Littérature scientifique sur le sujet « Estimation de propriétés d'objets »

Le but de ce travail est de définir un certain nombre d'objets de F q ((1/t) et de fonctions qui sont analogues à des objets classiques de R(ou C) et à des fonctions classiques R → R (ou C → C) : par exemple ζ(l), ζ(2), etc., fractions continues, domaine fondamental du “demi-plan” de Poincaré, séries d'Eisenstein, fonctions multiplement périodiques. Un tel travail avait été entrepris autrefois par E. Artin [2], mais dans un autre esprit, et la fonction zéta que j'ai définie dans [7] n'est pas celle d'Artin, mais celle de Carlitz [3]. L'intersection de la thèse d'Artin et de ce travail n'est donc pas vide, mais elle n'est pas non plus très étendue bien que je me sois limité aux définitions et aux propriétés les plus élémentaires. En revanche, par son esprit, ce travail se rapproche davantage du point de vue de Carlitz.

Résumé Cet article propose un modèle de cycle étendu à la croissance endogène, par un mécanisme d'accumulation de capital humain transitant par une activité d'amélioration de la productivité. La spécification particulière retenue permet d'obtenir une solution analytique au problème de croissance permettant de dériver les propriétés spectrales du taux de croissance du produit. Les paramètres structurels du modèle sont alors estimés dans le domaine des fréquences. Ceci permet de mettre en évidence qu'il existe une combinaison de paramètres structurels, pertinente du point de vue économique et statistiquement significative, permettant de rendre compte de la dynamique de l'économie américaine.

This study of the hydraulic properties of a fractured rock mass is based on data from field injection tests and fracture measurements, and on simulations of the fracture system in the bedrock upstream from the Daniel Johnson dam at Manic 5. Analysis of water injection tests indicates that the bedrock can be divided into two zones with respect to the permeability. The more permeable zone, which is the object of this study, shows a log-normal distribution of the hydraulic conductivities.Using several stochastic simulations of fracture networks, the fracture aperture has been adjusted gradually to reproduce the rock mass permeability estimated from injection tests. The results show that the fracture system geometry, as well as the fracture porosity and the fracture lengths and densities, influences widely the hydraulic properties of a fractured medium and particularly the fracture porosity. Also, the estimation of the fracture porosity is sensitive to a number of other factors, including the assumed hydraulic boundary conditions, the field estimation of the hydraulic conductivities, and the orientation of the simulation planes. Key words: fissured media, fracture porosity, stochastic model, simulation, sensitivity analysis, dam.

Cet article présente une méthode de visualisation d'une pile temporelle d'images SAR, appelée REACTIV, qui permet de faire ressortir en couleur les zones ayant subi des changements sur la période de temps observée. Cette méthode a été testée à grande échelle grâce à la plateforme Google Earth Engine. Elle est basée sur l'espace de visualisation HSV et n'exploite que des estimations dans le domaine temporel, sans aucune estimation spatiale. La saturation des couleurs est codée par le coefficient de variation temporel, dont plusieurs propriétés statistiques sont explicitées. Les limites de l'utilisation de la plateforme Google Earth Engine sont évaluées, et plusieurs cas d'applications sont proposés : agriculture, dynamique urbaine, trafic maritime.

Pour sélectionner, il est nécessaire de connaître les valeurs de certains paramètres génétiques tels que les héritabilités et les corrélations génétiques. Leur estimation directe ne peut se faire puisque le déterminisme génétique des caractères d’importance économique est infiniment trop complexe pour que l’on puisse observer les valeurs génétiques additives. Il est par contre possible d’observer les covariances entre des individus apparentés, dues aux fractions de génome qu’ils possèdent en commun. On peut alors calculer à partir de ces paramètres statistiques les paramètres génétiques recherchés. Les estimateurs utilisés pour obtenir ces covariances entre apparentés sont complexes. Ils doivent porter sur des populations de très grande taille, et donc réparties sur une aire vaste et hétérogène. De plus, les dispositifs ainsi réalisés ne peuvent être orthogonaux. Les méthodes employées n’ont pas de propriétés statistiques permettant de conclure à l’absolue suprématie de l’une par rapport aux autres. Leur mise en oeuvre nécessite des procédures numériques compliquées, gourmandes de ressources informatiques. Mais, au bout du compte, les valeurs estimées donnent satisfaction au sélectionneur.

Dans le cadre des projets éoliens offshore, la conception optimisée des fondations de type monopieux forés dans des massifs rocheux carbonatés demande une estimation réaliste de la résistance au cisaillement mobilisable. Dans cette optique, une campagne d’essais de cisaillement d’interface roche / coulis est conduite sur la machine BCR3D qui permet, en particulier, d’appliquer une condition de rigidité imposée sur la normale à l’interface, condition jugée représentative de ce qui se passe au droit du pieu. On présente dans une première partie le dispositif expérimental, la préparation des éprouvettes d’essai et le choix des paramètres expérimentaux. Puis, au travers de différents résultats expérimentaux, on montre l’importance de la rigidité normale dans le développement de la résistance au cisaillement. Dans un second temps, on met en évidence que la rugosité, son évolution sous chargement et le contraste de propriétés mécaniques entre une roche (calcaire tendre ou calcarénite) et le coulis conditionnent le frottement mobilisable. L’élément commun à toutes les observations est la dilatation empêchée de l’interface et l’évolution associée de la contrainte normale à l’interface.

