Les travaux de cette thèse portent sur la définition et la validation d’une méthode de modélisation-simulation de foule permettant le transfert des principes et des mesures établis dans un contexte source d'observations vers des contextes cibles, non observables a priori. A partir de l'observation de comportements de piétons d’un contexte environnemental, social et urbain, nous inférons les règles et des motivations, rendant possible la modélisation et la simulation du comportement individuel de piétons dans ce contexte source, puis à évaluer la transférabilité du modèle dans un autre contexte cible. Nous appuyons nos travaux sur un cas réel. Il s’agit de la simulation du comportement des voyageurs entrants et sortants des trains dans une gare à fort trafic. Après une revue des théories, de modèles de simulation, nous retenons une approche basée sur la simulation microscopique d’agents sociaux, situés, basée sur les motivations. Nous argumentons le choix par le fait que, par rapport à une simulation de foule classique elle, a priori, l’avantage de favoriser la transférabilité. L’objectif de cette simulation est d’étudier, entre autres, les évolutions architecturales des stations permettant de raccourcir les temps d’arrêt des trains. / This thesis focuses on the definition and the validation of a crowd-simulation modeling method. This method allows transferring principles and measurements established in a source observation context to a target one. From the observation of pedestrian behavior in a social and urban context, our approach infers rules and motivations in order to model and simulate the individual pedestrian behavior in this source context. This allows, in a second step, to evaluate the transferability of the model to a given target context. Our work is based on a real case: the simulation of the passenger’s behavior while boarding and alighting trains (platform-train exchange) in a high-traffic station (dense situation). Starting from the state of the art of theories, models and types of simulation, we choose an approach based on the microscopic simulation of social agent’s motivation. This choice relies mainly on the fact that, compared to a classic crowd simulation, it has, a priori, a better transferability potential. The goal of this type of simulation is to study the architectural evolutions of the stations that could allow to control or shorten train dwell times.

Les systèmes complexes, naturels et artificiels, ont reçu récemment une attention renouvelée : les systèmes naturels, notamment biologiques, du fait de la nécessité de les appréhender dans une démarche systémique ; les systèmes artificiels, du fait de la dématérialisation de l'ordinateur amorcée avec l'informatique ubiquitaire. L'art, de son côté, explore depuis toujours le détournement des dernières avancées scientifiques et technologiques pour la création d'oeuvres singulières. Le travail mené depuis dix ans se situe à la croisée de ces chemins, dans le cadre unificateur des systèmes multi-agents. Je me suis intéressé plus particulièrement à l'interaction homme-machine dans le contexte de l'informatique ambiante, dans l'idée d'une construction automatique et d'une régulation dynamique de systèmes d'interaction. Ce travail est alimenté par la recherche menée dans le cadre de la simulation à base d'agents, aussi bien du point de vue des concepts et outils développés, que du point de vue de l'inspiration tirée des mécanismes d'auto-organisation et de régulation des systèmes étudiés. L'art fournit quant à lui un cadre expérimental original par la mise en scène métaphorique, dans des performances numériques interactives, des situations étudiées.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche et de développement qui vise à mettre en place des technologies de simulation permettant de reproduire des comportements humains dans une ville. L'objectif de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements d'une grande quantité de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Pour ce type d'exercice, plusieurs solutions existent. Ces solutions sont principalement développées à partir de deux types d'approches : les approches microscopiques, où les piétons sont modélisés comme des agents autonomes, et les approches macroscopiques, où les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement continues ou discrètes. Notre position est que ces deux approches ne s'opposent pas, contrairement à ce qui ressort de la pratique courante, mais se complètent mutuellement. Privilégier l'une au détriment de l'autre fait courir le risque de produire des solutions partiellement satisfaisantes. Aussi nous sommes nous proposés de clarifier le cadre formel permettant d'appréhender la complexité des déplacements. En ligne avec plusieurs études statistiques et psychologiques sur le déplacement des piétons, nous explicitons un déplacement crédible comme un déplacement économe en énergie métabolique. Nous nous inspirons des jeux de congestion et du paradigme multi-agent pour proposer une formulation générique du problème de déplacement des piétons : nous introduisons la notion de ressources de navigation, que nous décrivons comme des régions de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs destinations, et via lesquelles les agents interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques de manière robuste. Nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues et nous considérons le principe influence et réaction pour implémenter les actions de déplacements. Le concept d'environnement issu du paradigme multi-agent s'avère particulièrement utile pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est considéré comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents qui est pris en compte à tous les niveaux de décisions. Une importante partie de la dynamique de la simulation peut ainsi être déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents. Cette séparation favorise à la fois la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous avons choisi de comparer notre proposition avec un modèle microscopique standard à travers plusieurs scénarios de simulation. Il ressort de notre comparaison que notre modèle permet de reproduire des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues sur les déplacements des piétons.

