Дисертації з теми "Applications mobiles – Prise de décision"

Les travaux de recherche menés dans le cadre de cette thèse ont pour objectif de contribuer à trois problématiques liées à la nature de l’information, à sa perception et à sa transmission à l’aide d’une application mobile comme outil d’aide au changement. Nos contributions sur la nature de l’information et plus particulièrement sa complexité sont destinées à faciliter la compréhension de l’information. Nous avons proposé une nouvelle méthode de classement basée sur la théorie algorithmique de l’information (complexité de Kolmogorov). Ces travaux nous ont permis de mieux comprendre l’impact de la complexité de l’information chez les individus. Nous avons également porté une attention particulière à la perception de l’information en analysant les caractéristiques exerçant une influence sur le processus de décision chez l’humain. À partir de cette analyse, nous avons proposé une étude exploratoire d’oculométrie permettant de mettre en lumière les effets de la complexité et de la position de l’information sur le choix d’un individu dans une tâche de mobilité urbaine. Notre recherche sur la création d’un outil d’aide au changement de comportement nous a mené à la conception et au développement d’une application mobile de suivi de sa propre consommation de CO2. L’objectif de cette application est de comprendre les facteurs d’acceptation de ces outils et l’influence de la complexité de l’information sur ces facteurs. Cette contribution constitue également une expérimentation en conditions réelles de l’ensemble de nos travaux dans un contexte de recherche encore peu exploité, la mobilité urbaine
The research work conducted in the framework of this thesis aims to contribute to three issues related to the nature of information, its perception and its transmission using a mobile application (tool for change). Our contributions on the nature of information and more particularly its complexity are intended to facilitate the understanding of information. Based on the algorithmic theory of information and more particularly the complexity of information (Kolmogorov complexity), a new classification method has been proposed. This work has allowed us to better understand the impact of information complexity on individuals. We also paid particular attention to the perception of information by analyzing the characteristics that influence the decision process in humans. From this analysis, an exploratory eye-tracking study was carried out to highlight the effects of information complexity and position on an individual’s choice in an urban mobility task. Our research on the creation of a behavior change tool led us to the design and development of a mobile application to monitor one’s own CO2 consumption. The objective of this application is to understand the factors of acceptance of these tools and the influence of the complexity of the information on these factors. This contribution is also an experimentation in real conditions of all our work, in a research context still little exploited, the urban mobility

L'intérêt des recherches dans le domaine de la fusion de données multi-capteurs est en plein essor en raison de la diversité de ses secteurs d'applications. Plus particulièrement, dans le domaine de la robotique et de la localisation, l'exploitation des différentes informations fournies par les capteurs constitue une étape primordiale afin d'assurer une estimation fiable de la position. Dans ce contexte de fusion de données multi-capteurs, nous nous attachons à traiter le diagnostic, menant à l'identification de la cause d'une défaillance, et la tolérance de l'approche proposée aux défauts de capteurs, peu abordés dans la littérature.Nous avons fait le choix de développer une approche basée sur un formalisme purement informationnel : filtre informationnel d'une part, et outils de la théorie de l'information d'autre part. Des résidus basés sur la divergence de Kullback-Leibler sont développés. Via des méthodes optimisées de seuillage, ces résidus conduisent à la détection et à l'exclusion de ces défauts capteurs. La théorie proposée est éprouvée sur deux applications de localisation. La première application concerne la localisation collaborative, tolérante aux défauts d'un système multi-robots. La seconde application traite de la localisation en milieu ouvert utilisant un couplage serré GNSS/odométrie tolérant aux défauts
The interest of research in the multi-sensor data fusion field is growing because of its various applications sectors. Particularly, in the field of robotics and localization, the use of different sensors informations is a vital step to ensure a reliable position estimation. In this context of multi-sensor data fusion, we consider the diagnosis, leading to the identification of the cause of a failure, and the sensors faults tolerance aspect, discussed in limited work in the literature. We chose to develop an approach based on a purely informational formalism: information filter on the one hand and tools of the information theory on the other. Residuals based on the Kullback-Leibler divergence are developed. These residuals allow to detect and to exclude the faulty sensors through optimized thresholding methods. This theory is tested in two applications. The first application is the fault tolerant collaborative localization of a multi-robot system. The second application is the localization in outdoor environments using a tightly coupled GNSS/odometer with a fault tolerant aspect

Cette thèse prend appui sur les problèmes de tri suivant une approche constructive. Le but c’est d’affecter des objets de décision, évalués selon plusieurs critères, à un ensemble de catégories. Chaque catégorie est définie a priori pour recevoir ces objets, qui pourront ou devront ensuite être traités de la même façon. Cette recherche fournit une taxonomie selon laquelle dix différents types de problèmes de tri sont définis avec un intérêt pratique. Deux méthodes de tri sont proposées en tenant compte cette taxonomie, appelée ELECTRE TRI-C et ELECTRE TRI-NC. Ces méthodes sont appropriées aux contextes décisionnels où l’ensemble de catégories est complètement ordonné. Chaque catégorie est caractérisée par des actions de référence typiques. La procédure d’affectation est basée sur l’utilisation conjointe d’une règle descendante et d’une règle ascendante. Nos travaux fournissent également un algorithme de description segmentée pour analyser la liaison entre les conditions d’affectation d’une méthode de tri, telle qu’ELECTRE TRI-C, et les préférences du décideur, en incluant une analyse de ces incohérences et incompatibilités du modèle de tri, sans avoir besoin de bâtir un modèle d’optimisation. Les principaux résultats de notre recherche sont validés par deux applications réelles (procréation médicale assisté et risque agro-environnemental), qui ont été modélisées en interaction respectivement avec des experts médicaux et environnementaux
Our thesis deals with sorting problems following a constructive approach. The aim is to assign objects of a decision, evaluated on multiple criteria, to a set of categories. Each category is pre-defined to receive these objects, which will be or might be processed in the same way. Our research provides a taxonomy framework, in which ten different types of sorting problems is defined with a practical usefulness. Two sorting methods are proposed within this taxonomy, called ELECTRE TRI-C and ELECTRE TRI-NC. These methods deal with decision aiding contexts, where the set of categories is completely ordered. Each category is characterized by a single typical reference action and several ones, respectively. The assignment procedure is based on a descending rule and an ascending rule, which must be used conjointly. Our research also provides a segmenting description algorithm for analyzing the relationship between the assigning conditions of decision aiding sorting models (e. G. ELECTRE TRI-C) and the preferences of decision makers, including an analysis of incoherencies and incompatibilities, without making use of an optimization model. The main research results are validated by two real-world applications (assisted reproduction and agro-environmental risk), which are modeled with medical and environmental experts, respectively
A nossa investigação centra-se em problemas de classificação seguindo uma abordagem construtivista. O objectivo é afectar objectos de decisão, avaliados com critérios múltiplos, em categorias. Cada categoria é pré-definida para agrupar estes objectos, que irão ser ou deverão ser sujeitos ao mesmo tratamento. A nossa pesquisa fornece uma taxonomia, onde definimos dez tipos de problemas de classificação com interesse prático. Dois métodos de classificação são propostos no âmbito desta taxonomia, denominados ELECTRE TRI-C e ELECTRE TRI-NC. Estes métodos enquadram-se em contextos de apoio à decisão, onde as categorias são completamente ordenadas. Cada categoria é caracterizada, respectivamente, por uma acção de referência típica ou múltiplas acções típicas. O procedimento de afectação é composto por uma regra descendente e uma regra ascendente, que devem ser usadas conjuntamente. A nossa pesquisa fornece também um algoritmo de descrição segmentada para analisar a relação entre as condições de afectação de modelos de classificação em apoio à decisão (e. G. ELECTRE TRI-C) e as preferências dos decisores, incluindo uma análise de incoerências e incompatibilidades, sem auxílio de um modelo de optimização. Os principais resultados da investigação são validados por duas aplicações reais (reprodução assistida e riscos agro-ambientais), que foram modelizadas, respectivamente, com especialistas médicas e agro-ambientais

L'approche floue est largement appliquée à la prise de décision dans le domaine des sciences de gestion. Les applications concrètes portent essentiellement sur la modélisation quantitative des éléments et relations flous. Dans ce travail de recherche, sont largement abordées les applications de la logique floue pour modéliser l'imprécision et la commensurabilité dans l'analyse multicritère. La logique floue, consistant à paramétrer les critères d'une façon intuitive et d'expertise, permet de franchir certaines contraintes fortes en cas de mesurabilité et/ou commensurabilité difficiles. Une base comparative regroupant la théorie de décision en avenir risqué et dans un contexte multicritère est également présentée par la revue de littérature. Le dessalement nucléaire est un domaine où la prise de décision est réputée complexe : alternatives sont multiples, critères plutôt qualitatifs, valeurs imprécises,. . . Par un questionnaire Delphi et des observations, cette thèse propose que la logique floue soit un apport précieux pour ce domaine rassemblant des éléments difficiles à démêler. La logique floue est enfin concrètement appliquée à un cas concernant la définition de la politique nucléaire en Bulgarie pour valider le modèle et les propositions. Ce travail fait une synthèse des décisions à propos de la centrale nucléaire à Kozlodoui et du projet de Béléné pour démontrer que la logique floue est une solution pertinente pour une situation imprécise où les méthodes conventionnelles d'analyse s'avèrent moins en mesure de fournir une aide concrète.

