Nous étudions dans cette thèse le problème de reconstruction 3D multi-vue à partir d’une séquence d’images au sol acquises dans des environnements urbains ainsi que la prise en compte d’a priori permettant la préservation de la structure sous-jacente de la géométrie 3D observée, ainsi que le passage à l’échelle de tels processus de reconstruction qui est intrinsèquement délicat dans le contexte de l’imagerie urbaine. Bien que ces deux axes aient été traités de manière extensive dans la littérature, les méthodes de reconstruction 3D structurée souffrent d’une complexité en temps de calculs restreignant significativement leur intérêt. D’autre part, les approches de reconstruction 3D large échelle produisent généralement une géométrie simplifiée, perdant ainsi des éléments de structures qui sont importants dans le contexte urbain. L’objectif de cette thèse est de concilier les avantages des approches de reconstruction 3D structurée à celles des méthodes rapides produisant une géométrie simplifiée. Pour ce faire, nous présentons “Patchwork Stereo”, un framework qui combine stéréoscopie photométrique utilisant une poignée d’images issues de points de vue éloignés, et un nuage de point épars. Notre méthode intègre une analyse simultanée 2D-3D réalisant une extraction robuste de plans 3D ainsi qu’une segmentation d’images top-down structurée et repose sur une optimisation par champs de Markov aléatoires. Les contributions présentées sont évaluées via des expériences quantitatives et qualitatives sur des données d’imagerie urbaine complexes illustrant des performances tant quant à la fidélité structurelle des reconstructions 3D que du passage à l’échelle / In this thesis, we address the problem of 3D reconstruction from a sequence of calibrated street-level photographs with a simultaneous focus on scalability and the use of structure priors in Multi-View Stereo (MVS).While both aspects have been studied broadly, existing scalable MVS approaches do not handle well the ubiquitous structural regularities, yet simple, of man-made environments. On the other hand, structure-aware 3D reconstruction methods are slow and scale poorly with the size of the input sequences and/or may even require additional restrictive information. The goal of this thesis is to reconcile scalability and structure awareness within common MVS grounds using soft, generic priors which encourage : (i) piecewise planarity, (ii) alignment of objects boundaries with image gradients and (iii) with vanishing directions (VDs), and (iv) objects co-planarity. To do so, we present the novel “Patchwork Stereo” framework which integrates photometric stereo from a handful of wide-baseline views and a sparse 3D point cloud combining robust 3D plane extraction and top-down image partitioning from a unified 2D-3D analysis in a principled Markov Random Field energy minimization. We evaluate our contributions quantitatively and qualitatively on challenging urban datasets and illustrate results which are at least on par with state-of-the-art methods in terms of geometric structure, but achieved in several orders of magnitude faster paving the way for photo-realistic city-scale modeling