De nombreux algorithmes de simulations informatiques permettent de reproduire des comportements physiques d'objets en trois dimensions. Des phénomènes liés à différents domaines, comme la mécanique classique (animation de tissus par exemple), la mécanique des fluides (animation de feux par exemple) ou encore la photométrie (visualisation photo-réaliste de scènes par exemple) peuvent être recréés virtuellement. Ces algorithmes complexes possèdent généralement de nombreux paramètres. Leurs réglages sont souvent délicats et peu conformes au réel. Pour utiliser ces algorithmes en simulations chirurgicales ou pour les calculs de stabilité d'un pont suspendu, il est indispensable d’avoir des paramètres exacts.Malheureusement, il est difficile, voire impossible, même pour un expert de trouver les bonnes valeurs de ces paramètres pour produire un effet donné, et tout particulièrement sur des objets réels complexes comme les organes. En effet, même si nous disposons d’un simulateur très puissant, l'adéquation de ses paramètres avec le monde réel est difficile, et dans le meilleur des cas il s’agit toujours de « tâtonner » pour obtenir le résultat voulu, et ce parfois pendant des heures. Cette thèse vise donc à déterminer directement ces paramètres depuis des séquences d'images réelles, afin de reproduire en réalité virtuelle et de la façon la plus fidèle possible le comportement observé des objets du monde réel. Nous concevons pour cela une solution matérielle et logicielle peu onéreuse en proposant un nouveau dispositif de capture de force et un algorithme d'estimation inverse basé sur plusieurs métriques d'erreur
Many computer-driven simulations are able to reproduce three dimensional object's physical behaviours. Phenomenons related to many different domains like "classical" mechanic (cloth simulation for example), fluids mechanic (fires or smoke for example) or photometry (photo-realistic 3d scenes visualisation for example) can be recreated virtually. However, those algorithms usually need a lot of parameters. Their tuning is often complex and not realistic. To use those algorithms in surgical simulations or for bridge stability computations, it is essential to have the right parameters. Unfortunately, it is hard (sometimes impossible), even for a domain expert, to find the right values for those parameters to produce the desired effect, and especially for complex real objects like an eye or a liver for example. Indeed, even if we had a very powerfull simulator, the adequacy with the real world is far to be obvious, and in the best case we always need to grope in order to obtain the wanted result, and it can sometimes take hours. This PhD aim to find these parameters directly from real videos, in order to reproduce in virtual reality the "real" objects behaviours in the most faithful possible way. To achieve this, we propose a low cost hardware and software solution by designing a new force capture device and an inverse estimation algorithm based on some error metrics

