Dans un contexte réglementaire incitant fortement les industriels à la réduction de la pollution à la source, l'application de stratégies telles que des bonnes pratiques environnementales et un meilleur contrôle des procédés constituent une réponse aux enjeux environnementaux. Le traitement de surface par voie aqueuse est une activité grande consommatrice d'eau et de produits chimiques et donc génératrice de rejets aqueux pollués. L'objectif de ce travail est de proposer à ce secteur d'activité une méthodologie simple de limitation des flux de pollution ainsi que de la consommation en eau. Cette méthodologie se base notamment sur le postulat que l'entraînement est le principal vecteur de pollution au sein d'une chaîne de traitement de surface.Des études expérimentales ont permis, d'une part de créer une méthode rapide de calcul de l'entraînement et, d'autre part, de montrer et de quantifier l'influence de la forme et de la rugosité des pièces traitées, du temps d'égouttage, de la tension superficielle des solutions de traitement ou encore du type et de la durée du rinçage des pièces sur l'entraînement.L'ensemble de ces éléments, intégrés à la méthodologie de minimisation de la pollution, permet d'une part de réaliser un diagnostic de la chaîne mais aussi d'estimer l'impact d'une modification de cette chaîne sur la consommation spécifique en eau, le bilan de pollution ainsi que sur la qualité des rinçages. Cette méthodologie aide ainsi à limiter les consommations d'eau et de réactifs non seulement sur la chaîne mais également en station de détoxication, diminuant ainsi les impacts environnementaux et les coûts de fonctionnement.

Plusieurs phénomènes modifient la redistribution du bore dans le silicium fortement implanté. Pendant le recuit thermique d'activation, les interactions entre les dopants et les défauts d'implantations viennent affecter et complexifier la redistribution du bore. A cela peut venir s'ajouter des phénomènes de précipitation dans les régions sursaturées en dopants. Ces interactions peuvent conduire à la désactivation partielle des dopants. Cette thèse traite en particulier de la précipitation ou mise amas du bore dans le silicium fortement implanté. Ces questions sont étudiées en sonde atomique tomographique. Des outils statistiques sont développés pour caractériser la mise en amas. Les théories non classiques de germination sont explorées pour comprendre la formation de germes dilués. Enfin, un modèle couplant diffusion et germination classique est proposé pour prédire l'allure des profils de concentration en dopant après recuit thermique.

Découverte de motifs variables dans les grandes volumes de données audio. Les données audio, comme les documents oraux ou télévisés ou les données radio, sont composées par de nombreux sequences variables qui se répètent. La découverte de l'emplacement de ces répétitions, ci-après dénommé motifs, aide à déduire les propriétés structurelles de données acoustiques, ce qui facilite l'accès à la partie pertinente des données, et qui permets de résumér des grands documents par un ensemble de quelques éléments particuliers. Cette thèse détails nos efforts dans la conception et la mise en oeuvre d'une architecture non supervisée de découverte de motifs, et montres son applicabilité dans une tâche de decouverte des mots et des segments peu variables comme des chansons. En ce qui concerne la méthodologie, la découverte est réalisée d'une manière totalement non supervisée, ce qui signifie que aucune connaissance acoustiques ou linguistiques sur les données est fournie. Notre solution est basée sur l'intégration d'une technique de traitement de données séquentielle qui exploits la répétitivité local du motifs réel, et une variante segmentale de l'alignement temporel dynamique. En s'appuyant sur cette architecture, une technique pour la comparaison de sequences basée sur leurs matrices d autosimilarité de est introduite, pour améliorer la robustesse à la variabilité du signal de parole. En outre, l'applicabilité du système est démontrée sur une tâche de découverte de chansons sur plusieurs jours de flux audio. Pour adapter le système à cette tâche, des techniques pour accélérer le temps de calcul sont mises en oeuvre, basées sur le sous-échantillonnage des séquences.

