Dissertations / Theses on the topic 'Algorithmes de passage en message'

Le mode adjoint de la Différentiation Algorithmique (DA) est particulièrement intéressant pour le calcul des gradients. Cependant, ce mode utilise les valeurs intermédiaires de la simulation d'origine dans l'ordre inverse à un coût qui augmente avec la longueur de la simulation. La DA cherche des stratégies pour réduire ce coût, par exemple en profitant de la structure du programme donné. Dans ce travail, nous considérons d'une part le cas des boucles à point-fixe pour lesquels plusieurs auteurs ont proposé des stratégies adjointes adaptées. Parmi ces stratégies, nous choisissons celle de B. Christianson. Nous spécifions la méthode choisie et nous décrivons la manière dont nous l'avons implémentée dans l'outil de DA Tapenade. Les expériences sur une application de taille moyenne montrent une réduction importante de la consommation de mémoire. D'autre part, nous étudions le checkpointing dans le cas de programmes parallèles MPI avec des communications point-à-point. Nous proposons des techniques pour appliquer le checkpointing à ces programmes. Nous fournissons des éléments de preuve de correction de nos techniques et nous les expérimentons sur des codes représentatifs. Ce travail a été effectué dans le cadre du projet européen ``AboutFlow''
The adjoint mode of Algorithmic Differentiation (AD) is particularly attractive for computing gradients. However, this mode needs to use the intermediate values of the original simulation in reverse order at a cost that increases with the length of the simulation. AD research looks for strategies to reduce this cost, for instance by taking advantage of the structure of the given program. In this work, we consider on one hand the frequent case of Fixed-Point loops for which several authors have proposed adapted adjoint strategies. Among these strategies, we select the one introduced by B. Christianson. We specify further the selected method and we describe the way we implemented it inside the AD tool Tapenade. Experiments on a medium-size application shows a major reduction of the memory needed to store trajectories. On the other hand, we study checkpointing in the case of MPI parallel programs with point-to-point communications. We propose techniques to apply checkpointing to these programs. We provide proof of correctness of our techniques and we experiment them on representative CFD codes

Dans les dernières années, plusieurs problèmes ont été étudiés à l'interface entre la physique statistique et l'informatique. La raison étant que, souvent, ces problèmes peuvent être réinterprétés dans le langage de la physique des systèmes désordonnés, où un grand nombre de variables interagit à travers champs locales qui dépendent de l'état du quartier environnant. Parmi les nombreuses applications de l'optimisation combinatoire le routage optimal sur les réseaux de communication est l'objet de la première partie de la thèse. Nous allons exploiter la méthode de la cavité pour formuler des algorithmes efficaces de type ‘’message-passing’’ et donc résoudre plusieurs variantes du problème grâce à sa mise en œuvre numérique. Dans un deuxième temps, nous allons décrire un modèle pour approcher la version dynamique de la méthode de la cavité, ce qui permet de diminuer la complexité du problème de l'exponentielle de polynôme dans le temps. Ceci sera obtenu en utilisant le formalisme de ‘’Matrix Product State’’ de la mécanique quantique.Un autre sujet qui a suscité beaucoup d'intérêt en physique statistique de processus dynamiques est la marche aléatoire sur les réseaux. La théorie a été développée depuis de nombreuses années dans le cas que la topologie dessous est un réseau de dimension d. Au contraire le cas des réseaux aléatoires a été abordé que dans la dernière décennie, laissant de nombreuses questions encore ouvertes pour obtenir des réponses. Démêler plusieurs aspects de ce thème fera l'objet de la deuxième partie de la thèse. En particulier, nous allons étudier le nombre moyen de sites distincts visités au cours d'une marche aléatoire et caractériser son comportement en fonction de la topologie du graphe. Enfin, nous allons aborder les événements rares statistiques associées aux marches aléatoires sur les réseaux en utilisant le ‘’Large deviations formalism’’. Deux types de transitions de phase dynamiques vont se poser à partir de simulations numériques. Nous allons conclure décrivant les principaux résultats d'une œuvre indépendante développée dans le cadre de la physique hors de l'équilibre. Un système résoluble en deux particules browniens entouré par un bain thermique sera étudiée fournissant des détails sur une interaction à médiation par du bain résultant de la présence du bain
In the last years several problems been studied at the interface between statistical physics and computer science. The reason being that often these problems can be reinterpreted in the language of physics of disordered systems, where a big number of variables interacts through local fields dependent on the state of the surrounding neighborhood. Among the numerous applications of combinatorial optimisation the optimal routing on communication networks is the subject of the first part of the thesis. We will exploit the cavity method to formulate efficient algorithms of type message-passing and thus solve several variants of the problem through its numerical implementation. At a second stage, we will describe a model to approximate the dynamic version of the cavity method, which allows to decrease the complexity of the problem from exponential to polynomial in time. This will be obtained by using the Matrix Product State formalism of quantum mechanics. Another topic that has attracted much interest in statistical physics of dynamic processes is the random walk on networks. The theory has been developed since many years in the case the underneath topology is a d-dimensional lattice. On the contrary the case of random networks has been tackled only in the past decade, leaving many questions still open for answers. Unravelling several aspects of this topic will be the subject of the second part of the thesis. In particular we will study the average number of distinct sites visited during a random walk and characterize its behaviour as a function of the graph topology. Finally, we will address the rare events statistics associated to random walks on networks by using the large-deviations formalism. Two types of dynamic phase transitions will arise from numerical simulations, unveiling important aspects of these problems. We will conclude outlining the main results of an independent work developed in the context of out-of-equilibrium physics. A solvable system made of two Brownian particles surrounded by a thermal bath will be studied providing details about a bath-mediated interaction arising for the presence of the bath

Cette thèse s’intéresse à l’application de méthodes de physique statistique des systèmes désordonnés ainsi que de l’inférence à des problèmes issus du traitement du signal et de la théorie du codage, plus précisément, aux problèmes parcimonieux d’estimation linéaire. Les outils utilisés sont essentiellement les modèles graphiques et l’algorithme approximé de passage de messages ainsi que la méthode de la cavité (appelée analyse de l’évolution d’état dans le contexte du traitement de signal) pour son analyse théorique. Nous aurons également recours à la méthode des répliques de la physique des systèmes désordonnées qui permet d’associer aux problèmes rencontrés une fonction de coût appelé potentiel ou entropie libre en physique. Celle-ci permettra de prédire les différentes phases de complexité typique du problème, en fonction de paramètres externes tels que le niveau de bruit ou le nombre de mesures liées au signal auquel l’on a accès : l’inférence pourra être ainsi typiquement simple, possible mais difficile et enfin impossible. Nous verrons que la phase difficile correspond à un régime où coexistent la solution recherchée ainsi qu’une autre solution des équations de passage de messages. Dans cette phase, celle-ci est un état métastable et ne représente donc pas l’équilibre thermodynamique. Ce phénomène peut-être rapproché de la surfusion de l’eau, bloquée dans l’état liquide à une température où elle devrait être solide pour être à l’équilibre. Via cette compréhension du phénomène de blocage de l’algorithme, nous utiliserons une méthode permettant de franchir l’état métastable en imitant la stratégie adoptée par la nature pour la surfusion : la nucléation et le couplage spatial. Dans de l’eau en état métastable liquide, il suffit d’une légère perturbation localisée pour que se créer un noyau de cristal qui va rapidement se propager dans tout le système de proche en proche grâce aux couplages physiques entre atomes. Le même procédé sera utilisé pour aider l’algorithme à retrouver le signal, et ce grâce à l’introduction d’un noyau contenant de l’information locale sur le signal. Celui-ci se propagera ensuite via une "onde de reconstruction" similaire à la propagation de proche en proche du cristal dans l’eau. Après une introduction à l’inférence statistique et aux problèmes d’estimation linéaires, on introduira les outils nécessaires. Seront ensuite présentées des applications de ces notions. Celles-ci seront divisées en deux parties. La partie traitement du signal se concentre essentiellement sur le problème de l’acquisition comprimée où l’on cherche à inférer un signal parcimonieux dont on connaît un nombre restreint de projections linéaires qui peuvent être bruitées. Est étudiée en profondeur l’influence de l’utilisation d’opérateurs structurés à la place des matrices aléatoires utilisées originellement en acquisition comprimée. Ceux-ci permettent un gain substantiel en temps de traitement et en allocation de mémoire, conditions nécessaires pour le traitement algorithmique de très grands signaux. Nous verrons que l’utilisation combinée de tels opérateurs avec la méthode du couplage spatial permet d’obtenir un algorithme de reconstruction extrê- mement optimisé et s’approchant des performances optimales. Nous étudierons également le comportement de l’algorithme confronté à des signaux seulement approximativement parcimonieux, question fondamentale pour l’application concrète de l’acquisition comprimée sur des signaux physiques réels. Une application directe sera étudiée au travers de la reconstruction d’images mesurées par microscopie à fluorescence. La reconstruction d’images dites "naturelles" sera également étudiée. En théorie du codage, seront étudiées les performances du décodeur basé sur le passage de message pour deux modèles distincts de canaux continus. Nous étudierons un schéma où le signal inféré sera en fait le bruit que l’on pourra ainsi soustraire au signal reçu. Le second, les codes de superposition parcimonieuse pour le canal additif Gaussien est le premier exemple de schéma de codes correcteurs d’erreurs pouvant être directement interprété comme un problème d’acquisition comprimée structuré. Dans ce schéma, nous appliquerons une grande partie des techniques étudiée dans cette thèse pour finalement obtenir un décodeur ayant des résultats très prometteurs à des taux d’information transmise extrêmement proches de la limite théorique de transmission du canal
This thesis is interested in the application of statistical physics methods and inference to signal processing and coding theory, more precisely, to sparse linear estimation problems. The main tools are essentially the graphical models and the approximate message-passing algorithm together with the cavity method (referred as the state evolution analysis in the signal processing context) for its theoretical analysis. We will also use the replica method of statistical physics of disordered systems which allows to associate to the studied problems a cost function referred as the potential of free entropy in physics. It allows to predict the different phases of typical complexity of the problem as a function of external parameters such as the noise level or the number of measurements one has about the signal: the inference can be typically easy, hard or impossible. We will see that the hard phase corresponds to a regime of coexistence of the actual solution together with another unwanted solution of the message passing equations. In this phase, it represents a metastable state which is not the true equilibrium solution. This phenomenon can be linked to supercooled water blocked in the liquid state below its freezing critical temperature. Thanks to this understanding of blocking phenomenon of the algorithm, we will use a method that allows to overcome the metastability mimicing the strategy adopted by nature itself for supercooled water: the nucleation and spatial coupling. In supercooled water, a weak localized perturbation is enough to create a crystal nucleus that will propagate in all the medium thanks to the physical couplings between closeby atoms. The same process will help the algorithm to find the signal, thanks to the introduction of a nucleus containing local information about the signal. It will then spread as a "reconstruction wave" similar to the crystal in the water. After an introduction to statistical inference and sparse linear estimation, we will introduce the necessary tools. Then we will move to applications of these notions. They will be divided into two parts. The signal processing part will focus essentially on the compressed sensing problem where we seek to infer a sparse signal from a small number of linear projections of it that can be noisy. We will study in details the influence of structured operators instead of purely random ones used originally in compressed sensing. These allow a substantial gain in computational complexity and necessary memory allocation, which are necessary conditions in order to work with very large signals. We will see that the combined use of such operators with spatial coupling allows the implementation of an highly optimized algorithm able to reach near to optimal performances. We will also study the algorithm behavior for reconstruction of approximately sparse signals, a fundamental question for the application of compressed sensing to real life problems. A direct application will be studied via the reconstruction of images measured by fluorescence microscopy. The reconstruction of "natural" images will be considered as well. In coding theory, we will look at the message-passing decoding performances for two distincts real noisy channel models. A first scheme where the signal to infer will be the noise itself will be presented. The second one, the sparse superposition codes for the additive white Gaussian noise channel is the first example of error correction scheme directly interpreted as a structured compressed sensing problem. Here we will apply all the tools developed in this thesis for finally obtaining a very promising decoder that allows to decode at very high transmission rates, very close of the fundamental channel limit

