Les travaux présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans le cadre d'un projet de dimension européenne réalisé en partenariat avec l'Agence Spatiale Européenne et EADS Astrium sur le développement d'algorithmes innovants et robustes de diagnostic de pannes pour les véhicules spatiaux. Un cadre méthodologique générique et structuré offrant des paramètres de réglage de haut niveau et couvrant le cycle complet synthèse-analyse est proposé pour formuler et résoudre le problème de diagnostic. En outre, une étude préalable de trimmabilité statique permettant d'identifier et de caractériser des situations défaillantes non déstabilisantes, potentiellement compensables, et pour lesquelles la mise en place d'actions de reconfiguration permettrait de maintenir l'appareil sur sa trajectoire de vol est présentée. Formulé et géré dans un contexte multi-objectifs de type min/max, le problème de synthèse est résolu par utilisation des techniques d'optimisation LMI et fournit d'une part, les filtres de diagnostic et d'autre part, deux matrices d'allocation en charge de faire fusionner de façon optimale les signaux de mesure et de commande disponibles pour former le vecteur de résidus. L'étape d'analyse est effectuée par évaluation de la valeur singulière structurée généralisée mu_g dont les résultats permettent de conclure à la fois sur l'atteinte des objectifs, ou le cas échéant, de fournir des indications sur la manière dont les contraintes et/ou objectifs peuvent être relaxés ou modifiés. La méthodologie proposée est appliquée au diagnostic des pannes d'actionneurs du véhicule de rentrée atmosphérique HL20 lors des phases de dissipation d'énergie en zone terminale et d'atterrissage automatique.

Dans le contexte de l'étude pan-génomique de données d'expression des gènes (transcriptome), différents outils existent déjà. Parmi eux, les techniques de réduction de dimensionnalité cherchent les formes remarquables et les composants importants du système qui peuvent aider à résumer les données. Au cours de ma thèse, j'ai étudié en profondeur les différentes techniques existantes dans ce domaine. Nous avons ensuite développé notre propre approche basée sur la combinaison de la décomposition en valeurs singulières (Singular Value Decomposition) et le Multidimensional Scaling. Nous avons prouvé son utilité et sa précision. En plus des outils d'analyse de données spécifiques à l'étude de l'expression des gènes, nous avons développé un logiciel qui permet de correler l'expression des gènes à des réseaux d'interactions protéine-protéine. Et ceci afin de lier l'information sur l'expression des gènes à celle des interactions entre protéines (protéome) qui ont lieu au sein de la cellule. Tous les outils venant d'être décrits et de nombreux autres ont été utilisés afin d'analyser différent types de données biologiques. La première application a été de corréler l'expression d'auto-anticorps et de cytokines dans le corps humain lors d'une infection au paludisme. Nous avons déterminé des marqueurs spécifiques du paludisme cérébral, permetant à termes de prévenir et détecter plus tôt la maladie. La plus grande analyse que nous avons réalisé visait à définir le profil du transcriptome des cellules T régulatrices (Treg). Ces cellules sont détruites au cours d'une infection par le VIH, une bonne caractérisation moléculaire de celles-ci permettrait par exemple de mieux suivre l'évolution des Treg au cours des traitements pour le SIDA. Parmi les nouveaux marqueurs moléculaires de Treg que nous avons étudié, un nouveau facteur de transcription FOXLF a été découvert, qui pourrait jouer un rôle important dans l'apparition du caractère de "regulation" chez les Treg.