L'objectif de cette thèse est d'analyser une base de données d'images de résonance magnétique (IRM) cérébrales de patients atteints de sclérose en plaques (SEP). Dans ce but, deux marqueurs ont été choisis (la charge lésionnelle et l'atrophie). Ceux-ci peuvent être évalués manuellement. Cependant, ces mesures sont fastidieuses et sujettes à une grande variabilité intra et inter experts. L'enjeu de cette thèse est donc de les automatiser. Cette automatisation commence par l'amélioration et la proposition de nouveaux algorithmes semi-automatiques. Ceux-ci permettent d'obtenir plus rapidement et de manière contrôlée par l'expert des mesures de référence. De nouvelles méthodes automatiques ont aussi été proposées. Une chaîne de traitement visant à segmenter les différents compartiments (substance blanche, substance grise et liquide céphalo-rachidien) a été mise en place. Les segmentations produites par cette chaîne ont été utilisées pour calculer automatiquement un seuil à appliquer sur une séquence IRM pour obtenir une segmentation des lésions. Cette approche est reprise de la littérature mais deux nouvelles versions en sont ici proposées. La première segmente les lésions du cortex, la seconde celles du cervelet. Enfin, les segmentations obtenues par la chaîne de traitement sont utilisées pour calculer la fraction parenchymateuse cérébrale et ainsi évaluer l'atrophie. Ces méthodes ont été comparées aux autres méthodes automatiques existantes et disponibles sur internet ainsi qu'aux mesures de référence obtenues par un expert. À partir de ces travaux, la base de données a été analysée. Les algorithmes développés ont été implémentés dans un nouveau logiciel : SepINRIA.

Les produits pharmaceutiques (PPs), largement consommés par la population et continuellement rejetés dans l'environnement via les stations d'épuration des eaux usées (STEP) constituent une source de contamination du milieu aquatique. L'évaluation du risque environnemental de ces composés implique la quantification précise de leurs concentrations et l'estimation de leur toxicité vis-à-vis des espèces exposées. Notre étude portant sur une douzaine de composés pharmaceutiques représentatifs a été réalisée dans le Sud Est de la France. Après la mise au point d'une méthode de détection par LC-MS/MS, une campagne d'échantillonnage ciblée sur 7 stations d'épuration urbaines et les eaux naturelles dans lesquelles leurs effluents se déversent (rivières gardoises et lagune) a été effectuée afin d'évaluer le niveau de contamination par les PPs. La toxicité des PPs a été évaluée à l'aide de tests de bioluminescence et d'inhibition de croissance (Microtox, ToxScreen et Protoxkit). En parallèle, des expériences ont été effectuées afin d'évaluer le potentiel de la photolyse UV et de l'adsorption sur charbon actif pour éliminer ces composés. La campagne de mesure met en évidence la présence de PPs dans les effluents de STEP de la région Sud-Est à des concentrations comprises entre 10 et 1000 ng L-1 et atteignant quelques centaines de ng L-1 dans le milieu récepteur situé en aval. La comparaison des niveaux d'exposition aux valeurs de toxicité obtenues expérimentalement et complétées des données de la littérature suggère que seuls 3 composés pharmaceutiques (propranolol, ibuprofène et diclofénac) sont susceptibles d'induire un risque faible à l'échelle locale (rivières gardoises). Le traitement complémentaire des effluents de STEP par photolyse UV et adsorption sur charbon actif s'avère être efficace pour éliminer la majorité des 12 composés étudiés et peuvent être envisagé pour limiter la présence et l'impact des produits pharmaceutiques dans l'environnement.

Le contexte des applications de communication visuelle évolue vers l'introduction de fonctionnalités qui dépassent la simple compression d'images: accès universel, interactivité basée-contenu, intégration de contenus hybrides synthétiques-naturels. Une brève introduction au codage avancé d'images permet d'entrevoir l'évolution de la puissance de calcul et de la généricité requises pour l'implémentation de ces systèmes de "deuxième génération". Une synthèse sur l'évolution des circuits VLSI dédiés à l'analyse, la compression et le rendu d'images permet une réflexion sur les limitations architecturales des "processeurs multimédia". Cette thèse propose de combiner le parallélisme massif et l'asynchronisme à grain fin pour apporter de nouvelles perspectives de conception conjointe d'algorithmes et d'architectures VLSI numériques. Une introduction aux différentes notions d'asynchronisme, aux niveaux langage, algorithme, architecture, circuit VLSI, permet de mieux cerner leur sens et les potentiels qu'elles offrent. L'application d'un asynchronisme fonctionnel au filtrage morphologique d'images a abouti à la réalisation d'un réseau VLSI cellulaire asynchrone spécifique comprenant 800.000 transistors en technologie CMOS 0.5µ. La combinaison du parallélisme et de l'asynchronisme est finalement généralisée à travers la définition d'une architecture de coprocesseur programmable pour l'analyse-rendu d'images. L'évaluation de plusieurs primitives algorithmiques originales, basées sur un contrôle mixte SPMD-cellulaire-associatif-flot de données, illustre l'utilisation conjointe de l'asynchronisme à différents niveaux. Ce travail démontre que le relâchement des contraintes de synchronisation et de séquencement, de la spécification à la réalisation matérielle, favorise l'exploitation du parallélisme inhérent aux algorithmes et des potentiels des technologies VLSI.