Les robots sont de plus en plus utilisés pour réaliser des tâches dans des environnements contrôlés. Leur utilisation en milieu ouvert est cependant encore confrontée à des difficultés. L'agent robotique est en effet susceptible de rencontrer des objets dont il ignore le comportement et la fonction. Dans certains cas, il doit interagir avec ces éléments pour réaliser sa mission en les collectant ou en les déplaçant mais, sans la connaissance de leurs propriétés dynamiques il n'est pas possible de mettre en place une stratégie de résolution de la mission efficace.Dans cette thèse, nous présentons une méthode visant à apprendre à un robot autonome une stratégie d'interaction physique avec des objets inconnus, sans aucune connaissance a priori, l'objectif étant d'extraire de l'information sur un maximum de propriétés physiques de l'objet à partir des interactions observées par ses capteurs. Les méthodes existantes pour la caractérisation d'objets par interactions physiques ne répondent pas entièrement à ces critères. En effet, les interactions établies ne permettent qu'une représentation implicite de la dynamique des objets, nécessitant une supervision pour identifier leurs propriétés. D'autre part, la solution proposée s'appuie sur des scénarios peu réalistes sans agent. Notre approche se distingue de l'état de l'art en proposant une méthode générique pour l'apprentissage de l'interaction, indépendante de l'objet et de ses propriétés, et pouvant donc être découplée de la phase de leurs prédictions. Cela permet notamment de mener à un pipeline global totalement non-supervisé.Dans une première phase, nous proposons d'apprendre une stratégie d'interaction avec l'objet via une méthode d'apprentissage par renforcement non-supervisée, en utilisant un signal de motivation intrinsèque qui repose sur l'idée de maximisation des variations d'un vecteur d'état de l'objet. Le but est d'obtenir une série d'interactions contenant des informations fortement corrélées aux propriétés physiques de l'objet. Cette méthode a été testée sur un robot simulé interagissant par poussée et a permis d'identifier avec précision des propriétés telles que la masse, la forme de l'objet et les frottements.Dans une seconde phase, nous réalisons l'hypothèse que les vraies propriétés physiques définissent un espace latent explicatif des comportements de l'objet et que cet espace peut être identifié à partir des observations recueillies grâce aux interactions de l'agent. Nous mettons en place une tâche de prédiction auto-supervisée dans laquelle nous adaptons une architecture de l'état de l'art pour construire cet espace latent. Nos simulations confirment que la combinaison du modèle comportemental avec cette architecture permet de faire émerger une représentation des propriétés de l'objet dont les composantes principales s'avèrent fortement corrélées avec les propriétés physiques de l'objet.Les propriétés des objets étant extraites, l'agent peut les exploiter pour améliorer son efficacité dans des tâches impliquant ces objets. Nous concluons cette étude par une mise en avant du gain de performance de l'agent au travers d'un entraînement via l'apprentissage par renforcement sur une tâche simplifiée de repositionnement d'objet où les propriétés sont parfaitement connues.L'intégralité du travail effectué en simulation confirme l'efficacité d'une méthode novatrice visant à découvrir en autonomie les propriétés physiques d'un objet au travers d'interactions physiques d'un robot. Les perspectives d'extension de ces travaux concernent le transfert vers un robot réel en milieu encombré
Robots are increasingly used to achieve tasks in controlled environments. However, their use in open environments is still fraught with difficulties. Robotic agents are likely to encounter objects whose behaviour and function they are unaware of. In some cases, it must interact with these elements to carry out its mission by collecting or moving them, but without knowledge of their dynamic properties it is not possible to implement an effective strategy for resolving the mission.In this thesis, we present a method for teaching an autonomous robot a physical interaction strategy with unknown objects, without any a priori knowledge, the aim being to extract information about as many of the object's physical properties as possible from the interactions observed by its sensors. Existing methods for characterising objects through physical interactions do not fully satisfy these criteria. Indeed, the interactions established only provide an implicit representation of the object's dynamics, requiring supervision to identify their properties. Furthermore, the proposed solution is based on unrealistic scenarios without an agent. Our approach differs from the state of the art by proposing a generic method for learning interaction that is independent of the object and its properties, and can therefore be decoupled from the prediction phase. In particular, this leads to a completely unsupervised global pipeline.In the first phase, we propose to learn an interaction strategy with the object via an unsupervised reinforcement learning method, using an intrinsic motivation signal based on the idea of maximising variations in a state vector of the object. The aim is to obtain a set of interactions containing information that is highly correlated with the object's physical properties. This method has been tested on a simulated robot interacting by pushing and has enabled properties such as the object's mass, shape and friction to be accurately identified.In a second phase, we make the assumption that the true physical properties define a latent space that explains the object's behaviours and that this space can be identified from observations collected through the agent's interactions. We set up a self-supervised prediction task in which we adapt a state-of-the-art architecture to create this latent space. Our simulations confirm that combining the behavioural model with this architecture leads to the emergence of a representation of the object's properties whose principal components are shown to be strongly correlated with the object's physical properties.Once the properties of the objects have been extracted, the agent can use them to improve its efficiency in tasks involving these objects. We conclude this study by highlighting the performance gains achieved by the agent through training via reinforcement learning on a simplified object repositioning task where the properties are perfectly known.All the work carried out in simulation confirms the effectiveness of an innovative method aimed at autonomously discovering the physical properties of an object through the physical interactions of a robot. The prospects for extending this work involve transferring it to a real robot in a cluttered environment

Le rééclairage d'objets réels à partir d'images est un problème difficile à traiter car il implique l'estimation d'un nombre important de paramètres. Néanmoins le rééclairage de tels objets est indispensable pour une intégration de manière réaliste dans un environnement comportant des conditions d'illumination différentes de celles présentes lors de l'acquisition. Le travail proposé dans ce mémoire décrit une méthodologie de reconstruction automatique de toute la chaîne d'analyse : il couvre tous les aspects allant de la reconstruction géométrique à l'estimation de la réflectance de la surface en passant par la détection de sources lumineuses. Les seules données nécessaires à l'application de cette méthode sont de multiples points de vue de l'objet acquis sous des conditions d'illumination fixes et les paramètres de la caméra. Aucun objet additionnel n'est présent sur les images et la surface de l'objet basé-image peut être diffuse, spéculaire et/ou texturée. Nous avons mis en place un système d'acquisition robuste constitué d'un appareil photographique grand marché et d'un plateau tournant. Notre modèle géométrique reconstruit permet de passer d'un modèle discret à un modèle triangulé sans perte d'information topologique (propriétés de fermeture et nombre de composantes connexes conservés). De multiples sources ponctuelles et directionnelles sont détectées et la réflectance des objets est estimée sur chaque maille par un modèle de BRDF paramétrique. Nous utilisons les données reconstruites pour visualiser les objets avec de nouvelles conditions d'illumination. La version actuelle permet de générer de nouvelles images en quelques secondes avec une méthode de lancer de rayons.