La raréfaction des sources de production conventionnelles et leurs émissions nocives ont favorisé l’essor notable de la production renouvelable, plus durable et mieux répartie géographiquement. Toutefois, son intégration au système électrique est problématique. En effet, la production renouvelable est peu prédictible et issue de sources majoritairement incontrôlables, ce qui compromet la stabilité du réseau, la viabilité économique des producteurs et rend nécessaire la définition de solutions adaptées pour leur participation au marché de l’électricité. Dans ce contexte, le projet scientifique Winpower propose de relier par un réseau à courant continu les ressources de plusieurs acteurs possédant respectivement des fermes éoliennes offshore (acteurs EnR) et des centrales de stockage de masse (acteurs CSM). Cette configuration impose aux acteurs d’assurer conjointement la gestion du réseau électrique.Nous supposons que les acteurs participent au marché comme une entité unique : cette hypothèse permet aux acteurs EnR de tirer profit de la flexibilité des ressources contrôlables pour minimiser le risque de pénalités sur le marché de l’électricité, aux acteurs CSM de valoriser leurs ressources auprès des acteurs EnR et/ou auprès du marché et à la coalition de faciliter la gestion des déséquilibres sur le réseau électrique, en agrégeant les ressources disponibles. Dans ce cadre, notre travail s’attaque à la problématique de la participation au marché EPEX SPOT Day-Ahead de la coalition comme une centrale électrique virtuelle ou CVPP (Cooperative Virtual Power Plant). Nous proposons une architecture de pilotage multi-acteurs basée sur les systèmes multi-agents (SMA) : elle permet d’allier les objectifs et contraintes locaux des acteurs et les objectifs globaux de la coalition.Nous formalisons alors l’agrégation et la planification de l’utilisation des ressources comme un processus décisionnel de Markov (MDP), un modèle formel adapté à la décision séquentielle en environnement incertain, pour déterminer la séquence d’actions sur les ressources contrôlables qui maximise l’espérance des revenus effectifs de la coalition. Toutefois, au moment de la planification des ressources de la coalition, l’état de la production renouvelable n’est pas connue et le MDP n’est pas résoluble en l’état : on parle de MDP partiellement observable (POMDP). Nous décomposons le POMDP en un MDP classique et un état d’information (la distribution de probabilités des erreurs de prévision de la production renouvelable) ; en extrayant cet état d’information de l’expression du POMDP, nous obtenons un MDP à état d’information (IS-MDP), pour la résolution duquel nous proposons une adaptation d’un algorithme de résolution classique des MDP, le Backwards Induction.Nous décrivons alors un cadre de simulation commun pour comparer dans les mêmes conditions nos propositions et quelques autres stratégies de participation au marché dont l’état de l’art dans la gestion des ressources renouvelables et contrôlables. Les résultats obtenus confortent l’hypothèse de la minimisation du risque associé à la production renouvelable, grâce à l’agrégation des ressources et confirment l’intérêt de la coopération des acteurs EnR et CSM dans leur participation au marché de l’électricité. Enfin, l’architecture proposée offre la possibilité de distribuer le processus de décision optimale entre les différents acteurs de la coalition : nous proposons quelques pistes de solution dans cette direction. / Renewable Energy Sources (RES) has grown remarkably in last few decades. Compared to conventional energy sources, renewable generation is more available, sustainable and environment-friendly - for example, there is no greenhouse gases emission during the energy generation. However, while electrical network stability requires production and consumption equality and the electricity market constrains producers to contract future production a priori and respect their furniture commitments or pay substantial penalties, RES are mainly uncontrollable and their behavior is difficult to forecast accurately. De facto, they jeopardize the stability of the physical network and renewable producers competitiveness in the market. The Winpower project aims to design realistic, robust and stable control strategies for offshore networks connecting to the main electricity system renewable sources and controllable storage devices owned by different autonomous actors. Each actor must embed its own local physical device control strategy but a global network management mechanism, jointly decided between connected actors, should be designed as well.We assume a market participation of the actors as an unique entity (the coalition of actors connected by the Winpower network) allowing the coalition to facilitate the network management through resources aggregation, renewable producers to take advantage of controllable sources flexibility to handle market penalties risks, as well as storage devices owners to leverage their resources on the market and/or with the management of renewable imbalances. This work tackles the market participation of the coalition as a Cooperative Virtual Power Plant. For this purpose, we describe a multi-agent architecture trough the definition of intelligent agents managing and operating actors resources and the description of these agents interactions; it allows the alliance of local constraints and objectives and the global network management objective.We formalize the aggregation and planning of resources utilization as a Markov Decision Process (MDP), a formal model suited for sequential decision making in uncertain environments. Its aim is to define the sequence of actions which maximize expected actual incomes of the market participation, while decisions over controllable resources have uncertain outcomes. However, market participation decision is prior to the actual operation when renewable generation still is uncertain. Thus, the Markov Decision Process is intractable as its state in each decision time-slot is not fully observable. To solve such a Partially Observable MDP (POMDP), we decompose it into a classical MDP and an information state (a probability distribution over renewable generation errors). The Information State MDP (IS-MDP) obtained is solved with an adaptation of the Backwards Induction, a classical MDP resolution algorithm.Then, we describe a common simulation framework to compare our proposed methodology to some other strategies, including the state of the art in renewable generation market participation. Simulations results validate the resources aggregation strategy and confirm that cooperation is beneficial to renewable producers and storage devices owners when they participate in electricity market. The proposed architecture is designed to allow the distribution of the decision making between the coalition’s actors, through the implementation of a suitable coordination mechanism. We propose some distribution methodologies, to this end.