À une époque où l'utilisation des données a atteint un niveau sans précédent, l'apprentissage machine, et plus particulièrement l'apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones artificiels, a été responsable de très importants progrès pratiques. Leur utilisation est désormais omniprésente dans de nombreux domaines d'application, de la classification d'images à la reconnaissance vocale en passant par la prédiction de séries temporelles et l'analyse de texte. Pourtant, la compréhension de nombreux algorithmes utilisés en pratique est principalement empirique et leur comportement reste difficile à analyser. Ces lacunes théoriques soulèvent de nombreuses questions sur leur efficacité et leurs potentiels risques. Établir des fondements théoriques sur lesquels asseoir les observations numériques est devenu l'un des défis majeurs de la communauté scientifique.La principale difficulté qui se pose lors de l’analyse de la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique est de traiter analytiquement et numériquement un grand nombre de variables aléatoires en interaction. Dans ce manuscrit, nous revisitons une approche basée sur les outils de la physique statistique des systèmes désordonnés. Développés au long d’une riche littérature, ils ont été précisément conçus pour décrire le comportement macroscopique d'un grand nombre de particules, à partir de leurs interactions microscopiques. Au cœur de ce travail, nous mettons fortement à profit le lien profond entre la méthode des répliques et les algorithmes de passage de messages pour mettre en lumière les diagrammes de phase de divers modèles théoriques, en portant l’accent sur les potentiels écarts entre seuils statistiques et algorithmiques. Nous nous concentrons essentiellement sur des tâches et données synthétiques générées dans le paradigme enseignant-élève. En particulier, nous appliquons ces méthodes à champ moyen à l'analyse Bayes-optimale des machines à comité, à l'analyse des bornes de généralisation de Rademacher pour les perceptrons, et à la minimisation du risque empirique dans le contexte des modèles linéaires généralisés. Enfin, nous développons un cadre pour analyser des modèles d'estimation avec des informations à priori structurées, produites par exemple par des réseaux de neurones génératifs avec des poids aléatoires
At a time when the use of data has reached an unprecedented level, machine learning, and more specifically deep learning based on artificial neural networks, has been responsible for very important practical advances. Their use is now ubiquitous in many fields of application, from image classification, text mining to speech recognition, including time series prediction and text analysis. However, the understanding of many algorithms used in practice is mainly empirical and their behavior remains difficult to analyze. These theoretical gaps raise many questions about their effectiveness and potential risks. Establishing theoretical foundations on which to base numerical observations has become one of the fundamental challenges of the scientific community. The main difficulty that arises in the analysis of most machine learning algorithms is to handle, analytically and numerically, a large number of interacting random variables. In this manuscript, we revisit an approach based on the tools of statistical physics of disordered systems. Developed through a rich literature, they have been precisely designed to infer the macroscopic behavior of a large number of particles from their microscopic interactions. At the heart of this work, we strongly capitalize on the deep connection between the replica method and message passing algorithms in order to shed light on the phase diagrams of various theoretical models, with an emphasis on the potential differences between statistical and algorithmic thresholds. We essentially focus on synthetic tasks and data generated in the teacher-student paradigm. In particular, we apply these mean-field methods to the Bayes-optimal analysis of committee machines, to the worst-case analysis of Rademacher generalization bounds for perceptrons, and to empirical risk minimization in the context of generalized linear models. Finally, we develop a framework to analyze estimation models with structured prior informations, produced for instance by deep neural networks based generative models with random weights

Les réseaux ad hoc mobiles (MANETs) sont des systèmes de communication sans fil rapidement déployables et qui fonctionnent avec une coordination minimale, ceci afin d'éviter les pertes d'efficacité spectrale induites par la signalisation. Les stratégies de transmissions coopératives présentent un intérêt pour les MANETs, mais la nature distribuée de tels protocoles peut augmenter le niveau d'interférence avec un impact autant plus sévère que l'on cherche à pousser les limites des efficacités énergétique et spectrale. L'impact de l'interférence doit alors être réduit par l'utilisation d'algorithmes de traitement du signal au niveau de la couche PHY, avec une complexité calculatoire raisonnable. Des avancées récentes sur les techniques de conception de récepteurs numériques itératifs proposent d'exploiter l'inférence bayésienne approximée et des techniques de passage de message associés afin d'améliorer le potentiel des turbo-détecteurs plus classiques. Entre autres, la propagation d'espérance (EP) est une technique flexible, qui offre des compromis attractifs de complexité et de performance dans des situations où la propagation de croyance conventionnel est limité par sa complexité calculatoire. Par ailleurs, grâce à des techniques émergentes de l'apprentissage profond, de telles structures itératives peuvent être projetés vers des réseaux de détection profonds, où l'apprentissage des hyper-paramètres algorithmiques améliore davantage les performances. Dans cette thèse nous proposons des égaliseurs à retour de décision à réponse impulsionnelle finie basée sur la propagation d'espérance (EP) qui apportent des améliorations significatives, en particulier pour des applications à haute efficacité spectrale vis à vis des turbo-détecteurs conventionnels, tout en ayant l'avantage d'être asymptotiquement prédictibles. Nous proposons un cadre générique pour la conception de récepteurs dans le domaine fréquentiel, afin d'obtenir des architectures de détection avec une faible complexité calculatoire. Cette approche est analysée théoriquement et numériquement, avec un accent mis sur l'égalisation des canaux sélectifs en fréquence, et avec des extensions pour de la détection dans des canaux qui varient dans le temps ou pour des systèmes multi-antennes. Nous explorons aussi la conception de détecteurs multi-utilisateurs, ainsi que l'impact de l'estimation du canal, afin de comprendre le potentiel et le limite de cette approche. Pour finir, nous proposons une méthode de prédiction performance à taille finie, afin de réaliser une abstraction de lien pour l'égaliseur domaine fréquentiel à base d'EP. L'impact d'un modélisation plus fine de la couche PHY est évalué dans le contexte de la diffusion coopérative pour des MANETs tactiques, grâce à un simulateur flexible de couche MAC
Mobile ad hoc networks (MANETs) are rapidly deployable wireless communications systems, operating with minimal coordination in order to avoid spectral efficiency losses caused by overhead. Cooperative transmission schemes are attractive for MANETs, but the distributed nature of such protocols comes with an increased level of interference, whose impact is further amplified by the need to push the limits of energy and spectral efficiency. Hence, the impact of interference has to be mitigated through with the use PHY layer signal processing algorithms with reasonable computational complexity. Recent advances in iterative digital receiver design techniques exploit approximate Bayesian inference and derivative message passing techniques to improve the capabilities of well-established turbo detectors. In particular, expectation propagation (EP) is a flexible technique which offers attractive complexity-performance trade-offs in situations where conventional belief propagation is limited by computational complexity. Moreover, thanks to emerging techniques in deep learning, such iterative structures are cast into deep detection networks, where learning the algorithmic hyper-parameters further improves receiver performance. In this thesis, EP-based finite-impulse response decision feedback equalizers are designed, and they achieve significant improvements, especially in high spectral efficiency applications, over more conventional turbo-equalization techniques, while having the advantage of being asymptotically predictable. A framework for designing frequency-domain EP-based receivers is proposed, in order to obtain detection architectures with low computational complexity. This framework is theoretically and numerically analysed with a focus on channel equalization, and then it is also extended to handle detection for time-varying channels and multiple-antenna systems. The design of multiple-user detectors and the impact of channel estimation are also explored to understand the capabilities and limits of this framework. Finally, a finite-length performance prediction method is presented for carrying out link abstraction for the EP-based frequency domain equalizer. The impact of accurate physical layer modelling is evaluated in the context of cooperative broadcasting in tactical MANETs, thanks to a flexible MAC-level simulator

Face au déluge actuel de données principalement non structurées, les graphes ont démontré, dans une variété de domaines scientifiques, leur importance croissante comme language abstrait pour décrire des interactions complexes entre des objets complexes. L’un des principaux défis posés par l’étude de ces réseaux est l’inférence de propriétés macroscopiques à grande échelle, affectant un grand nombre d’objets ou d’agents, sur la seule base des interactions microscopiquesqu’entretiennent leurs constituants élémentaires. La physique statistique, créée précisément dans le but d’obtenir les lois macroscopiques de la thermodynamique à partir d’un modèle idéal de particules en interaction, fournit une intuition décisive dans l’étude des réseaux complexes.Dans cette thèse, nous utilisons des méthodes issues de la physique statistique des systèmes désordonnés pour mettre au point et analyser de nouveaux algorithmes d’inférence sur les graphes. Nous nous concentrons sur les méthodes spectrales, utilisant certains vecteurs propres de matrices bien choisies, et sur les graphes parcimonieux, qui contiennent une faible quantité d’information. Nous développons une théorie originale de l’inférence spectrale, fondée sur une relaxation de l’optimisation de certaines énergies libres en champ moyen. Notre approche est donc entièrement probabiliste, et diffère considérablement des motivations plus classiques fondées sur l’optimisation d’une fonction de coût. Nous illustrons l’efficacité de notre approchesur différents problèmes, dont la détection de communautés, la classification non supervisée à partir de similarités mesurées aléatoirement, et la complétion de matrices
In an era of unprecedented deluge of (mostly unstructured) data, graphs are proving more and more useful, across the sciences, as a flexible abstraction to capture complex relationships between complex objects. One of the main challenges arising in the study of such networks is the inference of macroscopic, large-scale properties affecting a large number of objects, based solely on he microscopic interactions between their elementary constituents. Statistical physics, precisely created to recover the macroscopic laws of thermodynamics from an idealized model of interacting particles, provides significant insight to tackle such complex networks.In this dissertation, we use methods derived from the statistical physics of disordered systems to design and study new algorithms for inference on graphs. Our focus is on spectral methods, based on certain eigenvectors of carefully chosen matrices, and sparse graphs, containing only a small amount of information. We develop an original theory of spectral inference based on a relaxation of various meanfield free energy optimizations. Our approach is therefore fully probabilistic, and contrasts with more traditional motivations based on the optimization of a cost function. We illustrate the efficiency of our approach on various problems, including community detection, randomized similarity-based clustering, and matrix completion

