Letteratura scientifica selezionata sul tema "Résilience aux erreurs"

À l’ère de la permacrise, les entreprises et notre société continuent d’être marquées par un niveau élevé d’incertitude, de fragilité et d’imprévisibilité. Dans ce contexte, le présent papier propose une analyse de la manière dont les responsables du secteur de l’industrie alimentaire britannique font face à une succession de défis provoqués par la récession, le Brexit et la Covid-19. Outre les suppressions d’emplois et les pertes de revenus, les responsables du secteur agroalimentaire sont confrontés à la menace constante de la contamination des aliments et aux conséquences négatives de l’augmentation, d’année en année, du nombre de personnes touchées ou décédées à la suite d’une contamination alimentaire. De telles erreurs portent atteinte à l’identité de la marque, entraînant des pertes de revenus supplémentaires et une éventuelle cessation d’activité. À l’aide d’une étude de cas ethnographique, nous identifions la manière dont les gestionnaires peuvent renforcer la résilience en intégrant une stratégie en trois parties (contrôle, coopération et communication), qui peut contribuer au développement d’une culture progressive de la sécurité alimentaire. En outre, nous soutenons que cette approche aidera les managers à se préparer à la récession imminente.

<p>The purpose of this study is to explore the short and long-term impact of foreign and domestic investment and exports on economic growth in Morocco from 1990 to 2023. By integrating a comprehensive literature review with econometric modeling, this research utilizes Time Series Analysis and the Vector Error Correction Model (VECM) approach, implemented via the R programming language, to examine the effects of foreign direct investment (FDI), domestic investment (DI), and exports (EX) on economic growth, as measured by real GDP per capita. The main findings of the study demonstrate the significant roles played by all three factors - FDI, DI, and EX - in driving Morocco's short- and long-term economic growth, contributing to stability and resilience against economic shocks. These findings underscore the substantial contributions of FDI, DI, and EX to Morocco's economic expansion and global competitiveness. The analysis concludes an optimistic forecast for Morocco's economic future, projecting significant GDP per capita growth driven by continued expansion in investments and exports. This study offers valuable insights for policymakers and investors, enriches the understanding of the economic dynamics in Morocco, and facilitates strategic decision-making for sustainable economic development.</p><p>Dans un contexte économique mondial en constante évolution, les pays cherchent à comprendre et à optimiser leurs stratégies de développement afin de rester compétitifs sur la scène internationale. En tant qu'acteur émergent, le Maroc ne fait pas exception à cette dynamique. L'objectif de cette étude est d'explorer le développement économique du Maroc de 1990 à 2023. En intégrant une revue exhaustive de la littérature et une modélisation économétrique, cette recherche utilise l'analyse des séries temporelles et l'approche du modèle de correction des erreurs vectorielles (VECM), mise en œuvre via le langage de programmation R, pour examiner les effets de l'investissement direct étranger (IDE), de l'investissement domestique (ID) et des exportations (EX) sur la croissance économique, telle que mesurée par le PIB réel par habitant. Les résultats démontrent les rôles significatifs joués par les trois facteurs - IDE, ID et EX - dans la croissance économique à court et à long terme du Maroc, contribuant à la stabilité et à la résilience face aux chocs économiques. Ces résultats soulignent les contributions substantielles de l'IDE, de l'ID et de l'EX à l'expansion économique et à la compétitivité mondiale du Maroc. L'analyse conclut à des prévisions optimistes pour l'avenir économique du Maroc, en projetant une croissance significative du PIB par habitant tirée par une expansion continue des investissements et des exportations. Cette étude offre des informations précieuses aux décideurs politiques et aux investisseurs, enrichit la compréhension de la dynamique économique au Maroc et facilite la prise de décisions stratégiques pour un développement économique durable.</p><p> </p><p><strong>JEL:</strong> F21, F43, O11, O19, C32</p><p> </p><p><strong> Article visualizations:</strong></p><p><img src="/-counters-/lit/0797/a.php" alt="Hit counter" /></p>