Le CERV constitue à Brest un pôle d'excellence en réalité virtuelle à vocation européenne. Les systèmes que l'on cherche à modéliser sont de plus en plus complexes, du fait essentiellement de la diversité des composants, de la diversité des structures et de la diversité des interactions mises en jeu. Un système est alors a priori un milieu ouvert (apparition/disparition dynamique de composants) et hétérogène (morphologies et comportements variés). La réalité virtuelle implique pleinement l'utilisateur humain dans la simulation, rejoignant ainsi l'approche de la conception. La majorité des travaux en réalité virtuelle concerne l'immersion sensorimotrice de l'utilisateur humain au sein d'univers. Ces univers virtuels offrent à l'utilisateur la sensation d'être dans l'environnement et lui donne la possibilité d'y agir. Pour être complet, il faut également "qu'il s'y passe quelque chose", et pas seulement en terme de résultat des actions de l'utilisateur. Les entités qui peuplent les univers virtuels doivent donc avoir un comportement autonome. Ceci soulève la question suivante : comment doter une entité d'un comportement autonome dans un environnement virtuel complexe auquel l'homme participe ? Des techniques d'intelligence artificielle symbolique ont déjà été appliquées pour définir ces comportements. Mais ces techniques montrent très vite leurs limites car elles sont principalement basées sur des règles de comportements mises a priori par le concepteur. Or, dans des mondes virtuels complexes (simulation ouverte, hétérogène et participative), plusieurs entités vont avoir des comportements imprédictibles (variabilité comportementale des entités autonomes, libre arbitre de l'utilisateur), créant ainsi des situations toujours nouvelles. Et face à une situation non prévue par le programmeur, les entités auront le plus souvent des comportements inadaptés. C'est pourquoi les méthodologies tirées des systèmes artificiels adaptatifs peuvent contribuer à pallier ces limitations. Le travail que je poursuis porte sur la thématique de l'adaptation de comportements d'entités autonomes en environnement virtuel participatif. Adapter son comportement, c'est effectuer des transformations conduisant à s'adapter à son environnement. Cette adaptation aura pour objectif de rendre le comportement de l'entité virtuelle le plus crédible possible (ressemblant à un comportement humain). Pour cela, nous prenons le parti de considérer que l'entité doit apprendre au fur et à mesure des expériences, elle doit anticiper le comportement des autres entités et les conséquences sur l'environnement, elle doit également exploiter la présence de l'utilisateur humain dans l'univers virtuel pour adapter son comportement. Imaginons un monde virtuel où chaque entité, au même titre qu'un humain, aurait son propre comportement qui évolue automatiquement pendant la simulation. C'est tout l'enjeu des travaux de recherche présentés ici.

