Ce travail concerne la réalisation concrète en calcul formel d'algorithmes abstraits issus de publications récentes. Il comporte deux parties distinctes mais cependant issues du m(ê)me monde : l'action d'un groupe de Lie, sur une variété ou un espace vectoriel. La première partie traite de l'implémentation de la réduction d'un graphe de Goresky-Kottwitz-MacPherson. Ce graphe est l'analogue combinatoire d'une variété symplectique compacte connexe soumise à une action hamiltonienne d'un tore compact. La seconde partie est consacrée à l'implémentation du calcul de deux coefficients intervenant lors de l'action d'un groupe de Lie semi-simple complexe sur un espace vectoriel de dimension finie : la multiplicité d'un poids dans une représentation irréductible de dimension finie (nombre de Kostka) et les coefficients de décomposition du produit tensoriel de deux représentations irréductibles de dimension finie (coefficients de Littlewood-Richardson).

Avec le développement de l'éolien, les prescriptions techniques de raccordement de cette technologie obligeront le maintient de sa connexion lors d'incidents sur la tension du réseau électrique. L'enjeu pour le gestionnaire du réseau est de pouvoir utiliser tous les générateurs pour garantir la stabilité du système électrique.A partir d'un modèle dynamique d'une éolienne à base de Machine Asynchrone à Double Alimentation (MADA), une commande vectorielle améliorée a été proposée en prenant en compte la dynamique du flux statorique engendrée par la chute de tension. Les performances supérieures en terme de maintient de la production ont été établies par comparaison avec la méthode de commande classique. Son domaine d'utilisation a été également déterminé.Pendant les creux de tension importants, une protection matérielle (crowbar) est implémentée avec un contrôle de la démagnétisation de la MADA. En outre, de la puissance réactive peut être produite à la fois par la MADA et par le convertisseur connecté au réseau électrique au cours de la défaillance du réseau.Un contrôle vectoriel à hystérésis des courants pour les deux convertisseurs électroniques multiniveaux est proposé et évalué pour améliorer la réponse dynamique de ces convertisseurs et pour réduire les effets des variations des paramètres sur les performances de la commande. Selon la durée du défaut, des objectifs différents de contrôle doivent être réalisés en priorité pour empêcher des surintensités rotoriques et pour fournir de la puissance réactive. Une reconfiguration complète du dispositif de commande de cette éolienne est détaillée pour renforcer le maintient de la production éolienne lors de défaillances

Cette thése porte sur la reconnaissance de caractères imprimés et manuscrits par méthodes markoviennes et réseaux bayésiens. La première partie consiste à effectuer une modélisation stochastique markovienne en utilisant les HMMs classiques dans deux cas: semi-continu et discret. Un premier modèle HMM est obtenu à partir d'observations de type colonnes de pixels (HMM-vertical), le second à partir d'observations de type lignes (HMM-horizontal). Ensuite nous proposons deux types de modèles de fusion : modèle de fusion de scores qui consiste à combiner les deux vraisemblances résultantes des deux HMMs, et modèle de fusion de données qui regroupe simultanément les deux observations lignes et colonnes. Les résultats montrent l'importance du cas semi-continu et la performance des modèles de fusion. Dans la deuxième partie nous développons les réseaux bayésiens statiques et dynamiques, l'algorithme de Jensen Lauritzen Olesen (JLO) servant comme moteur d'inférence exacte, ainsi que l'apprentissage des paramètres avec des données complètes et incomplètes. Nous proposons une approche pour la reconnaissance de caractères (imprimés et manuscrits) en employant le formalisme des réseaux bayésiens dynamiques. Nous construisons certains types de modèles: HMM sous forme de réseau bayésien dynamique, modèle de trajectoire et modèles de couplages. Les résultats obtenus mettent en évidence la bonne performance des modèles couplés. En général nos applications nous permettent de conclure que l'utilisation des réseaux bayésiens est efficace et très prometteuse par le fait de modéliser les dépendances entre différentes observations dans les images de caractères.

