Cette recherche s'inscrit dans le cadre de la prévision des instabilités de flottement qui joue un rôle majeur dans la conception et la certification des avions civils. Les instabilités sont liées au couplage aéroélastique qui est dû aux efforts induits générés par les mouvements de la structure au sein de l'écoulement. On considère dans ce travail plus particulièrement l'influence de la turbulence atmosphérique qui apporte, elle aussi, une contribution aux forces aérodynamiques. Dans ce but, la turbulence est modélisée par un processus stochastique introduisant une excitation multiplicative dans le système aéroélastique. Il est alors nécessaire de développer des méthodologies permettant l'étude de la stabilité des aéronefs en présence d'un bruit aléatoire multiplicatif. On propose d'étudier la stabilité dans le cadre général des systèmes dynamiques aléatoires et plus précisément à l'aide des exposants de Lyapunov qui donnent les taux de (dé-)croissance des trajectoires. Ces derniers généralisent ainsi la notion de partie réelle des valeurs propres. Malgré le développement de modèles réduits, les systèmes couplés aéroélastïques restent relativement complexes et de dimension élevée. On opte alors pour un calcul du plus grand exposant de Lyapunov par des méthodes numériques. Néanmoins, la stabilité des systèmes aéroélastiques est également très sensible à la présence de non-linéarités structurales concentrées, comme un jeu dans la liaison aile-gouverne. On pro pose alors une méthode qui a recours d'une part à la formulation du problème par inclusions différentielles et d'autre part à une technique de sous-structuration permettant d'isoler les parties non régulières introduites par le jeu.

Ce travail porte sur la modélisation stochastique et l'estimation paramétrique de l'efficacité des opérations de maintenance corrective et préventive des systèmes réparables complexes. Dans une première partie, les modèles de réparation imparfaite sont classés à l'aide de l'intensité de défaillance d'un processus ponctuel. Cette revue regroupe les modèles existants et en propose de nouveaux. L'étude se focalise ensuite sur les modèles dits a réduction arithmétique de l'âge et de l'intensité, et sur le modèle de Brown-Proschan. Des résultats probabilistes originaux permettent de comprendre le comportement du processus des défaillances de ces modèles et de développer des méthodes statistiques d'estimation de leurs paramètres. Dans une deuxième partie, deux cadres de modélisation sont proposés et étudiés, afin de généraliser ces modèles au cas des différents types de maintenances préventives existants dans la réalité industrielle : maintenances préventives systématiques, planifiées ou conditionnelles. Les modèles généraux proposés permettent d'intégrer la possibilité d'une dépendance entre les instants de maintenance préventive et corrective. Enfin une méthode d'évaluation de l'efficacité globale des différentes opérations de maintenance est développée et illustrée sur un exemple réel issu de l'industrie.

Ce travail porte sur le diagnostic et la commande tolérante aux défauts des systèmes linéaires stochastiques. Il se décompose en deux parties: - la première phase du travail présenté porte sur la conception d'un filtre de détection robuste. Il a été défini afin que le résidu directionnel qui en résulte soit le plus insensible possible aux incertitudes de modèle et aux incertitudes stochastiques. L'approche développée diffère des approches classiques existant dans la littérature car le filtre de détection est synthétisé sur la base d'une inversion du système. Une fois paramétrées toutes les inverses à gauche du système (pour remonter à la source des défauts) grâce à l'étude de la structure des zéros infinis du système, les degrés de liberté restant à disposition sont utilisés pour minimiser la sensibilité du résidu généré aux différentes perturbations stochastiques. Cette approche a permis de définir le filtrage d'état optimal d'une partie réduite du vecteur d'état du système de dimension maximale. En d'autres termes, l'effet des défauts sur l'erreur d'estimation d'état du filtre a été réduite à son maximum sous la contrainte que suffisamment d'informations restent disponibles pour les détecter et les localiser dans l'espace de sortie. - la deuxième partie concerne l'intégration du filtre de détection dans une commande tolérante aux défauts. La structure deadbeat de l'espace de détection du filtre est à la base de la conception de deux lois de commande tolérantes aux défauts à réactivité maximale. La première est basée sur le filtre de détection à état augmenté et sur le principe de séparation bien connu dans le cadre LQG. La loi de commande a été obtenue par un rejet des modes non contrôlables. Cette approche a débouché sur une commande de type LTR (Left Transfer Recovery) obtenue par le calcul explicite de l'inverse à gauche du système. Tout comme la première approche, la deuxième loi de commande se fonde sur le filtre de détection mais se caractérise par la définition optimale d'une loi de commande additive. Son application à un benchmark défini dans le cadre du projet IFATIS (Intelligent Fault Tolerant Control in Integrated Systems) a permis de mettre en avant la forte réactivité de la commande face à l'apparition brutale d'un ou de plusieurs défauts sur le système. Il s'avère en effet que la commande mise en oeuvre permet d'annuler plus rapidement les effets néfastes engendrés par les défauts en comparaison d'une commande de type PI standard toujours plus lente à réagir.