La simulation du geste humain est une thématique de recherche importante et trouve notamment une application dans l'analyse ergonomique pour l'aide à la conception de postes de travail. Le sujet de cette thèse concerne la génération automatique de tâches d'atteinte dans le plan horizontal pour un humanoïde. Ces dernières, à partir d'un objectif exprimé dans l'espace de la tâche, requièrent une coordination de l'ensemble des liaisons. L'une des principales difficultés rencontrées lors de la simulation de gestes réalistes est liée à la redondance naturelle de l'humain. Notre démarche est focalisée principalement sur deux aspects : - le mouvement de la main dans l'espace opérationnel (trajectoire spatiale et profil temporel), - la coordination des différentes sous-chaînes cinématiques. Afin de caractériser le mouvement humain, nous avons mené une campagne de capture de mouvements pour des gestes d'atteinte contraignant la position et l'orientation de la main dans le plan horizontal. Ces acquisitions nous ont permis de connaître l'évolution spatiale et temporelle de la main dans l'espace de la tâche, en translation et en rotation. Ces données acquises couplées à une méthode de rejeu ont également permis d'analyser les relations intrinsèques qui lient l'espace de la tâche à l'espace articulaire du mannequin. Le schéma de génération automatique de mouvements réalistes est basé sur une pile de tâche avec une approche cinématique. L'hypothèse retenue pour simuler le geste est de suivre le chemin le plus court dans l'espace de la tâche tout en bornant le coût dans l'espace articulaire. Un ensemble de paramètres permet de régler le schéma. Il en résulte une cartographie de réglages qui permet de simuler une classe de mouvements réalistes. Enfin, ce schéma de génération automatique de mouvements réalistes est validé par une comparaison quantitative et qualitative entre la simulation et le geste humain. / The simulation of human movement is an active theme of research, particularly in ergonomic analysis to aid in the design of workstations. The aim of this thesis concerns the automatic generation of reaching tasks in the horizontal plane for a virtual humanoid. An objective expressed in the task space, requires coordination of all joints of the mannequin. The main difficulties encountered in the simulation of realistic movements is related to the natural redundancy of the human. Our approach is focused mainly on two aspects: - Motion of the hand's operator in the task space (spatial and temporal aspect), - Coordination of all kinematic chains. To characterize human movement, we conducted a set of motion capture with position and orientation constraints of the hand in the horizontal plane. These acquisitions allowed to know the spatial and temporal evolution of the hand in the task space, for translation and rotation aspects. These acquired data were coupled with a playback method to analyze the intrinsic relations that link the task space to joint space of the model. The automatic generation scheme of realistic motion is based on a stack of task with a kinematic approach. The assumption used to simulate the action is to follow the shortest path in the task space while limiting the cost in the joint space. The scheme is characterized by a set of parameters. A global map of parameter adjustment enables the simulation of a class of realistic movements. Finally, this scheme is validated quantitatively and qualitatively with comparison between the simulation and the human gesture.

Le travail de recherche présenté dans ce mémoire porte sur l'analyse théorique de l'approche fréquentielle d'(in-)validation de modèle de systèmes incertains qui consiste à caractériser les écarts objet/modèle par l'introduction non seulement de bruits perturbateurs, mais aussi d'opérateurs d'incertitude dans la relation fonctionnelle associée au modèle choisi. En supposant que les incertitudes et le bruit sont de norme bornée nous avons défini la notion de l'ensemble de modèles. Ceux que nous avons considérés sont formés à partir d'une représentation linéaire fractionnaire. La question générique du problème de validation de modèle de systèmes incertains ainsi étudiée dans cette thèse est la suivante : Etant données des mesures expérimentales et un ensemble de modèles, existe t il un modèle dans l'ensemble de modèles qui pourrait produire les données entrées/sorties observées? Ceci a demandé simplement de trouver un élément de l'ensemble de modèles et un élément de l'ensemble signal d'entrée inconnu tels que les informations observées sont produites exactement. <br />Le problème de trouver un tel membre de l'ensemble de modèles a été formulé selon deux stratégies. La première est de déterminer un signal de bruit de norme minimale tel que les données observées soient générées par le modèle entaché d'une incertitude de norme inférieure à 1. L'inconvénient de cette méthode est que le problème d'optimisation posé ne peut être résolu par le formalisme LMI que pour des cas spéciaux de l'ensemble de modèles. La deuxième stratégie étudiée est de déterminer simultanément la plus petite norme d'incertitude et la plus petite norme du signal de bruit telles que le modèle obtenu génère les données observées. Nous avons mené une étude comparative de ces deux problématiques et nous avons montré que la solution apportée par la valeur singulière structurée généralisée permet non seulement de répondre à la question générique pour une classe plus générale des ensembles de modèles mais aussi de prendre en compte la nature structurée du bloc d'incertitude.<br />Le procédé expérimental de trois cuves ainsi qu'un exemple académique de simulation ont fourni une excellente validation des méthodologies étudiées.