Le travail effectué dans cette thèse s'insère dans le cadre de la conversion automatique de la voix. La problématique générale est de modifier le signal d'un énoncé pour qu'il soit perçu comme prononcé par une autre personne. Les Systèmes de Conversion de Voix (SCV) de l'état de l'art utilisent pour la plupart des modèles de voix probabilistes GMM (Gaussian Mixture Models). Ces SCV utilisent des fonctions de conversion linéaires apprises à partir des GMMs. Elles permettent d'obtenir des voix converties de bonne qualité. Cependant, elles sont soumises à des défauts de conception liées à l'apprentissage de ces modèles. On peut ainsi noter le surlissage (oversmoothing) qui est une généralisation trop poussée et son opposé, le sur-apprentissage (overfitting) qui est une spécialisation trop poussée. Un aspect de cette thèse explore différentes stratégies d'apprentissage des fonctions de conversion. La première piste suivie est la réduction du nombre des paramètres libres de la fonction de conversion. La deuxième propose une alternative aux fonctions de conversion linéaires basées sur des GMMs en recourant aux modèles de transformation non-linéaire à base de réseaux de Neurones (RBF, Radial Basis Functions). Cette thèse s'intéresse d'autre part aux données utilisées pour apprendre les modèles de voix et les transformations. En effet, pour apprendre la fonction de conversion, les données issues des locuteurs source et cible doivent être mises en correspondance. Or, dans la plupart des cas d'utilisation, ces données ne sont pas parallèles. Autrement dit, les deux locuteurs n'ont pas prononcé suffisamment de phrases similaires. Notre proposition consiste à faire correspondre ces données lacunaires en les décomposant en classes acoustiques et en s'appuyant sur l'appariement, classique, des classes acoustiques cibles et sources. Enfin, notre intérêt se porte sur la paramètrisation de la voix car, pour obtenir une haute qualité de voix, il est nécessaire que cette paramètrisation conserve un maximum d'information sur le locuteur. Il s'agit en l'occurrence de l'enveloppe de son signal, obtenue fidèlement par la méthode de True-Envelope. Or, les premières études ont montré que ces données doivent être réduites pour nourrir un modèle probabiliste efficace. Pour cela, nous avons recours à la technique de réduction de dimension d'analyse par composantes principales (PCA, Principal componant analysis). Cette solution s'avère plus efficace lorsqu'on différencie les fonctions de transformation selon la classe phonétique.

L'accroissement des résistances aux insecticides chez les anophèles vecteurs de Plasmodium sont mises en cause dans la baisse d'efficacité des principales stratégies de lutte antivectorielle (LAV) en Afrique. Des techniques de combinaisons d'insecticides, évaluées au Bénin, n'ont pas été plus efficaces pour réduire la morbidité palustre et limiter l'extension des résistances que la stratégie préconisée par le Programme National de Lutte contre le Paludisme (moustiquaires imprégnée seules). Dans cette thèse, nous avons cherché à identifier les facteurs opérationnels, biologiques et environnementaux pouvant expliquer cet échec. Nous avons modélisé le risque d'exposition de l'homme aux piqûres de vecteurs en fonction de variables environnementales afin (i) d'identifier les déterminants de la présence et de la densité des vecteurs et (ii) d'analyser l'impact des méthodes de LAV. Nos résultats ont montré à l'échelle des villages une forte hétérogénéité spatio-temporelle de la population vectorielle, caractérisée par des niches écologiques et comportementales différentes qui a ont pu moduler l'efficacité de la LAV. Nous avons mis en évidence le rôle vectoriel majeur de An. funestus qui assurait la transmission en saison sèche tandis que le taux d'utilisation des moustiquaires diminuait en raison des fortes températures et de la baisse de nuisance culicidenne. De plus, nous avons observé des modifications comportementales chez les vecteurs suite à la mise en place de méthodes de LAV. Nous faisons donc des propositions pour l'amélioration des méthodes actuelles de LAV, pour définir les caractéristiques des futures méthodes et pour mieux choisir les méthodes à implémenter en fonction du faciès entomologique.

