Dissertations / Theses on the topic 'Détection des dommages structurels'

La détection des dommages structurels (DDS) basée sur les vibrations est un problème typique d'optimisation inverse. L'optimisation par essaims de particules (OEP) a été utilisée numériquement ou expérimentalement pour résoudre ce problème en raison de son concept simple, de sa convergence rapide et de ses quelques paramètres de réglage. Cependant, il existe encore quelques inconvénients, tels que la convergence prématurée, la consommation de temps et l'inconstance des performances, qui peuvent détériorer les résultats de la détection des dommages. L'objectif de ce manuscrit est d'améliorer l'efficacité et la précision d'OEP pour la DDS.Les principales contributions peuvent être résumées en trois aspects. Premièrement, les deux facteurs critiques, la fonction physique et la structure de topologie, qui ont un impact significatif sur la performance de l'EPS pour la DDS, sont étudiés séparément. Leurs résultats de simulation respectifs pour la DDS d'une poutre en porte-à-faux ont vérifié que la fonction physique basée sur l'ECBI est plus favorable ; la topologie à quatre groupes fournit la meilleure performance globale. Deuxièmement, un cadre multi-composants est construit et amélioré en combinant plusieurs variantes d’OEP différentes, permettant aux particules de suivre différentes stratégies de recherche dans l'optimisation afin que les avantages de chaque variante d’OEP puissent être exploités. Dans la version améliorée, les particules peuvent autoréguler leur comportement de recherche en fonction de leur taux de mise à jour réussie en mémoire. Des résultats de simulation sur des cas de détection de dommages multiples sur la poutre en porte-à-faux ont démontré l'efficacité du cadre et la supériorité de la version améliorée. Troisièmement, une approche en deux étapes, qui permet de localiser et de quantifier les dommages séparément, a été développée pour résoudre le problème de l’OEP, qui prend beaucoup de temps. Les résultats de la simulation montrent que la méthode en deux étapes proposée offre une convergence plus rapide, un temps de calcul moindre et une meilleure tolérance au bruit
Vibration-based based structural damage detection (SDD) is a typical inverse optimization problem. While the particle swarm optimization (PSO) has been used numerically or experimentally to solve this problem due to its simple concept, fast convergence, and few tuning parameters. However, there are still some drawbacks, such as premature convergence, time consumption, and inconsistent performance, which can deteriorate its damage detection results. This manuscript aims to improve the effectiveness and accuracy of particle swarm optimization (PSO) for structural damage detection (SDD). The main contributions can be summarized in three aspects. First, the two critical factors, fitness function and topology structure, which have significant impacts on the performance of the PSO in SDD, are investigated separately. Their respective simulation results in SDD of a cantilever beam verified that the ECBI-based fitness function is more favorable; the Four Cluster topology provides the best overall performance. Second, a multi-component framework is constructed and improved by combining several different PSO variants, allowing the particles to follow different search strategies in the optimization so that the advantages of each PSO variant can be exploited. In the improved version, the particles can self-regulate their search behavior based on their successful update rate in memory. Simulation results on multi-damage detection cases of the cantilever beam demonstrated the effectiveness of the framework and the superiority of the improved version. Thirdly, a two-stage approach that allows damage localization and quantification to be carried out separately was developed to address the time-consuming problem of PSO. Simulation results show that the proposed two-stage method provides faster convergence, less computation time, and better noise tolerance

Pour vérifier le comportement des liaisons tubulaires soudées, étude d'un système de mesure en temps réel des déformations sur la section nominale des tubes arrivant aux noeuds ; technologiquement le système est conçu à partir des matériels existants.

The objectives of the thesis work were to study theinteraction between embedded piezoceramic transducers andcomposite structures as well as determine techniques tosimplify the Lamb waves analysis. Firstly, this studyconsidered the design of the embedded piezoceramic transducers.Secondly, the effect of the embedded transducer on thecomposite strength as well as the influence of the mechanicallyloaded composite on the characteristics of the embeddedtransducer were investigated. Finally, to simplify the analysisof such complex Lamb wave responses, two techniques weredeveloped. They were based on the wavelet technique and amodelling technique, respectively.

The design of the embedded piezoceramic transducers wasimproved by reducing the stress concentrations in the compositeas well as in all components constituting the piezoceramictransducer, that is, the piezoceramic element, interconnectorand conductive adhesive. The numerical analysis showed that thethickness of the interconnector had no significant influence onthe stress state of the piezoceramic transducer. It was alsofound that a compliant conductive adhesive reduced the stressconcentration located at the edge of the piezoceramic element.The structural integrity of composites embedded with theimproved piezoceramic transducer was investigated. Theexperiments, performed in tensile and compressive staticloading, indicated that the strength of the composite was notsignificantly reduced by the embedded piezoceramic transducer.Further investigations were conducted to evaluate theperformance of the improved piezoceramic transducer used as aLamb wave generator embedded in composites subjected tomechanical loading. The tests were conducted in tensile andcompressive static loading as well as fatigue loading. Thestudy showed a large working range of the embedded piezoceramictransducer. A post processing technique based on the waveletswas further assessed in the detection of damage and in thedamage size evaluation. A new wavelet basis was developedspecially for processing the Lamb wave response. This method,focused on the wavelet coefficients from the decomposition Lambwave response, showed promising results in evaluating thedamage size. The wavelets offered a sensitive tool to detectsmall damage, compared to other detection methods, improvingthe damage detection capabilities. The other technique wasdevoted to the simplification of the generated Lamb waves bythe use of multi-element transducers. The transducers weredesigned using both a normal-mode expansion and a FE-method.This technique allowed reducing the effect of a Lamb wave modetowards another. This technique was successfully implemented ina damage detection system in composites.

