Добірка наукової літератури з теми "Optimisation sur modèles de substitution"

Cet article discute du rôle du mécanisme de substitution intertemporelle dans le comportement de consommation des ménages. Après avoir constaté que ce mécanisme est au coeur de plusieurs modèles monétaires mais, qu’étant trop fort, il tend généralement à réduire la capacité de ces modèles à reproduire les faits stylisés monétaires, je dresse un bilan de l’état des connaissances sur le lien entre consommation et effet de substitution intertemporelle. L’intérêt de l’hypothèse de persistance des habitudes dans le comportement de consommation est analysée à l’aide d’un modèle simple de choix intertemporels pour montrer que cette hypothèse permet d’affaiblir le mécanisme de substitution intertemporelle, et par voie de conséquence, d’améliorer les propriétés dynamiques des modèles monétaires usuels.

Résumé L’étude de la photodégradation du 4-méthylphénol a été menée sur un pilote à recirculation. Cette molécule a été prise comme composé modèle pour le traitement des effluents de l’industrie avicole. Ce travail a consisté en l’optimisation et la modélisation de l’élimination du 4-méthylphénol par photocatalyse en présence de ZnO. L’utilisation des plans d’expériences, et en particulier de la méthodologie de surface de réponse (RSM) et un plan central composite (CCD), a permis la détermination de l’influence des effets simultanés et de l’interaction des paramètres opératoires sur le rendement de la photodégradation. Les paramètres étudiés sont la concentration initiale en 4-méthylphénol, la concentration en catalyseur et le débit de recirculation de la solution. Les résultats montrent que l’application de la RSM permet de décrire d’une manière correcte l’influence de ces trois paramètres expérimentaux sur l’efficacité du traitement. Les valeurs optimales des paramètres donnant un rendement maximal (100 %) ont pu être déterminées. Les modèles de second ordre obtenus, pour le rendement de dégradation et pour l’abattement de DCO, ont été validés en utilisant différentes approches statistiques. L’utilisation de la méthode ANOVA a montré que les modèles sont hautement significatifs et en bonne adéquation avec les résultats expérimentaux.

Résumé Ce texte présente et évalue les principaux développements théoriques et empiriques associés à l’approche d’équilibre général stochastique du cycle économique. On discute des fondements de l’approche partant de l’hypothèse du taux naturel de Friedman-Phelps, de la substitution intertemporelle et de la dispersion spatiale des marchés. Les questions de la formation des anticipations et du rôle de la politique monétaire sont également abordées. Un aspect intéressant de l’exposé repose sur la spécification d’un modèle de référence comprenant la plupart des éléments essentiels pour l’obtention d’un modèle d’équilibre du cycle qui soit plausible. Des modèles connus sont ensuite dérivés en imposant des restrictions sur certains paramètres du modèle de référence. L’analyse de ces modèles permet l’identification de propositions qui ont été l’objet d’intensifs efforts d’évaluation. Les difficultés empiriques de l’approche sont analysées.