Le travail présenté porte sur la mise en œuvre d’une architecture de gestion pour équipement radio cognitif en vue d’applications dans le domaine des radiocommunications. L’architecture retenue porte le nom HDCRAM (Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management). HDCRAM est distribuée de façon hiérarchique au sein de l’équipement afin de prendre en compte l’une des problématiques qui est l’hétérogénéité des plateformes d’exécution. Grâce à une modélisation à haut niveau d’abstraction par l’utilisation d’UML nous avons pu définir HDCRAM de façon totalement indépendante des contraintes matérielles. Le choix de doter cette modélisation d’un métalangage de programmation exécutable nommé Kermeta permet d’ajouter une description comportementale. La finalité de ce travail est de proposer un simulateur qui permet de valider et de raffiner HDCRAM par la simulation de scénario radio cognitif. Ainsi le simulateur devient un outil de conception pour équipement Radio Cognitif
This work focuses on the implementation of a management architecture for cognitive radio equipment for applications in the field of radiocommunications. The architecture is named HDCRAM (Hierarchical and Distributed Cognitive Radio Architecture Management). HDCRAM is hierarchically distributed in the equipment to take into account heterogeneity of execution platforms. Thanks to a precise management for both reconfiguration and decision-making leading to a reconfiguration of all or part of the system. Through the use of UML language, for high level of abstraction modeling, we define a platform independent model of HDCRAM which offers an extended opportunity in terms of reusability and modularity. The choice to use an executable metamodeling language as Kermeta for HDCRAM allows describing both structural and behavioral part of our architecture and gives the opportunity to make functional simulation

Récemment, plusieurs applications, dans lesquelles différentes entités interagissent dans un environnement dynamique, soulignent l’intérêt de l’utilisation des architectures multi-agents. Ces architectures offrent, dans ce cadre, un certain nombre d’avantages, tels que l’autonomie, la réactivité et la capacité de prise de décision. Elles manquent cependant de capacité sociale et de connaissances sur son environnement, notamment lorsqu’il s’agit d’un environnement dynamique. En effet, quand un agent interagit avec le monde réel, il doit prendre en compte les évènements qui peuvent survenir tout en considérant centaines contraintes telles que le temps et l’espace. En outre, les agents doivent faire face à l’incertitude liée aux applications réelles afin de fournir une représentation fidèle du monde réel. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons un modèle formel de recommandation des plans qui améliore le processus de prise de décision des agents dans un environnement spatio-temporel et incertain. Pour formaliser les comportements cognitifs des agents dans notre système nommé CARS, en anglais ``Cognitive Agent-based Recommender System '', nous avons étendu l’architecture BDI qui se base sur le modèle `` Croyance-Désir-Intention'' pour prendre en compte les différents contextes liés à des applications réelles en particulier le contexte social. Par ailleurs, nous avons également utilisé la théorie possibiliste afin de considérer l’incertitude dans l’état motivationnel d’un agent (c’est à dire ses croyances, désirs, objectifs ou intentions). Pour répondre aux besoins des applications réelles, tels que les systèmes de recommandation relatives au trafic et navigation, nous proposons une représentation spatiotemporelle des croyances et des intentions d’un agent. Cette représentation permettra l’anticipation de certaines intentions, de manière à recommander un plan qui sera optimal pour un utilisateur. Compte tenu l’incomplétude/l’imprécision liée aux données spatiotemporelles, nous avons étendu le modèle proposé pour raisonner avec des croyances et intentions floues. Une évaluation du modèle proposé a été menée en utilisant une simulation multi-agent, dans un scenario réel de circulation routière. Cette simulation a offert un environnement virtuel qui a mis en lumière, après avoir testé les différentes fonctionnalités du modèle, les principaux points forts ainsi que leslacunes liées à l’architecture multi-agents proposée
Recently, many real-world applications where different entities interact in a dynamic environment, consider the use of agents in their architectures due principally to their autonomy, reactivity and decision-making abilities. Though these systems can be made intelligent, using Artificial Intelligence (AI) techniques, agents still lack of social abilities and have limited knowledge of their environment and in particular when it comes to a dynamic environment. In fact, when operating in the real world, agents need to deal with unexpected events considering both changes in time and space. Moreover, agents must face the uncertainty, which pervades real-world scenarios in order to provide an accurate representation of the world. In this thesis, we introduce and evaluate a formal framework for recommending plans to agents in the decision making process, when they deal with uncertain spatio-temporal information. The agent-based architecture we propose to address this issue, called CARS (Cognitive Agent-based Recommender System), has been designed by extending the well-known Belief-Desire-Intention (BDI) architecture to incorporate further capabilities to support reasoning with different types of contextual information, including the social context. Uncertainty on the agent's beliefs, desires and intentions is modeled using possibility theory. To meet the requirements of real-world applications, e.g., traffic and navigation recommendation systems, we define a spatio-temporal representation of the agents' beliefs and intentions. Using such a formal framework, anticipatory reasoning about intentional dynamics can be performed with the aim to recommend an optimal plan to a certain user. Since spatio-temporal data is often considered as incomplete and/or vague, we extended the formal framework with a fuzzy representation of spatio-temporal beliefs and intentions. The framework is evaluated through an Agent Based Simulation (ABS) in a real-world traffic scenario. This ABS allowed us to create a virtual environment to test the impact of the different features of our framework as well as to evaluating the main strengths and weaknesses of the proposed agent architecture

Ce manuscrit expose notre travail dans le cadre du projet IWARD et détaille la couche de gestion et de décision du groupement de robots. Ce projet avait comme objectif d'assister le personnel médical dans leur travail, ceci est réalisé en utilisant des robots mobiles, reconfigurables, et rechargeables. Ces robots sont conçus pour effectuer des taches logistiques comme : Le transport de médicaments, le nettoyage, le guidage des patients, la surveillance et la téléconsultation. Dans la première partie de la thèse nous présenterons le problème stratégique qui consiste à déterminer les plannings de rechargement des robots, la configuration des robots opérationnels ainsi que la localisation des stations d'attentes des robots lorsqu'ils sont en état de veille. Différentes hiérarchies à plusieurs niveaux de décisions, sont formulées comme des programmes linéaires en nombres entiers. Des formulations utilisant l'approche de génération de colonnes sont aussi développées pour résoudre ces problèmes. Dans la deuxième partie, le problème tactique est exposé, ceci consiste à affecter les taches arrivantes aux différents robots et d'ordonnancer dynamiquement l'exécution ces missions. Deux approches sont inspectées une version centralisée utilisant les algorithmes évolutionnaires et une autre version distribuée utilisant les algorithmes d'enchères inversées. Afin de mettre à l épreuve ces deux approches, une simulation a événements discrets a été conçue et développée spécifiquement pour le projet, permettant ainsi d'évaluer ces deux approches.