L'objet de ce travail de recherche est de construire un modèle approché en vue de simuler les trajectoires d'un processus stochastique non gaussien strictement stationnaire sous la seule donnée (incomplète) de sa loi marginale d'ordre un, ou des N premiers moments de cette loi, et de sa fonction d'autocorrélation. La méthode de simulation développée au cours de cette thèse s'appuie sur deux méthodes bien connues de simulation de processus gaussiens : la méthode spectrale et la markovianisation. D'autre part, si seuls les N premiers moments de la loi marginale sont donnés, le principe de maximum d'entropie est utilisé pour choisir cette loi. A partir de la loi marginale est construite une transformation non linéaire qui est ensuite projetée sur la base des polynomes d'Hermite. Le modèle construit consiste donc en une transformation polynomiale d'un processus gaussien stationnaire standard dont la fonction d'autocorrélation est déterminée à l'aide d'un problème de minimisation. Cette méthode de simulation est mise en oeuvre dans des exemples numériques inspirés de l'ingénierie mécanique. Enfin, les convergences en moyenne quadratique et presque-sure du modèle ont été étudiées.

Le thème de recherche proposé s'inscrit dans une démarche de compréhension du comportement de la voie ballastée sous circulation commerciale. Les principaux objectifs de la thèse sont alors, d'une part la caractérisation des di fférents paramètres de la voie ainsi que leur variabilité et d'autre part la prédiction du comportement mécanique d'une voie ballastée par modélisation numérique a n d'optimiser les opérations de maintenance et de réduire les coûts d'entretien. Ce travail se base en premier lieu, sur une approche expérimentale de mesure des caractéristiques mécaniques et géométriques des composants de l'infrastructure de la voie. Un couplage du pénétromètre dynamique Panda et géoendoscope a permis de mesurer les épaisseurs ainsi que les modules des diff érentes couches de la voie et de fournir ainsi une base de données complète. Un traitement statistique des échantillons de mesures a permis de décrire l'incertitude qui entache ces caractéristiques de la voie. A fin d'en prendre en compte la variabilité dans le modèle EF, nous présentons la méthode de collocation stochastique destinée à l'analyse probabiliste d'un modèle dynamique représentant une section de voie ferrée. Cette méthode permet l'estimation des moments statistiques du processus de réponse ou de toute variable de contrôle liée à ce processus. Dans un second temps, nous avons mené une analyse paramétrique a n de quanti er de manière probabiliste l'apport des diverses opérations de maintenance : relevage de la voie, traitement de la sous-couche avec renouvellement du ballast et opération de traitement de la plate-forme par amélioration des conditions de drainage. Cette analyse a montré le grand apport des deux derniers types de traitement en termes de diminution de la dispersion de la réponse du modèle et surtout de réduction des risques de défaillance. L'apport des opérations d'amélioration des conditions de drainage reste cependant plus béné fique pour le comportement de la voie en terme de sécurité.

Les services de soins hospitaliers sont soumis à de nombreux évènements de natures aléatoires rendant leur gestion et leur pilotage difficiles. Ces difficultés organisationnelles reposent essentiellement sur l'incertitude permanente pesant sur les évolutions futurs, principalement en termes d'arrivées et de départs de patients. Pourtant, une prise en charge rapide et efficace des patients est primordiale pour des services tels que les urgences. Ces services doivent pouvoir placer rapidement leurs patients ce qui n'est possible uniquement si (i) les arrivées ont été anticipées et des places sont laissées vacantes dans les services pour recevoir les patients urgents et/ou (ii) le planning d'occupation des services est construit de telle manière que l'insertion d'un nouveau patient est facilitée.Notre objectif va être de gérer les flux de patients séjournant dans les services de courts-séjours de l'hôpital, depuis le choix d'admission d'un nouveau patient jusqu'à sa sortie, et ce, en s'inspirant des deux postulats précédant. A l'aide de modèles d'optimisation stochastique, une succession de problèmes de décisions, ayant pour but de garantir le bon fonctionnement des structures hospitalières, est résolue. Une hiérarchie en trois niveaux est appliquée pour résoudre le problème de gestion: 1. Planification des admissions des patients réguliers, 2. Affectation des patients aux unités de soins et insertion des urgences, 3. Affectation des patients d'un service aux chambres.Les études de cas sont basées sur les données d'un établissement partenaire, le Centre Hospitalier de Firminy (France).