Avec l'émergence du mouvement Open Data, des centaines de milliers de sources de données provenant de divers domaines (e.g., santé, gouvernementale, statistique, etc.) sont maintenant disponibles sur Internet. Ces sources de données sont accessibles et interrogées via des services cloud DaaS, et cela afin de bénéficier de la flexibilité, l'interopérabilité et la scalabilité que les paradigmes SOA et Cloud Computing peuvent apporter à l'intégration des données. Dans ce contexte, les requêtes sont résolues par la composition de plusieurs services DaaS. Définir la sémantique des services cloud DaaS est la première étape vers l'automatisation de leur composition. Une approche intéressante pour définir la sémantique des services DaaS est de les décrire comme étant des vues sémantiques à travers une ontologie de domaine. Cependant, la définition de ces vues sémantiques ne peut pas être toujours faite avec certitude, surtout lorsque les données retournées par un service sont trop complexes. Dans cette thèse, nous proposons une approche probabiliste pour représenter les services DaaS à sémantique incertaine. Dans notre approche, un service DaaS dont la sémantique est incertaine est décrit par plusieurs vues sémantiques possibles, chacune avec une probabilité. Les services ainsi que leurs vues sémantiques possibles sont représentées dans un registre de services probabiliste (PSR). Selon les dépendances qui existent entre les services, les corrélations dans PSR peuvent être représentées par deux modèles différents : le modèle Bloc-indépendant-disjoint (BID), et le modèle à base des réseaux bayésiens. En se basant sur nos modèles probabilistes, nous étudions le problème de l'interprétation d'une composition existante impliquant des services à sémantique incertaine. Nous étudions aussi le problème de la réécriture de requêtes à travers les services DaaS incertains, et nous proposons des algorithmes efficaces permettant de calculer les différentes compositions possibles ainsi que leurs probabilités. Nous menons une série d'expérimentation pour évaluer la performance de nos différents algorithmes de composition. Les résultats obtenus montrent l'efficacité et la scalabilité de nos solutions proposées / With the emergence of the Open Data movement, hundreds of thousands of datasets from various concerns (e.g., healthcare, governmental, statistic, etc.) are now freely available on Internet. A good portion of these datasets are accessed and queried through Cloud DaaS services to benefit from the flexibility, the interoperability and the scalability that the SOA and Cloud Computing paradigms bring to data integration. In this context, user’s queries often require the composition of multiple Cloud DaaS services to be answered. Defining the semantics of DaaS services is the first step towards automating their composition. An interesting approach to define the semantics of DaaS services is by describing them as semantic views over a domain ontology. However, defining such semantic views cannot always be done with certainty, especially when the service’s returned data are too complex. In this dissertation, we propose a probabilistic approach to model the semantic uncertainty of data services. In our approach, a DaaS service with an uncertain semantics is described by several possible semantic views, each one is associated with a probability. Services along with their possible semantic views are represented in probabilistic service registry (PSR).According to the services dependencies, the correlations in PSR can be represented by two different models :Block-Independent-Disjoint model (noted BID), and directed probabilistic graphical model (Bayesian network). Based on our modeling, we study the problem of interpreting an existing composition involving services with uncertain semantics. We also study the problem of compositing uncertain DaaS services to answer a user query, and propose efficient methods to compute the different possible compositions and their probabilities. We conduct a series of experiments to evaluate the performance of our composition algorithms. The obtained results show the efficiency and the scalability of our proposed solutions

Dans cette thèse, nous analysons les vulnérabilités introduites par les infrastructures de test, comme les chaines de scan, utilisées dans les circuits intégrés digitaux dédiés à la cryptographie sur la sécurité d'un système. Nous développons de nouvelles attaques utilisant ces infrastructures et proposons des contre-mesures efficaces. L'insertion des chaînes de scan est la technique la plus utilisée pour assurer la testabilité des circuits numériques car elle permet d'obtenir d'excellents taux de couverture de fautes. Toutefois, pour les circuits intégrés à vocation cryptographique, les chaînes de scan peuvent être utilisées comme une porte dérobée pour accéder à des données secrètes, devenant ainsi une menace pour la sécurité de ces données. Nous commençons par décrire une série de nouvelles attaques qui exploitent les fuites d'informations sur des structures avancées de conception en vue du test telles que le compacteur de réponses, le masquage de valeur inconnues ou le scan partiel, par exemple. Au travers des attaques que nous proposons, nous montrons que ces structures ne protégent en rien les circuits à l'inverse de ce que certains travaux antérieurs ont prétendu. En ce qui concerne les contre-mesures, nous proposons trois nouvelles solutions. La première consiste à déplacer la comparaison entre réponses aux stimuli de test et réponses attenduesde l'équipement de test automatique vers le circuit lui-même. Cette solution entraine un surcoût de silicium négligeable, n'aucun impact sur la couverture de fautes. La deuxième contre-mesure viseà protéger le circuit contre tout accès non autorisé, par exemple au mode test du circuit, et d'assurer l'authentification du circuit. A cet effet, l'authentification mutuelle utilisant le protocole de Schnorr basé sur les courbes elliptiques est mis en oeuvre. Enfin, nous montronsque les contre-mesures algorithmiques agissant contre l'analyse différentielle peuvent être également utilisées pour se prémunir contre les attaques par chaine de scan. Parmi celles-ci on citera en particulier le masquage de point et le masquage de scalaire. / In this thesis, we firstly analyze the vulnerabilities induced by test infrastructures onto embedded secrecy in digital integrated circuits dedicated to cryptography. Then we propose new scan-based attacks and effective countermeasures. Scan chains insertion is the most used technique to ensure the testability of digital cores, providing high-fault coverage. However, for ICs dealing with secret information, scan chains can be used as back doors for accessing secret data, thus becominga threat to device's security. We start by describing a series of new attacks that exploit information leakage out of advanced Design-for-Testability structures such as response compaction, X-Masking and partial scan. Conversely to some previous works that proposed that these structures are immune to scan-based attacks, we show that our new attacks can reveal secret information that is embedded inside the chip boundaries. Regarding the countermeasures, we propose three new solutions. The first one moves the comparison between test responses and expected responses from the AutomaticTest Equipment to the chip. This solution has a negligible area overhead, no effect on fault coverage. The second countermeasure aims to protect the circuit against unauthorized access, for instance to the test mode, and also ensure the authentication of the circuit. For thatpurpose, mutual-authentication using Schnorr protocol on Elliptic Curves is implemented. As the last countermeasure, we propose that Differential Analysis Attacks algorithm-level countermeasures, suchas point-blinding and scalar-blinding can be reused to protect the circuit against scan-based attacks.

