Les grandes entreprises ferroviaires intègrent au niveau du matériel roulant une grande variété de systèmes complexes qui se doivent d'être fiables et ce, dès le démarrage du service commercial. Ce travail de thèse propose une méthodologie expérimentale pour l'amélioration de la robustesse d'un système prédominant, à savoir l'accès voyageurs. L'objectif est d'améliorer sa fiabilité intrinsèque dans un laps de temps raisonnable dans le cadre de projet industriel contraint par le temps. La méthodologie expérimentale proposée s'appuie sur la méthode des essais aggravés et accélérés de fiabilité, et se veut être optimisée grâce à l'utilisation de plans d'expériences D-optimaux. Après une analyse bibliographique, suivie d'une étude sur l'utilisation des plans d'expériences D-optimaux, ce travail expose les méthodes et moyens expérimentaux mis en place pour utiliser les plans d'expériences dans un contexte industriel. La dernière partie de cette thèse contient les résultats quantitatifs et qualitatifs issus des expérimentations réaliséessur le banc d'essais du système accès voyageurs développé par Bombardier.

Actuellement, les circuits numériques nécessitent d'être de plus en plus performants. Aussi, les produits doivent être conçus le plus rapidement possible afin de gagner les précieuses parts de marché. Les méthodes rapides de conception et l'utilisation de MPSoC ont permis de satisfaire à ces exigences, mais sans tenir compte précisément de l'impact du vieillissement des circuits sur la conception. Or les MPSoC utilisent les technologies de fabrication les plus récentes et sont de plus en plus soumis aux défaillances matérielles. De nos jours, les principaux mécanismes de défaillance observés dans les transistors des MPSoC sont le HCI et le NBTI. Des marges sont alors ajoutées pour que le circuit soit fonctionnel pendant son utilisation, en considérant le cas le plus défavorable pour chaque mécanisme. Ces marges deviennent de plus en plus importantes et diminuent les performances attendues. C'est pourquoi les futures méthodes de conception nécessitent de tenir compte des dégradations matérielles en fonction de l'utilisation du circuit. Dans cette thèse, nous proposons une méthode originale pour simuler le vieillissement des MPSoC à haut niveau d'abstraction. Cette méthode s'applique lors de la conception du système c.-à-d. entre l'étape de définition des spécifications et la mise en production. Un modèle empirique permet d'estimer les dégradations temporelles en fin de vie d'un circuit. Un exemple d'application est donné pour un processeur embarqué et les résultats pour un ensemble d'applications sont reportés. La solution proposée permet d'explorer différentes configurations d'une architecture MPSoC pour comparer le vieillissement. Aussi, l'application la plus sévère pour le vieillissement peut être identifiée.

Depuis de nombreuses années, les évaluations de la faune circulante au sein de l'estuaire de la Gironde s'appuient sur plusieurs dispositifs de suivis ichtyologiques, chroniques de pêches scientifiques et professionnelles. Cependant, ces approches conventionnelles nécessitent souvent un échantillonnage conséquent, restent ponctuelles dans le temps, spatialement limitées et destructrices. Tester la mise en œuvre d'un suivi acoustique prend ainsi toute son sens et son intérêt. Plus largement appliqué en milieux marin et lacustre, cette approche reste encore rarement utilisée en estuaires. En raison de l'extrême variabilité intrinsèque de ce type d'écosystème, la mise en œuvre de cet outil est un réel défi. En s'appuyant sur la connaissance préalablement acquise, une réflexion méthodologique approfondie a été menée pour définir des stratégies d'échantillonnage acoustiques afin d'optimiser la récolte de ce type de données. Plusieurs stratégies acoustiques ont d'abord été testées en tenant compte de la complexité et de la taille importante de l'écosystème étudié. La pertinence de ces données recueillies a ensuite été confrontée aux données des pêches scientifiques. Enfin, l'hydroacoustique a été mis à profit pour répondre à des questions sur la dynamique ichtyologique à des échelles spatiales et temporelles plus fines notamment pour étudier les influences tidales et nycthémérales. Ce travail démontre qu'il est possible de mettre en place un suivi acoustique des peuplements ichtyologiques pour un estuaire comme la Gironde. Comme outil complémentaire aux approches traditionnelles, l'hydroacoustique ouvre un large champ de possibilités pour appréhender la biocénose piscicole pour les milieux estuariens.

