéisation et un modèle multiphysique de calcul de dommage sur la culasse d'un moteur diesel. Les résultats obtenus fournissent des indications importantes pour une amélioration significative de la performance d'une structure.

L'utilisation de bio-puces est basée sur la détection d'interactions biologiques ayant lieu entre des espèces immobilisées à la surface d'une puce ( sondes), et des espèces à détecter (cibles). Ces dispositifs ouvrent de nombreuses applications biologiques. On développe ici une méthode optique sans marquage, avec imagerie bidimensionnelle, basée de façon originale sur l'absorption dans l'ultraviolet des molécules biologiques (à 260 nm pour l'ADN et 280 nm pour les protéines). Dans ce cadre, les nouveaux composants à base d'AlGaN sont particulièrement adaptés car ils permettent de sélectionner précisément la bande spectrale d'intérêt. La sensibilité des méthodes de détection est un critère déterminant. Pour l'améliorer, on étudie ici des configurations qui amplifient l'interaction lumière-élément biologique. Les premières structures multicouches permettent de placer un ventre du champ électrique au niveau de l'élément biologique. Ensuite, on s'attache à utiliser des propriétés des "réseaux résonants", qui concentrent bien davantage le champ électrique au niveau des éléments biologiques. La protéine modèle utilisée est la méthionyl-ARNt synthétase. Elle est représentative et garantit l'applicabilité à n'importe quelle autre molécule biologique. Les étapes de définition des structures, fabrication, caractérisation, dépôt biologique et enfin l'étape finale d'imagerie des biopuces sont décrites. L'imagerie de biopuces optiquement résonantes sur réseau est peu développée, mais on vérifie qu'elle atteint cependant de bonnes sensibilités. Afin d'augmenter le rapport signal sur bruit, il est suggéré d'intégrer le signal sur toute la résonance en pré-dispersant l'éclairage.

La prévention des chutes chez les personnes âgées constitue aujourd'hui un objectif prioritaire en matière de santé publique. Bien que les mécanismes associés au vieillissement soient complexes et variables selon les individus, la détérioration des fonctions sensorielles semble être un des facteurs majeurs de la dégradation du contrôle postural. Cette diminution des performances posturales augmente la probabilité de chute. L'altération de la sensibilité cutanée qui apparaît avec l'âge est, en particulier, à l'origine de problèmes d'équilibre. Compte tenu de leur localisation à l'interface du corps et du support podal, les capteurs tactiles plantaires fournissent des informations très pertinentes sur les oscillations du corps par rapport à la verticale. Dans le cadre de ce travail de thèse, nous nous sommes particulièrement intéressés aux effets d'une stimulation mécanique de la sole plantaire par le port de semelles à picots. Nos travaux ont mis en évidence que ce type de stimulation améliore dans certaines conditions la stabilité posturale chez les jeunes, chez les personnes âgées saines ou atteintes d'une neuropathie diabétique. Les bénéfices observés ne sont ni corrélés à la sensibilité cutanée plantaire, ni aux performances posturales initiales du sujet et varient selon les individus. L'enrichissement du contexte sensoriel apporté par les picots pourrait constituer une méthode de stimulation originale et particulièrement appropriée pour les personnes qui présentent des problèmes d'équilibre. Elle permettrait de reproduire dans une certaine mesure les effets bénéfiques d'un massage de la sole plantaire, ce qui éviterait ainsi l'intervention systématique d'un thérapeute. Les perspectives de ce travail sont nombreuses et nous permettront de déterminer le meilleur compromis en termes de durée, d'intensité, de fréquence de stimulation et de confort afin de pouvoir quantifier plus précisément la stimulation optimale.

Les facteurs d'importance fiabilistes permettant de fournir des informations sur l'importance des composants vis-à-vis des performances fiabilistes d'un système. Ces facteurs d'importance sont un outil efficace pour la prise de décision dans les études de fiabilité, d'analyse de risques, en maintenance, en exploitation ou en conception. Les facteurs d'importance fiabilistes ont été classiquement définis dans le cadre des modèles booléens de fiabilité et, sous leur forme classique (et avec les méthodes d'évaluation actuelles), ces facteurs ne sont souvent utilisables que sous l'hypothèse de composants binaires et indépendants, et pour une architecture de système " statique ". L'utilisation de ces facteurs d'importance pour l'aide à la décision sur des systèmes réels impose pourtant souvent la prise en compte d'hypothèses plus réalistes. Cette thèse propose un nouveau facteur d'importance fiabiliste, la " sensibilité multi-directionnelle ", qui permet d'évaluer l'importance fiabiliste d'un composant ou d'un groupe de composants d'un système markovien à composants dépendants et, plus généralement, l'importance fiabiliste d'un ensemble de caractéristiques du système. On développe également des méthodes efficaces d'évaluation de ce nouveau facteur d'importance par calcul analytique ou par estimation à partir d'une seule trajectoire observée en utilisant des techniques d'analyse par perturbation. L'extension aux ordres supérieurs et l'utilisation pour des systèmes markoviens d'un facteur importance introduit récemment (DIM) sont également abordés.