De nombreux domaines ont intérêt à étudier les points de vue exprimés en ligne, que ce soit à des fins de marketing, de cybersécurité ou de recherche avec l'essor des humanités numériques. Nous proposons dans ce manuscrit deux contributions au domaine de la fouille de points de vue, axées sur la difficulté à obtenir des données annotées de qualité sur les médias sociaux. Notre première contribution est un jeu de données volumineux et complexe de 22853 profils Twitter actifs durant la campagne présidentielle française de 2017. C'est l'un des rares jeux de données considérant plus de deux points de vue et, à notre connaissance, le premier avec un grand nombre de profils et le premier proposant des communautés politiques recouvrantes. Ce jeu de données peut être utilisé tel quel pour étudier les mécanismes de campagne sur Twitter ou pour évaluer des modèles de détection de points de vue ou des outils d'analyse de réseaux. Nous proposons ensuite deux modèles génériques semi-supervisés de détection de points de vue, utilisant une poignée de profils-graines, pour lesquels nous connaissons le point de vue, afin de catégoriser le reste des profils en exploitant différentes proximités inter-profils. En effet, les modèles actuels sont généralement fondés sur les spécificités de certaines plateformes sociales, ce qui ne permet pas l'intégration de la multitude de signaux disponibles. En construisant des proximités à partir de différents types d'éléments disponibles sur les médias sociaux, nous pouvons détecter des profils suffisamment proches pour supposer qu'ils partagent une position similaire sur un sujet donné, quelle que soit la plateforme. Notre premier modèle est un modèle ensembliste séquentiel propageant les points de vue grâce à un graphe multicouche représentant les proximités entre les profils. En utilisant des jeux de données provenant de deux plateformes, nous montrons qu'en combinant plusieurs types de proximité, nous pouvons correctement étiqueter 98% des profils. Notre deuxième modèle nous permet d'observer l'évolution des points de vue des profils pendant un événement, avec seulement un profil-graine par point de vue. Ce modèle confirme qu'une grande majorité de profils ne changent pas de position sur les médias sociaux, ou n'expriment pas leur revirement. / Numerous domains have interests in studying the viewpoints expressed online, be it for marketing, cybersecurity, or research purposes with the rise of computational social sciences. We propose in this manuscript two contributions to the field of stance detection, focused around the difficulty of obtaining annotated data of quality on social medias. Our first contribution is a large and complex dataset of 22853 Twitter profiles active during the French presidential campaign of 2017. This is one of the rare datasets that considers a non-binary stance classification and, to our knowledge, the first one with a large number of profiles, and the first one proposing overlapping political communities. This dataset can be used as-is to study the campaign mechanisms on Twitter, or used to test stance detection models or network analysis tools. We then propose two semi-supervised generic stance detection models using a handful of seed profiles for which we know the stance to classify the rest of the profiles by exploiting various proximities. Indeed, current stance detection models are usually grounded on the specificities of some social platforms, which is unfortunate since it does not allow the integration of the multitude of available signals. By infering proximities from differents types of elements available on social medias, we can detect profiles close enough to assume they share a similar stance on a given subject. Our first model is a sequential ensemble algorithm which propagates stances thanks to a multi-layer graph representing proximities between profiles. Using datasets from two platforms, we show that, by combining several types of proximities, we can achieve excellent results. Our second model allows us to observe the evolution of profiles' stances during an event with as little as one seed profile by stance. This model confirms that a large majority of profiles do not change their stance on social medias, or do not express their change of heart.