La réalité mixe, les jeux en ligne massivement multijoueur (MMOGs), les mondes virtuels et le cyberespace sont des concepts extrêmement attractifs. Mais leur déploiement à large échelle reste difficile et il est en conséquence souvent évité.La contribution principale de la thèse réside dans le système distribué Kiwano, qui permet à un nombre illimité d'avatars de peupler et d'interagir simultanément dans un même monde contigu. Dans Kiwano nous utilisons la triangulation de Delaunay pour fournir à chaque avatar un nombre constant de voisins en moyenne, indépendamment de leur densité ou distribution géographique. Le nombre d'interactions entre les avatars et les calculs inhérents sont bornés, ce qui permet le passage à l'échelle du système.La charge est repartie sur plusieurs machines qui regroupent sur un même nœud les avatars voisins de façon contiguë dans le graphe de Delaunay. L'équilibrage de la charge se fait de manière contiguë et dynamique, en suivant la philosophie des réseaux pair-à-pair (peer-to-peer overlays). Cependant ce principe est adapté au contexte de l'informatique dématérialisée (cloud computing).Le nombre optimal d'avatars par CPU et les performances de notre système ont été évalués en simulant des dizaines de milliers d'avatars connectés à la même instance de Kiwano tournant à travers plusieurs centres de traitement de données.Nous proposons également trois applications concrètes qui utilisent Kiwano : Manycraft est une architecture distribuée capable de supporter un nombre arbitrairement grand d'utilisateurs cohabitant dans le même espace Minecraft, OneSim, qui permet à un nombre illimité d'usagers d'être ensemble dans la même région de Second Life et HybridEarth, un monde en réalité mixte où avatars et personnes physiques sont présents et interagissent dans un même espace: la Terre
Virtual worlds attract millions of users and these popular applications --supported by gigantic data centers with myriads of processors-- are routinely accessed. However, surprisingly, virtual worlds are still unable to host simultaneously more than a few hundred users in the same contiguous space.The main contribution of the thesis is Kiwano, a distributed system enabling an unlimited number of avatars to simultaneously evolve and interact in a contiguous virtual space. In Kiwano we employ the Delaunay triangulation to provide each avatar with a constant number of neighbors independently of their density or distribution. The avatar-to-avatar interactions and related computations are then bounded, allowing the system to scale. The load is constantly balanced among Kiwano's nodes which adapt and take in charge sets of avatars according to their geographic proximity. The optimal number of avatars per CPU and the performances of our system have been evaluated simulating tens of thousands of avatars connecting to a Kiwano instance running across several data centers, with results well beyond the current state-of-the-art.We also propose Kwery, a distributed spatial index capable to scale dynamic objects of virtual worlds. Kwery performs efficient reverse geolocation queries on large numbers of moving objects updating their position at arbitrary high frequencies. We use a distributed spatial index on top of a self-adaptive tree structure. Each node of the system hosts and answers queries on a group of objects in a zone, which is the minimal axis-aligned rectangle. They are chosen based on their proximity and the load of the node. Spatial queries are then answered only by the nodes with meaningful zones, that is, where the node's zone intersects the query zone.Kiwano has been successfully implemented for HybridEarth, a mixed reality world, Manycraft, our scalable multiplayer Minecraft map, and discussed for OneSim, a distributed Second Life architecture. By handling avatars separately, we show interoperability between these virtual worlds.With Kiwano and Kwery we provide the first massively distributed and self-adaptive solutions for virtual worlds suitable to run in the cloud. The results, in terms of number of avatars per CPU, exceed by orders of magnitude the performances of current state-of-the-art implementations. This indicates Kiwano to be a cost effective solution for the industry. The open API for our first implementation is available at \url{http://kiwano.li}

La réalité mixe, les jeux en ligne massivement multijoueur (MMOGs), les mondes virtuels et le cyberespace sont des concepts extrêmement attractifs. Mais leur déploiement à large échelle reste difficile et il est en conséquence souvent évité.La contribution principale de la thèse réside dans le système distribué Kiwano, qui permet à un nombre illimité d'avatars de peupler et d'interagir simultanément dans un même monde contigu. Dans Kiwano nous utilisons la triangulation de Delaunay pour fournir à chaque avatar un nombre constant de voisins en moyenne, indépendamment de leur densité ou distribution géographique. Le nombre d'interactions entre les avatars et les calculs inhérents sont bornés, ce qui permet le passage à l'échelle du système.La charge est repartie sur plusieurs machines qui regroupent sur un même nœud les avatars voisins de façon contiguë dans le graphe de Delaunay. L'équilibrage de la charge se fait de manière contiguë et dynamique, en suivant la philosophie des réseaux pair-à-pair (peer-to-peer overlays). Cependant ce principe est adapté au contexte de l'informatique dématérialisée (cloud computing).Le nombre optimal d'avatars par CPU et les performances de notre système ont été évalués en simulant des dizaines de milliers d'avatars connectés à la même instance de Kiwano tournant à travers plusieurs centres de traitement de données.Nous proposons également trois applications concrètes qui utilisent Kiwano : Manycraft est une architecture distribuée capable de supporter un nombre arbitrairement grand d'utilisateurs cohabitant dans le même espace Minecraft, OneSim, qui permet à un nombre illimité d'usagers d'être ensemble dans la même région de Second Life et HybridEarth, un monde en réalité mixte où avatars et personnes physiques sont présents et interagissent dans un même espace: la Terre
Virtual worlds attract millions of users and these popular applications --supported by gigantic data centers with myriads of processors-- are routinely accessed. However, surprisingly, virtual worlds are still unable to host simultaneously more than a few hundred users in the same contiguous space.The main contribution of the thesis is Kiwano, a distributed system enabling an unlimited number of avatars to simultaneously evolve and interact in a contiguous virtual space. In Kiwano we employ the Delaunay triangulation to provide each avatar with a constant number of neighbors independently of their density or distribution. The avatar-to-avatar interactions and related computations are then bounded, allowing the system to scale. The load is constantly balanced among Kiwano's nodes which adapt and take in charge sets of avatars according to their geographic proximity. The optimal number of avatars per CPU and the performances of our system have been evaluated simulating tens of thousands of avatars connecting to a Kiwano instance running across several data centers, with results well beyond the current state-of-the-art.We also propose Kwery, a distributed spatial index capable to scale dynamic objects of virtual worlds. Kwery performs efficient reverse geolocation queries on large numbers of moving objects updating their position at arbitrary high frequencies. We use a distributed spatial index on top of a self-adaptive tree structure. Each node of the system hosts and answers queries on a group of objects in a zone, which is the minimal axis-aligned rectangle. They are chosen based on their proximity and the load of the node. Spatial queries are then answered only by the nodes with meaningful zones, that is, where the node's zone intersects the query zone.Kiwano has been successfully implemented for HybridEarth, a mixed reality world, Manycraft, our scalable multiplayer Minecraft map, and discussed for OneSim, a distributed Second Life architecture. By handling avatars separately, we show interoperability between these virtual worlds.With Kiwano and Kwery we provide the first massively distributed and self-adaptive solutions for virtual worlds suitable to run in the cloud. The results, in terms of number of avatars per CPU, exceed by orders of magnitude the performances of current state-of-the-art implementations. This indicates Kiwano to be a cost effective solution for the industry. The open API for our first implementation is available at \url{http://kiwano.li}

Des antennes multiples du côté de la station de base peuvent être utilisées pour améliorer l'efficacité spectrale et l'efficacité énergétique des technologies sans fil de nouvelle génération. En effet, le multi-entrées et sorties multiples massives (MIMO) est considéré comme une technologie prometteuse pour apporter les avantages susmentionnés pour la norme sans fil de cinquième génération, communément appelée 5G New Radio (5G NR). Dans cette monographie, nous explorerons un large éventail de sujets potentiels dans Multi-userMIMO (MU-MIMO) pertinents pour la 5G NR,• Conception de la formation de faisceaux (BF) maximisant le taux de somme et robustesse à l'état de canal partiel informations à l'émetteur (CSIT)• Analyse asymptotique des différentes techniques BF en MIMO massif et• Méthodes d'estimation de canal bayésien utilisant un apprentissage bayésien clairsemé.L'une des techniques potentielles proposées dans la littérature pour contourner la complexité matérielle et la consommation d'énergie dans le MIMO massif est la formation de faisceaux hybrides. Nous proposons une conception de phaseur analogique globalement optimale utilisant la technique du recuit déterministe, qui nous a valu le prix du meilleur article étudiant. En outre, afin d'analyser le comportement des grands systèmes des systèmes MIMO massifs, nous avons utilisé des techniques de la théorie des matrices aléatoires et obtenu des expressions de taux de somme simplifiées. Enfin, nous avons également examiné le problème de récupération de signal bayésien clairsemé en utilisant la technique appelée apprentissage bayésien clairsemé (SBL)
Multiple antennas at the base station side can be used to enhance the spectral efficiency and energy efficiency of the next generation wireless technologies. Indeed, massive multi-input multi-output (MIMO) is seen as one promising technology to bring the aforementioned benefits for fifth generation wireless standard, commonly known as 5G New Radio (5G NR). In this monograph, we will explore a wide range of potential topics in multi-userMIMO (MU-MIMO) relevant to 5G NR,• Sum rate maximizing beamforming (BF) design and robustness to partial channel stateinformation at the transmitter (CSIT)• Asymptotic analysis of the various BF techniques in massive MIMO and• Bayesian channel estimation methods using sparse Bayesian learning.One of the potential techniques proposed in the literature to circumvent the hardware complexity and power consumption in massive MIMO is hybrid beamforming. We propose a globally optimal analog phasor design using the technique of deterministic annealing, which won us the best student paper award. Further, in order to analyze the large system behaviour of the massive MIMO systems, we utilized techniques from random matrix theory and obtained simplified sum rate expressions. Finally, we also looked at Bayesian sparse signal recovery problem using the technique called sparse Bayesian learning (SBL). We proposed low complexity SBL algorithms using a combination of approximate inference techniques such as belief propagation (BP), expectation propagation and mean field (MF) variational Bayes. We proposed an optimal partitioning of the different parameters (in the factor graph) into either MF or BP nodes based on Fisher information matrix analysis