Depuis les années 1990, la chimie combinatoire dynamique permet la découverte et la préparation de nouveaux récepteurs synthétiques à partir de briques moléculaires simples sous contrôle thermodynamique. Dans ce contexte, nous avons récemment décrit une nouvelle famille de para-cyclophanes dynamiques: les dyn[n]arènes. Ces macrocycles, composés de briques moléculaires 1,4-bisthiophénoliques fonctionnalisées, ont pu être obtenus à l'échelle du gramme à partir d'une procédure simple ne mettant pas en jeu de purification par chromatographie. Cette accessibilité synthétique a rendu possible une étude structurale permettant la rationalisation des forces motrices mises en jeu lors des processus d'auto-assemblage, mais aussi de leurs propriétés de reconnaissance moléculaire vis-à-vis de molécules ioniques. A partir de données expérimentales et de calculs réalisés en chimie théorique, les phénomènes physiques responsables de la sélectivité et de l'affinité remarquables observées entre l'un des membres de cette famille, un dyn[4]arène poly anionique, et une série d'a,?-alkyle-diamines ont été étudiés. Finalement, au cours de cette étude, nous avons redécouvert une voie de synthèse simple menant à une famille de molécules encore peu étudiée : les dithiocines. La fonctionnalisation de ces objets a été explorée dans le but d'obtenir une plateforme multifonctionnelle pour des applications biologiques
Since the 1990s, dynamic combinatorial chemistry has allowed the discovery and preparation of new synthetic receptors from simple building blocks under thermodynamic control. In this context, we have recently described a new family of dynamic para cyclophanes, the so-called dyn[n]arenes. These macrocycles, made from functionalized 1,4-bisthiophenolic building blocks, could be obtained on a gram scale from a simple purification procedure, and without any chromatography. Their synthetic accessibility allows us to study the driving forces behind their self-assembly, as well as their molecular recognition properties towards ionic guest molecules. Experimental and computational experiments were also conducted to reveal the subtle physical phenomena that are responsible for the remarkable selectivity and affinity observed between a poly-anionic dyn[4]arene and a series of a,?-alkyl-diamines. During these previous studies, we rediscovered a simple synthetic route towards a family of molecules that is unexploited so far: the dithiocins. The functionalization of these molecular objects has been explored in order to generate versatile platforms for biological applications

Nous étudions les propriétés probabilistes, trajectorielles et statistiques des processus stochastiques multistables, qui sont tangents en chaque point à un processus stable. Ils possèdent ainsi une intensité de sauts et une régularité locale qui varient au cours du temps. Nous nous intéressons dans un premier temps aux processus pouvant être définis par une moyenne mobile et possédant la propriété d'être localisables, c'est-à-dire d'être tangents en loi à un processus en chaque point. Des critères assurant la localisabilité, ainsi qu'une méthode de simulation de tels processus sont donnés. Nous proposons ensuite une nouvelle construction et des critères de localisabilité des processus multistables à l'aide d'une représentation de type Ferguson-Klass-LePage. Pour les processus obtenus, nous étudions certaines propriétés probabilistes et trajectorielles. En particulier, nous caractérisons le comportement asymptotique des accroissements des processus multistables, ainsi que leur régularité Höldérienne. Enfin, nous proposons des estimateurs de la fonction de stabilité et de la fonction de localisabilité. La consistance au sens de la convergence Lp est prouvée. Les performances des estimateurs sont illustrées sur des séries simulées suivant deux modèles : le mouvement de Lévy multistable et le mouvement linéaire multifractionnaire multistable.