Une taxinomie est une organisation de la connaissance en differentes categories d'objets semblables. Ces categories sont organisees dans une structure allant des categories generales aux categories specifiques. Cette organisation permet de suivre un raisonnement classificatoire. Raisonner par classification consiste a trouver la categorie la plus specialisee a laquelle appartient un individu, puis recuperer des connaissances liees a cette localisation. Les taxinomies developpees dans des domaines aussi varies que la botanique et la mineralogie montrent l'interet de cette approche. Notre travail concerne le raisonnement classificatoire et la representation taxinomique de la connaissance supportant ce raisonnement. Nous avons choisi la technique de representation de connaissances a objets, car elle offre des elements appropries a une organisation taxinomique. De plus le raisonnement classificatoire trouve ici un espace naturel. Cependant, ces modeles comportent deux aspects problematiques. D'une part, ils representent, dans une seule et grande taxinomie, differentes familles d'objets telles que "voitures" et "personnes". D'autre part, bien que les caracteristiques d'un objet correspondent a differents aspects ou points de vue, ces points de vue ne sont pas explicites dans la representation. Nous proposons une representation a objets multi-points de vue, TROPES. Dans ce modele, chaque concept ou famille d'objets a une structure taxinomique independante. Un concept peut etre observe selon differents points de vue : un point de vue determine un ensemble de caracteristiques du concept et une taxinomie de categories. Les points de vue peuvent etre lies par des passerelles. Par ailleurs, l'introduction des points de vue elimine les problemes de multi-heritage d'attributs. TROPES est dote d'un algorithme de classification d'instances qui tire parti des originalites du modele. A l'intérieur d'un concept, la classification se deroule sur un ou plusieurs points de vue et exploite les passerelles comme des raccourcis.

Le système de gestion de bases de données propose se base sur un modèle de données oriente objet. Il permet la définition dynamique des objets et des types d'objet et l'expression de contraintes sur ces types. Il offre le concept de spécialisation. Un ensemble de fonctionnalités pour définir, gérer et contrôler les activités d'une équipe de concepteurs collaborant à la réalisation d'un projet est propose. De plus, un modèle de versions permettant de manifester, caractériser et retrouver les versions des objets CAO est défini

Cette thèse développe une approche basée sur la géométrie projective pour analyser et traiter des séquences d'images obtenues avec une caméra mobile. Les dérivations et démonstrations sont faites sans supposer qu'une information a priori est disponible sur les images, que ce soit sur le mouvement de la caméra ou sur leurs paramètres intrinsèques, comme la distance focale ou les points principaux. Il peut<br />même s'agir de caméras différentes. La seule hypothèse est que la scène est rigide.

Depuis 2002, le codage vidéo distribué a connu un véritable essor de par ses résultats théoriques séduisants, et ses applications potentielles attractives. En effet, avec ce mode de compression, toute comparaison inter-image est transférée au décodeur, ce qui implique une baisse considérable de la complexité à l'encodeur, et de plus, un encodage indépendant des caméras dans le cas de compression multi-vues. Cette thèse a pour but de proposer de nouvelles solutions dans le domaine du codage vidéo distribué, et particulièrement dans son application aux systèmes multi-caméra. Ces contributions se présentent sous plusieurs aspects : un nouveau modèle débit-distorsion et sa mise en pratique sur trois probléma- tiques, de nouvelles méthodes de construction de l'information adjacente et enfin une étude approfondie du décodeur des trames Wyner-Ziv. Ces nouvelles approches ont toutes pour but d'améliorer les performances débit-distorsion ou de permettre une compréhension plus précise du comportement du codeur. Celles-ci sont exposées en détail dans ce manuscrit avec au préalable une explication complète du contexte dans lequel elles s'inscrivent.