La surexpression de pompes d'efflux par les cellules cancéreuses permet l'élimination d'agents cytotoxiques, induisant alors une résistance à la chimiothérapie. Trois transporteurs ABC sont principalement impliqués dans cette résistance : P-gp/ABCB1, MRP1-ABCC1 et BCRP/ABCG2. La surexpression des ces transporteurs peut également être le "talon d'Achille" des cellules cancéreuses résistantes en les sensibilisant à certains composés. Ce phénomène, appelé sensibilité collatérale, pourrait constituer un nouvel outil thérapeutique conter les les cancers intrinséquement ou rendus résistants en éliminant sélectivement les cellules cancéreuse résistances. Ainsi, le S-vérapamil provoque la mort sélective par apoptose des cellules surexprimant suite à l'extrusion rapide et massive du glutathion 5GSH) intracellulaire par MRP1. Nous avons démontré que le vérapamil est capable de dépléter s"lectivement de leur contenu en GSH les tumeurs de cancer du poumon H69AR, MRP1 positives et résistantes, dès 3 heures d'exposition aiguë. Le vérapamil étant fortemnt carditoxique, nous avons développé de nouveaux agents de sensibilité collatérale, plus sélectif que le vérapamil, comme le xanthone 9, le flavonoïde 36 et le dimère de flavonoïde 4e. Enfin, grâce à l'étude de chimères MRP1/MRP2, nous avons démontré que la région comprenant les boucles L0 et L1-TM12 pourrait constituter les sites modualteurs et substrat du GSH sur MRP1.

Les bâtiments représentent un des principaux leviers d'action pour optimiser l'efficacité énergétique et la réduction des émissions de CO2 dans les villes. Afin d'optimiser les performances énergétiques, différentes études ont été menées sur les performances thermiques aussi bien du de point de vue de la conception, de la calibration de modèle que de l'impact de changement climatique. L'analyse de sensibilité vise à évaluer la part d'incertitude due à chacune des variables ou des paramètres qui peuvent influencer ces performances.La plupart des études en bâtiment menées dans la littérature se placent dans un cadre statique qui ne représente pas l'évolution du système. Il est très vite apparu nécessaire de développer des méthodes qui prennent en compte à la fois la dépendance des entrées et la dimension temporelle qui elle-même comporte toujours de la dépendance. Parmi les différentes méthodes d'analyse de sensibilité, nous avons privilégié la méthode globale, reposant sur le calcul des indices de sensibilité de Sobol. Le calcul effectif des indices de sensibilité permet de hiérarchiser les paramètres d'entrée en fonction de leur influence sur la sortieLes indices de Sobol peuvent se calculer de différentes façons. Nous nous sommes intéressés notamment à la méthode Pick and Freeze basée sur l'échantillonnage. Celle-ci repose sur l'hypothèse fondamentale et dans la pratique le plus souvent non vérifiée d'indépendance des entrées. Cela nous a amené du point de vue statistique à développer des techniques nouvelles pour tenir compte du caractère des entrées de type dynamique et dépendantes entre elles à la fois dans le temps et à chaque instant.Nous avons placé notre travail dans l'optique de méthodes permettant de se ramener au cas d'entrées indépendantes. Notre préoccupation a été de modéliser les entrées de manière souple, aisément transposable à d'autres situations concrètes et permettant des simulations relativement aisées. Afin de rendre compte du lien temporel entre les variables, nous avons choisi de considérer un indice dépendant de l'instant de calcul et de quantifier la variabilité de la sortie non pas seulement à la variabilité de l'entrée à l'instant t mais aussi à cette même variabilité provenant des instants précédents. Cette vision permet d'introduire la notion de mémoire utile pour le calcul de la sensibilité. Nous avons développé une méthode d'estimation des indices de Sobol pour des entrées dépendantes statiques a priori. Elle peut néanmoins être mise en œuvre pour des entrées dynamiques de courte mémoire mais les calculs sont alors très lourds dès que le nombre d'entrées est grand ou les mémoires importantes. Cette méthode permet de séparer des variables dépendantes de loi quelconque en des variables indépendantes de loi uniforme. Facile à mettre en œuvre ces méthodes d'estimation ne s'appuient pas sur des hypothèses d'indépendance des entrées, elles permettent alors un large éventail d'applications.Nous avons appliqué notre méthodologie à un bâtiment existant, apportant ainsi un outil utile à l'analyse du comportement thermique et donc à son optimisation. Nous avons pu montrer différentes situations en analysant l'ordre des variables suivant les sensibilités à partir de mesures. Deux critères ont été étudiés. Un critère de confort : l'étude de la température intérieure et un critère de performance : l'énergie de chauffage. / Buildings represent one of the main levers of action to optimize energy efficiency and reducing emissions of $ CO_2 $. To understand how perform energy consumption of a building, different studies have been conducted on the thermal performance both the point of view of design and model calibration as the climate change impact. Energy performance can be optimized according to these studies by evaluating the degree of uncertainty due to each of the variables or parameters that may influence performance. This stage is called sensitivity analysis.Most building studies in the literature are placed in a static framework that does not represent the evolution of the system. The variables whose sensitivity to be studied are either considered at a given time or the input-output models are not dynamic. It became necessary to develop methods that take into account both the dependence of the inputs and the temporal dimension which itself always involves dependence. Among the different methods of sensitivity analysis, we have focused on the global method, based on the calculation of Sobol sensitivity indices. Sobol index of a parameter (or group of parameters) is a statistical indicator of easy interpretation. It allows to measure the importance of this parameter (or group of parameters) on the variability of a scalar quantity of interest, depending on the model output. Sensitivity indices allow to rank input parameters according to their influence on the output.Sobol indices can be calculated in different ways. We focused on the Pick and Freeze method based on sampling. This is based on a fundamental assumption and in practice often unverified : inputs independence. This led us statistically to develop new techniques to take into account the dynamic characteristic of inputs and dependents both in time and in every moment. Our work focuses on methods that can bring back to the case of independent inputs. Our concern was modelled in a flexible way inputs, easily transferable to other concrete situations and allowing relatively easy simulations. The input-output relationships are not important as the only constraint, of course not trivial, possible simulation.In order to reproduce the temporal relationship between the variables, we chose to consider an index dependent, in the non-stationary case (especially if there are seasonal phenomena), on the time of calculation and quantify the variability of output not not only to the variability of the input at time $ t $, but also to the same variability from previous times. This vision allows to introduce the concept of usable memory for the calculation of the sensitivity.The second method that we have developed is an estimation method of Sobol indices for static dependent inputs a priori. It may nevertheless be implemented for dynamic inputs with short memory but the calculations are then very heavy when the number of inputs are large or own important memories. This method allows to separate dependent variables of any law in independent variables uniformly distributed.Easy to implement these estimation methods developed are not based on assumptions of independence of inputs. It then allows a wide range of applications.This method applied to an existing building can help improve energy management and can be useful in the design from the implementation scenarios. We could show different situations by analysing the variable order according to the sensitivities from measurements on a test building. Two criteria were studied. A criterion of comfort: the study of indoor temperature and performance criteria: the heating energy.