Keywords:Embedded piezoceramic, transducer, composite,structural integrity, health monitoring, damage detection, Lambwaves, wavelets, normal-mode expansion, FE-method

L'objectif de ce travail est de proposer des solutions nouvelles dans le domaine de la détection de clusters d'évènements de santé. Ce type d'analyse est traditionnellement utilisé dans la surveillance de maladies dont l'étiologie est incertaine afin de localiser et mettre en évidence des agrégats ayant une densité anormalement élevée dans le temps et/ou dans l'espace. La détermination de ces clusters constitue généralement une étape préliminaire à la recherche de facteurs de risque.
Nous proposons une revue des méthodes existantes ainsi que notre contribution dans différentes directions. Deux approches sont proposées dans le cadre temporel permettant pour l'une d'éviter l'utilisation de simulations et pour l'autre de prendre en compte les données dont l'information temporelle est incomplète. Nous avons également mis au point une méthode de détection de clusters spatiaux de forme arbitraire permettant d'analyser des données dont on connaît la localisation géographique exacte. Cette approche a été appliquée sur des données particulières, celles obtenues par Imagerie par Résonance Magnétique fonctionnelle. Les perspectives d'analyse spatio-temporelle sont finalement évoquées.

TRAPIL est une société Française ayant à charge l'exploitation et l'entretien de pipelines d'hydrocarbures. L'entretien de pipelines enterrés nécessite le passage de racleurs équipés de sondes ultrasons réalisant une cartographie de la structure du pipeline, qui est ensuite analysée à la main afin de détecter et d'identifier les différents défauts pouvant apparaître ou évoluer.L'objectif de ce travail de thèse est d'apporter une solution algorithmique permettant d'accélérer et de compléter le travail des analystes à l'aide des méthodes modernes de traitement d'images et du signal.Notre approche suit le mode opératoire des experts et est découpée en trois partie.Tout d'abord nous réalisons une détection des soudures d'aboutage permettant de séparer le pipelines en les différents tubes qui le composent. Les signaux de sondes représentant la circonférence du tube sont regroupés et compressés dans une détection de rupture par comparaison de moyenne à court et long terme, puis les signaux résultants sont fusionnés à l'aide d'une pondération unique permettant une augmentation majeure du contraste entre bruit et soudure, offrant une détection et une localisation presque sans faille.Les tubes subissent ensuite une première segmentation visant à éliminer le plus grand nombre de pixels sains. Usant de modélisation d'histogramme des valeurs d'épaisseur par un algorithme EM initialisé pour notre problématique, l'algorithme suit un principe récursif comparable aux méthodes de type split and merge pour détecter et isoler les zones dangereuses.Enfin, Les zones dangereuses sont identifiées à l'aide d'une foret aléatoire, apprise sur un grand nombre d'exemples de défauts. Cette troisième partie est centrée sur l'étude de différentes méthodes de reconnaissance de forme appliquées à notre nouvelle problématique.Au travers de ces différentes étapes, les solutions que nous avons apportées permettent à TRAPIL un gain de temps significatif sur les tâches les plus fastidieuses du processus d'analyse (par exemple 30% sur la détection de soudures) et leur offre de nouvelles possibilités commerciales, par exemple la possibilité de fournir un pré-rapport à leur clientèle en quelques jours pendant que l'analyse manuelle est réalisée pouvant prendre plus d'un mois
TRAPIL is a French society who is in charge of exploitation and maintenance of oil pipelines. Maintenance of buried pipeline implies the use of ultrasonic sensor-equipped devices, providing thickness and structural maps of the pipe, which are analysed by experts in order to detect and identify defects that may appear or evolve.The objective of this work is to provide an algoritmic solution allowing to accelerate and aid the experts's work with modern image and signal processing methods.Our approach follows the experts's operating mode and is divided in three sections.First, a weld detection is realized allowing to split the pipe in tubes. The signals of probes representing the circumference of the pipe are regrouped and compressed through an abrupt change detection, using short and long-term average comparison, then the resulting signals are merged using a unique weightening function allowing a massive increase of the contrast between welds and noise, offering near-perfect detection and localization.The tubes then undergoes a first segmentation aiming at eliminating a large amount of sane pixels. Using histogram modelization through an EM algorithm tuned specially for our purpose, the algorithm follows a recursive approach comparable to split and merge methods to detect and isolate dangerous areas.Finally, those dangerous areas are identified with a Random Forest, which has been learnt on a large amount of defect examples. This third part is greatly focused on the study of different pattern recognition methods applied on our new problematic.Through those different steps, the solution we brought allows TRAPIL to save a lot of time on the most tedious tasks of the analysis process (for example 30% of gain in processing time for the weld detection) and offers new commercial possibilities, like for example the possibility to provide their clients a first report in a matter of days, while the manual analysis is completed, which can take more than a month

L'objectif de mon doctorat est de développer une méthode d'analyse des séquences protéiques permettant de cribler, le plus efficacement possible, les alignements non significatifs produits par le logiciel PSI-BLAST afin d'identifier des relations d'homologies lointaines. La stratégie développée repose sur deux étapes de criblage, une première s'appuyant sur les prédictions de structures secondaires, une seconde tirant profit du développement récent de méthodes de comparaison profil/profil performantes. La méthode développée a été initialement calibrée sur une base de données de séquences particulière. Cette base rassemble des séquences de domaines dont les structures sont connues permettant ainsi de contrôler l'existence effective d'homologues lointains. Cette phase a permis d'établir les seuils de détection optimaux permettant une utilisation semi-automatique du programme. Dans une seconde phase, la méthode a été testée sur un ensemble de 100 protéines impliquées dans la signalisation et la réparation des dommages de l'ADN. Au travers de différents exemples, nous montrons les potentialités du programme développé pour des recherches d'homologies lointaines à grande échelle. En particulier, mon étude suggère une nouvelle hypothèse pour comprendre l'origine d'une maladie rare, le syndrome de Nijmejen, provoqué par une mutation dans la protéine Nbs1.