Dans un système d'inférence pair-à-pair, chaque pair peut raisonner localement mais peut également solliciter son voisinage constitué des pairs avec lesquels il partage une partie de son vocabulaire. Une caractéristique importante des systèmes d'inférence pair-à-pair est que la théorie globale (l'union des théories de tous les pairs) n'est pas connue. La première contribution majeure de cette thèse est de proposer le premier algorithme de calcul de conséquence dans un environnement pair-à-pair : DeCA. L'algorithme calcul les conséquences graduellement en partant des pairs sollicités jusqu'aux pairs de plus en plus distant. On fournit une condition suffisante sur le graphe de voisinage du système d'inférence pair-à-pair, garantissant la complétude de l'algorithme. Une autre contribution importante est l'application de ce cadre général de raisonnement distribué au contexte du web sémantique à travers les systèmes de gestion de données pair-à-pair SomeOWL et SomeRDFS. Ces systèmes permettent à chaque pair d'annoter (de catégoriser) ses données à l'aide d'ontologies simples et d'établir des liens sémantique, appelés " mappings ", entre son ontologie et celle de ses voisins. Les modèles de donnée de SomeOWL et SomeRDFS sont respectivement fondés sur les deux recommandations récentes du W3C pour le web sémantique : OWL et RDF(S). La dernière contribution de cette thèse est de fournir une étude expérimentale poussée du passage à l'échelle de l'infrastructure pair-à-pair que nous proposons, et ce sur des réseaux allant jusqu'à 1000 pairs
In a peer-to-peer inference system, each peer can reason locally but can also solicit some of its acquaintances, which are peers sharing part of its vocabulary. In this thesis, we consider peer-to-peer inference systems in which the local theory of each peer is a set of propositional clauses defined upon a local vocabulary. An important characteristic of peer-to-peer inference systems is that the global theory (the union of all peer theories) is not known. The first main contribution of this thesis is to provide the first consequence finding algorithm in a peer-to-peer setting: DeCA. It is anytime and computes consequences gradually from the solicited peer to peers that are more and more distant. We exhibit a sufficient condition on the acquaintance graph of the peer-to-peer inference system for guaranteeing the completeness of this algorithm. Another important contribution is to apply this general distributed reasoning setting to the setting of the Semantic Web through the SomeOWL and SomeRDFS peer-to-peer data management systems. Those systems allow each peer to annotate (categorize) its data using simple ontologies and to establish mappings with ontologies of its acquaintances. SomeOWL and SomeRDFS data models are respectively based on the two emerging W3C recommendations for the semantic web, namely OWL and RDF(S). The last contribution of this thesis is to provide an extensive experimental analysis of the scalability of the peer-to-peer infrastructure that we propose, on large networks of 1000 peers

L'objectif de cette thèse est d'optimiser la couverture visuelle d'une zone vaste et complexe de façon à ce que ses images puissent composer une mosaïque à partir d'un drone.Pour trouver les meilleurs points de passage, deux méthodes ont été étudiées : l'optimisation par essaims particulaires (PSO) et les algorithmes génétiques (GA).Notre étude a prouvé que le GA est la méthode offrant de meilleures performances en raison de ses performances et de sa capacité d'adaptation.Après avoir réalisé des expériences pour comparer les algorithmes, une hybridation de GA et PSO a été réalisée et étudiée.La méthode proposée peut être appliquée sur de grandes surfaces de formes irrégulières, comme les terrains agricoles, et fournit un nombre réduit de points de passage qui doivent être survolés par un véhicule aérien de type drone (UAV).Des essais ont été réalisés pour simuler le vol d'un drone dans un environnement intérieur, les images générées pendant la simulation sont utilisées pour représenter une image de la totalité de l'environnement sous la forme d'une mosaïque.La méthode proposée est également appliquée dans de vastes zones extérieures. Des images satellitaires sont utilisées pour visualiser la couverture du trajet qui a été planifié.Les expériences valident l'efficacité de la méthode proposée pour trouver le nombre et la position des points de passage
The goal of this paper is to optimize the coverage of a vast and complexarea such that its mosaic image can be created. To find the best waypoints, twomethods have been investigated: Particle Swarm Optimization (PSO) and GeneticAlgorithms (GA). Our investigation proved that GA is a better method due toits performance and adaptability. After having performed experiments to compare the algorithms, a hybridization of GA and PSO is investigated.The proposed method can be applied on large areas with irregular shapes, such as agricultural fields, and it provides a minimized number of waypoints that must be flown over by the Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The experiments were made to simulate the flight of the UAV in an indoor environment, and the images generated during the simulated flight have been used to show the final mosaic. The proposed method is also applied in the vast outdoor area using satellite images to visualize the final result of the coverage path planning. The experiments validate the efficiency of the proposed method for finding the number and the poses of the waypoints. The solution proposed to approach the problem of coverage path planning is rather different than the stateof the art by dividing the Coverage Path Planning on independent sub-problems to optimize and then using GA and later on GAPSO

Les médecins et biologistes sont régulièrement amenés à interroger des bases de données biologiques publiques, par exemple lorsqu’ils se renseignent sur les gènes les plus associés à une maladie donnée. Le mot-clé choisi au moment d’interroger la base de données est particulièrement important : plusieurs reformulations synonymes d’une même maladie (par exemple « breast cancer » et « breast carcinoma ») aboutissent à des classements parfois très différents pouvant aller jusqu’à plusieurs milliers de gènes. Certains gènes, triés par pertinence, peuvent se retrouver à égalité (importance égale vis-à-vis de la maladie). De plus, certains gènes retournés en utilisant certaines reformulations peuvent être absents lorsque d’autres reformulations sont choisies. On dit alors que les classements sont incomplets et avec égalités. L’enjeu est alors de combiner l’information apportée par ces différents classements de gènes. La problématique consistant à partir d’une liste de classements et de calculer un classement dit consensuel aussi représentatif que possible des classements d’entrée est appelée « agrégation de classements ». Ce problème est connu pour être NP-difficile. Alors que la majorité des travaux considèrent les classements complets et sans égalités, nous nous sommes placés dans le contexte des classements incomplets avec égalités. Nos contributions peuvent se décomposer en trois parties. Premièrement, nous avons conçu une heuristique basée sur des graphes qui consiste à partitionner le problème de départ en sous-problèmes indépendants pour le cas où les classements sont incomplets et avec égalités. Deuxièmement, nous avons conçu un algorithme capable de déterminer des points communs entre tous les classements consensuels optimaux, permettant ainsi de fournir à l’utilisateur une indication quant à la robustesse du classement consensuel renvoyé. Une étude expérimentale sur un grand nombre de jeux de données biologiques massifs a mis en évidence la pertinence biologique des résultats fournis par nos méthodes. La dernière contribution est la suivante : les données manquantes pouvant s’interpréter de différentes façons selon le contexte, nous avons proposé un modèle paramétré permettant de prendre en compte ces différences. Nous avons conçu des algorithmes pour ce modèle et fait une étude axiomatique de ce dernier en nous basant sur la théorie du choix social
Biologists and physicians regularly query public biological databases, for example when they are looking for the most associated genes towards a given disease. The chosen keyword are particularly important: synonymous reformulations of the same disease (for example "breast cancer" and "breast carcinoma") may lead to very different rankings of (thousands of) genes. The genes, sorted by relevance, can be tied (equal importance towards the disease). Additionally, some genes returned when using a first synonym may be absent when using another synonym. The rankings are then called "incomplete rankings with ties". The challenge is to combine the information provided by these different rankings of genes. The problem of taking as input a list of rankings and returning as output a so-called consensus ranking, as close as possible to the input rankings, is called the "rank aggregation problem". This problem is known to be NP-hard. Whereas most works focus on complete rankings without ties, we considered incomplete rankings with ties. Our contributions are divided into three parts. First, we have designed a graph-based heuristic able to divide the initial problem into independent sub-problems in the context of incomplete rankings with ties. Second, we have designed an algorithm able to identify common points between all the optimal consensus rankings, allowing to provide information about the robustness of the provided consensus ranking. An experimental study on a huge number of massive biological datasets has highlighted the biological relevance of these approaches. Our last contribution the following one : we have designed a parameterized model able to consider various interpretations of missing data. We also designed several algorithms for this model and did an axiomatic study of this model, based on social choice theory

Le document présente une synthèse de travaux sur le déploiement, l'utilisation et les techniques de mise en oeuvre d'applications développées selon un modèle de programmation à passage de messages sur des grilles de calcul. La première partie décrit les performances observées sur la période 2002-2006 sur une plateforme à l'échelle de la France, ainsi que les gains obtenus par équilibrage de charge. La deuxième partie décrit un intergiciel nouveau baptisé P2P-MPI qui synthétise un ensemble de propositions pour améliorer la prise en charge de tels programmes à passage de messages.