The goal of this thesis is to find new and efficient features for speaker recognition. We are mostly concerned with the use of the Maximum-Likelihood Linear Regression (MLLR) family of adaptation techniques as features in speaker recognition systems. MLLR transformcoefficients are able to capture speaker cues after adaptation of a speaker-independent model using speech data. The resulting supervectors are high-dimensional and no underlying model guiding its generation is assumed a priori, becoming suitable for SVM for classification. This thesis brings some contributions to the speaker recognition field by proposing new approaches to feature extraction and studying existing ones via experimentation on large corpora: 1. We propose a compact yet efficient system, MLLR-SVM, which tackles the issues of transcript- and language-dependency of the standard MLLR-SVM approach by using single-class Constrained MLLR (CMLLR) adaptation transforms together with Speaker Adaptive Training (SAT) of a Universal Background Model (UBM). 1- When less data samples than dimensions are available. 2- We propose several alternative representations of CMLLR transformcoefficients based on the singular value and symmetric/skew-symmetric decompositions of transform matrices. 3- We develop a novel framework for feature-level inter-session variability compensation based on compensation of CMLLR transform supervectors via Nuisance Attribute Projection (NAP). 4- We perform a comprehensive experimental study of multi-class (C)MLLR-SVM systems alongmultiple axes including front-end, type of transform, type fmodel,model training and number of transforms. 5- We compare CMLLR and MLLR transform matrices based on an analysis of properties of their singular values. 6- We propose the use of lattice-basedMLLR as away to copewith erroneous transcripts in MLLR-SVMsystems using phonemic acoustic models.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'authentification de visage, en particulier dans le cadre du projet national " TechnoVision ". Bien que les êtres humains puissent détecter/reconnaître des visages dans une scène sans beaucoup de peine, construire un système qui accomplit de telles tâches représente un sérieux défie. Ce défi est d'autant plus grand lorsque les conditions d'acquisition des images sont très variables. Il existe deux types de variations associées aux images de visages : inter et intra sujet. La variation inter-sujet est limitée à cause du fait que la ressemblance physique entre les individus est assez rare. Par contre la variation intra-sujet est plus courante à cause, par exemple, des variations de poses, des changements dans les conditions d'éclairage, etc. Dans cette thèse, nous avons d'abord développé une approche de localisation de visage et de ses caractéristiques pour des images ne contenant qu'un seul visage sur un fond relativement uniforme avec des variations de lumière. Pour cela nous avons proposé une approche robuste de segmentation couleur dans l'espace TLS qui repose sur l'algorithme de ligne de partage des eaux modifiée. Pour l'extraction des régions caractéristiques faciales (yeux et bouche), nous avons combiné la méthode de classification kmeans avec une approche géométrique et nous l'avons appliqué sur la région du visage segmentée. Nous avons aussi proposé une approche multimodale 2D/3D qui repose sur la fusion pondérée des scores de l'approche " EigenFace " modulaire avec la signature anthropométrique 3D de visage. Nous avons évalué nos approches 3D et 2D/3D de reconnaissance du visage sur une sous-base de IV2 qui contient des images stéréoscopiques de visage. Les résultats obtenus sont très intéressants en comparaison avec les techniques classiques de reconnaissance 2D de visage. Enfin, nous avons discuté les perspectives d'amélioration des approches proposées.