Le concept de réseau offre un modèle de représentation pour une grande variété d'objets et de systèmes, aussi bien naturels que sociaux, dans lesquels un ensemble d'entités homogènes ou hétérogènes interagissent entre elles. Il est aujourd'hui employé couramment pour désigner divers types de structures relationnelles. Pourtant, si chacun a une idée plus ou moins précise de ce qu'est un réseau, nous ignorons encore souvent les implications qu'ont ces structures dans de nombreux phénomènes du monde qui nous entoure. C'est par exemple le cas de processus tels que la diffusion d'une rumeur, la transmission d'une maladie, ou même l'émergence de sujets d'intérêt commun à un groupe d'individus, dans lesquels les relations que maintiennent les individus entre eux et leur nature s'avèrent souvent être les principaux facteurs déterminants l'évolution du phénomène. C'est ainsi que l'étude des réseaux est devenue l'un des domaines émergents du 21e siècle appelé la "Science des réseaux". Dans ce mémoire, nous abordons trois problèmes de la science des réseaux: le problème de la diffusion dans les réseaux sociaux, où nous nous sommes intéressés plus particulièrement à l'impact de la dynamique du réseau sur le processus de diffusion, le problème de l'analyse des réseaux sociaux, dans lequel nous avons proposé une solution pour tirer parti de l'ensemble des informations disponibles en combinant les informations sur la structure du réseau et les attributs des noeuds et le problème central de la collecte de données sociales, où nous nous sommes intéressés au cas particulier de la collecte de données en milieux sauvages.

Cette thèse présente un modèle unique du MASG (Modèle d’Architecture du Smart Grid) en considérant l 'état de l’art des différentes directives de recherche du smart grid. Le système hybride de génération d'énergie active marine-hydrogène a été modélisé pour représenter la couche de composants du MASG. Le système intègre l'électrolyseur à membrane d’échange de proton (à l’échelle de méga watt) et les systèmes de piles à combustible en tant que composants principaux du bilan énergétique. La batterie LiFePO4 est utilisée pour couvrir la dynamique rapide de l'énergie électrique. En outre, la thèse analyse le système de gestion de l'énergie centralisé et décentralisé. Le système multi-agents représente le paradigme du système décentralisé. La plate-forme JADE est utilisée pour développer le système multi-agents, en raison de son domaine d'application général, de ses logiciels à licence libre, de son interface avec MATLAB et de sa calculabilité avec les standards de la Fondation des Agents Physiques Intelligentes. Le système de gestion d'énergie basé sur JADE équilibre l'énergie entre la génération (système de conversion d'énergie marine-courant) et la demande (profil de charge résidentielle) pendant les modes de fonctionnement autonome et connecté au réseau. Le modèle proposé du MASG peut être considéré comme une étude de cas pilote qui permet l'analyse détaillée et les applications des différentes directions de recherche du smart grid. / This thesis presents a unique model of the SGAM (Smart Grid Architecture Model) with considering the state of the art of the different research directions of the smart grid and. The hybrid marine-hydrogen active power generation system has been modeled to represent the component layer of the SGAM. The system integrates the MW scale PEM electrolyzer and fuel cell systems as the main energy balance components. The LiFePO4 battery is used to cover the fast dynamics of the electrical energy. Moreover, the thesis analyzes the centralized and the decentralized energy management system. The MAS (Multi-Agent Systems) represents the paradigm of the decentralized system. The JADE platform is used to develop the MAS due to its general domain of application, open source and free license software, interface with MATLAB and the computability with the FIPA (Foundation of Intelligent Physical Agent) standards. The JADE based energy management system balances the energy between the generation (marine-current energy conversion system) and the demand side (residential load profile) during the stand-alone and the grid-connected modes of operation. The proposed model of the SGAM can be considered as a pilot case study that enables the detailed analysis and the applications of the different smart grid research directions.

Le développement futur des performances sportives est un sujet de mythe et de désaccord entre les experts. Un article, publié en 2004, a donné lieu à un vif débat dans le domaine universitaire. Il suggère que les modèles linéaires peuvent être utilisés pour prédire -sur le long terme- la performance humaine dans les courses de sprint. Des arguments en faveur et en défaveur de cette méthodologie ont été avancés par différent scientifiques et d'autres travaux ont montré que le développement des performances est non linéaire au cours du siècle passé. Une autre étude a également souligné que la performance est liée au contexte économique et géopolitique. Dans ce travail, nous avons étudié les frontières suivantes: le développement temporel des performances dans des disciplines Olympiques et non Olympiques, avec le vieillissement chez les humains et d'autres espèces (lévriers, pur sangs, souris). Nous avons également étudié le développement des performances d'un point de vue plus large en analysant la relation entre performance, durée de vie et consommation d'énergie primaire. Nous montrons que ces développements physiologiques sont limités dans le temps et que les modèles linéaires introduits précédemment sont de mauvais prédicteurs des phénomènes biologiques et physiologiques étudiés. Trois facteurs principaux et directs de la performance sportive sont l'âge, la technologie et les conditions climatiques (température). Cependant, toutes les évolutions observées sont liées au contexte international et à l'utilisation des énergies primaires, ce dernier étant un paramètre indirect du développement de la performance. Nous montrons que lorsque les indicateurs des performances physiologiques et sociétales -tels que la durée de vie et la densité de population- dépendent des énergies primaires, la source d'énergie, la compétition inter-individuelle et la mobilité sont des paramètres favorisant la réalisation de trajectoires durables sur le long terme. Dans le cas contraire, la grande majorité (98,7%) des trajectoires étudiées atteint une densité de population égale à 0 avant 15 générations, en raison de la dégradation des conditions environnementales et un faible taux de mobilité. Ceci nous a conduit à considérer que, dans le contexte économique turbulent actuel et compte tenu de la crise énergétique à venir, les performances sociétales et physiques ne devraient pas croître continuellement.