Une multitude d'algorithmes d'exclusion mutuelle ont été conçus au cours des vingt cinq dernières années, dans le but d'améliorer les performances liées à l'exécution de sections critiques et aux verrous.Malheureusement, il n'existe actuellement pas d'étude générale et complète au sujet du comportement de ces algorithmes d'exclusion mutuelle sur des applications réalistes (par opposition à des applications synthétiques) qui considère plusieurs métriques de performances, telles que l'efficacité énergétique ou la latence.Dans cette thèse, nous effectuons une analyse pragmatique des mécanismes d'exclusion mutuelle, dans le but de proposer aux développeurs logiciels assez d'informations pour leur permettre de concevoir et/ou d'utiliser des mécanismes rapides, qui passent à l'échelle et efficaces énergétiquement.Premièrement, nous effectuons une étude de performances de 28 algorithmes d'exclusion mutuelle faisant partie de l'état de l'art, en considérant 40 applications et quatre machines multicœurs différentes.Nous considérons non seulement le débit (la métrique de performance traditionnellement considérée), mais aussi l'efficacité énergétique et la latence, deux facteurs qui deviennent de plus en plus importants.Deuxièmement, nous présentons une analyse en profondeur de nos résultats.Plus particulièrement, nous décrivons neufs problèmes de performance liés aux verrous et proposons six recommandations aidant les développeurs logiciels dans le choix d'un algorithme d'exclusion mutuelle, se basant sur les caractéristiques de leur application ainsi que les propriétés des différents algorithmes.A partir de notre analyse détaillée, nous faisons plusieurs observations relatives à l'interaction des verrous et des applications, dont plusieurs d'entre elles sont à notre connaissance originales:(i) les applications sollicitent fortement les primitives lock/unlock mais aussi l'ensemble des primitives de synchronisation liées à l'exclusion mutuelle (ex. trylocks, variables de conditions),(ii) l'empreinte mémoire d'un verrou peut directement impacter les performances de l'application,(iii) pour beaucoup d'applications, l'interaction entre les verrous et l'ordonnanceur du système d'exploitation est un facteur primordial de performance,(iv) la latence d'acquisition d'un verrou a un impact très variable sur la latence d'une application,(v) aucun verrou n'est systématiquement le meilleur,(vi) choisir le meilleur verrou est difficile, et(vii) l'efficacité énergétique et le débit vont de pair dans le contexte des algorithmes d'exclusion mutuelle.Ces découvertes mettent en avant le fait que la synchronisation à base de verrou ne se résume pas seulement à la simple interface "lock - unlock".En conséquence, ces résultats appellent à plus de recherche dans le but de concevoir des algorithmes d'exclusion mutuelle avec une empreinte mémoire faible, adaptatifs et qui implémentent l'ensemble des primitives de synchronisation liées à l'exclusion mutuelle.De plus, ces algorithmes ne doivent pas seulement avoir de bonnes performances d'un point de vue du débit, mais aussi considérer la latence ainsi que l'efficacité énergétique
A plethora of optimized mutual exclusion lock algorithms have been designed over the past 25 years to mitigate performance bottlenecks related to critical sections and synchronization.Unfortunately, there is currently no broad study of the behavior of these optimized lock algorithms on realistic applications that consider different performance metrics, such as energy efficiency and tail latency.In this thesis, we perform a thorough and practical analysis, with the goal of providing software developers with enough information to achieve fast, scalable and energy-efficient synchronization in their systems.First, we provide a performance study of 28 state-of-the-art mutex lock algorithms, on 40 applications, and four different multicore machines.We not only consider throughput (traditionally the main performance metric), but also energy efficiency and tail latency, which are becoming increasingly important.Second, we present an in-depth analysis in which we summarize our findings for all the studied applications.In particular, we describe nine different lock-related performance bottlenecks, and propose six guidelines helping software developers with their choice of a lock algorithm according to the different lock properties and the application characteristics.From our detailed analysis, we make a number of observations regarding locking algorithms and application behaviors, several of which have not been previously discovered:(i) applications not only stress the lock/unlock interface, but also the full locking API (e.g., trylocks, condition variables),(ii) the memory footprint of a lock can directly affect the application performance,(iii) for many applications, the interaction between locks and scheduling is an important application performance factor,(iv) lock tail latencies may or may not affect application tail latency,(v) no single lock is systematically the best,(vi) choosing the best lock is difficult (as it depends on many factors such as the workload and the machine), and(vii) energy efficiency and throughput go hand in hand in the context of lock algorithms.These findings highlight that locking involves more considerations than the simple "lock - unlock" interface and call for further research on designing low-memory footprint adaptive locks that fully and efficiently support the full lock interface, and consider all performance metrics

Il est difficile de concevoir des contrôleurs pour des robots devant fonctionner dans des environnements peu maîtrisés voire inconnus. Dans cette optique, la robotique évolutionniste cherche à élaborer des méthodes de conception automatique de contrôleurs via un processus d'optimisation ``boîte noire'' utilisant des algorithmes évolutionnistes. Les valeurs de performance d'un contrôleur donné sont alors estimées soit directement sur le robot, soit à l'aide d'une simulation, par essence simplificatrice. Partant du constat qu'évaluer sur le robot et dans toutes ses situations d'utilisation est généralement incompatible avec le nombre d'évaluations requis par de tels processus d'optimisation, nous proposons une approche générale combinant un processus d'optimisation multi-objectif dans un simulateur fixe, un modèle de substitution et quelques tests sur le robot. Cette approche par transférabilité peut s'appliquer à tout processus d'optimisation mené dans un environnement simplifié (simulation) pour un environnement complet ciblé (robot) et recherche les contrôleurs qui maximisent deux objectifs : la performance dans l'environnement simplifié et un objectif de transférabilité qui indique à quel point le comportement dans l'environnement simplifié est proche de celui dans l'environnement complet. Ce deuxième objectif est estimé par un modèle de substitution construit en effectuant quelques expériences de transfert sur le robot pendant l'optimisation. L'approche est validée sur trois problèmes de robotique évolutionniste : le passage de la simulation à la réalité, l'optimisation de contrôleurs dotés de capacités de généralisation et l'adaptation d'un robot à son environnement.

Les récentes missions spatiales d'observation de la Terre fourniront des images optiques à très hautes résolutions spatiale, spectrale et temporelle générant des volumes de données massifs. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles solutions pour le traitement efficace de grands volumes de données ne pouvant être contenus en mémoire. Il s'agit de lever les verrous scientifiques en développant des algorithmes efficaces qui garantissent des résultats identiques à ceux obtenus dans le cas où la mémoire ne serait pas une contrainte. La première partie de la thèse se consacre à l'adaptation des méthodes de segmentation pour le traitement d'images volumineuses. Une solution naïve consiste à découper l'image en tuiles et à appliquer la segmentation sur chaque tuile séparément. Le résultat final est reconstitué en regroupant les tuiles segmentées. Cette stratégie est sous-optimale car elle entraîne des modifications par rapport au résultat obtenu lors de la segmentation de l'image sans découpage. Une étude des méthodes de segmentation par fusion de régions a conduit au développement d'une solution permettant la segmentation d'images de taille arbitraire tout en garantissant un résultat identique à celui obtenu avec la méthode initiale sans la contrainte de la mémoire. La faisabilité de la solution a été vérifiée avec la segmentation de plusieurs scènes Pléiades à très haute résolution avec des tailles en mémoire de l'ordre de quelques gigaoctets. La seconde partie de la thèse se consacre à l'étude de l'apprentissage supervisé lorsque les données ne peuvent être contenues en mémoire. Dans le cadre de cette thèse, nous nous focalisons sur l'algorithme des forêts aléatoires qui consiste à établir un comité d'arbres de décision. Plusieurs solutions ont été proposées dans la littérature pour adapter cet algorithme lorsque les données d'apprentissage ne peuvent être stockées en mémoire. Cependant, ces solutions restent soit approximatives, car la contrainte de la mémoire réduit à chaque fois la visibilité de l'algorithme à une portion des données d'apprentissage, soit peu efficaces, car elles nécessitent de nombreux accès en lecture et écriture sur le disque dur. Pour pallier ces problèmes, nous proposons une solution exacte et efficace garantissant une visibilité de l'algorithme sur l'ensemble des données d'apprentissage. L'exactitude des résultats est vérifiée et la solution est testée avec succès sur de grands volumes de données d'apprentissage
Recent Earth observation spatial missions will provide very high spectral, spatial and temporal resolution optical images, which represents a huge amount of data. The objective of this research is to propose innovative algorithms to process efficiently such massive datasets on resource-constrained devices. Developing new efficient algorithms which ensure identical results to those obtained without the memory limitation represents a challenging task. The first part of this thesis focuses on the adaptation of segmentation algorithms when the input satellite image can not be stored in the main memory. A naive solution consists of dividing the input image into tiles and segment each tile independently. The final result is built by grouping the segmented tiles together. Applying this strategy turns out to be suboptimal since it modifies the resulting segments compared to those obtained from the segmentation without tiling. A deep study of region-merging segmentation algorithms allows us to develop a tile-based scalable solution to segment images of arbitrary size while ensuring identical results to those obtained without tiling. The feasibility of the solution is shown by segmenting different very high resolution Pléiades images requiring gigabytes to be stored in the memory. The second part of the thesis focuses on supervised learning methods when the training dataset can not be stored in the memory. In the frame of the thesis, we decide to study the Random Forest algorithm which consists of building an ensemble of decision trees. Several solutions have been proposed to adapt this algorithm for processing massive training datasets, but they remain either approximative because of the limitation of memory imposes a reduced visibility of the algorithm on a small portion of the training datasets or inefficient because they need a lot of read and write access on the hard disk. To solve those issues, we propose an exact solution ensuring the visibility of the algorithm on the whole training dataset while minimizing read and write access on the hard disk. The running time is analysed by varying the dimension of the training dataset and shows that our proposed solution is very competitive with other existing solutions and can be used to process hundreds of gigabytes of data

Cette thèse aborde la résolution des problèmes d'interaction fluide-structure par un algorithme consistant en un couplage entre deux solveurs : un pour le fluide et un pour la structure. Pour assurer la cohérence entre les maillages fluide et structure, on considère également une discrétisation de chaque domaine par volumes finis. En raison des difficultés de décomposition du domaine en sous-domaines, nous considérons pour chaque environnement un algorithme parallèle de multi-splitting (ou multi-décomposition) qui correspond à une présentation unifiée des méthodes de sous-domaines avec ou sans recouvrement. Cette méthode combine plusieurs applications de points fixes contractantes et nous montrons que, sous des hypothèses appropriées, chaque application de points fixes est contractante dans des espaces de dimensions finies normés par des normes hilbertiennes et non-hilbertiennes. De plus, nous montrons qu'une telle étude est valable pour les résolutions parallèles synchrones et plus généralement asynchrones de grands systèmes linéaires apparaissant lors de la discrétisation des problèmes d'interaction fluide-structure et peut être étendue au cas où le déplacement de la structure est soumis à des contraintes. Par ailleurs, nous pouvons également considérer l’analyse de la convergence de ces méthodes de multi-splitting parallèles asynchrones par des techniques d’ordre partiel, lié au principe du maximum discret, aussi bien dans le cadre linéaire que dans celui obtenu lorsque les déplacements de la structure sont soumis à des contraintes. Nous réalisons des simulations parallèles pour divers cas test fluide-structure sur différents clusters, en considérant des communications bloquantes et non bloquantes. Dans ce dernier cas nous avons eu à résoudre une difficulté d'implémentation dans la mesure où une erreur irrécupérable survenait lors de l'exécution ; cette difficulté a été levée par introduction d’une méthode assurant la terminaison de toutes les communications non bloquantes avant la mise à jour du maillage. Les performances des simulations parallèles sont présentées et analysées. Enfin, nous appliquons la méthodologie présentée précédemment à divers contextes d'interaction fluide-structure de type industriel sur des maillages non structurés, ce qui constitue une difficulté supplémentaire.

Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones profonds ont récemment révolutionné l'intelligence artificielle. Malgré l'engouement suscité par leurs diverses applications, les excellentes performances de ces algorithmes demeurent largement inexpliquées sur le plan théorique. Ces problèmes d'apprentissage sont décrits mathématiquement par de très grands ensembles de variables en interaction, difficiles à manipuler aussi bien analytiquement que numériquement. Cette multitude est précisément le champ d'étude de la physique statistique qui s'attelle à comprendre, originellement dans les systèmes naturels, comment rendre compte des comportements macroscopiques à partir de cette complexité microscopique. Dans cette thèse nous nous proposons de mettre à profit les progrès récents des méthodes de champ moyen de la physique statistique des systèmes désordonnés pour dériver des approximations pertinentes dans ce contexte. Nous nous appuyons sur les équivalences et les complémentarités entre les algorithmes de passage de message, les développements haute température et la méthode des répliques. Cette stratégie nous mène d'une part à des contributions pratiques pour l'apprentissage non supervisé des machines de Boltzmann. Elle nous permet d'autre part de contribuer à des réflexions théoriques en considérant le paradigme du professeur-étudiant pour modéliser des situations d'apprentissage. Nous développons une méthode pour caractériser dans ces modèles l'évolution de l'information au cours de l’entraînement, et nous proposons une direction de recherche afin de généraliser l'étude de l'apprentissage bayésien des réseaux de neurones à une couche aux réseaux de neurones profonds
Machine learning algorithms relying on deep new networks recently allowed a great leap forward in artificial intelligence. Despite the popularity of their applications, the efficiency of these algorithms remains largely unexplained from a theoretical point of view. The mathematical descriptions of learning problems involves very large collections of interacting random variables, difficult to handle analytically as well as numerically. This complexity is precisely the object of study of statistical physics. Its mission, originally pointed towards natural systems, is to understand how macroscopic behaviors arise from microscopic laws. In this thesis we propose to take advantage of the recent progress in mean-field methods from statistical physics to derive relevant approximations in this context. We exploit the equivalences and complementarities of message passing algorithms, high-temperature expansions and the replica method. Following this strategy we make practical contributions for the unsupervised learning of Boltzmann machines. We also make theoretical contributions considering the teacher-student paradigm to model supervised learning problems. We develop a framework to characterize the evolution of information during training in these model. Additionally, we propose a research direction to generalize the analysis of Bayesian learning in shallow neural networks to their deep counterparts

En algorithmique distribuée, le modèle asynchrone par envoi de messages et à pannes est connu et utilisé dans de nombreux articles de par son réalisme,par ailleurs il est suffisamment simple pour être utilisé et suffisamment complexe pour représenter des problèmes réels. Dans ce modèle, les n processus communiquent en s'échangeant des messages, mais sans borne sur les délais de communication, c'est-à-dire qu'un message peut mettre un temps arbitrairement long à atteindre sa destination. De plus, jusqu'à f processus peuvent tomber en panne, et ainsi arrêter définitivement de fonctionner. Ces pannes indétectables à cause de l'asynchronisme du système limitent les possibilités de ce modèle. Dans de nombreux cas, les résultats connus dans ces systèmes sont limités à une stricte minorité de pannes. C'est par exemple le cas de l'implémentation de registres atomiques et de la résolution du renommage. Cette barrière de la majorité de pannes, expliquée par le théorème CAP, s'applique à de nombreux problèmes, et fait que le modèle asynchrone par envoi de messages avec une majorité de pannes est peu étudié. Il est donc intéressant d'étudier ce qu'il est possible de faire dans ce cadre.Cette thèse cherche donc à mieux comprendre ce modèle à majorité de pannes, au travers de deux principaux problèmes. Dans un premier temps, on étudie l'implémentation d'objets partagés similaires aux registres habituels, en définissant les bancs de registres x-colorés et les α-registres. Dans un second temps, le problème du renommage est étendu en renommage k-redondant, dans ses versions à-un-coup et réutilisable, et de même pour les objets partagés diviseurs, étendus en k-diviseurs
In distributed computing, asynchronous message-passing model with crashes is well-known and considered in many articles, because of its realism and it issimple enough to be used and complex enough to represent many real problems.In this model, n processes communicate by exchanging messages, but withoutany bound on communication delays, i.e. a message may take an arbitrarilylong time to reach its destination. Moreover, up to f among the n processesmay crash, and thus definitely stop working. Those crashes are undetectablebecause of the system asynchronism, and restrict the potential results in thismodel.In many cases, known results in those systems must verify the propertyof a strict minority of crashes. For example, this applies to implementationof atomic registers and solving of renaming. This barrier of a majority ofcrashes, explained by the CAP theorem, restricts numerous problems, and theasynchronous message-passing model with a majority of crashes is thus notwell-studied and rather unknown. Hence, studying what can be done in thiscase of a majority of crashes is interesting.This thesis tries to analyse this model, through two main problems. The first part studies the implementation of shared objects, similar to usual registers,by defining x-colored register banks, and α-registers. The second partextends the renaming problem into k-redundant renaming, for both one-shotand long-lived versions, and similarly for the shared objects called splitters intok-splitters

Dans cette thèse nous étudions l’isolation mémoire et les mesures de communications efficaces par passage de message dans le contexte des environnements à mémoire partagée et la programmation orientée-objets. L’état de l’art en la matière se base presque exclusivement sur deux techniques complémentaires dites de propriété des objets (ownership) et d’unicité de références (reference uniqueness) afin d’adresser les problèmes de sécurité dans les programmes concurrents. Il est frappant de constater que la grande majorité des travaux existants emploient des méthodes de vérification statique des programmes, qui requirent soit un effort d’annotations soit l’introduction de fortes contraintes sur la forme et les références vers messages échangés. Notre contribution avec SIAAM est la démonstration d’une solution d’isolation réalisée uniquement à l’exécution et basée sur le modèle de programmation par acteurs. Cette solution purement dynamique ne nécessite ni annotations ni vérification statique des programmes. SIAAM permet la communication sans copie de messages de forme arbitraire. Nous présentons la sémantique formelle de SIAAM ainsi qu’une preuve d’isolation vérifiée avec l’assistant COQ. L’implantation du modèle de programmation pour le langage Java est réalisé dans la machine virtuelle JikesRVM. Enfin nous décrivons un ensemble d’analyses statiques qui réduit automatiquement le cout à l’exécution de notre approche
In this thesis we study state isolation and efficient message-passing in the context of concurrent object-oriented programming. The ’ownership’ and ’reference uniqueness’ techniques have been extensively employed to address concurrency safety in the past. Strikingly the vast majority of the previous works rely on a set of statically checkable typing rules, either requiring an annotation overhead or introducing strong restrictions on the shape and the aliasing of the exchanged messages.Our contribution with SIAAM is the demonstration of a purely runtime, actor-based, annotation-free, aliasing-proof approach to concurrent state isolation allowing efficient communication of arbitrary objects graphs. We present the formal semantic of SIAAM, along with a machine-checked proof of isolation. An implementation of the model has been realized in a state-of-the-art Java virtual-machine and a set of custom static analyses automatically reduce the runtime overhead

Ces dernières années, la virtualisation a connu un important regain d'intérêt dans les centres de traitement de données. Elle séduit par la grande flexibilité qu'elle apporte, par ses propriétés d'isolation et de tolérance aux pannes ainsi que par sa capacité à tirer partie des processeurs multicoeurs. Toutes ces caractéristiques en font une solution intéressante pour répondre aux problèmes liés aux évolutions matérielles des grappes de calcul. Cependant, la virtualisation est encore peu mise en oeuvre dans ce cadre, notamment car son impact sur les performances des applications parallèles est considéré comme prohibitif. Pour pallier ce problème, nous avons conçu un périphérique virtuel de communication permettant l'exécution efficace d'applications parallèles dans une grappe de machines virtuelles. Nous proposons en outre un ensemble de techniques permettant de faciliter le déploiement d'applications virtualisées. Ces fonctionnalités ont été regroupées au sein d'un support exécutif permettant de bénéficier des avantages de la virtualisation de la manière la plus transparente possible pour l'utilisateur, et ce en minimisant l'impact sur les performances.

Dans cette thèse nous proposons de nouveaux algorithmes d'analyse vidéo. La première contribution de cette thèse concerne le domaine de la segmentation de vidéos avec pour objectif d'obtenir une segmentation dense et spatio-temporellement cohérente. Nous proposons de combiner les aspects spatiaux et temporels d'une vidéo en une seule notion, celle de Fibre. Une fibre est un ensemble de trajectoires qui sont spatialement connectées par un maillage. Les fibres sont construites en évaluant simultanément les aspects spatiaux et temporels. Par rapport a l’état de l'art une segmentation de vidéo a base de fibres présente comme avantages d’accéder naturellement au voisinage grâce au maillage et aux correspondances temporelles pour la plupart des pixels de la vidéo. De plus, cette segmentation à base de fibres a une complexité quasi linéaire par rapport au nombre de pixels. La deuxième contribution de cette thèse concerne le suivi d'objets multiples. Nous proposons une approche de suivi qui utilise des caractéristiques des points suivis, la cinématique des objets suivis et l'apparence globale des détections. L'unification de toutes ces caractéristiques est effectuée avec un champ conditionnel aléatoire. Ensuite ce modèle est optimisé en combinant les techniques de passage de message et une variante de processus ICM (Iterated Conditional Modes) pour inférer les trajectoires d'objet. Une troisième contribution mineure consiste dans le développement d'un descripteur pour la mise en correspondance d'apparences de personne. Toutes les approches proposées obtiennent des résultats compétitifs ou meilleurs (qualitativement et quantitativement) que l’état de l'art sur des base de données
In this thesis we propose novel algorithms for video analysis. The first contribution of this thesis is in the domain of video segmentation wherein the objective is to obtain a dense and coherent spatio-temporal segmentation. We propose joining both spatial and temporal aspects of a video into a single notion Fiber. A fiber is a set of trajectories which are spatially connected by a mesh. Fibers are built by jointly assessing spatial and temporal aspects of the video. Compared to the state-of-the-art, a fiber based video segmentation presents advantages such as a natural spatio-temporal neighborhood accessor by a mesh, and temporal correspondences for most pixels in the video. Furthermore, this fiber-based segmentation is of quasi-linear complexity w.r.t. the number of pixels. The second contribution is in the realm of multiple object tracking. We proposed a tracking approach which utilizes cues from point tracks, kinematics of moving objects and global appearance of detections. Unification of all these cues is performed on a Conditional Random Field. Subsequently this model is optimized by a combination of message passing and an Iterated Conditional Modes (ICM) variant to infer object-trajectories. A third, minor, contribution relates to the development of suitable feature descriptor for appearance matching of persons. All of our proposed approaches achieve competitive and better results (both qualitatively and quantitatively) than state-of-the-art on open source datasets

Notre premier objectif est de proposer des méthodes et des outils de vérification du respect des contraintes temporelles d'une application temps réel. Le principal cadre d'application de nos travaux est celui des applications embarquées dans l'automobile distribuées autour d'un réseau CAN. La validation est menée en couplant les techniques de vérification : simulation, analyse et observation sur prototypes. L’apport principal de cette thèse réside en la conception de modèles analytiques qui fournissent des bornes sur les métriques de performance considérées (temps de réponse, probabilité de non-respect des échéances) ou permettant d'évaluer l'occurrence d'événements rares (temps d'atteinte de l'état bus-off d'une station CAN). Nous proposons également une analyse d'ordonnancabilité des applications s'exécutant sur des systèmes d'exploitation se conformant au standard posix1003. 1b. Ensuite, considérant qu'il existe généralement plusieurs solutions d'ordonnancement faisables à un même problème, nous avons défini des critères de choix et avons expérimenté une approche, utilisant un algorithme génétique, pour parcourir l'espace des solutions. Notre second objectif est d'étudier des mécanismes d'ordonnancement qui garantissent le respect des échéances du trafic a contraintes strictes tout en minimisant les temps de réponse du trafic a contraintes souples. Nous évaluons les performances de la politique dual-priority pour l'ordonnancement de messages. Pour son utilisation dans des environnements bruites, nous proposons un mécanisme simple donnant des garanties sur la qualité de service exprimée en termes de probabilité de respect des échéances et s'adaptant en-ligne a des conditions de perturbations variables. Nous proposons également une politique concurrente, basée sur une technique de lissage de flux, qui est d'une mise en oeuvre plus aisée. Cette politique préserve la faisabilité du système et sa faible complexité algorithmique permet son utilisation en-ligne.