Ces travaux de thèse visent à diminuer le coût de développement des applications mobilespour smartphones Android, iOS, etc. Les applications mobiles sont de plus en plus complexes. Auparavant, une application mobile se contentait d’afficher des données provenant du web. Maintenant, en plus de cela, elles communiquent avec le monde extérieur. Par exemple, certaines applications communiquent avec des montres, avec des écrans de télévision etc. D’autres permettent le scan de codes barres ou encore l’interaction avec des objets réels à travers la réalité augmentée. Les serveurs peuvent envoyer des notifications aux applications, etc. Une application mobile est devenue un logiciel à part entière. Cependant, pour toucher un maximum d’utilisateurs de smartphones, les applications mobiles doivent être conçues, implémentées et déployées sur tous les smartphones possibles. Avec la multiplication des configurations matérielles différentes ainsi que la multiplication des systèmes d’exploitation mobiles, cette tâche devient de plus en plus ardue. En effet, une application mobile doit souvent être réalisée une fois pour chaque plate-forme cible (Android, iOS, Windows Phone 8, etc.). Le temps et le coût de réalisation d’applications mobiles est donc multiplié par le nombre de plates-formes ciblées. Dans ces travaux, nous proposons de combiner le développement natif avec la programmation par composants. Pour ce faire, nous introduisons la notion de composants multiplateformes. Ce sont des composants qui peuvent être exécutés sur plusieurs plates-formes mobiles. Pour la représentation des composants, nous avons introduit la notion d’interface indépendante à n’importe quelle plate-forme mobile. Ainsi, l’intégration et l’assemblage se font d’une façon unique, que l’on soit dans un environnement de développement Android, iOS ou autre. Pour ce faire, nous avons spécifié un nouveau langage de programmation basé sur les annotations. Cette approche a été validée à travers le développement d’une application mobile pour Android et iOS avec notre solution. L’application implémentée a été réalisée en concordance avec les problématiques que rencontrent les entreprises de développement mobile et plus particulièrement Keyneosoft. Ensuite, nous avons comparé ces versions de l’application avec les versions développées nativement. Nous avons montré qu’avec notre solution nous diminuons le temps de développement d’au moins 30% sans aucune limitation pour les développeurs d’applications (même expérience utilisateur, même performance). Nous avons aussi comparé notre solution avec des produits disponibles sur le marché Phonegap, Titanium mobile et Xamarin. Nous en avons conclu que notre solutiton offrait le plus de possibilités sans aucune limitation
In this thesis, we aim to decrease the development cost of applications for smartphones running Android, iOS, etc. Mobile applications are more and more complex. A few year ago, a mobile application was only design to display web content. Today, in addition, they are connected with the external world. For example, some applications are connected with watches, TVs, etc. Mobile applications became real softwares. However, in order to be visible by all smartphones users, mobile applications are designed, developed and deployed on every kind of smartphone. With the increase of the multiplicity of hardware configurations and the diversity of mobile operating systems, this task is becoming more and more laborious. Indeed, a mobile application is often implemented one time for each target platform (Android, iOS, Windows Phone 8, etc.). Therefore, the time and the cost for a mobile application implementation is multiplied by the number of target platforms. In this thesis, we propose to combine native development with the advantages of component-based software engineering. To do that, we have introduced the concept of multiplatform components. Those components are capable to be executed on any mobile platform. In order to describe components, we have introduced interfaces that are independent of any mobile platform. Thus, component integration and assembly are common on Android, iOS and others systems. To achieve that, we have specified a new programming language based on Annotations. We have validated this approach with the implementation of a real mobile application for Android and iOS. We have compared this application with the same application developed natively. Results show that with our solution, developers implement a multiplatform application 30% faster than native development. Moreover, our solution does not show any limitation for developers (same user experience, same performances). Finally, we have compared our solution with real products available on the software market: Phonegap, Titanium mobile and Xamarin. This comparison illustrates that our solution provides the best features and does not limit developers possibilities

Ce manuscrit expose notre travail dans le cadre du projet IWARD et détaille la couche de gestion et de décision du groupement de robots. Ce projet avait comme objectif d’assister le personnel médical dans leur travail, ceci est réalisé en utilisant des robots mobiles, reconfigurables, et rechargeables. Ces robots sont conçus pour effectuer des taches logistiques comme : Le transport de médicaments, le nettoyage, le guidage des patients, la surveillance et la téléconsultation. Dans la première partie de la thèse nous présenterons le problème stratégique qui consiste à déterminer les plannings de rechargement des robots, la configuration des robots opérationnels ainsi que la localisation des stations d’attentes des robots lorsqu’ils sont en état de veille. Différentes hiérarchies à plusieurs niveaux de décisions, sont formulées comme des programmes linéaires en nombres entiers. Des formulations utilisant l’approche de génération de colonnes sont aussi développées pour résoudre ces problèmes. Dans la deuxième partie, le problème tactique est exposé, ceci consiste à affecter les taches arrivantes aux différents robots et d’ordonnancer dynamiquement l’exécution ces missions. Deux approches sont inspectées une version centralisée utilisant les algorithmes évolutionnaires et une autre version distribuée utilisant les algorithmes d’enchères inversées. Afin de mettre à l épreuve ces deux approches, une simulation a événements discrets a été conçue et développée spécifiquement pour le projet, permettant ainsi d’évaluer ces deux approches
Due to the expansion of the life duration and the shortage of medical personal in hospitals the EU funded IWARD project as part of the IFP6 program. The aims of this project were to assist the medical personnel in logistic and non medical tasks (transport, cleaning, environmental monitoring, guidance and tele-monitoring) through the usage of mobile, reconfigurable, rechargeable robots, thus letting the Medical staff to concentrate on medical aspects of their work.This thesis was part of this project, and our work consisted on developing a decision making framework for the team of robots.In the first part of the thesis, we address the strategic decisions essentially the: (i) the robots’ home station location problem, (ii) Robot‘s reconfiguration problems and (iii) Robots recharging scheduling. We formulate those problems as a linear problems and we propose to solve them using Mixed Integer Programming (MIP). We also present a formulation using a column generation approach to solve those problems.In the later part we address the tactical problems, mainly the mission assignment, the mission scheduling and rescheduling. We present two different approaches; a centralized decision finder implemented using genetic algorithms. And a decentralized approach using auction like and market based algorithms in order to provided collaborative decision making framework.Finally we compare those two approaches using a custom made discrete event simulation (DES)

Arrow and Raynaud introduced a set of axioms that a ranking rule should verify. Among these, axiom V' states that the compromise ranking should be a so-called prudent order. Intuitively, a prudent order is a linear order such that the strongest opposition against this solution is minimal. Since the related literature lacks in solid theoretical foundations for this type of aggregation rule, it was our main objective in this thesis to thoroughly study and gain a better understanding of the family of prudent ranking rules. We provide characterizations of several prudent ranking rules in a conjoint axiomatic framework. We also prove that we can construct profiles for which the result of a prudent ranking rule and a non-prudent ranking rule can be contradictory. Finally we illustrate the use of prudent ranking rules in a group decision context and on the composite indicator problem.

Doctorat en Sciences de l'ingénieur
info:eu-repo/semantics/nonPublished

Qu’entend-on par centre financier ? Quels rôles joue-il sur le plan national et international ? Comment analyser la concurrence entre les places financières ? Quels sont, dans ce contexte, les stratégies adoptées ? Quels sont les déterminants de la localisation des activités financières internationales ? Cette étude se propose de répondre à ces interrogations en procédant par une étude théorique profonde suivie par une étude empirique afin d’éclairer les notions théoriques. Diverses questions sont traitées : la concurrence entre places financières et les stratégies diverses adoptées par les marchés ; L’impact des innovations technologiques, de l’internationalisation et des stratégies concurrentielles sur les caractéristiques de la place financières de demain et la géographie des activités financières internationales
What is meant by ‘financial centres’? What part do these play nationally and internationally? How may one analyse competition between financial centres? In this context, what strategies are followed? Our research has aimed to provide answers to these questions by undertaking an in-depth theoretical study followed by an empirical study shedding light on theoretical concepts. Several themes are discussed here: the competition between financial centres and the various strategies adopted by financial markets; the impact of technological innovations, of internationalisation and of competitive strategies on the characteristics of future financial centres; and, the geography of international financial operations

Un robot mobile évoluant dans un environnement dynamique doit faire face à de nombreuses incertitudes. Les actions qu'il exécute n'ont pas toujours l'effet escompté, et ses capteurs lui renvoient des données souvent bruitées. Les processus décisionnels de Markov (MDP), du fait de leur adaptation à la prise en compte d'incertitudes, sont étudiés depuis quelques années dans la communauté intelligence artificielle. Ceux-ci permettent le calcul d'un plan plus robuste que les méthodes de planification classiques, puisque calculé en prenant en compte les diverses conséquences probables des actions. Dans le cadre de la robotique mobile, ce modèle permet également de superviser l'exécution des missions, en utilisant des fonctions probabilistes pour aider le robot à se localiser. Mais les algorithmes classiques de résolution de MDP sont complexes, ce qui les rend difficilement adaptables à des environnements de grande taille, tels que ceux nécessités dans le cadre de la robotique. En conséquence, beaucoup de travaux s'intéressent aux techniques d'approximation, qui permettent d'obtenir des plans sous-optimaux en un temps de calcul réduit. C'est dans ce cadre que s'inscrit cette thèse. Apres avoir montré comment nous paramétrons un MDP pour l'appliquer à la robotique mobile, nous présentons deux techniques d'approximation. La première utilise l'agrégation d'états, chaque couloir de l'environnement donnant lieu à un ou plusieurs états abstraits. La seconde est fondée sur la décomposition d'environnements, lesquels sont représentés à l'aide d'un graphe value permettant d'approcher heuristiquement les valeurs des états. Ces deux méthodes permettent de réduire considérablement les temps de calcul, et donnent des plans très proches de l'optimal.