L'objectif de mon doctorat est de développer une méthode d'analyse des séquences protéiques permettant de cribler, le plus efficacement possible, les alignements non significatifs produits par le logiciel PSI-BLAST afin d'identifier des relations d'homologies lointaines. La stratégie développée repose sur deux étapes de criblage, une première s'appuyant sur les prédictions de structures secondaires, une seconde tirant profit du développement récent de méthodes de comparaison profil/profil performantes. La méthode développée a été initialement calibrée sur une base de données de séquences particulière. Cette base rassemble des séquences de domaines dont les structures sont connues permettant ainsi de contrôler l'existence effective d'homologues lointains. Cette phase a permis d'établir les seuils de détection optimaux permettant une utilisation semi-automatique du programme. Dans une seconde phase, la méthode a été testée sur un ensemble de 100 protéines impliquées dans la signalisation et la réparation des dommages de l'ADN. Au travers de différents exemples, nous montrons les potentialités du programme développé pour des recherches d'homologies lointaines à grande échelle. En particulier, mon étude suggère une nouvelle hypothèse pour comprendre l'origine d'une maladie rare, le syndrome de Nijmejen, provoqué par une mutation dans la protéine Nbs1
The aim of my PhD thesis lay in the development of a new automatic approach for efficiently detecting remote homologues lost in the non significant output of PSI-BLAST program. My strategy is based on a two steps procedure : first, we take advantage of secondary structure predictions, second, based on the recent development of highly sensitive profil/profil comparison method. The method was initially calibrated on a sequence database. This database gathers sequences of domains whose structures so that effective existence of remote homologies could be controlled. This step was essential to deduce the optimal thresholds leading to the best detection capabilities for a semi-automatic use of the program. In a second step, the method was tested on a set of 100 protein sequences involved in DNA damage signalling and repair. Through various examples, we show the potentialities of the developed program for the large scale analysis of remote homologies in protein sequences. In particular, my work stimulated a new hypothesis for the understanding of the defects observed in a rare disease, the Nijmejen breakage syndrome, brought about by a mutation in the Nbs1 gene

L'objectif de notre travail est d'étudier les marqueurs et les dommages consécutifs à une catastrophe naturelle à partir d'imagerie satellitaire, et d'analyser les potentialités de ce type de données spatiales dans la détection de ces marqueurs et dommages post catastrophes naturelles. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés aux séismes et aux inondations à partir d'exemples précis comme les séismes d'Izmit en Turquie (1999), de Bhuj en Inde (2001), les inondations de l'Aude (1999), les coulées de boue du Venezuela (1999) et les inondations qui ont affecté Madagascar et le Mozambique (2000). Disposant d'un corpus d'images satellites couvrant les différents événements étudiés, nous avons d'une part, analysé l'ensemble des traitements d'images qui nous semblait le plus adapté à la recherche de marqueurs et de dommages, et d'autre part, nous avons adapté et développé de nouvelles méthodes pour détecter et cartographier ces dommages et marqueurs de C. N. Nos recherches nous ont permis de conclure sur les potentialités et limites de chaque type d'images satellites. Dans la caractérisation des dommages suite à un séisme, nous avons constaté que les images radar d'amplitude n'étaient d'aucune efficacité, alors que les images optiques à moyenne résolution permettent de détecter, en analyse multitemporelle, les dommages les plus importants alors que les images à très haute résolution sont bien adaptées à l'identification de dommages. Concernant les inondations, nous avons constaté que si certaines images conduisaient à des résultats positifs dans un cas, elles pouvaient dans d'autres circonstances ne pas donner de résultats satisfaisants. De même, une étude comparée de différentes méthodes de traitements sur un même cas, nous a montré la très grande variabilité des résultats en fonction de la méthode utilisée. Il ne semble donc pas y avoir actuellement une seule et unique méthode robuste pour la détection des dommages et des marqueurs liés aux inondations
The aim of our research is to study the potentialities and the limits of spatial imagery for the detection of damages after major natural hazard. In order to realize this work, we have studied several examples such as Izmit (1999) and Bhuj (2001) earthquakes, flood of the river Aude (1999), mud flow in Venezuela (1999), and the hurricane and flood in Madagascar and Mozambique (2000). In this work, we have studied and applied the more efficient image treatments for the damages detection, and we have also adapted and developed new methods such as the morphological anomalies recognition for the damages assessment and mapping. Our researches permit us to conclude on the potentialities and limits of each kind of special data. First, we have noted that radar imagery is unavailable for the detection of building damage levels after an earthquake. Only the optical data, at medium and high resolution permit to detect several levels of damage using a multitemporal analysis or morphological approach. Concerning the detection of damages after flood or mud flow, we have observed that results depend more on the geographic and meteorological situation than on the type of spatial data used. A compared study of different approaches on the same case has shown the great variabilty of the result depending on the methodology used. It doesn't seem to have a single and general method for the damages detection