Les systèmes de questions-réponses permettent à un utilisateur de rechercher une information précise dans un corpus de données massif, comme le Web. Ce sont des systèmes complexes qui utilisent des techniques de traitement automatique des langues (TAL). Des campagnes d'évaluation sont organisées pour évaluer leur performance fi nale, mais les équipes de recherche doivent ensuite réaliser des évaluation de diagnostic pour savoir les raisons de leurs succès et de leurs échecs. Or, il n'existe ni outil, ni méthode pour réaliser des évaluations systématiques de critères linguistiques pour de tels systèmes. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie d'évaluation transparente des résultats intermédiaires produits par les systèmes de questions-réponses, en combinant à la fois une évaluation de performance et une analyse de corpus. Ainsi, nous discuterons de l'évaluation telle qu'elle est menée pour ces systèmes, et des limites rencontrées pour une évaluation de diagnostic. Dans un premier temps, nous nous interrogerons sur les pratiques d'évaluation, qu'elles portent sur les résultats finaux d'un système ou bien sur ceux que produisent les différents composants dans l'optique de dégager les tenants et les aboutissants d'une évaluation plus fine des stratégies linguistiques mise en oeuvre au sein des systèmes de questions-réponses. Cette étude nous permettra de dégager les principes d'une méthodologie d'évaluation de diagnostic transparente pour les systèmes de questions-réponses. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressée aux erreurs classiques d'un système de questions-réponses a n de détailler les fonctionnalités nécessaires à un outil de diagnostic systématique de ces erreurs. Ceci nous a conduit à la création d'un outil d'évaluation, REVISE (Recherche, Extraction, VISualisation et Evaluation ), qui permet de stocker les résultats intermédiaires d'un système de façon à en disposer pour les annoter, les modi fier, les visualiser et les évaluer. Nous avons également discuté la généricité de cet outil à l'aide des résultats du système de questions-réponses RITEL. Enfi n, nous avons mené à l'aide de notre outil deux types d'études sur les systèmes de questions-réponses FRASQUES et QALC, l'une portant sur le critère linguistique focus extrait lors de l'analyse des questions et sur ses variations en contexte dans les phrases réponses sélectionnées par le système ; l'autre sur l'application des règles d'extraction de réponses précises.

Le traitement d'image se divise usuellement en opérations de bas, moyen et haut niveau. Les opérateurs régionaux de moyen niveau sont un maillon essentiel de la chaîne de traitement de l'image. Dans une étude préliminaire, nous montrons leur importance dans le cadre d'une approche énergétique du traitement d'image et nous déterminons une forme générale sous laquelle ces opérateurs peuvent être implantés afin de pouvoir être utilisés de manière efficace. Après avoir montré la nécessité de l'asynchronisme pour implanter ces opérateurs régionaux, nous étudions les structures existant dans la littérature. Le coût matériel élevé de l'asynchronisme et de ces structures étant trop important pour une implantation dense dans des rétines artificielles, nous tenons à limiter au minimum possible les ressources utiles aux calculs régionaux asynchrones. Cela nous conduit à une nouvelle structure de calcul régional, les micropipelines associatifs, implantant partiellement le modèle des réseaux associatifs, en particulier la somme régionale. Cette structure est basée sur un élément de circuit asynchrone, le micropipeline convergent ayant un coût d'implantation matériel faible. Il utilise un mode alternatif de transmission asynchrone que nous appelons la transmission par jetons. Afin de réduire encore le coût des opérateurs régionaux définis précédemment, nous optimisons ensuite le réseau de connexion asynchrone. Dans la partie algorithmique, nous montrons que la possibilité d'utiliser des opérateurs régionaux de manière efficace conduit à élargir le cadre du traitement d'image. Nous illustrons cette extension dans le cadre de la segmentation d'images. Après une étude des méthodes de segmentation existantes, une méthode basée sur des mesures statistiques régionales permettant d'améliorer la segmentation à base de ligne de partage des eaux sera proposée. Enfin, nous introduisons une nouvelle méthode de segmentation, la segmentation sociétale basée sur une analogie avec la segmentation d'un territoire en villes et villages, utilisant de manière intensive les mesures régionales.