Introduction : L’engorgement des services de soins primaires et l’augmentation de la demande de soins conduisent à des difficultés croissantes d’accès aux soins de premier recours pour les patients souffrant de troubles musculosquelettiques. Pour y faire face, plusieurs modèles de partage de tâches entre les professionnels de santé sont mis en place. Dans la littérature, différentes notions sont employées pour décrire ces modèles. En France, ces expérimentations peuvent prendre la forme de « protocoles de coopération » établis entre les médecins généralistes et les kinésithérapeutes. Objectif : Cette revue narrative vise à définir les notions employées pour décrire les modèles de partage de tâches impliquant les kinésithérapeutes dans la prise en charge des troubles musculosquelettiques à l’international, puis à décrire ces modèles et leur impact pour aboutir à des perspectives d’évolution des expérimentations françaises. Résultats : Les notions de « délégation », de « transfert », de « substitution », de « supplémentation » et de « pratique avancée » sont employées dans la littérature. À la différence des termes « délégation » et « transfert », une distinction claire est retrouvée entre la substitution et la supplémentation. La pratique avancée en kinésithérapie est quant à elle, définie et reconnue à l’international. Elle permettrait d’améliorer l’accès et la qualité des soins, sans augmentation des coûts. En France, deux protocoles nationaux de coopération entre les médecins généralistes et les kinésithérapeutes existent pour les troubles musculo-squelettiques. En tenant compte des freins à leur déploiement rencontrés sur le terrain, ces modèles gagneraient à être repensés en s’inspirant du cadre international de la pratique avancée en kinésithérapie. Conclusions : Les modèles de partage de tâches impliquant les kinésithérapeutes en soins primaires semblent être des leviers d’amélioration de l’accès aux soins pour les patients souffrant de troubles musculosquelettiques. Davantage d’études permettant de mieux définir les modèles, leurs objectifs et d’en évaluer l’efficacité dans le contexte français restent nécessaires.

L’objectif du présent travail est d’optimiser les dimensions géométriques de la grille de collecte des cellules solaires sous forte concentration. A ce sujet, une étude bidimensionnelle fixe le dessin des masques de la grille. Notre optimisation s’articulera sur deux modèles de grille, un modèle linéaire et un autre circulaire. Dans cette dernière, nous proposons un modèle mathématique qui sert à la minimisation des pertes de puissance, par conséquent l'amélioration du rendement de conversion. Le taux d'ombre constitue une forme de perte pour les deux modèles. Sa minimisation ne doit pas être réalisée au détriment du coefficient de transparence. Donc, nous sommes amenés, dans notre étude, à choisir un compromis, en introduisant ainsi le taux de conduction qui représente les pertes par effet Joule. A partir du point d’intersection des deux courbes (le taux de conduction et le taux d’ombre en fonction de la dimension à optimiser), nous déduisons les dimensions optimales de la grille.

RésuméCet article examine la relation entre le taux de croissance de la masse monétaire et l'accumulation du capital physique durant la dynamique transitoire d'un modèle de croisssance endogène à deux secteurs (capital humain et capital physique) à la Lucas [1988]. Utilisant une fonction d'utilité CES, on montre que, sur la trajectoire d'ajustement, pour un rapport initial du capital physique sur le capital humain inférieur à sa valeur stationnaire, le saut de l'investissement en réponse à un accroissement du taux de croissance de la masse monétaire a le signe de (S – 1)(S – σ), où S est l'élasticité de substitution intertemporelle, et σ l'élasticité instantanée de substitution entre consommation et monnaie. Les propriétés d'hystérèse des modèles de croissance endogène sont ensuite invoquées pour mettre en évidence la non-superneutralité de la monnaie à long terme sur le niveau des variables réelles.

Les travaux de la dernière décennie ont développé une nouvelle méthodologie pour l'étude de la formation des cycles endogènes en économie. Elle est nouvelle, au sens où les interprétations habituelles, basées par exemple sur l’interaction des mécanismes d’accélération et de multiplication, sont reléguées au second plan, au profit d’explications attribuant un rôle plus important aux comportements de substitution intertemporelle, ainsi qu’aux anticipations des agents. Ces éléments laissent ainsi transparaître un certain clivage entre, d’un côté, des arguments développés naguère dans un contexte macroéconomique et, de l’autre, le souci actuel du recours aux concepts de l’analyse microéconomique. Il nous a semblé pertinent pour les rendre intelligibles de présenter de façon informelle les idées maîtresses que dissimule la structure formelle des modèles. Cet article a pour ambition de porter un regard critique sur la problématique sous-jacente aux modèles comportant, en plus des hypothèses standard (prévisions parfaites, perfection de l’information, marchés apurés en permanence), des hypothèses relatives au caractère non linéaire des équations décrivant la structure de l’économie.