La modélisation par points de vue constitue la thématique générale de notre travail de thèse. C'est une approche de modélisation orientée objet, visant l'analyse et la conception des systèmes complexes avec une démarche centrée autour des acteurs interagissant avec le système. Notre équipe a ainsi développé un profil UML appelé VUML (View based UML), qui permet l'élaboration d'un modèle unique partageable à partir de vues associées aux points de vue des acteurs. Cependant, les travaux réalisés sur le profil VUML [Nassar, 05 ; Anwar, 09] ne couvrent pas les aspects comportementaux de la modélisation. En effet, – en proposant la notion de classe multivue – VUML traite les aspects structuraux liés à la composition des vues et au partage des données statiques sans prendre en compte la manière dont ces vues vont réagir, ni comment les synchroniser afin de représenter le comportement des objets multivue (instances d'une classe multivue). Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse cherchent à combler ce manque en dotant le profil VUML de nouveaux mécanismes permettant d'exprimer le comportement d'un système. Nous nous sommes concentrés pour cela sur le comportement des objets multivue décrit par des machines à états qui nécessitent des adaptations des concepts de modélisation UML. Pour réaliser cet objectif nous avons introduit la notion de sonde d'événements, qui permet de spécifier des communications implicites entre les vues par observation d'événements. Ceci permet de découpler des spécifications qui sont a priori fortement interconnectées, de les concevoir séparément par points de vue, selon les préconisations de la méthode VUML, puis de les intégrer sans avoir à les modifier. Nous avons tout d'abord défini le concept de sonde d'événements, identifié les différents types de sondes avec les paramètres associés, puis défini un ensemble de concepts permettant d'enrichir et de manipuler les sondes. Nous avons ensuite proposé une représentation compatible avec VUML des concepts introduits sous forme d'un profil nommé VxUML (extension de VUML). En plus de la définition des éléments du profil (stéréotypes, valeurs marquées, classes de librairie prédéfinies), nous avons développé en OCL des règles de bonne formation (sémantique statique). Pour illustrer l'intérêt des concepts introduits, nous avons développé une étude de cas en proposant une modélisation par points de vue complète traitant à la fois les aspects structurel et comportemental. Pour valider concrètement notre approche, nous avons développé, selon une approche IDM, un générateur de code qui prend en entrée une spécification de système en VxUML. Ce générateur utilise les techniques de transformation de modèles liées à la génération de code, et notamment les transformations de modèles indépendants de plate-forme (PIM) vers des modèles spécifiques à une plate-forme (PSM), et des modèles PSM vers le code ; il a été développé dans un premier temps avec le langage cible Java. Sur le plan méthodologique, nous avons défini une démarche associée à VxUML, qui complète celle de VUML, en permettant d'utiliser d'une manière méthodique les mécanismes dédiés au traitement du comportement. Désormais, le processus de développement VxUML permet une modélisation par points de vue complète, traitant à la fois les aspects structurel et comportemental. Mots clés : Conception par points de vue, profil VUML, profil VxUML, sonde d'événements, machine à états multivue, composition du comportement.

La dextérité d'un système de Réalité Augmentée (RA) mobile appliqué à la maintenance industrielle repose sur sa flexibilité, sa précision et sa robustesse intrinsèque face aux verrous scientifique et technologique. Nous introduisons d'abord une architecture orientée composants flexible, innovante et satisfaisant les contraintes de temps réel des systèmes de RA. Sur cette architecture est bâti un système de localisation par la vision utilisant des cibles codées. De nouveaux algorithmes d'estimation de pose sont proposés. Notre architecture comporte un Système de Gestion des Augmentations (SGA) utilisant des procédures de maintenance numériques. Chacune est liée à des documents multimédia l'illustrant, dont des modèles 3D animés. Le projet RNTL-Assistance à la Maintenance en RA intègre ce SGA. Enfin, le système est élargi à la RA en vision directe pour laquelle nous combinons une technique de prédiction du point de vue basée sur le filtre particulaire et une méthode de post-rendering.