Les astéroïdes, les satellites et les objets transneptuniens sont trois populations qui rassemblent de nombreux objets dont les propriétés dynamiques, physiques et chimiques sont extrêmement variées. Cette thèse est dédiée à la caractérisation physico-chimique des surfaces d’astéroïdes, de satellites glacés et d’objets transneptuniens observés à partir du sol terrestre. Une partie importante de ma thèse a été consacrée à l’analyse de données avec l’utilisation de procédures d’analyse de données propres aux instruments ou de programmes que j’ai spécialement développés. Concernant les satellites glacés, mes recherches m’ont apporté des données sur des lunes joviennes Europe et Ganymède, toutes deux cibles de la mission spatiale JUICE sélectionnée par l’ESA en 2012. Ces résultats m’ont permis de réaliser une cartographie de la surface d’Europe et donc de localiser les régions plus ou moins hydratées de cette lune. . Une grande partie de mon travail a consisté à analyser des données de Miranda, satellite d’Uranus. Cette étude montre que la glace d’eau est cristalline dans la majorité de sa surface. J’ai par la suite obtenu des résultats sur trois objets transneptuniens dont deux planètes naines. Enfin, par l’étude détaillée des spectres de la planète naine Hauméa, j’ai pu comparer et analyser ses différentes régions, notamment celle de la tache rouge et sombreJ’ai enfin effectué un séjour à l’IPAG (Institut de Planétologie et d’Astrophysique de Grenoble). Dans ce cadre, j’ai réalisé en laboratoire une série d’expériences sur la glace de méthanol à basse pression en utilisant un cryostat avec une mise en dépôt liquide dans une cellule. En faisant varier la température, j’ai pu obtenir de nouveaux spectres en absorbance dans le domaine proche infrarouge. Ces résultats rendent donc possible l’utilisation de modèles de réflectance plus détaillés pour les objets du système solaire contenant du méthanol
Asteroids, satellites and transneptunian objects are three populations of bodies which present dynamical, physical and chemical properties extremely varied. The present thesis is dedicated to the physical-chemical analysis of the surface of asteroids, icy moons and transneptunian objects from ground based observations. An essential part of the thesis is devoted to the data analysis with the use of pipelines reduction or specially developed routines. In the process of my research, a spectrum of the near-Earth asteroid (175706) 1996 FG3 was obtained. A part of the work is devoted to the analysis of the icy satellites, the jovian moons Europa and Ganymede, both targets of the JUICE space mission, selected by ESA in 2012. A full mapping was made for the Europa’s surface in order to localize precisely the hydrated regions of the moon. A large part of the work was dedicated to the data analysis of the Uranus’ satellite Miranda. This study shows that water ice is crystalline in the major part of its surface including regions unobserved by Voyager 2. New results were obtained for three transneptunian objects (TNO), including two dwarf planets. Finally, a study of the dwarf planet Haumea was carried out in order to compare its different regions, including that of the Dark Red Spot (DRSThe astrometric positions of the two Haumea’s satellites (Hi’iaka and Namaka) were measured as well. A series of laboratory experiments (Institut de Planétologie et d’Astrophysique de Grenoble) was accomplished on methanol ice using a cryostat with a setting liquid deposition in a cell. This work enabled to obtain new absorbance spectra in the near infrared by varying the temperature. These results permit new detailed reflectance models for solar system objects containing methanol

Cette thèse est organisée en deux parties indépendantes. La première partie s'intéresse à l'estimation convexe de matrice en prenant en compte à la fois la parcimonie et le rang. Dans le contexte de graphes avec une structure de communautés, on suppose souvent que la matrice d'adjacence sous-jacente est diagonale par blocs dans une base appropriée. Cependant, de tels graphes possèdent généralement une matrice d'adjacente qui est aussi parcimonieuse, ce qui suggère que combiner parcimonie et range puisse permettre de modéliser ce type d'objet de manière plus fine. Nous proposons et étudions ainsi une pénalité convexe pour promouvoir parcimonie et rang faible simultanément. Même si l'hypothèse de rang faible permet de diminuer le sur-apprentissage en diminuant la capacité d'un modèle matriciel, il peut être souhaitable lorsque suffisamment de données sont disponible de ne pas introduire une telle hypothèse. Nous étudions un exemple dans le contexte multiple kernel learning localisé, où nous proposons une famille de méthodes a vaste-marge convexes et accompagnées d'une analyse théorique. La deuxième partie de cette thèse s'intéresse à des problèmes de détection d'objets ou de signaux structurés. Dans un premier temps, nous considérons un problème de test statistique, pour des modèles où l'alternative correspond à des capteurs émettant des signaux corrélés. Contrairement à la littérature traditionnelle, nous considérons des procédures de test séquentielles, et nous établissons que de telles procédures permettent de détecter des corrélations significativement plus faible que les méthodes traditionnelles. Dans un second temps, nous considérons le problème de localiser des objets dans des images. En s'appuyant sur de récents résultats en apprentissage de représentation pour des problèmes similaires, nous intégrons des features de grande dimension issues de réseaux de neurones convolutionnels dans les modèles déformables traditionnellement utilisés pour ce type de problème. Nous démontrons expérimentalement que ce type d'approche permet de diminuer significativement le taux d'erreur de ces modèles
This thesis is organized in two independent parts. The first part focused on convex matrix estimation problems, where both rank and sparsity are taken into account simultaneously. In the context of graphs with community structures, a common assumption is that the underlying adjacency matrices are block-diagonal in an appropriate basis. However, these types of graphs are usually far from complete, and their adjacency representations are thus also inherently sparse. This suggests that combining the sparse hypothesis and the low rank hypothesis may allow to more accurately model such objects. To this end, we propose and analyze a convex penalty to promote both low rank and high sparsity at the same time. Although the low rank hypothesis allows to reduce over-fitting by decreasing the modeling capacity of a matrix model, the opposite may be desirable when enough data is available. We study such an example in the context of localized multiple kernel learning, which extends multiple kernel learning by allowing each of the kernels to select different support vectors. In this framework, multiple kernel learning corresponds to a rank one estimator, while higher-rank estimators have been observed to increase generalization performance. We propose a novel family of large-margin methods for this problem that, unlike previous methods, are both convex and theoretically grounded. The second part of the thesis is about detection of objects or signals which exhibit combinatorial structures, and we present two such problems. First, we consider detection in the statistical hypothesis testing sense, in models where anomalous signals correspond to correlated values at different sensors. In most existing work, detection procedures are provided with a full sample of all the sensors. However, the experimenter may have the capacity to make targeted measurements in an on-line and adaptive manner, and we investigate such adaptive sensing procedures. Finally, we consider the task of identifying and localizing objects in images. This is an important problem in computer vision, where hand-crafted features are usually used. Following recent successes in learning ad-hoc representations for similar problems, we integrate the method of deformable part models with high-dimensional features from convolutional neural networks, and shows that this significantly decreases the error rates of existing part-based models