L'augmentation de la complexité des applications à grande échelle, telles que le calcul scientifique et l'analyse de données, a entraîné une demande croissante de ressources informatiques. Les méthodes traditionnelles deviennent insuffisantes pour gérer le volume de données en constante augmentation. Cette thèse traite de l'écart entre la croissance des données et les avancées des processeurs en introduisant des stratégies visant à améliorer l'efficacité computationnelle sans sacrifier les performances. Un accent particulier est mis sur le calcul approximatif (AxC), qui exploite la tolérance aux erreurs inhérente à de nombreuses applications, telles que le traitement multimédia et l'apprentissage automatique, pour équilibrer les performances avec des niveaux d'erreur acceptables. Nous avons réalisé une revue complète des approximations fonctionnelles au niveau des circuits dans divers multiplicateurs, afin d'approfondir notre compréhension des techniques utilisées. Nous avons également discuté des principaux critères de précision pour évaluer la performance et la fiabilité de ces opérateurs aux niveaux des applications et des systèmes. En outre, nous avons passé en revue les méthodes automatiques issues de la littérature qui soutiennent une adoption plus large des circuits approximatifs, en soulignant la nécessité d'une approche systématique pour leur conception. La contribution principale de cette thèse est l'introduction du calcul approximatif sensible aux entrées, qui fait progresser la conception de systèmes efficaces en optimisant la performance et la consommation d'énergie tout en maintenant une précision acceptable. L'objectif était de développer des méthodes largement applicables, mais spécifiquement optimisées pour certaines charges de travail. Initialement, l'identification manuelle des sections de circuits à approximations a mis en évidence des défis de scalabilité et la nécessité d'une expertise spécialisée. Pour y remédier, une approche de conception automatisée a été mise en œuvre, optimisant les circuits en fonction de distributions d'entrées spécifiques. Testée avec le filtre FIT, cette approche a constamment amélioré la précision et l'efficacité énergétique par rapport aux méthodes traditionnelles. L'approximation sensible aux entrées est particulièrement utile pour les applications avec des schémas d'entrées prévisibles, telles que les systèmes embarqués, l'inférence d'apprentissage automatique et le traitement de signaux en temps réel. Cette thèse explore également la relation entre le calcul approximatif et la résilience des réseaux neuronaux profonds (DNNs), cruciaux dans de nombreuses applications. Elle analyse comment les DNNs, en particulier ceux implémentés sur des matrices systoliques personnalisées, réagissent aux fautes provenant des multiplicateurs approximatifs, en utilisant un cadre d'injection de fautes pour une simulation efficace. L'étude a révélé que bien que les DNNs soient intrinsèquement tolérants aux fautes, les approximations peuvent avoir un impact significatif sur la précision. Une analyse au niveau des bits a révélé que les bits critiques, comme le bit le plus significatif (MSB), sont particulièrement affectés. De plus, le compromis entre l'efficacité énergétique et la résilience a été souligné, montrant que les économies d'énergie issues du calcul approximatif doivent être équilibrées avec le potentiel de dégradation des performances
The increasing complexity of large-scale applications, such as scientific computing and data analytics, has driven growing demands for computational resources. Traditional methods are becoming insufficient to handle the surging data volume. This thesis addresses the gap between data growth and processor advancements by introducing strategies for improving computational efficiency without sacrificing performance. A key focus is Approximate Computing (AxC), which leverages the inherent error tolerance in many applications—such as multimedia processing and machine learning—to balance performance with acceptable error levels. We conducted a comprehensive review of circuit-level functional approximations in various multipliers, aiming to deepen our understanding of the techniques used. We also discussed key accuracy metrics for evaluating the performance and reliability of these operators at the application and system levels. In addition, we reviewed automatic methods from the literature that support the broader adoption of approximate circuits, highlighting the need for a systematic approach to their design. The key contribution of the thesis is the introduction of input-aware approximate computing, which advances the design of efficient systems by optimizing performance and energy consumption while maintaining acceptable accuracy. The goal was to develop methods that are broadly applicable but specifically optimized for certain workloads. Initially, manual identification of circuit sections for approximation highlighted scalability challenges and the need for specialized expertise. To address this, an automated design approach was implemented, optimizing circuits based on specific input distributions. Tested with the FIT filter, this approach consistently improved accuracy and energy efficiency compared to traditional methods. Input-aware approximation is especially valuable for applications with predictable input patterns, such as embedded systems, machine learning inference, and real-time signal processing. This thesis also explores the relationship between approximate computing and the resilience of deep neural networks (DNNs), which are crucial in many applications. It analyzes how DNNs, especially those implemented on custom systolic arrays, respond to faults from approximate multipliers, using a Fault Injector Framework for efficient simulation. The study found that while DNNs are inherently fault-tolerant, approximations can significantly impact accuracy. A per-bit analysis revealed that critical bits, like the most significant bit (MSB), are particularly affected. Additionally, the trade-off between energy efficiency and resilience was highlighted, showing that energy savings from approximate computing must be balanced with the potential for performance degradation