La modélisation pluie-débit et les modèles hydrologiques sont devenus des outils indis - pensables permettant la prise de décision pour toutes les études et recherches dans le domaine de l’estimation et de la gestion des ressources en eau. L’approche envisagée dans ce contexte consiste à utiliser des modèles climatiques et hydrologiques basés sur une série de données hydropluviométriques, mesurées au niveau de la station de djebel Chouachi afin de simuler la réaction du bassin versant de l’oued Boukiou (Tafna, Algérie) aux sollicitations principalement pluviométriques. Pour ce faire, nous avons appliqué deux modèles hydrologiques, le GR (génie rural) et le Gardénia (modèle global à réservoirs pour la simulation de débits et de niveaux aquifères) au pas de temps journalier afin de tester leur réaction aux données du bassin et de comparer leur performance à simuler les phénomènes hydrologiques qui caractérisent le bassin de Boukiou. Les résultats obtenus indiquent que les deux modèles semblent bien adaptés aux données de l’oued Boukiou. Leur optimisation a été obtenue pour des valeurs élevées des critères de qualité (critère de Nash supérieur à 80 % et coefficient de corrélation de plus de 90 % pour les deux modèles). Toutefois, le modèle à réservoirs Gardénia paraît plus performant que celui du génie rural (GR) pour le bassin versant de l’oued Boukiou. Le modèle Gardénia utilise plus de paramètres hydrologiques et est plus facile à caler que le GR.

Les modèles macroéconométriques de grande taille, utilisés par les décideurs publics pour évaluer leur politique économique, reposent, pour la plupart d’entre eux, sur une structure commune qualifiée de néokeynésienne. Plus précisément ils constituent une mise en pratique du schéma IS-LM enrichi par une description de son évolution dynamique: l’accumulation du capital combinée à des mécanismes d’ajustements progressifs et d’anticipations (Cf par exemple Deleau et Al. (1981) pour une formalisation de cette démarche).Toutefois, dans ces modèles, les variables anticipées ne figurent qu’implicitement, n’étant pas directement observables. Les équations dynamiques d’ajustement sont en fait des formes réduites agrégeant les mécanismes d’ajustement proprement dit et ceux de formation des anticipations.Cet état de fait rend impraticable l’analyse isolée de l’influence des anticipations, et pour aborder ce problème il est nécessaire de construire une maquette dans laquelle les comportements des agents soient dérivés le plus rigoureusement possible -optimisation intertemporelle-, faisant par là apparaître les grandeurs futures que ces agents doivent nécessairement anticiper pour les prendre en compte dans leurs calculs.

L’objet de cette recherche est d’expliquer les déterminants objectifs de l’endettement des PME. Pour se faire nous avons constitué un échantillon cylindré de 150 PME, observées de 2010 à 2014 issue de la base de données de l’INS du Cameroun et les régressions de MCG sur les modèles définis par la DT et DCT d’une part et l’estimateur within sur le modèle DLT d’autre par ont été appliqués. Les résultats montrent qu’en contexte du rationnement de crédit, l’accroissement de l’autofinancement amenuise le niveau d’endettement des PME. L’augmentation d’actif liquide diminue l’endettement total et CT et favorise l’endettement LT. Il existe, une relation de complémentarité entre les crédits fournisseurs, l’endettement CT et total et de substitution avec l’endettement LT.