Les réglementations récentes imposent la rentrée dans l’atmosphère d'objects spatiaux artificiels en fin de vie et la quantification du risque humain associé. Le calcul du risque repose sur des simulations numériques de la réentrée de l'objet.Ces simulations multi-physiques utilisent des modèles mathématiques simplistes et se basent sur une connaissance imparfaite des conditions de réentrée. Dans ce travail, nous proposons de nouvelles techniques de quantification d’incertitude pour améliorer la robustesse des prédictions de réentrée. Dans un premier temps, un simulateur de réentrée est assemblé. La prédiction de la réentrée d'un objet étant un problème multi-physique complexe, notre simulateur utilise un système de solveurs chaînés dans lequel chaque solveur simule une phase de la réentrée avec sa physique particulière. Nous développons ensuite deux stratégies pour réaliser la propagation d'incertitude à faible cout dans notre simulateur. Ces deux stratégies s’appuient sur des modèles de substitutions.La première stratégie de substitution de modèle est une approche générique permettant d'approcher un système de solveurs chaînés par un système de processus gaussiens (System of Gaussian Processes, SoGP). Cette approximation probabiliste est construite en représentant chaque solveur (ou groupe de solveurs) par un processus gaussien (GP). Nous montrons que la variance prédictive du SoGP est décomposable en contributions associées à chaque GP. Cette décomposition de la variance est ensuite exploitée pour concevoir des stratégies d’apprentissage actif et générer des ensembles d'entrainement parcimonieux en renforçant l’apprentissage du GP le moins fiable. La performance du SoGP est étudiée sur plusieurs cas analytiques et industriels. Dans toutes les situations considérées, le SoGP surpasse les approches plus directes.La seconde contribution de la thèse porte sur la construction de modèle de substitution pour la prédiction de la survie d'objets spatiaux. Lors de la réentrée, un objet spatial se fragmente et génère des débris. Certains débris brulent dans l'atmosphère tandis que d'autres atteignent le sol. Pour évaluer la survie d'un fragment, il faut déterminer s’il atteint le sol et, si c'est le cas, évaluer son point de chute et le risque associé. Dans ce travail, on propose une formulation originale du problème de la survie pour calculer efficacement le risque avec un modèle de substitution. Ce modèle de substitution repose sur la composition d'un classificateur et d'un processus gaussien. Le modèle est entraîné à l'aide d'une stratégie d'apprentissage actif dédiée qui équilibre les contributions du classificateur et du GP à l’erreur de prédiction de la survie, en proposant des plans d'entrainement adaptés.Pour finir, les méthodes proposées dans la thèse sont appliquées à la simulation de la réentrée contrôlée d’un étage supérieur de fusée et la survie des fragments qui en résulte. Un grand nombre d’incertitudes (38) sont prises en compte et propagées, comprenant les caractéristiques de l’orbite initiale, les conditions de désorbitation, les propriétés du matériau de l’étage supérieur, les entrées du modèle d’atmosphère et les propriétés des matériaux des fragments. De plus, un modèle probabiliste de fragmentation est utilisé pour prédire de manière robuste la rupture de l'objet en tenant compte des incertitudes de modélisation. Les méthodes développées dans la thèse permettent d’estimer à un coût de calcul raisonnable les statistiques des conditions de vol au moment de la fragmentation, la probabilité de survie de chaque fragment et le risque humain associé. Une analyse de sensibilité globale montre que les incertitudes les plus influentes sont liées au modèle de fragmentation et aux conditions de désorbitation. Cette étude démontre ainsi la capacité de notre simulateur à produire une mesure robuste du risque au sol, sur un scénario de réentrée réaliste, et à un coût numérique acceptable
Recent regulations impose the re-entry of human-made end-of-life space object with a rigorous assessment of the risk for human assets. The risk evaluation requires sequences of complex numerical simulations accounting for the multi-physics phenomena occurring during the reentry of a space object, e.g., fluid-structure interactions and heat transfer. Further, these simulations are inaccurate because they rely on overly simplified models and partial knowledge of the reentry conditions.In this thesis, we propose novel uncertainty quantification techniques to deal with some of the uncertainties characterizing the problem and apply them to predict the risk for human assets due to the reentry of a space object.First, we construct a system of solvers to predict both the controlled or uncontrolled reentry of space objects. Compared to the existing reentry software, our system naturally accommodates the uncertainty in the object breakup predictions. Moreover, the constitutive solvers are interfaced and coupled within a framework that allows a single user to perform parallel runs of the full system.Second, we present two original methods to propagate the uncertainties in reentry predictions using the system of solvers. First, we construct a surrogate model approximating the directed systems of solvers, using a system of Gaussian Processes (SoGP). We build this probabilistic surrogate by approximating each solver (or a group of solvers) of the directed system by a Gaussian Process (GP). We show that the predictive variance of the SoGP is composed of individual contributions from each GP.We use this decomposition of the variance decomposition to develop active learning strategies based on training datasets which are enriched parsimoniously to improve the prediction of the least reliable GP only. We assessed the performance of the SoGP on several analytical and industrial cases. The SoGP coupled with active learning strategies yielded systematically significant improvements.The second method aims at predicting the survivability of space objects. During a space reentry event, the object can break up and generate fragments. Some fragments disintegrate in the atmosphere while others survive to the ground. Assessing the survivability of a fragment implies determining whether it reaches the ground or not and if it does, the impact location and the risk associated. We propose an original formulation of the survivability assessment problem to efficiently estimate the risk. The proposed method involves the composition of a classifier (demise prediction) with a Gaussian Process (impact location prediction).Dedicated active learning strategies are designed to balance the prediction errors of the classifier and GP and allocate training samples adequately.Finally, we apply the methods developed in the thesis to the prediction of the controlled reentry of a rocket upper-stage. The problem involves a large number of uncertainties (38), including the initial orbit properties, the deorbiting conditions, the upper stage material characteristics, the atmosphere model parameters, and the fragment material uncertainties. Moreover, we use a probabilistic breakup model for the object breakup to account for the model uncertainties. With our methods, we estimate at a reasonable computational cost the statistics of the conditions at breakup, the survival probability of the fragments, the casualty area, and the human risk. Global sensitivity analyses of the breakup conditions and casualty area provide a ranking of the most critical uncertainties. This study demonstrates the capability of our surrogate simulator to produce a robust measure of on-ground risk for a realistic reentry scenario