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'analyse statistique de données en grande dimension. Nous avons en effet aujourd'hui accès à un nombre toujours plus important d'information. L'enjeu majeur repose alors sur notre capacité à explorer de vastes quantités de données et à en inférer notamment les structures de dépendance. L'objet de cette thèse est d'étudier et d'apporter des garanties théoriques à certaines méthodes d'estimation de structures de dépendance de données en grande dimension.La première partie de la thèse est consacrée à l'étude de modèles parcimonieux et aux méthodes de type Lasso. Après avoir présenté les résultats importants sur ce sujet dans le chapitre 1, nous généralisons le cas gaussien à des modèles exponentiels généraux. La contribution majeure à cette partie est présentée dans le chapitre 2 et consiste en l'établissement d'inégalités oracles pour une procédure Group Lasso appliquée aux modèles linéaires généralisés. Ces résultats montrent les bonnes performances de cet estimateur sous certaines conditions sur le modèle et sont illustrés dans le cas du modèle Poissonien. Dans la deuxième partie de la thèse, nous revenons au modèle de régression linéaire, toujours en grande dimension mais l'hypothèse de parcimonie est cette fois remplacée par l'existence d'une structure de faible dimension sous-jacente aux données. Nous nous penchons dans cette partie plus particulièrement sur la méthode PLS qui cherche à trouver une décomposition optimale des prédicteurs étant donné un vecteur réponse. Nous rappelons les fondements de la méthode dans le chapitre 3. La contribution majeure à cette partie consiste en l'établissement pour la PLS d'une expression analytique explicite de la structure de dépendance liant les prédicteurs à la réponse. Les deux chapitres suivants illustrent la puissance de cette formule aux travers de nouveaux résultats théoriques sur la PLS . Dans une troisième et dernière partie, nous nous intéressons à la modélisation de structures au travers de graphes et plus particulièrement à la détection de communautés. Après avoir dressé un état de l'art du sujet, nous portons notre attention sur une méthode en particulier connue sous le nom de spectral clustering et qui permet de partitionner les noeuds d'un graphe en se basant sur une matrice de similarité. Nous proposons dans cette thèse une adaptation de cette méthode basée sur l'utilisation d'une pénalité de type l1. Nous illustrons notre méthode sur des simulations
This thesis falls within the context of high-dimensional data analysis. Nowadays we have access to an increasing amount of information. The major challenge relies on our ability to explore a huge amount of data and to infer their dependency structures.The purpose of this thesis is to study and provide theoretical guarantees to some specific methods that aim at estimating dependency structures for high-dimensional data. The first part of the thesis is devoted to the study of sparse models through Lasso-type methods. In Chapter 1, we present the main results on this topic and then we generalize the Gaussian case to any distribution from the exponential family. The major contribution to this field is presented in Chapter 2 and consists in oracle inequalities for a Group Lasso procedure applied to generalized linear models. These results show that this estimator achieves good performances under some specific conditions on the model. We illustrate this part by considering the case of the Poisson model. The second part concerns linear regression in high dimension but the sparsity assumptions is replaced by a low dimensional structure underlying the data. We focus in particular on the PLS method that attempts to find an optimal decomposition of the predictors given a response. We recall the main idea in Chapter 3. The major contribution to this part consists in a new explicit analytical expression of the dependency structure that links the predictors to the response. The next two chapters illustrate the power of this formula by emphasising new theoretical results for PLS. The third and last part is dedicated to graphs modelling and especially to community detection. After presenting the main trends on this topic, we draw our attention to Spectral Clustering that allows to cluster nodes of a graph with respect to a similarity matrix. In this thesis, we suggest an alternative to this method by considering a $l_1$ penalty. We illustrate this method through simulations

Le syndrome de Rett est une maladie neurodéveloppementale progressive causée par des mutations du gène mecp2. Elle touche essentiellement les filles avec une fréquence d'environ 1/10000 naissances. Différentes fonctions ont été attribuées à MeCP2 : modulateur transcriptionnel, épissage alternatif de certains ARN, maintien de l'état de méthylation des gènes et modification de la structure tridimensionnelle de la chromatine. Initialement, mes travaux de thèse ont consisté à explorer l'hypothèse que MeCP2 aurait la capacité de passer d'une cellule à l'autre. Les résultats obtenus suggèrent que le transfert intercellulaire de MeCP2 ne se produise pas in vivo mais serait dû à une diffusion intercellulaire de la protéine suite à l'étape de fixation cellulaire à l'acétone durant l'expérimentation. Cependant, ces travaux ont permis de mettre au point une nouvelle méthode pour la détection des protéines dans les cellules de mammifères basée sur le système de split-GFP. Dans le cadre de mon projet de thèse, j'ai également produit et caractérisé des anticorps dirigés spécifiquement contre chacune des 2 isoformes de MeCP2. Ces anticorps originaux vont permettre d'étudier les niveaux d'expression et le rôle de chaque isoforme dans l'organisme. Cela va pouvoir améliorer notre compréhension de la pathologie du syndrome de Rett. Plus récemment, mes travaux se sont focalisés sur la relation entre MeCP2 et les mécanismes de réparation de l'ADN, et nous ont permis de mettre en évidence la capacité de MeCP2 de s'accumuler sur l'ADN endommagé. Les futurs projets de l'équipe viseront à élucider les mécanismes impliqués dans cette nouvelle fonction de MeCP2
Rett syndrome is a severe and progressive X-linked neurodevelopmental disorder that affects 1/10000 female birth. RTT is caused by mutations in the mecp2 gene, encoding the Methyl CpG binding Protein 2. MeCP2 binds to methylated DNA and has several roles in: transcription activation or repression, chromatin remodeling, alternative splicing of mRNA. . . Initially, my thesis project was to explore the hypothesis that MeCP2 may be able to transfer between cells. My results suggest that this phenomenon appears after cell fixation with acetone and doesn't occur in vivo. This work, however, allowed us to develop a new staining method to detect and localize proteins in mammalian cells using the split-GFP system. Within the frame of this project, I have also produced antibodies specific for each of the two MeCP2 isoforms. These novel antibodies should prove to be interesting tools to understand the role of each isoform in the pathology of Rett syndrome. More recently, my work was focalized on the relationship between MeCP2 and DNA damage. I was able to show that MeCP2 accumulates on DNA damage. Future work will be aimed at understanding the mechanisms involved in this newly uncovered function of MeCP2, and will hopefully improve our understanding of Rett syndrome pathogenesis