Le développement rapide de l’informatique mobile a donné lieu à l’apparition et à la popularisation de téléphones mobiles dits intelligents ou smart phones (ex.: iPhone, HTC, etc.) dont le nombre et les performances sans cesse croissantes en font de potentielles plateformes alternatives aux ordinateurs de bureau. Cette avancée technologique a contribué à l’émergence d’une nouvelle catégorie d’acteurs du monde des affaires n’ayant pas de bureau fixe, travaillant directement sur le terrain dans divers endroits (à la maison, en voiture, en avion, chez le client, à l’hôtel, chez le fournisseur, etc.) à l’aide d’équipements mobiles ou nomades, et se déplaçant partout où les affaires l’exigent pour assurer la compétitivité de leurs organisations: ce sont les travailleurs mobiles parmi lesquels on retrouve un grand nombre de décideurs. Étant donné ce monde des affaires de plus en plus compétitif où les gens d’affaires sont de plus en plus mobiles et confrontés à la nécessité de prendre des décisions de plus en plus rapides et efficaces basées sur des analyses pertinentes, l’aide à la prise de décision en mobilité s’avère indispensable. Pour leur apporter une telle aide, la présente thèse de doctorat propose d'aller au-delà du simple accès à distance à une plateforme d’intelligence d’affaire géo-spatiale ou non géo-spatiale (GeoBI/BI) comme le proposent les solutions actuelles. Elle propose de prendre également en considération la localisation et le contexte de travail du décideur/analyste mobile dans l’aide à la décision, et d’enrichir sémantiquement les données d’affaire. Afin de proposer une telle solution de GeoBI mobile sémantiquement augmentée et sensible au contexte mobile du décideur, la présente thèse s’est attelée d’une part à identifier, modéliser et enrichir les informations contextuelles pertinentes pour supporter un raisonnement GeoBI basé sur le contexte, et s’est évertuée d’autre part à proposer une solution d’augmentation sémantique des données d’affaire GeoBI qui permettrait de mettre en exergue les [cor]relations sémantiques pouvant exister entre les données. Un prototype mettant en œuvre une application mobile sensible au contexte et une architecture orientée services web a été développé et testé comme preuve de concept. Les tests ont montré que celui-ci permettait par exemple de soumettre et de visualiser le resultat de requêtes contextuelles du type : « dans un rayon de 5 km autour de ma position actuelle, quelles sont les compagnies partenaires ayant des relations de concurrence avec nos actionnaires et dont le chiffre d’affaire des deux années précédentes dépasse chacune le million ; les relations de partenariat/actionnariat pouvant être transitives, symétriques ou avoir la même sémantique ? »
The rapid development of mobile computing has enabled the emergence and popularization of mobile devices whose increasing number and computing capabilities position them as potential alternative platforms to desktop computers. This technological progress has contributed to the emergence of a new category of business actors having no permanent workplaces, spending very short time in their offices, working directly on the field in various locations (home, car, plane, with the client at the hotel at the supplier, etc.) by using mobile and nomadic devices, and moving to places where business requires them: these are mobile workers including a large number of decision makers. Given this increasingly competitive business world where decision makers are increasingly mobile and are facing the need to take faster and suitable decisions based on relevant analysis, these mobile business people deserve to be supported with appropriate mobile decision support systems (DSS). To give an improved support to these mobile business professionals, this PhD thesis proposes to go further than just allowing a simple remote access to a Geospatial or non-geospatial Business Intelligence (GeoBI/BI) platform as do current solutions. It also proposes to take into account the location and the context of mobile professionals, and to enrich semantically BI data. To propose such a semantically augmented and context-based mobile GeoBI solution, the present thesis has endeavored on the one hand, to identify, model and enrich contextual information that is relevant to support GeoBI context-based reasoning. On the other hand, it has strived to provide a solution that semantically enriches business data in order to help decision makers discover semantic [cor]relations which might exist between the data. A prototype implementing a context-aware mobile application and a services-oriented architecture has been developed and tested as a proof of concept. These tests has shown among other things, that the prototype was able to answer and visualize the result of contextual queries such as: “Within 5 km around my current position, what are partnering companies that are competing with our owners; with the possibility of partnership/ownership relationships to be transitive, symmetric, or have the same semantics?”

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2017-2018
Des études économiques récentes ont identifié la difficulté des personnes à prendre des décisions optimales lorsqu’il existe une corrélation entre différentes variables d’état (aléatoires), que l’on appelle maintenant dans la littérature «inattention envers la corrélation». Dans cet article, nous supposons que l’inattention envers la corrélation est un trait individuel d’une personne et nous proposons différentes mesures de cette caractéristique. Nous comparons différentes mesures en termes de corrélation à partir des résultats d’expériences de laboratoire. Nous présentons les applications de ces mesures dans des domaines précis. Mots clés : heuristiques et biais, inattention envers la corrélation, mesure.
Recent economic studies identified the difficulty of persons to make optimal decisions when there is correlation between (random) state variables, now referred to in the literatures as “correlation neglect.” In this article, we presume correlation neglect to be an individual trait of a person and propose different measures of this characteristic. We compare different measures in terms of their correlation based on results from laboratory experiments. We present applications of the measures in the field. Keywords : heuristics and biases, correlation neglect, measurement.

Dans cette these, il est question du recours aux sondages dans le processus de prise de decision publique. De maniere equivalente, je me suis demandee dans quelle mesure le recours a des enquetes aupres d'agents dotes d'information privee etait pertinent dans une perspective de construction de mecanismes incitatifs. Je traite de differents problemes en adoptant une approche par echantillonnage afin de mettre en evidence les enjeux economiques attaches a la collecte d'information. Le chapitre 2 est consacre a un probleme de regulation de la qualite dans une economie dans laquelle la qualite est produite de maniere conjointe par un agent et les usagers d'un service public. Dans cette structure principal-agent-usagers, le recours a une enquete sur la qualite realisee a une valeur sociale. Dans le chapitre 4, il est question d'un probleme de revelation des preferences pour les biens publics. Nous construisons un mecanisme de prise de decision publique qui est simple dans la mesure ou les decisions relatives au niveau de production et de partage des couts dependent de l'information vehiculee par la consultation d'une partie de la population. Le chapitre 5 porte sur l'etude a la fois d'un probleme de revelation des preferences et de gestion ou controle de la qualite produite exclusivement par un agent. Le mecanisme de regulation de la qualite repose sur deux enquetes successives: l'une sur les preferences pour la qualite, l'autre sur la qualite effectivement realisee. Dans le dernier chapitre, on traite d'un probleme de reglementation de monopoles locaux losrque le regulateur agit dans une grande ignorance en termes informationnels. Ce chapitre propose un cadre d'analyse qui est different du cadre bayesien.

Lorsque le temps est manquant, la simulation-optimisation est une méthode très utilisée pour déterminer le « meilleur » scénario possible. En contexte manufacturier, on peut vouloir déterminer les paramètres de production qui vont maximiser la productivité d'une ligne de production. Le nombre de scénarios possibles (représentant différentes configurations possibles de la ligne) étant souvent très grand, tous les scénarios ne peuvent être simulés. La simulation-optimisation permet de trouver un « bon » scénario, i.e. le scénario donnant les meilleurs résultats par rapport à des critères définis (ici, la productivité) dans un contexte où le temps ne permet pas de simuler toutes les possibilités. Dans le cas où l'on cherche à déterminer la productivité combinée de plusieurs lignes de production, on cherche alors plusieurs scénarios qui, conjointement, vont maximiser ce critère, i.e. la « meilleure combinaison » de scénarios. Or, lorsqu'on recherche le meilleur ensemble de scénarios et non le meilleur scénario, les méthodes classiques s'appliquent difficilement. À notre connaissance, le problème de la recherche de la meilleure combinaison de scénarios n'a pas été introduit formellement dans la littérature. Cette thèse propose une définition formelle de ce problème et un cadre pour le résoudre. Le cadre proposé utilise la simulation dans le but d'évaluer des scénarios. L'optimisation est ensuite utilisée pour déterminer la meilleure combinaison de scénarios. Le nombre de scénarios à simuler est tel qu'il n'est pas possible de tous les évaluer. Nous proposons aussi d'utiliser certaines méthodes de recherche dans les arbres, issues de la programmation par contraintes pour déterminer quels scénarios devraient être évalués en premier. La pertinence du cadre est démontrée par son application à travers plusieurs problèmes industriels. La première application s'attarde à résoudre des problèmes de planification tactique liés à l'industrie du bois d'œuvre nord-américaine. Cette dernière fabrique presque exclusivement des produits de commodité (c'est-à-dire des produits aux dimensions et propriétés standards destinés à la construction). Il arrive que certains clients veuillent aussi des produits avec des caractéristiques spécifiques. Le contexte manufacturier actuel ne permet pas au scieur de connaître le panier de produits global qui découlera de l'introduction d'un nouveau produit. En effet, du fait de la divergence des flux et de la co-production associées à la transformation de la matière première en scierie, l'ajout d'un autre produit à fabriquer entraîne des répercussions sur l'ensemble du panier de produits. Nous proposons donc d'utiliser le cadre pour intégrer à la planification tactique la demande pour des produits spécifiques jamais fabriqués auparavant. Le cadre utilise un simulateur de débitage de billes couplé à un modèle de planification pour réaliser un plan. Ce dernier permet au décideur d'évaluer quelles demandes pour des produits sur mesure devraient être acceptées, quoi produire et quand, ainsi que les paramètres de l'équipement à utiliser et la matière première à acheter/consommer à chaque période. La seconde application du cadre présentée dans cette thèse a pour but d'améliorer les décisions prises par un système de découpe de bois de plancher soumis à de fortes contraintes de production. La découpe d'un ensemble d'images de planches provenant de productions passées est simulée pour différentes configurations du système. Une base de données caractérisant la production attendue pour chaque configuration est ainsi générée. Le simulateur est le système réel utilisé « hors-ligne ». À partir des informations obtenues, nous établissons ensuite un horaire de production en utilisant un modèle d'optimisation linéaire maximisant la valeur attendue de la production. L'horaire permet de définir comment configurer le système de découpe tout au long de la production. Le cadre peut aussi être appliqué pour résoudre d'autres problèmes du même type comme, par exemple, pour la conception d'usines en réseau dans une chaîne logistique. Enfin, pour illustrer et vérifier la pertinence de l'utilisation de certaines méthodes de recherche dans les arbres pour déterminer l'ordre d'évaluation des scénarios, la démarche est appliquée au problème de découpe de bois de plancher mentionné préalablement. L'étude réalisée montre que les méthodes issues de la programmation par contraintes pourraient se révéler efficaces pour résoudre ce type de problèmes. En effet, la méthode Limited Discrepancy Search (LDS) obtient des résultats très semblables à une heuristique spécialement élaborée pour le cas étudié. Or LDS est une méthode générique et pourrait s'appliquer à d'autres cas.