Cette thèse est consacrée à l'analyse théorique de problèmes non supervisés impliquant des séries temporelles hautement dépendantes. Plus particulièrement, nous abordons les deux problèmes fondamentaux que sont le problème d'estimation des points de rupture et le partitionnement de séries temporelles. Ces problèmes sont abordés dans un cadre extrêmement général où les données sont générées par des processus stochastiques ergodiques stationnaires. Il s'agit de l'une des hypothèses les plus faibles en statistiques, comprenant non seulement, les hypothèses de modèles et les hypothèses paramétriques habituelles dans la littérature scientifique, mais aussi des hypothèses classiques d'indépendance, de contraintes sur l'espace mémoire ou encore des hypothèses de mélange. En particulier, aucune restriction n'est faite sur la forme ou la nature des dépendances, de telles sortes que les échantillons peuvent être arbitrairement dépendants. Pour chaque problème abordé, nous proposons de nouvelles méthodes non paramétriques et nous prouvons de plus qu'elles sont, dans ce cadre, asymptotique- ment consistantes. Pour l'estimation de points de rupture, la consistance asymptotique se rapporte à la capacité de l'algorithme à produire des estimations des points de rupture qui sont asymptotiquement arbitrairement proches des vrais points de rupture. D'autre part, un algorithme de partitionnement est asymptotiquement consistant si le partitionnement qu'il produit, restreint à chaque lot de séquences, coïncides, à partir d'un certain temps et de manière consistante, avec le partitionnement cible. Nous montrons que les algorithmes proposés sont implémentables efficacement, et nous accompagnons nos résultats théoriques par des évaluations expérimentales. L'analyse statistique dans le cadre stationnaire ergodique est extrêmement difficile. De manière générale, il est prouvé que les vitesses de convergence sont impossibles à obtenir. Dès lors, pour deux échantillons générés indépendamment par des processus ergodiques stationnaires, il est prouvé qu'il est impossible de distinguer le cas où les échantillons sont générés par le même processus de celui où ils sont générés par des processus différents. Ceci implique que des problèmes tels le partitionnement de séries temporelles sans la connaissance du nombre de partitions ou du nombre de points de rupture ne peut admettre de solutions consistantes. En conséquence, une tâche difficile est de découvrir les formulations du problème qui en permettent une résolution dans ce cadre général. La principale contribution de cette thèse est de démontrer (par construction) que malgré ces résultats d'impossibilités théoriques, des formulations naturelles des problèmes considérés existent et admettent des solutions consistantes dans ce cadre général. Ceci inclut la démonstration du fait que le nombre de points de rupture corrects peut être trouvé, sans recourir à des hypothèses plus fortes sur les processus stochastiques. Il en résulte que, dans cette formulation, le problème des points de rupture peut être réduit à du partitionnement de séries temporelles. Les résultats présentés dans ce travail formulent les fondations théoriques pour l'analyse des données séquentielles dans un espace d'applications bien plus large.

Les comparaisons temporelles sont essentielles pour s’évaluer. Plusieurs études se sont intéressées aux conséquences négatives d’être insatisfait à la suite de comparaisons temporelles désavantageuses (c.-à.-d., à la privation relative). Peu d’étude a toutefois examiné l’évolution de ce sentiment d’insatisfaction. Le présent mémoire propose que ressentir différents niveaux d’insatisfaction au fil du temps, soit une trajectoire instable d’insatisfaction, affecte négativement le bien-être psychologique. Trois études expérimentales ont été menées. Les résultats révèlent que percevoir une trajectoire instable d’insatisfaction affecte négativement le bien-être psychologique. Une quatrième étude corrélationnelle a été menée au Kirghizstan afin d’examiner si les perceptions d’insatisfaction et d’instabilité mesurées à fil de l’histoire d’un groupe sont associées au bien-être psychologique lors de changements sociaux. Les résultats suggèrent que percevoir un haut niveau d’instabilité et d’insatisfaction au fil du temps est associé négativement au bien-être. Les implications théoriques et méthodologiques sont discutées. / Temporal comparisons are essential for one’s self evaluation. Several studies have examined the negative consequences of being dissatisfied after unfavorable temporal comparisons (i.e., having a feeling of relative deprivation). However, few studies have examined how changes in relative deprivation affect well-being. The present master’s thesis proposes that feeling different levels of relative deprivation over time (i.e., an unstable trajectory of relative deprivation) negatively affects people’s well-being. Three experimental studies were conducted. Results showed that perceiving an unstable trajectory of relative deprivation negatively affects well-being. A fourth correlational study was conducted in Kyrgyzstan in order to examine whether perceptions of relative deprivation and instability measured retrospectively across a group’s history are associated with people’s well-being in times of social change. Results suggested that perceiving high instability and a high level of relative deprivation over time is negatively associated with well-being. The theoretical and methodological implications are discussed.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Ces travaux présentent une classe d'approches par contraintes pour aborder les problèmes d'ordonnancement de tâches et d'affectation de ressources. Ils présentent notamment les recherches menées sur la conception de mécanismes généraux de propagation de contraintes. Des rapprochements sont faits avec des techniques issues des problèmes de satisfaction de contraintes. Le cas des problèmes d'ordonnancement purement temporels est rapidement abordé, puis la présentation se consacre à des problèmes dans lesquels les tâches doivent respecter à la fois des contraintes temporelles et des contraintes de partage et d'affectation de ressources. On présente notamment une synthèse des travaux ayant pour but l'élaboration de règles de propagation faisant interagir des contraintes temporelles simples et des contraintes de ressources. Trois types de raisonnement sont étudiés et dans certains cas étendus par rapport à leur formulation originale. Le premier, les opérations locales, nécessite une analyse préalable des conflits entre tâches et infère des conditions de séquencement locales à une ressource. Le deuxième, les opérations globales, agit suivant le principe d'une contrainte posée sur l'ensemble du problème. Le troisième, le raisonnement énergétique, intègre simultanément les contraintes de temps et de ressources et permet de limiter l'intervalle de temps sur lequel peut être réalisée une tâche. L'utilisation et le contrôle des mécanismes de propagation de contraintes sont discutés. Ils peuvent servir à découvrir rapidement une inconsistance globale dans la formulation du problème, ou à simplifier sa résolution. Nous fournissons ainsi des éléments sur la décomposition et la stratégie de résolution des problèmes.