Le photoréalisme est l'un des thèmes de la recherche en synthèse d'images. Il s'agit de produire des images visuellement indiscernables de photographies, pour des scènes virtuelles simulant des scènes réelles. Cette approche se scinde en deux domaines indépendants : la modélisation géométrique décrit la forme et la position des objets, alors que la modélisation énergétique explicite les propriétés de la lumière émise par les sources, et ses interactions avec les matériaux des objets. Nous nous situons dans ce deuxième cadre. Nous présentons une méthode de calcul de l'éclairement global dans un environnement de lancer de rayons. La prise en compte des interréflexions multiples est une opération très couteuse, car elle nécessite un échantillonnage très fin, et génère un très grand nombre de rayons. Notre modélisation vectorielle représente de façon concise l'énergie incidente en une surface, en tenant compte des propriétés du matériau. Elle exploite les cohérences de la scène et de la lumière en réutilisant les valeurs connues lorsque les variations sont modérées, permettant une importante réduction des temps de calcul. Les opérations complexes sont alors remplacées par de simples interpolations vectorielles. La lumière est séparée en composantes indépendantes : directe, indirecte et caustique. Des méthodes optimisées sont adaptées à ces cas particuliers, pour détecter les zones ou l'interpolation est possible. D'autre part, nous proposons une méthode de prise en compte des sources étendues en lancer de rayons, pour obtenir des pénombres douces. Dans le cas des sources planes rectangulaires, une subdivision adaptative découpe la surface en zones d'angles solides proches, vues depuis le point courant. Pour une même précision, le nombre de zones est plus faible que celui obtenu par un découpage régulier classique de la surface. Ce procédé est ensuite étendu à des sources de forme quelconque, puis adapte à la simulation de l'éclairement naturel du ciel.

Ce travail de recherche est consacré à l'élaboration des méthodes de traitement d'antenne multicapteur, multicomposante. Le traitement des signaux enregistrés par ce type d'antenne permet l'estimation de la direction d'arrivée et des paramètres de polarisation des ondes arrivant sur l'antenne. Nous montrons comment l'incorporation (d'une manière judicieuse) de l'information multicomposante permet d'améliorer les performances des algorithmes de traitement. L'originalité des méthodes proposées tient à l'utilisation des modèles mathématiques sortant du cadre de l'algèbre vectorielle classique, et qui se trouvent particulièrement bien adaptés à la nature des signaux multicomposantes. <br /><br />Une première approche est fondée sur un modèle tensoriel, permettant de conserver la structure multimodale des signaux. Le tenseur interspectral est introduit pour représenter la covariance des données. Nous proposons deux algorithmes (Vector-MUSIC et Higher-Order MUSIC) basés sur des décompositions orthogonales du tenseur interspectral. Nous montrons, sur des simulations, que l'utilisation du modèle tensoriel et des décompositions multilinéaires associées améliorent les performances des méthodes proposées par rapport à celles atteignables avec les techniques classiques.<br /><br />Nous proposons également une approche en traitement d'antenne multicomposante fondée sur l'utilisation des algèbres hypercomplexes. Les vecteurs de quaternions et biquaternions sont utilisés pour modéliser les signaux polarisés enregistrés par une antenne à deux, trois ou quatre composantes. Deux algorithmes (Quaternion-MUSIC et Biquaternion-MUSIC), basés sur la diagonalisation des matrices de quaternions et de biquaternions, sont introduits. Nous montrons que l'utilisation des nombres hypercomplexes réduit le temps de calcul et améliore la résolution des méthodes.

Les maladies animales vectorielles sont devenues depuis 2000 une préoccupation majeure pour la France et certains pays de l'Union Européenne du fait de l'apparition, la persistance et l'expansion de virus pathogènes en provenance de régions du Sud. La fièvre catarrhale du mouton (FCM) est un bon exemple de la progression en zone tempérée d'arboviroses tropicales sous l'effet, semble-t-il, de l'extension de son vecteur principal sur le littoral méditerranéen européen (Corse, îles Baléares, Catalogne, Italie, Sardaigne, Sicile, Var).<br />L'objectif de cette thèse est à la fois d'étudier les outils méthodologiques et diagnostiques disponibles pour évaluer les risques liés à la FCM et d'en développer d'autres afin d'améliorer la surveillance de cette maladie en France.<br />Une première étude a constitué en l'évaluation des performances épidémiologiques du test sérologique (ELISA de compétition) utilisé pour le diagnostic et la surveillance de la FCM en Corse et sur le continent français. Une analyse du plan de surveillance de la circulation virale dans le contexte particulier corse a également été conduite. Elle a permis notamment d'identifier les points critiques de ce dispositif. <br />Suite à la détection de la présence de Culicoides imicola, vecteur biologique impliqué dans la circulation du virus de la FCM (BTV) sur le pourtour méditerranéen, dans la vallée de l'Argens (département du Var), le besoin de développer de nouveaux outils pour surveiller et évaluer le risque de transmission de ce virus dans des zones d'implantation récente est devenu nécessaire. Une étude entomologique a ainsi été mise en place dans la vallée de l'Argens afin i) de confirmer l'installation de C. imicola dans cette zone, ii) de suivre la dynamique de cette population sur une saison d'activité, iii) de collecter des données entomologiques pour estimer le potentiel de transmission de cette population de vecteurs. Un modèle stochastique de capacité vectorielle regroupant des données spécifiques des populations locales de C. imicola et des données publiées dans la littérature est ainsi proposé. Une étude de la compétence de C. imicola vis-à-vis du sérotype 9 de la FCM a, de plus, été initiée.<br />La discussion générale s'attarde sur les points qui semblent importants pour améliorer le dispositif de surveillance et avancer vers la mise en place d'un système d'alerte précoce. Elle ouvre également de nouvelles perspectives pour prolonger l'approche intégrative proposée en incluant notamment des travaux de géomatique initiés sur C. imicola. Elle pose, de plus, la question d'un passage à une échelle d'étude plus large. Les questions de recherche que pose l'épizootie récente de FCM dans le Nord de l'Europe sont finalement examinées.