Cette thèse se situe dans le cadre de la décision pour un agent rationnel et autonome. Le travail consiste à élaborer un système de contrôle intelligent pour un agent évoluant dans un environnement incertain. L'agent doit pouvoir contrôler sa consommation de ressources au cours d'une mission prédéfinie. La première partie de cette thèse introduit le concept de planification sous incertitude. Une présentation des processus décisionnels de Markov (MDP) précède un état de l'art sur les techniques de résolution de MDP de grande taille. Ce système de contrôle de ressources s'appuie sur le raisonnement progressif. Le raisonnement progressif permet de modéliser un ensemble de tâches sous forme d'unités de raisonnement progressif (ou PRUs). Chaque PRU définit des niveaux de réalisation pour une tâche donnée, donnant lieu à des qualités croissantes de réalisation. Chaque niveau est lui-même composé de modules dont un seul sera retenu pour sa réalisation. Choisir un module plutôt qu'un autre permet à l'agent de faire un compromis entre la qualité de la tâche accomplie et les ressources consommées. Cette thèse présente deux extensions du raisonnement progressif : la prise en compte de ressources multiples et l'adaptation à un changement de mission. Premièrement, des algorithmes sont présentés pour faire face à l'explosion combinatoire due à l'introduction de nouvelles ressources. Deuxièmement, l'élaboration d'un algorithme d'approximation de fonction de valeur permet d'obtenir rapidement un système de contrôle pour s'adapter à un éventuel changement de mission. Une expérience est finalement menée sur un robot réel qui contre ses ressources grâce au raisonnement progressif
This thesis deals with decision-theoretic autonomous agents. This work consists in constructing a control system for a resource-bounded agent evolving in a uncertain environment. Such agents must be able to control their resources consumption during a mission. The first part of this thesis introduces the concept of planning under uncertainty in general, and Markov decision processes (MDP) in particular, for the control. Solving techniques of large MDPs are presented. In this control system, we consider resource-bounded agents adopting progressive reasoning as a specific resource-bounded reasoning with anytime behavior. We call progressive processing units (PRU) the task structure which allows the agent to adapt the quality of their accomplishment to the available resources. Each PRU defines a multi-level hierarchy task, to better accomplish the mission. This thesis presents two extensions of the progressive reasoning : the control of multiple resources and an adaptive control system that faces changes during the mission. Firstly, algorithms are presented to avoid combinatorial explosion due to the multiple resources. Secondly, a value function approximation algorithm permits to quickly obtain a control system when the mission suddenly changes. Promising experimental results have been obtained and illustrated on a real robot

Ce travail de thèse a été réalisé dans le contexte de la recommandation dynamique. La recommandation est l'action de fournir du contenu personnalisé à un utilisateur utilisant une application, dans le but d'améliorer son utilisation e.g. la recommandation d'un produit sur un site marchant ou d'un article sur un blog. La recommandation est considérée comme dynamique lorsque le contenu à recommander ou encore les goûts des utilisateurs évoluent rapidement e.g. la recommandation d'actualités. Beaucoup d'applications auxquelles nous nous intéressons génèrent d'énormes quantités de données grâce à leurs millions d'utilisateurs sur Internet. Néanmoins, l'utilisation de ces données pour évaluer une nouvelle technique de recommandation ou encore comparer deux algorithmes de recommandation est loin d'être triviale. C'est cette problématique que nous considérons ici. Certaines approches ont déjà été proposées. Néanmoins elles sont très peu étudiées autant théoriquement (biais non quantifié, borne de convergence assez large...) qu'empiriquement (expériences sur données privées). Dans ce travail nous commençons par combler de nombreuses lacunes de l'analyse théorique. Ensuite nous discutons les résultats très surprenants d'une expérience à très grande échelle : une compétition ouverte au public que nous avons organisée. Cette compétition nous a permis de mettre en évidence une source de biais considérable et constamment présente en pratique : l'accélération temporelle. La suite de ce travail s'attaque à ce problème. Nous montrons qu'une approche à base de bootstrap permet de réduire mais surtout de contrôler ce biais
The context of this thesis work is dynamic recommendation. Recommendation is the action, for an intelligent system, to supply a user of an application with personalized content so as to enhance what is refered to as "user experience" e.g. recommending a product on a merchant website or even an article on a blog. Recommendation is considered dynamic when the content to recommend or user tastes evolve rapidly e.g. news recommendation. Many applications that are of interest to us generates a tremendous amount of data through the millions of online users they have. Nevertheless, using this data to evaluate a new recommendation technique or even compare two dynamic recommendation algorithms is far from trivial. This is the problem we consider here. Some approaches have already been proposed. Nonetheless they were not studied very thoroughly both from a theoretical point of view (unquantified bias, loose convergence bounds...) and from an empirical one (experiments on private data only). In this work we start by filling many blanks within the theoretical analysis. Then we comment on the result of an experiment of unprecedented scale in this area: a public challenge we organized. This challenge along with a some complementary experiments revealed a unexpected source of a huge bias: time acceleration. The rest of this work tackles this issue. We show that a bootstrap-based approach allows to significantly reduce this bias and more importantly to control it

Un robot mobile évoluant dans un environnement dynamique est muni de capteurs afin de percevoir son environnement. Les données brutes issues de ces capteurs ne sont pas exploitables directement. Elles doivent être interprétées de manière adéquate pour être utilisables. Cette interprétation joue un rôle crucial, puisqu'elle permet au robot de maintenir un modèle de son environnement. Plutôt que de construire et mettre à jour un modèle complet de l'environnement, nous nous sommes intéressés dans ce mémoire à apprendre et à reconnaitre les balises naturelles d'un environnement intérieur structuré que sont par exemple les portes ouvertes ou les intersections en utilisant des modèles de Markov cachés. Ces balises sont suffisantes pour la réalisation des fonctionnalités dans lesquelles un modèle de l'environnement est nécessaire. Elles constituent des points de repères de l'environnement utilisables pour la localisation. Elles déterminent l'état de l'environnement, et servent donc à un robot mobile en train de se déplacer à choisir la meilleure action à exécuter pour atteindre son but. Notre approche a été validée par la réalisation d'un module de localisation qui en fonction de la position du robot par rapport aux balises de l'environnement détermine sa position dans l'environnement et la réalisation d'un module de contrôle d'exécutions d'actions qui en fonction de l'état des balises de l'environnement choisit la meilleure action à exécuter. Ces deux modules ont été intégrés dans une architecture de contrôle que nous avons développée. Cette architecture comporte deux niveaux (un niveau pour la planification des missions et l'autre pour leur exécution). Notre mémoire se décompose en deux parties : - la première partie traite de la conception et de la réalisation de notre architecture de contrôle. - la deuxième partie décrit notre approche et son utilisation pour réaliser un module de localisation et un module de contrôle d'exécution. Notre approche a été validée sur un robot mobile Nomad200, et de nombreuses illustrations de nos travaux se trouvent dans le mémoire.