Les supercalculateurs deviennent de plus en plus complexes à utiliser. C’est pourquoi l’utilisation de modèle de programmation dit hybride, MPI + X, sont mis en place dans les applications. Ces nouveaux types de modèle permettent une utilisation plus efficace d’un supercalculateur, mais créent aussi de nouveaux problèmes lors de l’exécution des applications. Ces problèmes sont de différents types.Nous étudierons plus précisément trois problèmes liés aux programmations MPI + X. La progression des communications non bloquante de MPI au sein de l’environnement X. Puis deux types de déséquilibre possible dans les applications MPI+X. Le premier étant entre les processus MPI et le second au sein d’un processus MPI, c’est-à-dire le déséquilibre en sein de X.Une solution dans le cas d’un environnement X en tâches récursives sera tout d’abord présentée pour le problème de progression de communication MPI à l’aide d’insertion de tâche de progression dans l’environnement X. Lors du déséquilibre entre processus MPI, une solution de rééquilibrage de ressources au sein d’un nœud sera présentée. Enfin, pour le déséquilibre dans l’environnement X, une solution permettant d’utiliser le déséquilibre pour exécuter une seconde application sera également présentée
Supercomputers are becoming more and more complex to use. This is why the use of so-called hybrid programming models, MPI + X, are being implemented in applications. These new types of models allow a more efficient use of a supercomputer, but also create new problems during the execution of applications. These problems are of different types.More specifically, we will study three problems related to MPI + X programming. The progression of non-blocking MPI communications within the X environment. Then two types of possible imbalance in MPI+X applications. The first being between MPI processes and the second within an MPI process, i.e., imbalance within X.A solution in the case of an X environment in recursive tasks will first be presented for the MPI communication progress problem using progress task insertion in the X environment. For the imbalance between MPI processes, a solution for resource rebalancing within a node will be presented. Finally, for the imbalance in the X environment, a solution to use the imbalance to run a second application will also be presented

La dissémination d'informations (broadcast) est essentielle pour de nombreuses applications réparties. Celle-ci doit être efficace, c'est à dire limiter la redondance des messages, et assurer forte fiabilité et faible latence. Nous considérons ici les algorithmes répartis profitant des propriétés des topologies sous-jacentes. Cependant, ces propriétés et les paramètres dans les algorithmes sont hétérogènes. Ainsi, nous devons trouver une manière pour les comparer équitablement. D'abord, nous étudions les protocoles probabilistes de dissémination d'informations (gossip) exécutées sur trois graphes aléatoires. Les trois graphes représentent les topologies typiques des réseaux à grande-échelle : le graphe de Bernoulli, le graphe géométrique aléatoire et le graphe scale-free. Afin de comparer équitablement leurs performances, nous proposons un nouveau paramètre générique : le fanout effectif. Pour une topologie et un algorithme donnés, le fanout effectif caractérise la puissance moyenne de la dissémination des sites infectés. De plus, il simplifie la comparaison théorique des différents algorithmes sur une topologie. Après avoir compris l'impact des topologies et les algorithmes sur les performances , nous proposons un algorithme fiable et efficace pour la topologie scale-free.

De nos jours, les concepteurs de dispositifs cryptographiques doivent non seulement mettre en œuvre des algorithmes robustes, mais ils doivent également s'assurer qu'il n'y ait pas de fuites d'informations à travers plusieurs canaux latéraux lors de l'exécution d'un algorithme. En effet, si ce n'est pas le cas, les implémentations cryptographiques, tant symétriques qu'asymétriques, seront vulnérables aux attaques par canaux auxiliaires. Pour les algorithmes à clé publique tels que le RSA, l'opération principale que doit être rendue robuste est l'exponentiation modulaire sur un anneau fini. Les principales solutions (contremesures) permettant de rendre robuste l'exponentiation modulaire à ces attaques par canaux auxiliaires sont basées sur la randomisation des données traitées. La randomisation de l'exposant et celle des messages sont en effet des techniques particulièrement efficaces pour contrecarrer les attaques par collision et par analyse des corrélations verticales. Toutefois, ces solutions éculées montrent leurs limites par rapport aux attaques dites horizontales qui n'exploitent qu'une exponentiation. Dans ce contexte, ce document relate le travail de conception, tant matériel que logiciel, d'un chiffreur RSA basé sur les systèmes modulaires de représentation des nombres (RNS). Ce chiffreur incorpore différentes contremesures définies à divers niveaux d'abstraction. L'évaluation de sa robustesse aux attaques par canaux cachés tant horizontales que verticales a démontré sa pertinence
Not only designers of cryptographic devices have to implement the algorithmsefficiently, they also have to ensure that sensible information that leaks throughseveral side-channels (time, temperature, power consumption, electromagneticemanations, etc.) during the execution of an algorithm, remains unexploitedby an attacker. If not sufficiently protected, both symmetric and asymmetriccryptographic implementations are vulnerable to these so-called side-channelattacks (SCA). For public-key algorithms such as RSA, the main operation to bearmoured consists of a multi-digit exponentiation over a finite ring.Countermeasures to defeat most of side-channel attacks onexponentiations are based on randomization of processed data. The exponentand the message blinding are particular techniques to thwartsimple, collisions, differential and correlation analyses. Attacks based ona single (trace) execution of exponentiations, like horizontal correlationanalysis and profiled template attacks, have shown to be efficient againstmost of popular countermeasures.This work proposes a hardware and software implementations of RSA based on Residue Number System (RNS). Different countermeasures are implemented on different abstraction levels. Then, chosen-message and correlation attacks, based on both multi-trace and single-trace attacks are applied to evaluate the robustness of adopted countermeasures. Finally, we propose an improved single-execution attack based on unsupervised learning and multi-resolution analysis using the wavelet transform

De nombreux problèmes d'optimisation propres à différents secteurs industriels et académiques (énergie, chimie, transport, etc.) nécessitent de concevoir des méthodes de plus en plus efficaces pour les résoudre. Afin de répondre à ces besoins, l'objectif de cette thèse est de développer une bibliothèque composée de plusieurs métaheuristiques hybrides distribuées et massivement parallèles. Dans un premier temps, nous avons étudié le problème du voyageur de commerce et sa résolution par la méthode colonie de fourmis afin de mettre en place les techniques d'hybridation et de parallélisation. Ensuite, deux autres problèmes d'optimisation ont été traités, à savoir, le problème d'affectation quadratique (QAP) et le problème de la résolution structurale des zéolithes (ZSP). Pour le QAP, plusieurs variantes basées sur une recherche taboue itérative avec des diversifications adaptatives ont été proposées. Le but de ces propositions est d'étudier l'impact de : l'échange des données, des stratégies de diversification et des méthodes de coopération. Notre meilleure variante est comparée à six des meilleurs travaux de la littérature. En ce qui concerne le ZSP, deux nouvelles formulations de la fonction objective sont proposées pour évaluer le potentiel des structures zéolitiques trouvées. Ces formulations sont basées sur le principe de pénalisation et de récompense. Deux algorithmes génétiques hybrides et parallèles sont proposés pour générer des structures zéolitiques stables. Nos algorithmes ont généré actuellement six topologies stables, parmi lesquelles trois ne sont pas répertoriées sur le site Web du SC-IZA ou dans l'Atlas of Prospective Zeolite Structures
Many optimization problems specific to different industrial and academic sectors (energy, chemicals, transportation, etc.) require the development of more effective methods in resolving. To meet these needs, the aim of this thesis is to develop a library of several hybrid metaheuristics distributed and massively parallel. First, we studied the traveling salesman problem and its resolution by the ant colony method to establish hybridization and parallelization techniques. Two other optimization problems have been dealt, which are, the quadratic assignment problem (QAP) and the zeolite structure problem (ZSP). For the QAP, several variants based on an iterative tabu search with adaptive diversification have been proposed. The aim of these proposals is to study the impact of: the data exchange, the diversification strategies and the methods of cooperation. Our best variant is compared with six from the leading works of the literature. For the ZSP two new formulations of the objective function are proposed to evaluate the potential of the zeolites structures founded. These formulations are based on reward and penalty evaluation. Two hybrid and parallel genetic algorithms are proposed to generate stable zeolites structures. Our algorithms have now generated six stable topologies, three of them are not listed in the SC-JZA website or in the Atlas of Prospective Zeolite Structures

La conception de prototypes de systèmes de vision en temps réel embarqué est sujet à de multiples contraintes sévères et fortement contradictoires. Dans le cas de capteurs dits "intelligents", il est nécessaire de fournir une puissance de traitement suffisante pour exécuter les algorithmes à la cadence des capteurs d'images avec un dispositif de taille minimale et consommant peu d'énergie. La conception d'un système monopuce (ou SoC) et l'implantation d'algorithmes de plus en plus complexes pose problème si on veut l'associer avec une approche de prototypage rapide d'applications scientifiques. Afin de réduire de manière significative le temps et les différents coûts de conception, le procédé de conception est fortement automatisé. La conception matérielle est basée sur la dérivation d'un modèle d'architecture multiprocesseur générique de manière à répondre aux besoins de capacité de traitement et de communication spécifiques à l'application visée. Les principales étapes manuelles se réduisent au choix et au paramétrage des différents composants matériels synthétisables disponibles. La conception logicielle consiste en la parallélisation des algorithmes, qui est facilitée par l'homogénéité et la régularité de l'architecture de traitement parallèle et la possibilité d'employer des outils d'aide à la parallélisation. Avec l'approche de conception sont présentés les premiers éléments constitutifs qui permettent de la mettre en oeuvre.Ceux ci portent essentiellement sur les aspects de conception matérielle. L'approche proposée est illustrée par l'implantation d'un traitement de stabilisation temps réel vidéo sur technologie SoPC

Les réseaux de véhicules sont une technologie émergente intégrant les dernières techniques de communication. Sans infrastructure, le réseau est un réseau dit ad hoc, un protocole de routage doit donc être utilisé pour assurer les communications inter-véhiculaires. Nous appelons ce type de réseau, un réseau ad hoc de véhicules. Nos travaux s'articulent autour de deux axes : le passage à l'échelle et la gestion de la mobilité dans un contexte autoroutier. Pour cela, nous avons proposé une extension du protocole de routage ad hoc DSR pour les réseaux ad hoc hybride (comportant une infrastructure fixe). Des simulations à l'aide de JiST/SWANS ont montré une amélioration des performances en terme de passage à l'échelle, connectivité et capacité du réseau. Nous avons également établi un modèle analytique pour comparer le passage à l'échelle de deux classes de protocoles de routage : réactif et géographique. Nous concluons que l'utilisation d'un protocole géographique et ses optimisations améliore de manière significative le passage à l'échelle. Enfin, nous proposons un algorithme répartie de formation de convois de véhicules afin d'améliorer la gestion de la mobilité dans un contexte de réseau ad hoc hybride de véhicules sur autoroute. Nous avons évalué cet algorithme à l'aide de simulations et conclu à une bonne qualité de formation des convois.