Les cellules ganglionnaires transfèrent l'information visuelle de l’œil au cerveau, sous une forme encore débattue. Leurs réponses aux stimuli visuels sont non-linéaires, corrélées entre neurones, et une partie de l'information est présente au niveau de la population seulement. J'étudie d'abord la structure des réponses de population. Les cellules du cortex sont influencées par l'activité globale des neurones avoisinants, mais ces interactions manquaient encore de modèle. Je décris un modèle de population qui reproduit le couplage entre neurones et activité globale. Je montre que les neurones de la rétine de salamandre dépendent de l'activité globale de manière surprenante. Je décris ensuite une méthode pour caractériser la sensibilité de populations de neurones de la rétine de rat à des perturbations d'un stimulus. J'utilise des expériences en boucle fermée pour explorer sélectivement l'espace des perturbations autour d'un stimulus donné. Je montre que les réponses à de petites perturbations peuvent être décrites par une linéarisation de leur probabilité. Leur sensibilité présente des signes de codage efficace. Enfin, je montre comment estimer la sensibilité des réponses d'une population de neurones à partir de leur structure. Je montre que les machines de Boltzmann restreintes (RBMs) sont des modèles précis des corrélations neurales. Pour mesurer le pouvoir de discrimination des neurones, je cherche une métrique neurale telle que les réponses à des stimuli différents soient éloignées, et celles à un même stimulus soient proches. Je montre que les RBMs fournissent des métriques qui surpassent les métriques classiques pour discriminer de petites perturbations du stimulus. / Ganglion cells form the output of the retina: they transfer visual information from the eye to the brain. How they represent information is still debated. Their responses to visual stimuli are highly nonlinear, exhibit strong correlations between neurons, and some information is only present at the population level. I first study the structure of population responses. Recent studies have shown that cortical cells are influenced by the summed activity of neighboring neurons. However, a model for these interactions was still lacking. I describe a model of population activity that reproduces the coupling between each cell and the population activity. Neurons in the salamander retina are found to depend in unexpected ways on the population activity. I then describe a method to characterize the sensitivity of rat retinal neurons to perturbations of a stimulus. Closed-loop experiments are used to explore selectively the space of perturbations around a given stimulus. I show that responses to small perturbations can be described by a local linearization of their probability, and that their sensitivity exhibits signatures of efficient coding. Finally, I show how the sensitivity of neural populations can be estimated from response structure. I show that Restricted Boltzmann Machines (RBMs) are accurate models of neural correlations. To measure the discrimination power of neural populations, I search for a neural metric such that responses to different stimuli are far apart and responses to the same stimulus are close. I show that RBMs provide such neural metrics, and outperform classical metrics at discriminating small stimulus perturbations.