Les systèmes robotiques mobiles autonomes deviennent de plus en plus complexes avec l’intégration de composants de capteurs et d’actionneurs et de fonctionnalités avancées pour effectuer les missions réelles. Pour ces systèmes techniques, les exigences sont divisées en deux catégories : les exigences fonctionnelles et les exigences non-fonctionnelles. Alors que les exigences fonctionnelles représentent ce que le robot doit faire pour accomplir la mission, les exigences non-fonctionnelles représentent la façon dont le robot exécute la mission. Ainsi, la qualité de service et l’efficacité énergétique d’une mission robotique sont classées dans cette catégorie. L’autonomie de ces systèmes est pleinement atteinte lorsque les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles sont garanties sans aucune intervention humaine ni aucun contrôle externe. Cependant, ces systèmes mobiles sont naturellement confrontés à des contraintes de disponibilité des ressources et de capacité énergétique, notamment dans le cadre de mission à longue durée, ces contraintes deviennent plus critiques. De plus, la performance de ces systèmes est également influencée par des conditions environnementales inattendues et non structurées dans lesquelles ils interagissent. La gestion des ressources et de l’énergie en cours de mission est donc un défi pour les robots mobiles autonomes afin de garantir les objectifs de performance souhaités tout en respectant les contraintes. Dans ce contexte, la capacité du système robotique à prendre conscience de ses propres comportements internes et de son environnement physique et à s’adapter à ces circonstances dynamiques devient importante.Cette thèse porte sur la qualité de service et l’efficacité énergétique des systèmes robotiques mobiles et propose une gestion hiérarchique en cours d’exécution afin de garantir ces objectifs non-fonctionnels de chaque mission robotique. Au niveau de la gestion locale de chaque mission, un MISSION MANAGER utilise un mécanisme de prise de décision fondé sur l’apprentissage par renforcement pour reconfigurer automatiquement certains paramètres clés propres à la mission afin de minimiser le niveau de violation des objectifs de performance et des objectifs énergétiques requis. Au niveau de la gestion globale de l’ensemble du système, un MULTI-MISSION MANAGER s’appuie sur des règles de prise de décision et des techniques de raisonnement par cas pour suivre les ressources du système et les réponses des MISSION MANAGERs afin de décider de réallouer le budget énergétique, de régler la qualité du service et de déclencher l’apprentissage en ligne pour chaque mission robotique. La méthodologie proposée a été prototypée et validée avec succès dans un environnement de simulation et le cadre de gestion est également intégré dans notre système robotique mobile réel basé sur une base mobile de Pioneer-3DX équipée d’une plate-forme embarquée de NVIDIA Jetson Xavier
Mobile robotic systems are becoming more and more complex with the integration of advanced sensing and acting components and functionalities to perform the real required missions. For these technical systems, the requirements are divided into two categories: functional and non-functional requirements. While functional requirements represent what the robot must do to accomplish the mission, non-functional requirements represent how the robot performs the mission. Thus, the quality of service and energy efficiency of a robotic mission are classified in this category. The autonomy of these systems is fully achieved when both functional and non-functional requirements are guaranteed without any human intervention or any external control. However, these mobile systems are naturally confronted with resource availability and energy capacity constraints, particularly in the context of long-term missions, these constraints become more critical. In addition, the performance of these systems is also influenced by unexpected and unstructured environmental conditions in which they interact. The management of resources and energy during operation is therefore a challenge for autonomous mobile robots in order to guarantee the desired performance objectives while respecting constraints. In this context, the ability of the robotic system to become aware of its own internal behaviors and physical environment and to adapt to these dynamic circumstances becomes important.This thesis focuses on the quality of service and energy efficiency of mobile robotic systems and proposes a hierarchical run-time management in order to guarantee these non-functional objectives of each robotic mission. At the local management level of each robotic mission, a Mission Manager employs a reinforcement learning-based decision-making mechanism to automatically reconfigure certain key mission-specific parameters to minimize the level of violation of required performance and energy objectives. At the global management level of the whole system, a Multi-Mission Manager leveraged rule-based decision-making and case-based reasoning techniques monitors the system's resources and the responses of Mission Managers in order to decide to reallocate the energy budget, regulate the quality of service and trigger the online learning for each robotic mission.The proposed methodology has been successfully prototyped and validated in a simulation environment and the run-time management framework is also integrated into our real mobile robotic system based on a Pioneer-3DX mobile base equipped with an embedded NVIDIA Jetson Xavier platform

Au cours de la dernière décennie, la complexité des applications a considérablement évolué afin de répondre aux besoins métiers émergeants. Leur conception implique une composition distribuée de composants logiciels. Ces applications fournissent des services à travers les interactions métiers maintenues par leurs composants. De telles applications sont intrinsèquement en évolution dynamique en raison de la dynamicité de leurs contextes. En effet, elles évoluent dans des environnements qui changent tout en présentant des conditions très dynamiques durant leur cycle de vie d’exécution. De tels contextes représentent une lourde charge pour les développeurs aussi bien pour leurs tâches de conception que de gestion. Cela a motivé́ le besoin de renforcer l’autonomie de gestion des applications pour les rendre moins dépendantes de l’intervention humaine en utilisant les principes de l’Informatique Autonomique. Les Systèmes Informatiques Autonomes (SIA) impliquent l’utilisation des boucles autonomiques, dédiées aux systèmes afin de les aider à accomplir leurs tâches de gestion. Ces boucles ont pour objectif d’adapter leurs systèmes à la dynamicité de leurs contextes, en se basant sur une logique d’adaptation intégrée. Cette logique est souvent donnée par des règles statiques codées manuellement. La construction de ces règles demande beaucoup de temps tout en exigeant une bonne expertise. En fait, elles nécessitent une compréhension approfondie de la dynamicité du système afin de prédire les adaptations précises à apporter à celui-ci. Par ailleurs, une telle logique ne peut envisager tous les scénarios d’adaptation possibles, donc, ne sera pas en mesure de prendre en compte des adaptations pour des situations précédemment inconnues. Les SIA devraient donc être assez sophistiqués afin de pouvoir faire face à la nature dynamique de leurs contextes et de pouvoir apprendre par eux-mêmes afin d’agir correctement dans des situations inconnues. Les SIA devraient également être capables d’apprendre de leur propre expérience passée afin de modifier leur logique d’adaptation en fonction de la dynamicité de leurs contextes. Dans ce manuscrit, nous abordons les lacunes décrites en utilisant les techniques d’Apprentissage par Renforcement (AR) afin de construire notre logique d’adaptation. Cependant, les approches fondées sur l’AR sont connues pour leur mauvaise performance lors des premières phases d’apprentissage. Cette mauvaise performance entrave leur utilisation dans le monde réel des systèmes déployés. Par conséquent, nous avons amélioré cette logique d’adaptation avec des capacités d’apprentissage plus performantes avec une approche AR en multi-pas. Notre objectif est d’optimiser la performance de l’apprentissage et de le rendre plus efficace et plus rapide, en particulier durant les premières phases d’apprentissage. Nous avons aussi proposé́ un cadriciel générique visant à aider les développeurs dans la construction d’applications auto-adaptatives. Nous avons donc proposé de transformer des applications existantes en ajoutant des capacités d’autonomie et d’apprentissage à leurs composants. La transformation consiste en l’encapsulation des composants dans des conteneurs autonomiques pour les doter du comportement auto-adaptatif nécessaire. Notre objectif est d’alléger la charge des tâches de gestion des développeurs et de leur permettre de se concentrer plus sur la logique métier de leurs applications. Les solutions proposées sont destinées à être génériques, granulaires et basées sur un standard connu, à savoir l’Architecture de Composant de Service. Enfin, nos propositions ont été évaluées et validées avec des résultats expérimentaux. Ils ont démontré leur efficacité en montrant un ajustement dynamique des applications transformées face aux dynamicités de leurs contextes en un temps beaucoup plus court comparé aux approches existantes
During the past decade, the complexity of applications has significantly scaled to satisfy the emerging business needs. Their design entails a composition of distributed and interacting software components. They provide services by means of the business interactions maintained by their components. Such applications are inherently in a dynamic evolution due to their context dynamics. Indeed, they evolve in changing environments while exhibiting highly dynamic conditions during their execution life-cycle (e.g., their load, availability, performance, etc.). Such contexts have burdened the applications developers with their design and management tasks. Subsequently, motivated the need to enforce the autonomy of their management to be less dependent on human interventions with the Autonomic Computing principles. Autonomic Computing Systems (ACS) implies the usage of autonomic loops, dedicated to help the system to achieve its management tasks. These loops main role is to adapt their associated systems to the dynamic of their contexts by acting upon an embedded adaptation logic. Most of time, this logic is given by static hand-coded rules, often concern-specific and potentially error-prone. It is undoubtedly time and effort-consuming while demanding a costly expertise. Actually, it requires a thorough understanding of the system design and dynamics to predict the accurate adaptations to bring to the system. Furthermore, such logic cannot envisage all the possible adaptation scenarios, hence, not able to take appropriate adaptations for previously unknown situations. ACS should be sophisticated enough to cope with the dynamic nature of their contexts and be able to learn on their own to properly act in unknown situations. They should also be able to learn from their past experiences and modify their adaptation logic according to their context dynamics. In this thesis manuscript, we address the described shortcomings by using Reinforcement Learning (RL) techniques to build our adaptation logic. Nevertheless, RL-based approaches are known for their poor performance during the early stages of learning. This poor performance hinders their usage in real-world deployed systems. Accordingly, we enhanced the adaptation logic with sophisticated and better-performing learning abilities with a multi-step RL approach. Our main objective is to optimize the learning performance and render it timely-efficient which considerably improves the ACS performance even during the beginning of learning phase. Thereafter, we pushed further our work by proposing a generic framework aimed to support the application developers in building self-adaptive applications. We proposed to transform existing applications by dynamically adding autonomic and learning abilities to their components. The transformation entails the encapsulation of components into autonomic containers to provide them with the needed self-adaptive behavior. The objective is to alleviate the burden of management tasks on the developers and let them focus on the business logic of their applications. The proposed solutions are intended to be generic, granular and based on a well known standard (i.e., Service Component Architecture). Finally, our proposals were evaluated and validated with experimental results. They demonstrated their effectiveness by showing a dynamic adjustment to the transformed application to its context changes in a shorter time as compared to existing approaches