Le travail de recherche appliquée réalisé au cours du doctorat s’intéresse aux tempêtes hivernales à fort potentiel d’impact économique en Europe et comprend deux parties. La première partie vise à quantifier l’impact du changement climatique sur les tempêtes de vent hivernales extrêmes en Europe et s’appuie sur des données couvrant des périodes supérieures à 30 ans. La seconde partie du travail est plus opérationnelle et a pour objectif l’élaboration et la mise en place d’un outil de détection des tempêtes de vent hivernales en Europe à partir de prévisions météorologiques actualisées toutes les six heures. L’objectif général de la première partie du travail de recherche est d’apporter une vision moyen-terme de ce que pourraient être les tempêtes de vent hivernales en Europe au cours du XXIe siècle. Ce travail vient compléter la vision pour l’instant principalement court-terme du risque proposée par les modèles CatNat, utilisés par les (ré)assureurs pour connaître le coût du risque sur leur portefeuille. Au cours du travail de recherche, une nouvelle méthode a été proposée pour définir le potentiel de dommages associés à une tempête de vent en Europe. L’idée originale développée au cours du projet est l’utilisation de plusieurs variables capturant différentes échelles spatio-temporelles et prenant en compte la relation entre plusieurs variables caractéristiques d’un même cyclone extratropical. La recherche d’événements partageant une signature similaire et intense, simultanément dans la vorticité relative à 850 hPa, la pression au niveau de la mer et le vent de surface, conduit à la détection d’un nombre réduit d’événements. La comparaison du nombre d’événements qui constituent ce groupe et de leur intensité entre des données issues de réanalyses et celles issues de différentes simulations du climat futur peut apporter des réponses suffisantes aux compagnies d’assurance sur l’évolution de ce risque dans un climat dont les conditions climatiques sont différentes de celui d’aujourd’hui. Un premier article sur la méthode a été accepté dans le journal Natural Hazard and Earth Science System. La méthode a été appliquée aux données issues des modèles participant au projet CMIP5. Il s’agit d’évaluer la capacité des modèles de climat à reproduire les événements type « tempête de vent hivernales en Europe » et d’estimer l’impact du changement climatique sur la fréquence et l’intensité des tempêtes de vent hivernales en Europe. Un second article reprenant les résultats de cette étude est en préparation. La seconde partie de la thèse est focalisée sur le projet opérationnel Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT) dont le but est de développer un outil permettant, à partir de prévisions météorologiques issues toutes les six heures, de détecter un événement type tempête de vent pouvant causer des dégâts majeurs en Europe et de proposer aux entités du groupe AXA concernées une estimation du montant des pertes et du nombre de sinistres associés à l’événement à venir ainsi que leurs localisations
The research carried out during the PhD deals with winter windstorms with high economic damage potential in Europe and can be divided in two parts. The first part aims at quantifying the impact of climate change on European winter windstorms and relies on datasets covering long periods of time (>30 years) either in the past or in the future. The objective of the second part is to forecast potential losses and claims associated with an upcoming extreme windstorm by using forecast data updated every six hours. The overall objective of the first part is to provide a medium-term view of what could be the winter windstorms in Europe during the 21st century. It thus completes the short-term vision of the risk given by the Catastrophe Models used by the (re)insurers to assess the cost of the risk on their portfolio. A new methodology has been developed to define the damage potential associated with European winter windstorms. The novelty of the methodology relies in the use of several variables capturing different spatiotemporal scales and the coupling that exists between variables during the cyclogenesis. Seeking for events sharing a similar intense signature simultaneously in the relative vorticity at 850 hPa, the mean sea level pressure and the surface wind speed lead to the detection of a small group of events. Comparing the number of events that belong to this group and their intensity in reanalysis datasets and different simulations of the future climate can provide enough information to insurance companies on the potential evolution of this hazard in a future climate. A first paper on the methodology has been accepted in the journal of Natural Hazard and Earth Science System.The methodology has been applied to the datasets provided by Global Climate Models (GCM) participating to the CMIP5 project. The goal is to assess the ability of GCMs to reproduce winter windstorms in Europe and the potential impact of climate change on the frequency and intensity of such events. A second paper presenting the results obtained from this second study will be submitted.The second part of the PhD focuses on the project Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT). The objective is to develop an early warning tool that detects an upcoming winter windstorms in meteorological forecasts updated every six hours and provides interested AXA entities with an alert on the upcoming windstorm as well as an estimate of the potential losses and claims.The tool has been developed in parallel of the research project and consists in two modules. In the first module, particularly intense systems are detected in meteorological forecasts and the associated gust footprint is extracted. In the second module, wind speeds are translated into a loss and a number of claims thanks to vulnerability curves. When a system is detected, an alert is sent with the appropriate information on the event propagation and the associated loss. The tool has been running automatically for the 2013 – 2014 winter season and detected most of the events that passed over Europe