Nous proposons de nouveaux algorithmes et de nouvelles structures de données pour la vérifi cation formelle de systèmes réactifs nis sur architectures parallèles. Ces travaux se basent sur les techniques de véri cation par model checking. Notre approche cible des architectures multi-processeurs et multi-coeurs, avec mémoire partagée, qui correspondent aux générations de serveurs les plus performants disponibles actuellement. Dans ce contexte, notre objectif principal est de proposer des approches qui soient à la fois effi caces au niveau des performances, mais aussi compatibles avec les politiques de partage dynamique du travail utilisées par les algorithmes de génération d'espaces d'états en parallèle ; ainsi, nous ne plaçons pas de contraintes sur la manière dont le travail ou les données sont partagés entre les processeurs. Parallèlement à la défi nition de nouveaux algorithmes de model checking pour machines multi-coeurs, nous nous intéressons également aux algorithmes de vérifi cation probabiliste. Par probabiliste, nous entendons des algorithmes de model checking qui ont une forte probabilité de visiter tous les états durant la vérifi cation d'un système. La véri fication probabiliste permet des gains importants au niveau de la mémoire utilisée, en échange d'une faible probabilité de ne pas être exhaustif ; il s'agit donc d'une stratégie permettant de répondre au problème de l'explosion combinatoire.

Nous abordons divers problèmes concernant les séries temporelles fonctionnelles. Il s'agit de processus stochastiques discrets à valeurs dans un espace fonctionnel. La principale motivation provient de l’interprétation séquentielle d'un phénomène continu. Si par exemple on observe des données météorologiques au cours du temps de manière continue, il est naturel de segmenter ce processus en une série temporelle fonctionnelle indexée par les jours. Chaque terme de la série représente la courbe journalière. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à l'analyse spectrale. Plus précisément nous avons montré que sous des hypothèses très générales, la transformée de Fourier discrète d’une telle série est asymptotiquement normale et a pour variance l’opérateur de densité spectrale. Une application possible de ce résultat est de tester la présence de composantes périodiques dans une série fonctionnelle. Nous avons développé un test valable pour une fréquence arbitraire. Pour ce faire, nous avons étudié le comportement asymptotique du maximum de la norme de la transformée de Fourier. Enfin, nous avons travaillé sur la généralisation fonctionnelle du modèle GARCH. Ce modèle permet de décrire la dynamique de la volatilité, c’est-à-dire de la variance conditionnelle, dans les données financières. Nous avons proposé une méthode d’estimation des paramètres du modèle, inspirée de l’estimateur de quasi-maximum de vraisemblance. Nous avons montré que cet estimateur est convergent et asymptotiquement normal, puis nous l’avons évalué sur des simulations et appliqué à des données réelles. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

L’alignement de multiples séries temporelles est un problème important non résolu dans de nombreuses disciplines scientifiques. Les principaux défis pour l’alignement temporel de multiples séries comprennent la détermination et la modélisation des caractéristiques communes et différentielles de classes de séries. Cette thèse est motivée par des travaux récents portant sur l'extension de la DTW pour l’alignement de séries multiples issues d’applications diverses incluant la reconnaissance vocale, l'analyse de données micro-array, la segmentation ou l’analyse de mouvements humain. Ces travaux fondés sur l’extension de la DTW souffrent cependant de plusieurs limites : 1) Ils se limitent au problème de l'alignement par pair de séries 2) Ils impliquent uniformément les descripteurs des séries 3) Les alignements opérés sont globaux. L'objectif de cette thèse est d'explorer de nouvelles approches d’alignement temporel pour la classification non supervisée de séries. Ce travail comprend d'abord le problème de l'extraction de prototypes, puis de l'alignement de séries multiples multidimensionnelles. / Temporal alignment of multiple time series is an important unresolved problem in many scientific disciplines. Major challenges for an accurate temporal alignment include determining and modeling the common and differential characteristics of classes of time series. This thesis is motivated by recent works in extending Dynamic time warping for aligning multiple time series from several applications including speech recognition, curve matching, micro-array data analysis, temporal segmentation or human motion. However these DTW-based works suffer of several limitations: 1) They address the problem of aligning two time series regardless of the remaining time series, 2) They involve uniformly the features of the multiple time series, 3) The time series are aligned globally by including the whole observations. The aim of this thesis is to explore a generalized dynamic time warping for time series clustering. This work includes first the problem of prototype extraction, then the alignment of multiple and multidimensional time series.