Les répulsifs sont des molécules naturelles ou synthétiques dont le but estd'empêcher l'approche des arthropodes afin de prévenir la transmission demaladies vectorisées. Un exemple type est celui de la transmission de Leishmaniainfantum responsable de la Leishmaniose canine, qui est contractée après la piqûre d'un chienpar un phlébotome. Divers répulsifs d'arthropodes sont commercialisés pour une applicationtopique, ils ont tous une durée d'action courte, imposant des applications répétées deformulations basiques de type solution.La formulation de molécules actives à propriétés répulsives incorporées dans des systèmesnanoparticulaires et présentant une action prolongée dans le temps a été retenue. Lesnanoparticules sont des vecteurs colloïdaux intéressants dans le domaine de la technologiepharmaceutique vu leur capacité à former des complexes avec des molécules hydrophobes,telles que la plupart des molécules répulsives (DEET, Picaridin®, IR3535®...). Le ciblage, laprotection contre la dégradation et le contrôle de la libération sont les avantages principauxapportés par les nanoparticules contenant une matière active.Les caractéristiques physico-chimiques des nanoparticules (taille et potentiel zêta) permettantleur stockage dans les couches supérieures de la peau et une accroche le long des fibrespileuses ont été déterminées. Ainsi des nanoparticules cationiques de 200 nm de diamètre ontété formulées. Cette formulation originale inspirée du procédé de nanoprécipitation a permisl'obtention en une seule étape de suspensions concentrées en matière active (concentrationsupérieure à 10%) et sans ajout d'agents stabilisants. Une corrélation entre les profils delibération et l'efficacité sur insecte modèle (la drosophile) a été vérifiée. De ce fait, lepourcentage en polymère régule la libération de la molécule active encapsulée. Une efficacitérépulsive de formulations nanoparticulaires supérieure à 15 jours a été validéeexpérimentalement. La transposition d'échelle du procédé de nanoprécipitation permetd'envisager un développement industriel pour la formulation d'un répulsif d'arthropodeinnovant à longue durée d'action.