Un grand nombre des problèmes d'optimisation, ainsi que des problèmes inverses, combinatoires ou hors équilibre qui apparaissent en physique statistique des systèmes complexes, peuvent être représentés comme un ensemble des variables en interaction sur un certain réseau. Bien que la recette universelle pour traiter ces problèmes n'existe pas, la compréhension qualitative et quantitative des problèmes complexes sur des graphes a fait des grands progrès au cours de ces dernières années. Un rôle particulier a été joué par des concepts empruntés de la physique des verres de spin et la théorie des champs, qui ont eu beaucoup de succès en ce qui concerne la description des propriétés statistiques des systèmes complexes et le développement d'algorithmes efficaces pour des problèmes concrets.En première partie de cette thèse, nous étudions des problèmes de diffusion sur des réseaux, avec la dynamique hors équilibre. En utilisant la méthode de cavité sur des trajectoires dans le temps, nous montrons comment dériver des équations dynamiques dites "message-passing'' pour une large classe de modèles avec une dynamique unidirectionnelle -- la propriété clef qui permet de résoudre le problème. Ces équations sont asymptotiquement exactes pour des graphes localement en arbre et en général représentent une bonne approximation pour des réseaux réels. Nous illustrons cette approche avec une application des équations dynamiques pour résoudre le problème inverse d'inférence de la source d'épidémie dans le modèle "susceptible-infected-recovered''.Dans la seconde partie du manuscrit, nous considérons un problème d'optimisation d'appariement planaire optimal sur une ligne. En exploitant des techniques de la théorie de champs et des arguments combinatoires, nous caractérisons une transition de phase topologique qui se produit dans un modèle désordonné simple, le modèle de Bernoulli. Visant une application à la physique des structures secondaires de l'ARN, nous discutons la relation entre la transition d'appariement parfait-imparfait et la transition de basse température connue entre les états fondu et vitreux de biopolymère; nous proposons également des modèles généralisés qui suggèrent une correspondance exacte entre la matrice des contacts et la séquence des nucléotides, permettant ainsi de donner un sens à la notion des alphabets effectifs non-entiers
A large number of optimization, inverse, combinatorial and out-of-equilibrium problems, arising in the statistical physics of complex systems, allow for a convenient representation in terms of disordered interacting variables defined on a certain network. Although a universal recipe for dealing with these problems does not exist, the recent years have seen a serious progress in understanding and quantifying an important number of hard problems on graphs. A particular role has been played by the concepts borrowed from the physics of spin glasses and field theory, that appeared to be extremely successful in the description of the statistical properties of complex systems and in the development of efficient algorithms for concrete problems.In the first part of the thesis, we study the out-of-equilibrium spreading problems on networks. Using dynamic cavity method on time trajectories, we show how to derive dynamic message-passing equations for a large class of models with unidirectional dynamics -- the key property that makes the problem solvable. These equations are asymptotically exact for locally tree-like graphs and generally provide a good approximation for real-world networks. We illustrate the approach by applying the dynamic message-passing equations for susceptible-infected-recovered model to the inverse problem of inference of epidemic origin. In the second part of the manuscript, we address the optimization problem of finding optimal planar matching configurations on a line. Making use of field-theory techniques and combinatorial arguments, we characterize a topological phase transition that occurs in the simple Bernoulli model of disordered matching. As an application to the physics of the RNA secondary structures, we discuss the relation of the perfect-imperfect matching transition to the known molten-glass transition at low temperatures, and suggest generalized models that incorporate a one-to-one correspondence between the contact matrix and the nucleotide sequence, thus giving sense to the notion of effective non-integer alphabets

Le but de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Les modèles existants pour ce type d'exercice sont développés suivant deux types d'approches : microscopiques - les piétons sont modélisés comme des agents autonomes - et macroscopiques - les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement. Selon nous, ces deux approches ne s'opposent pas, mais se complètent mutuellement. Aussi nous inspirons-nous des jeux de congestion et des SMA pour proposer une formulation générique du problème de déplacement de piétons. Nous introduisons la notion de ressource de navigation, décrite comme une région de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs objectifs, et via lesquelles ils interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques, et nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues. Le concept d'environnement issu du paradigme SMA s'avère adapté pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est vu comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents. Une partie de la dynamique de la simulation est ainsi déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents, ce qui favorise la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous comparons notre modèle avec un modèle microscopique standard via plusieurs scénarii de simulation et montrons que notre modèle produit des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues du déplacement des piétons
In this work, we focus on real-time simulation of autonomous pedestrians navigation. Existing models for this purpose tend to diverge on whether to build on pedestrians' characteristics and local interactions - microscopic approaches - or to focus on pedestrians' flow regardless of individual characteristics - macroscopic approaches. Our position is that the two approaches should not be separated. Thus, we introduce a Macroscopic-Influenced Microscopic approach which aims at reducing the gap between microscopic and macroscopic approaches by providing credible walking paths for a potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians. Our approach originates from a least-effort formulation of the navigation task, which allows us to consistently account for congestion at every levels of decision. We use the multi-agent paradigm and describe pedestrians as autonomous and situated agents who plan dynamically for energy efficient paths, and interact with each other through the environment. The navigable space is considered as a set of contiguous resources that agents use to build their paths. We emulate the dynamic path computation for each agent with an evolutionary search algorithm that implement a tabu search heuristic, especially designed to be executed in real-time and autonomously. We have compared an implementation of our approach with a standard microscopic model, against low-density and high density scenarios, with encouraging results in terms of credibility and scalability. We believe that microscopic models could be easily extended to embrace our approach, thus providing richer simulations of potentially highly congested crowd of autonomous pedestrians

Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche et de développement qui vise à mettre en place des technologies de simulation permettant de reproduire des comportements humains dans une ville. L'objectif de nos travaux est de définir des algorithmes permettant de simuler les déplacements d'une grande quantité de piétons dans un environnement urbain, en temps réel, et de manière crédible. Pour ce type d'exercice, plusieurs solutions existent. Ces solutions sont principalement développées à partir de deux types d'approches : les approches microscopiques, où les piétons sont modélisés comme des agents autonomes, et les approches macroscopiques, où les piétons sont considérés comme soumis à des lois d'écoulement continues ou discrètes. Notre position est que ces deux approches ne s'opposent pas, contrairement à ce qui ressort de la pratique courante, mais se complètent mutuellement. Privilégier l'une au détriment de l'autre fait courir le risque de produire des solutions partiellement satisfaisantes. Aussi nous sommes nous proposés de clarifier le cadre formel permettant d'appréhender la complexité des déplacements. En ligne avec plusieurs études statistiques et psychologiques sur le déplacement des piétons, nous explicitons un déplacement crédible comme un déplacement économe en énergie métabolique. Nous nous inspirons des jeux de congestion et du paradigme multi-agent pour proposer une formulation générique du problème de déplacement des piétons : nous introduisons la notion de ressources de navigation, que nous décrivons comme des régions de l'espace que les agents utilisent pour atteindre leurs destinations, et via lesquelles les agents interagissent pour estimer leurs dépenses énergétiques de manière robuste. Nous proposons une stratégie de déplacement basée sur les heuristiques taboues et nous considérons le principe influence et réaction pour implémenter les actions de déplacements. Le concept d'environnement issu du paradigme multi-agent s'avère particulièrement utile pour appréhender la complexité de la simulation. L'environnement est considéré comme un composant indépendant et ontologiquement différent des agents qui est pris en compte à tous les niveaux de décisions. Une importante partie de la dynamique de la simulation peut ainsi être déléguée à l'environnement sans altérer l'autonomie des agents. Cette séparation favorise à la fois la crédibilité des résultats et le passage à l'échelle. Nous avons choisi de comparer notre proposition avec un modèle microscopique standard à travers plusieurs scénarios de simulation. Il ressort de notre comparaison que notre modèle permet de reproduire des résultats plus crédibles du point de vue d'un observateur extérieur et plus proches des études empiriques connues sur les déplacements des piétons.

Dans ce mémoire nous abordons de prime abord la reconstruction d'arbres et de réseaux phylogénétiques, à travers deux méthodes d'inférence. Les arbres et les réseaux sont deux supports pour la représentation de l'évolution d'un groupe d'espèces étudiées. Les modèles d'évolution d'espèces qui seront traités sont les suivants : 1) Le modèle arborescent classique qui a longtemps été le seul support formel pour la représentation des relations génétiques entre les espèces. 2) Le modèle en réseau qui permet de représenter des mécanismes phylogénétiques importants pouvant jouer un rôle clé dans l'évolution et pouvant s'expliquer par le phénomène de l'évolution réticulée. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux algorithmes d'inférence de réseaux de transferts horizontaux de gènes. Un transfert horizontal de gènes permet à deux espèces de s'échanger, partiellement ou totalement, différents gènes au cours de l'évolution. Le travail effectué sur la reconstruction d'arbres et de réseaux phylogénétiques a mené à la publication de trois articles. Ensuite, nous abordons le problème de réduction du temps d'exécution de différents programmes bioinformatiques. Ce problème a pris de l'ampleur à cause de la croissance du volume de données biologiques et du blocage de la puissance des ordinateurs autour de 3,4GHZ depuis environ deux ans. Nous décrivons un procédé d'accélération des calculs effectués par différents algorithmes d'inférence et de représentation de l'évolution des espèces, en utilisant le parallélisme. Le parallélisme mis en place a été réalisé à travers une librairie standard de passage de messages (Message Passing Interface). Nous montrons les différentes formes de parallélisme, les architectures de systèmes parallèles, quelques environnements qui permettent de supporter l'exécution des applications de façon à exprimer le parallélisme, ainsi que les approches utilisées pour paralléliser différents modèles d'évolution. Les versions parallèles des algorithmes d'évolution ont été développées et installées sur une « grappe » (i.e. cluster) Linux ayant 16 lames possédant chacune deux processeurs et sa propre mémoire. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : algorithmes d'évolution, arbre phylogénétique, réseau phylogénétique, transferts horizontaux de gènes, programmation parallèle, Message Passing Interface (MPI).