Les technologies multimédias ont récemment connues une grande évolution surtout avec la croissance rapide d'internet ainsi que la création quotidienne de grands volumes de données vidéos. Tout ceci nécessite de nouvelles méthodes performantes permettant d'indexer, de naviguer, de rechercher et de consulter les informations stockées dans de grandes bases de données multimédia. La récupération de données basée sur le contenu vidéo, qui est devenue un domaine de recherche très actif durant cette décennie, regroupe les différentes techniques conçues pour le traitement de la vidéo. Dans le cadre de cette thèse de doctorat, nous présentons des applications permettant la segmentation temporelle d'une vidéo ainsi que la récupération d'information pertinente dans une séquence vidéo. Une fois le processus de classification effectué, il devient possible de rechercher l'information utile en ajoutant de nouveaux critères, et aussi de visualiser l'information d'une manière appropriée permettant d'optimiser le temps et la mémoire. Dans une séquence vidéo, le plan est considéré comme l'unité élémentaire de la vidéo. Un plan est défini comme une suite d'image capturée par une même caméra représentant une action dans le temps. Pour composer une vidéo, plusieurs plans sont regroupés en utilisant des séquences de transitions. Ces transitions se catégorisent en transitions brusques et transitions progressives. Détecter les transitions présentes dans une séquence vidéo a fait l'objet de nos premières recherches. Plusieurs techniques, basées sur différents modèles mathématiques, ont été élaborées pour la détection des changements de plans. L'utilisation de la décomposition en valeur singulière (SVD) ains que la norme Frobenius ont permis d'obtenir des résultats précis en un temps de calcul réduit. Le résumé automatique des séquences vidéo est actuellement un sujet d'une très grande actualité. Comme son nom l'indique, il s'agit d'une version courte de la vidéo qui doit contenir l'essentiel de l'information, tout en étant le plus concis possible. Ils existent deux grandes familles de résumé : le résumé statique et le résumé dynamique. Sélectionner une image représentative de chaque plan permet de créer un scénarimage. Ceci est considéré comme étant un résumé statique et local. Dans notre travail, une méthode de résumé globale est proposée. / With the recent advancement in multimedia technologies, in conjunction with the rapid increase of the volume of digital video data and the growth of internet ; it has becom mandatory to have the hability browse and search through information stored in large multimedia databases. For this purpose, content based video retrieval (CBVR) has become an active area of research durinf the last decade. The objective of this thesis is to present applications for temporal video segmentation and video retrieval based on different mathematical models. A shot is considered as the elementary unit of a video, and is defined as a continuous sequence of frames taken from a single camera, representing an action during time. The different types of transitions that may occur in a video sequence are categorized into : abrupt and gradual transition. In this work, through statistical analysis, we segment a video into its constituent units. This is achieved by identifying transitions between adjacent shots. The first proposed algorithm aims to detect abrupt shot transitions only by measuring the similarity between consecutive frames. Given the size of the vector containing distances, it can be modeled by a log normal distribution since all the values are positive. Gradual shot transition identification is a more difficult task when compared to cut detection. Generally, a gradual transition may share similar characteristics as a dynamic segment with camera or object motion. In this work, singular value decomposition (SVD) is performed to project features from the spatial domain to the singular space. Resulting features are reduced and more refined, which makes the remaining tasks easier. The proposed system, designed for detecting both abrupt and gradual transitions, has lead to reliable performances achieving high detection rates. In addition, the acceptable computational time allows to process in real time. Once a video is partitioned into its elementary units, high-level applications can be processed, such as the key-frame extraction. Selecting representative frames from each shot to form a storyboard is considered as a static and local video summarization. In our research, we opted for a global method based on local extraction. Using refined centrist features from the singular space, we select representative frames using modified k-means clustering based on important scenes. This leads to catch pertinent frames without redoudancy in the final storyboard.