Le Document Understanding est la discipline de l’Intelligence Artificielle qui dote les machines du pouvoir de Lecture. Cette capacité sous-entend de comprendre dans une vision globale l’objet du document, sa classe, et dans une vision locale, des informations précises, des entités. Un double défi est de réussir ces opérations dans plus de 90% des cas tout en éduquant la machine avec le moins d’effort humain possible. Cette thèse défend la possibilité de relever ces défis avec des méthodes à apprentissage incrémental. Nos propositions permettent d’éduquer efficacement et itérativement une machine avec quelques exemples de document. Pour la classification, nous démontrons (1) la possibilité de découvrir itérativement des descripteurs textuels, (2) l’intérêt de tenir compte de l’ordre du discours et (3) l’intérêt d’intégrer dans le modèle de donnée incrémental une mémoire épisodique de quelques Souvenirs d’échantillon. Pour l’extraction d’entité, nous démontrons un modèle structurel itératif à partir d’un graphe en étoile dont la robustesse est améliorée avec quelques connaissances a priori d’ordre général. Conscient de l’importance économique et sociétale de la fraude dans les flux documentaires, cette thèse fait également le point sur cette problématique. Notre contribution est modeste en étudiant les catégories de fraude pour ouvrir des perspectives de recherche. Cette thèse a été conduite dans un cadre atypique en conjonction avec une activité industrielle à Yooz et des projets collaboratifs, en particulier, les projets FEDER SECURDOC soutenu par la région Nouvelle Aquitaine et Labcom IDEAS soutenu par l’ANR
The Document Understanding is the Artificial Intelligence ability for machines to Read documents. In a global vision, it aims the understanding of the document function, the document class, and in a more local vision, it aims the understanding of some specific details like entities. The scientific challenge is to recognize more than 90% of the data. While the industrial challenge requires this performance with the least human effort to train the machine. This thesis defends that Incremental Learning methods can cope with both challenges. The proposals enable an efficient iterative training with very few document samples. For the classification task, we demonstrate (1) the continue learning of textual descriptors, (2) the benefit of the discourse sequence, (3) the benefit of integrating a Souvenir of few samples in the knowledge model. For the data extraction task, we demonstrate an iterative structural model, based on a star-graph representation, which is enhanced by the embedding of few a priori knowledges. Aware about economic and societal impacts because the document fraud, this thesis deals with this issue too. Our modest contribution is only to study the different fraud categories to open further research. This research work has been done in a non-classic framework, in conjunction of industrial activities for Yooz and collaborative research projects like the FEDER Securdoc project supported by la région Nouvelle Aquitaine, and the Labcom IDEAS supported by the ANR

Le travail de recherche appliquée réalisé au cours du doctorat s’intéresse aux tempêtes hivernales à fort potentiel d’impact économique en Europe et comprend deux parties. La première partie vise à quantifier l’impact du changement climatique sur les tempêtes de vent hivernales extrêmes en Europe et s’appuie sur des données couvrant des périodes supérieures à 30 ans. La seconde partie du travail est plus opérationnelle et a pour objectif l’élaboration et la mise en place d’un outil de détection des tempêtes de vent hivernales en Europe à partir de prévisions météorologiques actualisées toutes les six heures. L’objectif général de la première partie du travail de recherche est d’apporter une vision moyen-terme de ce que pourraient être les tempêtes de vent hivernales en Europe au cours du XXIe siècle. Ce travail vient compléter la vision pour l’instant principalement court-terme du risque proposée par les modèles CatNat, utilisés par les (ré)assureurs pour connaître le coût du risque sur leur portefeuille. Au cours du travail de recherche, une nouvelle méthode a été proposée pour définir le potentiel de dommages associés à une tempête de vent en Europe. L’idée originale développée au cours du projet est l’utilisation de plusieurs variables capturant différentes échelles spatio-temporelles et prenant en compte la relation entre plusieurs variables caractéristiques d’un même cyclone extratropical. La recherche d’événements partageant une signature similaire et intense, simultanément dans la vorticité relative à 850 hPa, la pression au niveau de la mer et le vent de surface, conduit à la détection d’un nombre réduit d’événements. La comparaison du nombre d’événements qui constituent ce groupe et de leur intensité entre des données issues de réanalyses et celles issues de différentes simulations du climat futur peut apporter des réponses suffisantes aux compagnies d’assurance sur l’évolution de ce risque dans un climat dont les conditions climatiques sont différentes de celui d’aujourd’hui. Un premier article sur la méthode a été accepté dans le journal Natural Hazard and Earth Science System. La méthode a été appliquée aux données issues des modèles participant au projet CMIP5. Il s’agit d’évaluer la capacité des modèles de climat à reproduire les événements type « tempête de vent hivernales en Europe » et d’estimer l’impact du changement climatique sur la fréquence et l’intensité des tempêtes de vent hivernales en Europe. Un second article reprenant les résultats de cette étude est en préparation. La seconde partie de la thèse est focalisée sur le projet opérationnel Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT) dont le but est de développer un outil permettant, à partir de prévisions météorologiques issues toutes les six heures, de détecter un événement type tempête de vent pouvant causer des dégâts majeurs en Europe et de proposer aux entités du groupe AXA concernées une estimation du montant des pertes et du nombre de sinistres associés à l’événement à venir ainsi que leurs localisations
The research carried out during the PhD deals with winter windstorms with high economic damage potential in Europe and can be divided in two parts. The first part aims at quantifying the impact of climate change on European winter windstorms and relies on datasets covering long periods of time (>30 years) either in the past or in the future. The objective of the second part is to forecast potential losses and claims associated with an upcoming extreme windstorm by using forecast data updated every six hours. The overall objective of the first part is to provide a medium-term view of what could be the winter windstorms in Europe during the 21st century. It thus completes the short-term vision of the risk given by the Catastrophe Models used by the (re)insurers to assess the cost of the risk on their portfolio. A new methodology has been developed to define the damage potential associated with European winter windstorms. The novelty of the methodology relies in the use of several variables capturing different spatiotemporal scales and the coupling that exists between variables during the cyclogenesis. Seeking for events sharing a similar intense signature simultaneously in the relative vorticity at 850 hPa, the mean sea level pressure and the surface wind speed lead to the detection of a small group of events. Comparing the number of events that belong to this group and their intensity in reanalysis datasets and different simulations of the future climate can provide enough information to insurance companies on the potential evolution of this hazard in a future climate. A first paper on the methodology has been accepted in the journal of Natural Hazard and Earth Science System.The methodology has been applied to the datasets provided by Global Climate Models (GCM) participating to the CMIP5 project. The goal is to assess the ability of GCMs to reproduce winter windstorms in Europe and the potential impact of climate change on the frequency and intensity of such events. A second paper presenting the results obtained from this second study will be submitted.The second part of the PhD focuses on the project Severe WIndstorms Forecasting Tool (SWIFT). The objective is to develop an early warning tool that detects an upcoming winter windstorms in meteorological forecasts updated every six hours and provides interested AXA entities with an alert on the upcoming windstorm as well as an estimate of the potential losses and claims.The tool has been developed in parallel of the research project and consists in two modules. In the first module, particularly intense systems are detected in meteorological forecasts and the associated gust footprint is extracted. In the second module, wind speeds are translated into a loss and a number of claims thanks to vulnerability curves. When a system is detected, an alert is sent with the appropriate information on the event propagation and the associated loss. The tool has been running automatically for the 2013 – 2014 winter season and detected most of the events that passed over Europe