La navigation avec les systèmes de navigation par satellites (GNSS) est un réel défi dans des environnements contraints (semi-urbain, urbain, feuillage dense) à cause des multitrajets et du masquage du signal. Cette thèse propose un nombre de solutions architecturales et algorithmiques pour le récepteur GNSS afin de pallier ces problèmes. Ces solutions se veulent capables d’exploiter les atouts des poursuites scalaire et vectorielle tout en minimisant leurs défauts et de profiter de l’efficacité de certaines techniques de filtrage Bayésien non linéaire quant à aborder la non-Gaussianité et les non-linéarités associées au problème de navigation et de poursuite vectorielle. Une attention particulière est accordée à certains estimateurs Bayésiens qui essaient d’approximer la loi a posteriori sans linéariser le modèle de filtrage, notamment le filtre de Kalman et les méthodes de filtrage particulaire, mais aussi au filtre de Kalman étendu, dont l’estimation de la loi a posteriori est basée sur la linéarisation du modèle de filtrage. En premier lieu, une brève étude bibliographique présentant les fondamentaux des systèmes et des récepteurs GNSS ainsi que les algorithmes de navigation et de poursuite y associés est faite. Ensuite le fonctionnement d’un récepteur GNSS en milieux contraints est investigué. La thèse propose des modèles pour caractériser les erreurs de poursuite induites par les multitrajets dans une boucle de poursuite vectorielle. Ces modèles permettent d’exprimer les erreurs de poursuite en fonction du délai, de la phase et de la fréquence d’évanouissement des multitrajets. En exploitant le fait que la présence des multitrajets se reflète sur la sortie moins des corrélateurs, de nouveaux détecteurs de multitrajets sont formulés. Un détecteur de masquage du signal direct est aussi proposé. L’attention se tourne ensuite vers la conception d’architectures robustes de poursuite et positionnement pour un récepteur GNSS, incorporant les détecteurs proposés et d’autres indicateurs de qualité. Une boucle de poursuite vectorielle capable de détecter et d’exclure des mesures qui ne sont pas saines du calcul de la solution de navigation en utilisant les indicateurs de qualité est proposée. Deux autres boucles de poursuite, la boucle de poursuite adaptative scalaire-vectorielle et la boucle de poursuite conjointe scalaire-vectorielle, avec la même capacité de détection et exclusion de fautes, sont formulées. Elles bénéficient de la robustesse de la poursuite vectorielle en milieux contraints et de la précision de la poursuite scalaire en milieux dégagés. Des résultats expérimentaux montrent que les solutions conçues offrent une meilleure alternative de poursuite et positionnement par rapport aux boucles usuelles de poursuite scalaire et de poursuite vectorielle. Enfin, la thèse présente des approches de filtrage Bayésien non linéaire pour résoudre le problème de navigation et de poursuite vectorielle. Des stratégies de filtrage itératives et adaptatives appliquées au filtre de Kalman sont étudiées. Une nouvelle approche de filtrage particulaire dénommée filtre particulaire itératif et adaptatif (IAUPF) est formulée. Cette approche exploite les propriétés de convergence des méthodes itératives, l’immunité à la divergence dont jouissent les filtres adaptatifs, et la synergie entre les approches de filtrage particulaire et de Kalman. Des simulations de Monte Carlo avec une borne inférieure de Cramér-Rao a posteriori comme référence ainsi que des résultats expérimentaux montrent que l’approche IAUPF a une meilleure performance comparativement aux autres estimateurs Bayésiens présentés / Navigation with Global Navigation Satellite Systems (GNSS) is a real challenge in harsh environments (suburban, urban, heavy foliage) due to multipath and signal blockage. This thesis proposes a number of GNSS receiver architectural and algorithmic solutions to deal with this challenge. These solutions aim at exploiting the strengths of scalar and vector tracking while minimizing their weaknesses and at utilizing the efficiency of some nonlinear Bayesian filtering techniques in addressing the nonlinearities and non-Gaussianities associated with the navigation and vector tracking problem. Attention is given to some Bayesian estimators that approximate the posterior distribution without linearizing the filtering model, namely the unscented Kalman and particle filtering methods, as well as to the extended Kalman filter, whose posterior estimation is grounded on linearization of the filtering model.First, a brief literature review that presents the fundamentals of GNSS and GNSS receivers together with the applied navigation and tracking algorithms is provided. Then an investigation of the GNSS receiver operation in multipath environments is performed. The thesis proposes models for characterizing multipath induced tracking errors in a vector tracking loop. These models make it possible to express the tracking errors with respect to multipath delay, multipath phase and multipath fading frequency. By exploiting the fact that multipath presence is mirrored on the Early-minus-Late correlator output, novel multipath detectors are devised. A correlator-based non-line-of-sight detector is designed as well. Attention is then directed towards the design of robust tracking and positioning GNSS receiver architectures that incorporate the proposed detectors among other signal quality indicators. A vector tracking scheme capable of detecting and excluding unhealthy measurements from position-velocity-time calculation in the navigator using correlator-based signal quality indicators is suggested. Two other novel tracking schemes, the adaptive scalar-vector tracking loop and the conjoint scalar-vector tracking loop, with the same fault detection and exclusion capability, are formulated. They benefit from vector tracking robustness in harsh environments and scalar tracking positioning accuracy in open sky environments. Experimental results show that the proposed solutions have better tracking and positioning performance than the usual scalar and vector tracking loops. Finally, the thesis presents a number of nonlinear Bayesian filtering approaches to solve the navigation and vector tracking problem. Iterative and adaptive strategies as applied to the unscented Kalman filter are studied. A novel unscented particle filter approach, the iterated adaptive unscented particle filter (IAUPF), is proposed. This approach exploits the convergence properties of iterative methods, the divergence suppression benefits of adaptive filters and the synergy of unscented Kalman and particle filtering approaches. Monte-Carlo simulations conducted with a posterior Cramér-Rao lower bound used as benchmarking reference as well as experimental results demonstrate that the IAUPF outperforms the other Bayesian estimators that are presented