L'augmentation des besoins en termes de dimensionnement et de localisation des habitats, des services économiques et sociaux, des infrastructures et services pour les transports, des infrastructures et services de télécommunications ... rendent nécessaire d'avoir de plus en plus de précision et de mises a jour des informations sur la localisation et le déplacement des personnes. Jusqu'à présent, les études de planification se sont basées sur des données statiques telles que des informations géographiques, la répartition de la population (nombre de personnes par bâtiment et identité sociale de ces personnes) et des informations économiques (localisation des commerces, industries, écoles, administration ...). D'autres sources d'information utiles pour localiser des individus et identifier les flux de mobilité au fil du temps sont les données de réseau de téléphonie mobile : appels entrants et sortants pour chaque cellule, et handover entrant et sortant pour chaque cellule, etc. Le travail présenté dans cette thèse est dans un contexte environnemental et économique majeur qui est l'aménagement du territoire pour les besoins des personnes et le déplacement des marchandises. La thèse est divisée en trois grandes parties. Premièrement, une étude de caractérisation du terrain faite par analyse statistique des données recueillies du réseau de bus (type d'abonnement, arrêt de bus, temps de voyage ...), et du réseau mobile (appels entrants et sortants, handover entrants et sortant ...). Les résultats de cette étude donnent tous les éléments nécessaires pour construire un environnement de simulation. Deuxièmement un modèle de mobilité et un modèle d'écoulement de flux sont développés dans ce travail, visant à la fois la simulation du déplacement des personnes et des flux de populations sur une carte sur une période de temps prédéfinie. Ces modèles sont validés par des tests, dans la troisième partie qui porte sur les applications (simulation du déplacement des individus dans une étude de contrôle de puissance dans les réseaux UMTS) et les comparaisons (comparaison entre le modèle de mobilité avec d'autres modèles de mobilité de la littérature).

Cette thèse traite de l'ordonnancement dans les systèmes distribués. L'objectif est d'étudier l'impact de l'incertitude sur les ordonnancements et de proposer des techniques pour en réduire les effets sur les critères à optimiser. Nous distinguons plusieurs aspects de l'incertitude en considérant celle liée aux limites des méthodes employées (e.g., modèle imparfait) et celle concernant la variabilité aléatoire qui est inhérente aux phénomènes physiques (e.g., panne matérielle). Nous considérons aussi les incertitudes qui se rapportent à l'ignorance portée sur les mécanismes en jeu dans un système donné (e.g., soumission de tâches en ligne dans une machine parallèle). En toute généralité, l'ordonnancement est l'étape qui réalise une association ordonnée entre des requêtes (dans notre cas, des tâches) et des ressources (dans notre cas, des processeurs). L'objectif est de réaliser cette association de manière à optimiser des critères d'efficacité (e.g., temps total consacré à l'exécution d'un application) tout en respectant les contraintes définies. Examiner l'effet de l'incertitude sur les ordonnancements nous amène à considérer les aspects probabilistes et multicritères qui sont traités dans la première partie. La seconde partie repose sur l'analyse de problèmes représentatifs de différentes modalités en terme d'ordonnancement et d'incertitude (comme l'étude de la robustesse ou de la fiabilité des ordonnancements).

Cette thèse étudie différents aspects asymptotiques du modèle de jeux répétés à information incomplète d'un côté à travers une approche temps discret/temps continu. On relie les fonctions valeurs et les stratégies optimales du joueur informé à des problèmes de contrôle stochastique. On étudie la représentation duale de ces problèmes en termes de solution de viscosité d'EDP non-linéaires du premier et du second ordre. Ces résultats sont appliqués dans des modèles de jeux d'échanges financiers servant à identifier des dynamiques de prix d'équilibre en temps continu. Le dernier chapitre étudie un modèle de jeu à somme non-nulle dans lequel des techniques propres aux jeux à somme nulle sont adaptées pour obtenir des résultats asymptotiques.

La segmentation des structures vasculaires dans les images médicales est une étape complexe mais fondamentale pour l'aide au diagnostic et au traitement. Dans ce contexte, les techniques de traitement d'images facilitent la tâche des experts médicaux en minimisant les interactions manuelles tout en réduisant la variabilité inter-opérateurs. Nous présentons tout d'abord un état de l'art des méthodes de segmentation vasculaire 3D organisé suivant trois axes: modèles géométriques et d'apparence, primitives extraites des images et schémas d'extraction. Nos travaux se focalisent sur une problématique particulièrement complexe, la segmentation des artères coronaires en imagerie tomodensitométrique 3D. Nous proposons un modèle géométrique axial, évalué dans l'image grâce à une primitive fondée sur le flux de gradient à fort pouvoir discriminant et faible coût calculatoire. Nous dérivons ensuite un modèle bayésien récursif appris de façon non paramétrique sur une base de segmentations manuelles. Nous proposons enfin deux schémas d'extraction. Le premier met en œuvre une procédure d'optimisation discrète sur graphe fondée sur la propagation de chemins minimaux 4D (position spatiale 3D de l'axe vasculaire plus rayon associé). Il exploite une nouvelle métrique cumulative dérivée de notre modèle bayésien. Notre deuxième schéma repose sur une approche de suivi stochastique par méthode de Monte-Carlo séquentielle estimant la distribution a posteriori de notre modèle bayésien. Une attention particulière est donnée à la robustesse et l'efficacité calculatoire de nos algorithmes. Ceux-ci sont évalués qualitativement et quantitativement sur une base de données cliniques de grande taille.