L’identité de Ward est une relation qui permet d’identifier unmilieu de propagation linéaire dissipatif, c'est-à-dire d'estimer des paramètres qui le caractérisent. Dans les travaux exposés, cette identité est utilisée pour proposer de nouveaux modèles d’observation caractérisant un contexte d’estimation qualifié de passif : les sources qui excitent le système ne sont pas contrôlées par l’utilisateur. La théorie de l’estimation/détection dans ce contexte est étudiée et des analyses de performances sont menées sur divers estimateurs. La portée applicative des méthodes proposées concerne le domaine du Structural Health Monitoring (SHM), c’est-à-dire le suivi de l’état de santé desbâtiment, des ponts... L'approche est développée pour la modalité acoustique aux fréquences audibles, cette dernière s'avérant complémentaire des techniques de l’état de l’art du SHM et permettant entre autre, d’accéder à des paramètres structuraux et géométriques. Divers scénarios sont illustrés par la mise en oeuvre expérimentale des algorithmes développés et adaptés à des contraintes de calculs embarqués sur un réseau de capteurs autonome
Ward identity is a relationship that enables damped linear system identification, ie the estimation its caracteristic properties. This identity is used to provide new observation models that are available in an estimation context where sources are uncontrolled by the user. An estimation and detection theory is derived from these models and various performances studies areconducted for several estimators. The reach of the proposed methods is extended to Structural Health Monitoring (SHM), that aims at measuring and tracking the health of buildings, such as a bridge or a sky-scraper for instance. The acoustic modality is chosen as it provides complementary parameters estimation to the state of the art in SHM, such as structural and geometrical parameters recovery. Some scenarios are experimentally illustrated by using the developed algorithms, adapted to fit the constrains set by embedded computation on anautonomous sensor network

Les microfaisceaux d’ions ont, au cours de ces dernières décennies, montré leur efficacité dansl’étude des effets des rayonnements ionisants sur le vivant notamment concernant les effets des faiblesdoses ou l’étude de l’effet de proximité. Le CENBG dispose depuis 2003 d’un dispositif permettant la micro-irradiation ciblée d’échantillons biologiques vivants. Les applications des microfaisceaux dans ce domainese sont récemment diversifiées et des études plus fines sur les mécanismes de réparation desdommages ADN radio-induits aux échelles cellulaire et multicellulaire sont devenues possibles via lesévolutions en imagerie par fluorescence et en biologie cellulaire. Ces approches ont nécessité une évolutionimportante de l'instrumentation de la ligne de micro-irradiation du CENBG qui a été entièrementredessinée et reconstruite dans un souci d’optimisation d’apport de nouvelles fonctionnalités. Les objectifsde mes travaux ont été i) la mise en service du dispositif, ii) la caractérisation des performances dusystème, iii) la mise en place de protocoles pour l’irradiation ciblée à dose contrôlée aux échelles cellulaireet multicellulaire, in vitro et in vivo, et le suivi en ligne des conséquences précoces de cette irradiation,iv) la modélisation des irradiations afin d’interpréter les observables biologiques au regard des donnéesphysiques calculées.Ces travaux ont permis i) de caractériser les performances du dispositif : une taille de faisceau d’environ2 μm sur cible et une précision de tir de ± 2 μm, de développer des systèmes de détection d’ions pour uncontrôle absolu de la dose délivrée, ii) d’induire des dommages ADN fortement localisés in vitro, et devisualiser en ligne le recrutement de protéines impliquées dans la réparation de ces dommages,iii) d’appliquer ces protocoles pour générer des dommages ADN in vivo au sein d’un organisme multicellulaireau stade embryonnaire, Caenorhabditis elegans.Ces résultats ouvrent la voie vers des expériences plus fines sur la ligne de micro-irradiation ciblée duCENBG pour étudier les effets de l’interaction des rayonnements ionisants avec le vivant, aux échellescellulaire et multicellulaire, in vitro et in vivo
The main goal of radiobiology is to understand the effects of ionizing radiations on the living.These past decades, ion microbeams have shown to be important tools to study for example the effects oflow dose exposure, or the bystander effect. Since 2003, the CENBG has been equipped with a system toperform targeted micro-irradiation of living samples. Recently, microbeams applications on this subjecthave diversified and the study of DNA repair mechanisms at the cellular and multicellular scales, in vitroand in vivo, has become possible thanks to important evolutions of fluorescence imaging techniques andcellular biology. To take into account these new approaches, the CENBG micro-irradiation beamline hasbeen entirely redesigned and rebuilt to implement new features and to improve the existing ones. My PhDobjectives were i) commissioning the facility, ii) characterizing the system on track etch detectors, and onliving samples, iii) implementing protocols to perform targeted irradiations of living samples with a controlleddelivered dose, at the cellular and multicellular scales, and to visualize the early consequencesonline, iv) modelling these irradiations to explain the biological results using the calculated physical data.The work of these past years has allowed us i) to measure the performances of our system: a beam spotsize of about 2 μm and a targeting accuracy of ± 2 μm, and to develop ion detection systems for an absolutedelivered dose control, ii) to create highly localized radiation-induced DNA damages and to see onlinethe recruitment of DNA repair proteins, iii) to apply these protocols to generate radiation-induced DNAdamages in vivo inside a multicellular organism at the embryonic stage: Caenorhabditis elegans.These results have opened up many perspectives on the study of the interaction between ionizing radiationsand the living, at the cellular and multicellular scales, in vitro and in vivo