Les interactions collectives, quoique récurrentes chez les microbes, sont paradoxales du point de vue de la sélection naturelle : les traits individuels qui les sous-tendent sont coûteux, donc sujets à l'exploitation de " tricheurs ". Parmi les modèles théoriques, la plupart privilégient des formalismes statiques et idéalisés, et négligent les processus physiques de formation de groupes. Dans une 1ère partie, je décris un cadre formel général pour modéliser les dynamiques évolutives d'un trait social qui augmente la propension à interagir et la cohésion des groupes. Je prouve que la meilleure agrégation des sociaux (attachement différentiel) leur suffit à s'assortir sans besoin de capacités de reconnaissance mutuelle, allégeant l'hypothèse d'attachement préférentiel fréquemment invoquée dans la littérature en l'absence de sélection de parentèle. Dans une 2nde partie, j'étaye cette preuve de principe en spécifiant un modèle computationnel d'agrégation où les individus exercent les uns sur les autres des forces d'interaction d'intensité dépendant de leur type. Je montre que l'émergence et le maintien de la socialité sont compatibles avec de tels processus de formation de groupes, en détaillant à quelles conditions sur les paramètres écologiques et microscopiques. Ce travail constitue une suggestion de scénario mécaniste pour l'évolution de la socialité au sein de groupes de taille arbitraire, ne requérant ni capacités cognitives pour les individus ni apparentement génétique. Il se veut éclairant sur les déterminants évolutionnistes de la structure sociale d'organismes tels que les dictyostélides et les myxobactéries, ainsi que sur les origines possibles de la multicellularité.

Il existe une multitude de traitements d'images dans la littérature, chacun étant adapté à un ensemble plus ou moins grand de cadres d'application. La généralisation ou la mise en collaboration de ces traitements pour un système plus complet et plus robuste est un problème mal posé. Les traitements d'images sont fondamentalement trop différents les uns par rapport aux autres pour être mis en commun de façon naturelle. De plus, ces derniers sont trop rigides pour pouvoir s'adapter d'eux-mêmes lorsqu'un problème non prévu à l'avance par le concepteur apparaît. Or la vision est un phénomène autoadaptatif, qui sait traiter en temps réel des situations singulières, en y proposant des traitements particuliers et adaptés. Elle est aussi un traitement complexe des informations, tant ces dernières ne peuvent être réduites à des représentations réductionnistes et simplifiantes sans être mutilées. Dans cette thèse, un système de vision est entrepris comme un tout où chaque partie est adaptée à l'autre, mais aussi où chaque partie ne peut s'envisager sans l'autre dans les tensions les plus extrêmes générées par la complexité et l'intrication des informations. Puisque chaque parcelle d'information joue un rôle local dans la vision, tout en étant dirigée par un objectif global peu assimilable à son niveau, nous envisageons la vision comme un système où chaque agent délibère selon une interférence produite par le potentiel décisionnel de chacun de ses voisins. Cette délibération est entreprise comme le résultat produit par l'interférence d'une superposition de solutions. De cette manière, il émerge du système à base d'agents une décision commune qui dirige les actions locales faites par chaque agent ou chaque partie du système. En commençant par décrire les principales méthodes de segmentation ainsi que les descripteurs de formes, puis en introduisant les systèmes multi-agents dans le domaine de l'image, nous discutons d'une telle approche où la vision est envisagée comme un système multi-agent apte à gérer la complexité inhérente de l'information visuelle tant en représentation qu'en dynamisme systémique. Nous ancrons dans ces perspectives deux modèles multi-agents. Le premier modèle traite de la segmentation adaptative d'images sans calibration manuelle par des seuils. Le deuxième modèle traite de la représentation de formes quelconques à travers la recherche de coefficients d'ondelettes pertinents. Ces deux modèles remplissent des critères classiques liés au traitement d'images, et à la reconnaissance de formes, tout en étant des cas d'études à développer pour la recherche d'un système de vision auto-adaptatif tel que nous le décrivons.