L'indexation et la recherche d'images par le contenu demeurent des problèmes importants qui trouvent des applications potentielles en médecine, étant donné la place que l'image numérique médicale occupe à présent dans le quotidien des hôpitaux. Cette thèse présente un système original d'indexation et de recherche d'images médicales pour une application aux images IRM des mains. Il s'adresse au service de Radiologie Ostéo-Articulaire à CHRU de Lille. De tels systèmes existent aujourd'hui quand les images sont annotées par des mots clés. La mise en œuvre d'un algorithme performant de segmentation automatique basée sur les ensembles de niveau permet d'obtenir des représentations pertinentes de l'image. Un index basé sur les attributs des régions est ainsi fabriqué pour coder les connaissances des médecins afin de diagnostiquer une image. Une nouvelle approche, appelée EMiner, de recherche par boucle de pertinence est introduite. Elle est basée sur une classification semi-supervisée de la base des index utilisant les modèles de mélange et l'algorithme EM. La qualité des résultats obtenus pour la recherche d'images pathologiques valide le système proposé.

Les systèmes robotiques modulaires (MRS) font aujourd’hui l’objet de recherches très actives. Ils ont la capacité de changer la perspective des systèmes robotiques, passant de machines conçues pour effectuer certaines tâches à des outils polyvalents capables d'accomplir presque toutes les tâches. Ils sont utilisés dans un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance, les missions de sauvetage, l'exploration spatiale, les tâches militaires, etc. Constamment, MRS est constitué de "modules" allant de quelques à plusieurs centaines, voire milliers. Chaque module implique des actionneurs, des capteurs, des capacités de calcul et de communication. Habituellement, ces systèmes sont homogènes où tous les modules sont identiques ; cependant, il pourrait y avoir des systèmes hétérogènes contenant différents modules pour maximiser la polyvalence. L’un des avantages de ces systèmes est leur capacité à fonctionner dans des environnements difficiles dans lesquels les schémas de travail contemporains avec intervention humaine sont risqués, inefficaces et parfois irréalisables. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la robotique modulaire auto-reconfigurable. Dans de tels systèmes, il utilise un ensemble de détecteurs afin de détecter en permanence son environnement, de localiser sa propre position, puis de se transformer en une forme spécifique pour effectuer les tâches requises. Par conséquent, MRS est confronté à trois défis majeurs. Premièrement, il offre une grande quantité de données collectées qui surchargent la mémoire de stockage du robot. Deuxièmement, cela génère des données redondantes qui compliquent la prise de décision concernant la prochaine morphologie du contrôleur. Troisièmement, le processus d'auto-reconfiguration nécessite une communication massive entre les modules pour atteindre la morphologie cible et prend un temps de traitement important pour auto-reconfigurer le robot. Par conséquent, les stratégies des chercheurs visent souvent à minimiser la quantité de données collectées par les modules sans perte considérable de fidélité. Le but de cette réduction est d'abord d'économiser de l'espace de stockage dans le MRS, puis de faciliter l'analyse des données et la prise de décision sur la morphologie à utiliser ensuite afin de s'adapter aux nouvelles circonstances et d'effectuer de nouvelles tâches. Dans cette thèse, nous proposons un mécanisme efficace de traitement de données et de prise de décision auto-reconfigurable dédié aux systèmes robotiques modulaires. Plus spécifiquement, nous nous concentrons sur la réduction du stockage de données, la prise de décision d'auto-reconfiguration et la gestion efficace des communications entre les modules des MRS dans le but principal d'assurer un processus d'auto-reconfiguration rapide
Modular robotic systems (MRSs) have become a highly active research today. It has the ability to change the perspective of robotic systems from machines designed to do certain tasks to multipurpose tools capable of accomplishing almost any task. They are used in a wide range of applications, including reconnaissance, rescue missions, space exploration, military task, etc. Constantly, MRS is built of “modules” from a few to several hundreds or even thousands. Each module involves actuators, sensors, computational, and communicational capabilities. Usually, these systems are homogeneous where all the modules are identical; however, there could be heterogeneous systems that contain different modules to maximize versatility. One of the advantages of these systems is their ability to operate in harsh environments in which contemporary human-in-the-loop working schemes are risky, inefficient and sometimes infeasible. In this thesis, we are interested in self-reconfigurable modular robotics. In such systems, it uses a set of detectors in order to continuously sense its surroundings, locate its own position, and then transform to a specific shape to perform the required tasks. Consequently, MRS faces three major challenges. First, it offers a great amount of collected data that overloads the memory storage of the robot. Second it generates redundant data which complicates the decision making about the next morphology in the controller. Third, the self reconfiguration process necessitates massive communication between the modules to reach the target morphology and takes a significant processing time to self-reconfigure the robotic. Therefore, researchers’ strategies are often targeted to minimize the amount of data collected by the modules without considerable loss in fidelity. The goal of this reduction is first to save the storage space in the MRS, and then to facilitate analyzing data and making decision about what morphology to use next in order to adapt to new circumstances and perform new tasks. In this thesis, we propose an efficient mechanism for data processing and self-reconfigurable decision-making dedicated to modular robotic systems. More specifically, we focus on data storage reduction, self-reconfiguration decision-making, and efficient communication management between modules in MRSs with the main goal of ensuring fast self-reconfiguration process

Cette thèse est consacrée à l’étude de la prise de décison au sein des couples ainsi que l’analyse des choix éducatifs selon le genre. Jusqu’à présent, les modèles économiques offrent une meilleure compréhension de ces décisions, mais ne parviennent pas à expliquer les différences de genre dans leur globalité. En effet, les variables économiques traditionnelles ne permettent pas de représenter entièrement l’allocation du temps entre les partenaires, et les modèles de capital humain ne parviennent pas à expliquer pourquoi les filles choisissent des filières éducatives moins rémunératrices. Le premier chapitre de cette thèse va alors chercher à mieux comprendre les déterminants de « qui obtient quoi » dans le couple, en terme de ressources monétaires et de temps. Puis un second chapitre va se pencher sur la sphère production du ménage, en confrontant l’hypothèse d’efficience aux choix d’allocation du temps dans les couples. Il s’avère que cette hypothèse semble remise en cause au niveau du processus de production des ménages. Mais comment représenter alors les comportements ? Il pourrait être judicieux de chercher à représenter un optimum de second rang, intégrant des contraintes ou représentations sociales, et plus particulièrement des stéréotypes de genre ou croyances différentiées de la société envers les compétences des hommes et des femmes. Le troisième chapitre analyse ainsi l’impact sur les choix éducatifs de croyances différentes envers les compétences des filles et des garçons en sciences et lettres. Puis un dernier chapitre étudie l’impact de stéréotypes de genre cette fois-ci portant sur les compétences des hommes et des femmes pour produire des biens domestiques
This thesis is devoted to the study of decision making within couples and the analysis of gendered educational choices. Until now, economic models provide a better understanding of behaviors, but do not achieve to explain gender differences in a whole. Indeed, traditional economic variables do not allow to represent entirely the allocation of time between partners, and human capital models do not achieve to explain why girls choose less paid tracks. The first chapter of this dissertation aims at better understanding determinants of “who gets what” within couples, in terms of monetary resources and time. Then a second chapter focuses on the production sphere of the household, by confronting the efficiency assumption to the allocation of time within couples. It is shown that the efficiency assumption seems to be challenged in the household production process. But how can we then represent behaviors ? It may be judicious to try to represent a second best optimum, integrating some constraints or social representations, and particularly gender stereotypes or different beliefs in the society on the abilities of men and women. The third chapter than investigates the impact of different beliefs about the abilities of boys and girls in sciences and humanities on educational choices. Then a last chapter analyses the influence of gender stereotypes upon abilities of men and women to produce domestic goods