Le domaine de la modélisation du trafic routier vise à comprendre son évolution. Dans les dernières années, plusieurs modèles du trafic ont été proposés dans l’objectif de géolocaliser les embouteillages au sein du trafic, détecter des motifs dans le trafic routier, estimer l’état du trafic etc. La plupart des modèles proposés considèrent le trafic routier en termes de ses constituants ou comme une entité agrégée en fonction de l’échelle choisie et expliquent l’évolution du trafic quantitativement en tenant compte des relations entre les variables de trafic comme le flot, la densité et la vitesse. Ces modèles décrivent le trafic en utilisant des données très précises acquises par différents capteurs. La précision des données rend son calcul coûteux en termes de ressources requises. Une des solutions à ce problème est la représentation qualitative du trafic routier qui réduit le nombre de ressources de traitement nécessaires. Puisque le trafic routier est un phénomène spatio-temporel, les modèles proposés pour représenter ce type de phénomène pourraient être appliqués dans le cas du trafic routier. Les modèles spatio-temporels, proposés par la communauté de l’Analyse Spatio-Temporelle, ont comme objectif la représentation d’un phénomène tant du point de vue qualitatif que quantitatif. Certains de ces modèles proposent une discrétisation des phénomènes modélisés en considérant un phénomène comme constitué d’entités. Appliquée au trafic routier, cette notion permet d’identifier différentes entités, comme les véhicules, les piétons, les bâtiments etc., qui le constituent. Ces entités influent sur l’évolution du trafic. Les modèles spatio-temporels qualitatifs définissent l’effet des différentes entités les unes sur les autres en terme de relations spatiales. L’évolution spatio-temporelle du phénomène modélisé est représenté par la variation temporelle de ces relations. La prise en compte des entités du trafic et des relations spatiales formalise une structure qui peut être représentée en utilisant un graphe, où les nœuds modélisent des entités et les arcs des relations spatiales. Par conséquent, l’évolution du trafic, modélisée via ce graphe, devient l’évolution du graphe et peut être représenté en terme de la variation de la structure du graphe ainsi que celle des attributs de ses nœuds et de ses arcs. Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du trafic routier de ce type basée sur la théorie des graphes. Une des applications à la modélisation du trafic routier est la détection des motifs pertinents au sein du trafic. Dans les modèles du trafic existants, les motifs détectés sont statistiques et sont représentés en utilisant des caractéristiques numériques. Le modèle que nous pro posons dans cette thèse met en avant la structure représentant le trafic routier et peut donc être utilisé pour définir des motifs structurels du trafic qui prennent en compte des différentes entités du trafic et leurs relations. Ces motifs structurels sont sous-jacents à une modélisation sous forme de graphe dynamique. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour détecter ces motifs structurels du trafic dans le graphe spatio-temporel représentant le trafic routier. Ce problème est formalisé comme celui de l’isomorphisme de sous-graphe pour des graphes dynamiques. L’algorithme proposé est évalué en fonction desdifférents paramètres de graphes
For past several decades, researchers have been interested in understanding traffic evolution, hence, have proposed various traffic models to identify bottleneck locations where traffic congestion occurs, to detect traffic patterns, to predict traffic states etc. Most of the existing models consider traffic as many-particle system, describe it using different scales of representation and explain its evolution quantitatively by deducing relations between traffic variables like flow, density and speed. Such models are mainly focused on computing precise information about traffic using acquired traffic data. However, computation of such precise information requires more processing resources. A way to remedy this problem is to consider traffic evolution in qualitative terms which reduces the required number of processing resources. Since traffic is spatio-temporal in nature, the models which deal with spatio-temporal phenomenon can be applied in case of traffic. Such models represent spatio-temporal phenomenon from qualitative as well as quantitative standpoints. Depending on the intended application, some models are able to differentiate between various entities taking part in the phenomenon, which proves useful in case of traffic since different objects like vehicles, buildings, pedestrians, bicycles etc., directly affecting traffic evolution, can be included in traffic models. Qualitative spatio-temporal models consider the effects of different entities on each other in terms of spatial relations between them and spatio-temporal evolution of the modeled phenomenon is described in terms of variation in such relations over time. Considering different traffic constituents and spatial relations between them leads to the formation of a structure which can be abstracted using graph, whose nodes represent individual constituents and edges represent the corresponding spatial relations. As a result, the evolution of traffic, represented using graph, is described in terms of evolution of the graph itself, i. e. change in graph structure and attributes of nodes and edges, with time. In this thesis, we propose such a graph model to represent traffic. As mentioned above, one of the applications of existing traffic models is in detecting traffic patterns. However, since such models consider traffic quantitatively, in terms of acquired traffic data, the patterns detected using such models are statistical (a term employed by Pattern Recognition researchers) in the sense that they are represented using numerical description. Since graph-based traffic model proposed in this thesis represents the structure of traffic, it can be employed to redefine the meaning of traffic patterns from statistical to structural (also a term from Pattern Recognition community). Structural traffic patterns include different traffic constituents and their inter-links and are represented using time-varying graphs. An algorithm to detect a given structural traffic pattern in the spatio-temporal graph representing traffic is proposed in this thesis. It formalizes this problem as subgraph isomorphism for time-varying graphs. In the end, the performance of the algorithm is tested using various graph parameters