Le terme « réseau électrique intelligent » fait référence à un réseau électrique en présence d’une abondante production décentralisée et redirigeant les flux de puissance afin que soit maintenu l’équilibre entre production et consommation électrique en temps réel. Son fonctionnement est conditionné par le respect de contraintes de stabilité, sécurité et qualité de service. Il tire profit d'une observabilité améliorée, utilise les outils de contrôle/commande avancé et offre la possibilité d’une gestion avancée de la demande.Dans le contexte du projet Smart Occitania, dont l'objectif est d’évaluer la faisabilité du concept de réseau électrique intelligent en zones rurales et péri-urbaines, ces travaux de thèse proposent une stratégie fondée sur la théorie de la commande prédictive et la gestion de charges pilotables (ici, un méthaniseur et un château d'eau) afin de maintenir l'équilibre entre production et consommation électrique dans le réseau, tout en respectant des contraintes en tension prédéfinies. La stratégie de contrôle inclue des prévisions infra-journalières de plusieurs grandeurs stochastiques qui interviennent dans le système, obtenues par le biais d’une régression non paramétrique par processus Gaussien.La contribution principale de cette thèse est double : la formulation d’un problème d'optimisation pour gérer la commande tout ou rien du château d'eau sans avoir recours à la programmation non linéaire mixte en nombres entiers ou à une relaxation et l'utilisation d'intervalles de confiance fournis par le module de prévision pour réduire les dépassements de tension dus aux erreurs de prévision.Les résultats obtenus témoignent du potentiel de la commande prédictive pour la gestion de charges pilotables dans une optique de réduction de l'écart entre production et consommation, tout en respectant des contraintes en tension
The term ''smart grid'' refers to a modern power grid that successfully integrates prolific distributed generation with end loads and efficiently reroutes power flows to balance supply and demand in real time with respect to stability, quality, and safety constraints. It relies on improved observability and advanced control techniques, and offers the possibility of advanced demand side management.In the context of the Smart Occitania project, which aims to study the feasibility of the smart grid concept for rural and suburban power distribution grids, this work proposes a model-based predictive control strategy based on flexible asset management (herein a biogas plant and a water tower) that aims to balance power supply and demand within the power grid while maintaining voltage levels within prescribed margins. The control scheme incorporates intraday forecasts of various stochastic quantities that impact the system, procured through Gaussian process regression.The main contribution of this thesis is twofold: the predictive controller's optimisation problem is formulated in such a way that the ON/OFF of the water tower is handled without recourse to mixed-integer nonlinear programming or relaxation, and the confidence intervals provided by the forecast module are utilised to minimize voltage overshooting due to forecasting errors.The results illustrate the promise of a predictive controller relying on renewable-energy-based flexible assets to reduce the gap between power supply and demand, while upholding the power grid's voltage constraints

Si l’histoire bien sûr n’est pas cyclique, on ne peut pourtant que constater d’étonnantes similitudes dans la façon dont les sociétés touchées réagissent à ce stress lui aussi pandémique. Et ces similitudes qui traversent les siècles sont un trait commun de l’Humanité. Car si l’histoire et le développement des sociétés sont différenciés, les comportements et les réactions humaines fondamentales semblent au fond souvent très comparables. C’est un des axes, de recherche, déjà ancien, de l’anthropologie sociale et culturelle qui tend à proposer un « humanisme universel ». Intrinsèquement liés à l’existence humaine, les bactéries et des virus ont accompagné et marqué les différentes étapes du développement de la civilisation. Aujourd’hui, confrontées à un nouvel "ennemi" pour reprendre ce registre langagier autour de la guerre, nos sociétés ont paru à nouveau sidérées par ce défi, avant qu’elles ne réagissent. Ce fut, semble-t-il, toujours le cas. Il est fascinant de constater qu’à travers des âges les réactions face à une épidémie semblent demeurer globalement les mêmes. À chaque fois, la société doit s'adapter pour ne pas disparaître. Cette communication va tenter de rappeler, par une approche historique s’enrichira de recherches sociologiques récentes, combien les grandes épidémies et pandémies mondiales ont façonné notre monde, et de montrer que souvent, du point de vue sociétal, les mêmes étapes se répètent. Plusieurs exemples seront pris : celui de la Grande Peste qui ravagea l’Europe entre 1347 et 1353, celui de la peste de Marseille en 1720, l’épidémie de grippe espagnole de 1918 et enfin l’épisode méconnu de grippe de Hong-Kong de 1968, tout cela mis en perspective avec l’actuelle pandémie de SARS-CoV-2. Bien sûr il est extrêmement hasardeux pour un historien de comparer les épidémies entre elles. Mais au regard de ce que vit notre monde, confronté à la SARS-CoV-2, et aux réactions de nos sociétés face à ce virus, lorsqu’on les observe autant localement que globalement, il semble se dessiner une chaîne universelle de réactions. Cependant, si des traits communs existent et seront exposés, chaque épidémie ou pandémie est particulière et ce serait une erreur d’appliquer à l’épisode infectieux en cours, les solutions de la précédente, ce qu’a parfaitement souligné l’historien de la santé Guillaume Lachenal dans de récentes interviews. De ce point de vue, la SARS-CoV-2 est une école d’humilité, autant pour les services de santé, les personnalités politiques que pour ses observateurs : sociologues ou historiens. Les découvertes sur le fonctionnement du virus, sa diffusion et mode de transmission et ses conséquences à plus ou moins long terme sur la santé des personnes concernées ont été et sont encore réalisées au fur et à mesure de l’expansion pandémique, et sont souvent tout à fait inédites. Enfin l’impact psychologique de ce genre de crise pandémique est extrêmement important, et il sera souligné que l’effet cathartique de l’art -un foisonnement de créations artistiques suit souvent une crise ou un conflit- a souvent « soigné » nos sociétés de certains de ses plus grands maux : ses peurs et angoisses. L’avenir nous apprendra si nos sociétés sont résilientes, et donc capables de tirer les « leçons de l’histoire », cette dernière question nécessitant d’ailleurs critiquée.