Des observations d'objets à grands décalages vers le rouge sont analysées au moyen de concepts théoriques simples, pour identifier leurs conséquences sur la forma¬tion des galaxies et sur l'activité de formation d'étoiles aux époques reculées. On mon¬tre, premièrement, que la petite quantité de poussière des systèmes lorentziens, situés sur les lignes de visée de quasars éloignés, rend très incertaine la relation entre leurs taux de formation d'étoiles et leur émission Lyman-alpha. Les systèmes lorentziens, malgré leur manque apparent d'émission Lyman-alpha, pourraient être des disques de type galactique hébergeant d'importantes flambées d'étoiles. Secondement, on montre que les spectres des radio-galaxies lointaines, bien qu'ayant des couleurs rouges, ne sont pas caractéristiques exclusivement d'âges vieux, mais peuvent être produits par des populations stellaires formées récemment sur des échelles de temps comparables au temps d'effondrement dynamique, voire plus courtes. Ces âges jeunes sont aussi compatibles avec les autres propriétés connues des radio-galaxies lointaines. Par conséquent, ces objets n'excluent pas les scénarios de formation tardive des galaxies. Enfin, troisièmement, pour prédire l'apparence de galaxies en évolution, on construit un modèle de synthèse de population d'étoiles dont la physique stellaire est actualisée, et qui présente un avantage technique important sur les modèles existants. Ce modèle reproduit bien les propriétés spectro-photométriques, de l'ultraviolet à l'infrarouge proche, de populations stellaires observées d'âges et d'histoires de formation d'étoiles variés. Les prédictions sur l'apparence des galaxies en evolution diffèrent notablement des résultats antérieurs
We use simple theoretical ideas to interpret spectrophotometric observations of candidate galaxies at high redshift as constraints on their formation and on the star formation activity at early epochs. We show that the small dust content of the damped Lyman-alpha systems, in the foreground of distant quasars, introduces large uncertainties in the relation between their star formation rates and their Lyman-alpha emission. The damped Lyman-alpha systems, despite their apparent lack of Lyman-alpha emission, could be galactic-type disks undergoing active star bursts. We also show that the red spectra of the high-redshift radio galaxies do not require old ages to be fitted, but could be produced by stellar populations that have formed recently on timescales comparable to or shorter than a free-fall time. Such young ages are consistent with the other properties observed in these sources. Hence, the high-redshift radio galaxies do not rule out scenarios of late galaxy formation. To then predict the appearance of evolving galaxies, we build a model of stellar population synthesis by using an updated stellar input physics and an important technical improvement over existing models. This model reproduces well the spectrophotometric properties, from the ultraviolet to the near infrared, of nearby stellar populations in a wide range of ages and star formation histories. The appearance of model galaxies forming according to various scenarios differs substantially from earlier predictions