La validation des codes de calcul a pour but d’évaluer l’incertitude de prédiction d’un système physique à partir d’un code de calcul l’approchant et des mesures physiques disponibles. D’une part, le code peut ne pas être une représentation exacte de la réalité. D’autre part, le code peut être entaché d’une incertitude affectant la valeur de certains de ses paramètres, dont l’estimation est appelée « calage de code ». Après avoir dressé un état de l’art unifié des principales procédures de calage et de validation des codes de calcul, nous proposons plusieurs contributions à ces deux problématiques lorsque le code est appréhendé comme une fonction boîte noire coûteuse. D’abord, nous développons une technique bayésienne de sélection de modèle pour tester l’existence d’une fonction d’erreur entre les réponses du code et le système physique, appelée « erreur de code ». Ensuite, nous présentons de nouveaux algorithmes destinés à la construction de plans d’expériences séquentiels afin de rendre plus précis le calage d’un code de calcul basé sur l’émulation par un processus gaussien. Enfin, nous validons un code de calcul utilisé pour prédire la consommation énergétique d’un bâtiment au cours d’une période de temps. Nous utilisons les résultats de l’étude de validation pour apporter une solution à un problème de statistique décisionnelle dans lequel un fournisseur d’électricité doit s’engager auprès de ses clients sur des prévisions moyennes de consommation. En utilisant la théorie bayésienne de la décision, des estimateurs ponctuels optimaux sont calculés
Code validation aims at assessing the uncertainty affecting the predictions of a physical system by using both the outputs of a computer code which attempt to reproduce it and the available field measurements. In the one hand, the codemay be not a perfect representation of the reality. In the other hand, some code parameters can be uncertain and need to be estimated: this issue is referred to as code calibration. After having provided a unified view of the main procedures of code validation, we propose several contributions for solving some issues arising in computer codes which are both costly and considered as black-box functions. First, we develop a Bayesian testing procedure to detect whether or not a discrepancy function, called code discrepancy, has to be taken into account between the code outputs and the physical system. Second, we present new algorithms for building sequential designs of experiments in order to reduce the error occurring in the calibration process based on a Gaussian process emulator. Lastly, a validation procedure of a thermal code is conducted as the preliminary step of a decision problem where an energy supplier has to commit for an overall energy consumption forecast to customers. Based on the Bayesian decision theory, some optimal plug-in estimators are computed

Etude de l'application des réseaux de neurones à résoudre des problèmes de classification et de reconnaissance de formes. Définition des conditions que les réseaux de neurones doivent satisfaire pour être efficaces. Evaluation des aspects fondamentaux des mécanismes d'apprentissage

L'objectif de cette thèse est d'étudier le problème de la modélisation des changements de régime dans les modèles à corrélations conditionnelles dynamiques en nous intéressant plus particulièrement à l'approche Markov-switching. A la différence de l'approche standard basée sur le modèle à chaîne de Markov caché (HMM) de base, nous utilisons des extensions du modèle HMM provenant des modèles graphiques probabilistes. Cette discipline a en effet proposé de nombreuses dérivations du modèle de base permettant de modéliser des structures complexes. Cette thèse se situe donc à l'interface de deux disciplines: l'économétrie financière et les modèles graphiques probabilistes. Le premier essai présente un modèle construit à partir d'une structure hiérarchique cachée markovienne qui permet de définir différents niveaux de granularité pour les régimes. Il peut être vu comme un cas particulier du modèle RSDC (Regime Switching for Dynamic Correlations). Basé sur le HMM hiérarchique, notre modèle permet de capter des nuances de régimes qui sont ignorées par l'approche Markov-Switching classique. La seconde contribution propose une version Markov-switching du modèle DCC construite à partir du modèle HMM factorisé. Alors que l'approche Markov-switching classique suppose que les tous les éléments de la matrice de corrélation suivent la même dynamique, notre modèle permet à tous les éléments de la matrice de corrélation d'avoir leur propre dynamique de saut. Dans la dernière contribution, nous proposons un modèle DCC construit à partir d'un arbre de décision. L'objectif de cet arbre est de relier le niveau des volatilités individuelles avec le niveau des corrélations. Pour cela, nous utilisons un arbre de décision Markovien caché, qui est une extension de HMM.

La transition énergétique est un enjeu majeur actuel et des années à venir. Parmi les défis qu’elle va soulever figure la limitation des impacts environnementaux de la production d’électricité. Pour cela, des outils d’aide à la décision, simples d’utilisation et suffisamment précis, considérant les aspects environnementaux et permettant d’optimiser les choix énergétiques futurs, doivent être mis en place. L’analyse environnementale d’une filière de conversion d’énergie est un sujet complexe. Elle comporte en effet deux niveaux. Le niveau « filière », caractérise le profil global d’impacts environnementaux des systèmes, et le niveau « système » caractérise leurs impacts, permettant ainsi une analyse intra-filière. Pour répondre à ce besoin de caractérisation en deux niveaux, nous proposons une méthodologie générique permettant de développer des modèles d’estimation des profils environnementaux de chacune des filières et d’estimer simplement ceux des systèmes qui la composent sans avoir à réaliser une étude détaillée. Cette méthodologie repose sur la définition d’un modèle d’Analyse de Cycle de Vie paramétré prenant en compte, par Analyse Globale de Sensibilité, un large échantillon de systèmes représentatif des configurations observées en pratique au sein des filières. Dans un second temps, des modèles simplifiés estimant les performances environnementales des systèmes sont définis, en fonction de quelques paramètres clefs identifiés comme expliquant la plus grande part de variance des impacts environnementaux de la filière. Cette méthodologie de réduction de modèle a été appliquée à la filière éolienne terrestre en Europe et à la filière photovoltaïque résidentielle en France
The energy transition debate is a key issue for today and the coming years. One of the challenges is to limit the environmental impacts of electricity production. Decision support tools, sufficiently accurate, simple to use, accounting for environmental aspects and favoring future energetic choices, must be implemented. However, the environmental assessment of the energy pathways is complex, and it means considering a two levels characterization. The “energy pathway” is the 1st level and corresponds to its environmental distribution, to compare overall pathways. The “system pathway” is the 2nd level and compares environmental impacts of systems within each pathway. We have devised a generic methodology covering both necessary characterization levels by estimating the energy pathways environmental profiles while allowing a simple comparison of its systems environmental impacts. This methodology is based on the definition of a parameterized Life Cycle Assessment model and considers, through a Global Sensitivity Analysis, the environmental impacts of a large sample of systems representative of an energy pathway. As a second step, this methodology defines simplified models based on few key parameters identified as inducing the largest variability in the energy pathway environmental impacts. These models assess in a simple way the systems environmental impacts, avoiding any complex LCAs. This reduction methodology has been applied to the onshore wind power energy pathway in Europe and the photovoltaic energy pathway in France

Pouvoir se déplacer intelligemment dans un environnement inconnu est primordial pour des robots mobiles (Évitement d’Obstacle (EO)). Ceci est nécessaire pour explorer et construire une carte de l’environnement (CArtographie Active (CAA)), carte qui servira à d’autres tâches comme la patrouille (COuverture Active (COA)). Cette thèse se focalise sur la prise de décision pour planifier les déplacements de robots autonomes afin de naviguer, couvrir ou explorer l’environnement. Ainsi, nous nous basons sur la Prise de Décision Séquentielle (PDS) en Intelligence Artificielle et proposons deux contributions concernant : (1) les processus décisionnels de CAA et COA, et (2) la planification à long terme pour la COA. De plus, récemment, les robots mobiles ont commencé à partager l’espace physique avec les humains en fournissant des services comme du ménage à la maison. Dans ces cas, le comportement du robot doit s’adapter à la dynamique du monde. Par conséquent, nous proposons deux autres contributions pour : (3) la CAA en environnements de foule, et (4) l’EO par chemin clairsemé en environnements ambiants
The ability to intelligently navigate in an unknown environment is essential for mobile robots (Obstacle Avoidance (OA)). This is needed to explore and build a map of the environment (Active Mapping (AM)); this map will then support other tasks such as patrolling (Active Coverage (AC)). In this thesis, we focus on decision-making to plan the moves of autonomous robots in order to navigate, cover, or explore the environment. Therefore, we rely on the framework of Sequential Decision-Making (SDM) in Artificial Intelligence to propose two contributions that address: (1) decision processes for AC and AM and (2) long-term planning for AC. Furthermore, mobile robots recently started sharing physical spaces with humans to provide services such as cleaning the house. In such cases, robot behavior should adapt to dynamic aspects of the world. In this thesis, we are interested in deploying autonomous robots in such environments. Therefore, we propose two other contributions that address: (3) short-term AM in crowded environments and (4) clearest path OA in ambient environments