Ce rapport s’interroge sur la contribution des mesures d’écofiscalité à la protection des espaces naturels sur le territoire des basses-terres du Saint-Laurent dans le but d’améliorer la résilience aux changements climatiques et la préservation des habitats des espèces fauniques et floristiques à statut précaire. Deux mesures écofiscales novatrices basées sur l’empreinte écologique de l’usage du sol sont proposées : une mesure de taxation et une mesure de subvention. L’objectif de ce rapport est de valider la faisabilité de ces outils et d’en mesurer les effets à l’échelle du Québec. L’assiette fiscale des mesures d’écofiscalité suggérées repose sur les superficies des propriétés foncières pour différentes classes d’usage du sol. L’établissement des taux de taxation et de subventions repose sur une modélisation de la valeur des services écosystémiques, sur un choix de critères écologiques et sur une méthode de hiérarchisation des classes d’empreinte écologique. Pour évaluer les mesures, un échantillon de terrains du territoire de la Ville de Laval est analysé. Par extrapolation, les résultats sont ensuite généralisés à l’ensemble du Québec. La jonction entre les données sur les outils d’écofiscalité, les données du rôle d’évaluation foncière et les données de recensement permet d’estimer les impacts socioéconomiques de la mesure de taxation. Un sondage a également été mené auprès de la population québécoise pour évaluer l’acceptabilité sociale de l’outil. Nos résultats montrent la faisabilité technique de la taxe sur l’empreinte écologique de l’usage du sol. Les taux proposés sont le fruit d’une démarche rigoureuse fondée sur une estimation de la valeur des dommages à l’environnement. Pour le secteur résidentiel, les sommes d’impôt à payer sont raisonnables et relativement proportionnelles à la capacité de payer des ménages. L’impôt a également les effets recherchés, c’est-à-dire qu’il favorise la densité urbaine et l’ajout de végétation. En ce qui concerne les immeubles non -résidentiels, la charge fiscale est un peu plus lourde, mais offre un potentiel intéressant. Quant au secteur agricole, les taux de taxation génèrent des prélèvements très élevés qui risquent d’entraîner des distorsions négatives dans le marché de l’alimentation. Les données de sondage montrent que la majorité de la population s’oppose à l’implantation d’une nouvelle taxe sur l’empreinte écologique de l’usage du sol, mais que les moins de 35 ans soutiennent la mesure. Pour la mesure de subvention, un survol des programmes existants au Québec et ailleurs dans le monde permet de tirer des conclusions sur la performance et la pertinence d’un tel outil. Il montre que la relation entre superficie, valeur écologique et valeur marchande des terrains pose problème. La mesure de subvention est plus coûteuse et moins efficace que la mesure de taxation pour favoriser la préservation et la restauration des espaces naturels.

Ce rapport s’interroge sur la contribution des mesures d’écofiscalité à la protection des espaces naturels sur le territoire des basses-terres du Saint-Laurent dans le but d’améliorer la résilience aux changements climatiques et la préservation des habitats des espèces fauniques et floristiques à statut précaire. Deux mesures écofiscales novatrices basées sur l’empreinte écologique de l’usage du sol sont proposées : une mesure de taxation et une mesure de subvention. L’objectif de ce rapport est de valider la faisabilité de ces outils et d’en mesurer les effets à l’échelle du Québec. L’assiette fiscale des mesures d’écofiscalité suggérées repose sur les superficies des propriétés foncières pour différentes classes d’usage du sol. L’établissement des taux de taxation et de subventions repose sur une modélisation de la valeur des services écosystémiques, sur un choix de critères écologiques et sur une méthode de hiérarchisation des classes d’empreinte écologique. Pour évaluer les mesures, un échantillon de terrains du territoire de la Ville de Laval est analysé. Par extrapolation, les résultats sont ensuite généralisés à l’ensemble du Québec. La jonction entre les données sur les outils d’écofiscalité, les données du rôle d’évaluation foncière et les données de recensement permet d’estimer les impacts socioéconomiques de la mesure de taxation. Un sondage a également été mené auprès de la population québécoise pour évaluer l’acceptabilité sociale de l’outil. Nos résultats montrent la faisabilité technique de la taxe sur l’empreinte écologique de l’usage du sol. Les taux proposés sont le fruit d’une démarche rigoureuse fondée sur une estimation de la valeur des dommages à l’environnement. Pour le secteur résidentiel, les sommes d’impôt à payer sont raisonnables et relativement proportionnelles à la capacité de payer des ménages. L’impôt a également les effets recherchés, c’est-à-dire qu’il favorise la densité urbaine et l’ajout de végétation. En ce qui concerne les immeubles non -résidentiels, la charge fiscale est un peu plus lourde, mais offre un potentiel intéressant. Quant au secteur agricole, les taux de taxation génèrent des prélèvements très élevés qui risquent d’entraîner des distorsions négatives dans le marché de l’alimentation. Les données de sondage montrent que la majorité de la population s’oppose à l’implantation d’une nouvelle taxe sur l’empreinte écologique de l’usage du sol, mais que les moins de 35 ans soutiennent la mesure. Pour la mesure de subvention, un survol des programmes existants au Québec et ailleurs dans le monde permet de tirer des conclusions sur la performance et la pertinence d’un tel outil. Il montre que la relation entre superficie, valeur écologique et valeur marchande des terrains pose problème. La mesure de subvention est plus coûteuse et moins efficace que la mesure de taxation pour favoriser la préservation et la restauration des espaces naturels.