L'amisulpride (antagoniste des récepteurs dopaminergiques D2/D3) et le RB101 (inhibiteur mixte du catabolisme des enképhalines) ont été associés dans cette étude dans le but de constituer une nouvelle approche de traitement de substitution à l'héroïne. Après une étude comportementale effectuée sur des souris non-dépendantes, qui a révélé une potentialisation des effets induits par le RB101 suite à un traitement chronique à l'amisulpride, les mécanismes neurochimiques sous-jacents ont été recherchés grâce à l'utilisation de souris invalidées pour le gène de la préproenképhaline et une technique d'hybridation in situ. Le rôle des enképhalines dans le contrôle des réponses émotionnelles à travers leur action sur les récepteurs opioïdes a ensuite été étudié. Enfin, l'association amisulpride-RB101 a été utilisée pour bloquer l'expression de la sensibilisation comportementale à la morphine. Ces résultats ont été comparés aux traitements de substitution classiques, buprénorphine et méthadone
Amisulpride (D2/D3 dopamine receptor antagonist) and RB101 (mixed inhibitor of enkephalins catabolism) have been associated in this study in order to constitute a novel approach in heroin substitution treatments. After a behavioral study in non-dependent mice, which revealed a potentiation of RB101-induced effects following a chronic treatment with amisulpride, the sustaining neurochemical mechanisms had been investigated thanks to the use of preproenkephalin gene knockout mice and an in situ hybridization technique. The enkephalins role in the control of emotional responses through their action on opioid receptors had then been studied. Finally, the association amisulpride-RB101 had been used to block the expression of morphine-induced behavioral sensitization. These results were compared to classical substitution treatments, buprenorphine and methadone

Depuis quelques années, la plupart des constructeurs automobiles innovent en faisant appel aux techniques de la réalité virtuelle (RV). Cette approche possède un fort potentiel en termes de gain de temps et de réduction des coûts. Elle permet également d'évaluer de nouvelles approches liées au processus de conception lui-même. Cependant, un certain nombre de verrous technologiques et méthodologiques subsistent. Ils concernent en particulier (i) la simplification et la physicalisation des maquettes numériques issues des logiciels de CAO, (ii) le développement de configurations visuo-haptiques adaptées aux différentes tâches impliquées par le prototypage virtuel, et (iii) l'identification des retours sensoriels les plus pertinents, permettant à l'opérateur d'effectuer ces tâches efficacement. Un ensemble de problématiques soulevées par le service R&D de Valeo Lighting Systems (Angers) nous a conduit à traiter les trois aspects évoqués ci-dessus. Les tâches étudiées sont l'accessibilité, l'extraction et la manipulation de lampes sur prototype virtuel à l'échelle 1:1. Dans le manuscrit, nous commençons par aborder les limites du prototypage réel et les apports liés au prototypage virtuel. Ces apports sont examinés en particulier pour les phases de création et de validation des prototypes. Puis, nous présentons un état de l'art exhaustif des dispositifs d'affichage et des interfaces à retour d'effort, que nous avons classées en fonction de leur architecture mécanique et de leur support de référence. Ensuite, nous traitons la simplification et l'intégration de maquettes virtuelles ainsi que l'intégration du modèle biomécanique de l'opérateur humain. Différentes simulations permettant de valider la méthodologie d'intégration proposée sont décrites. Celles-ci sont basées sur l'utilisation de notre plate-forme de réalité virtuelle. Enfin, nous décrivons une série cohérente et progressive d'expérimentations permettant d'évaluer la pertinence et l'influence de différentes modalités sensorielles (visuelle, sonore, vibro-tactile, et kinesthésique) sur la performance humaine. L'objectif est d'identifier les avantages et inconvénients de ces retours d'information dans différentes configurations matérielles. Les résultats sont analysés via différents indicateurs de performance (temps de réalisation des tâches, précision de placement). Des données subjectives sont également recueillies via l'observation des sujets pendant l'exécution des tâches et à partir de questionnaires.

Dans le contexte actuel de globalisation des marchés, le processus classique de conception par essais et erreurs n'est plus capable de répondre aux exigences de plus en plus accrues en termes de délais très courts, réduction des coûts de production, etc. L'outil d'optimisation propose une réponse à ces questions, en accompagnant les ingénieurs dans la tâche de conception optimale.L'objectif de cette thèse est centré sur la conception optimale des systèmes complexes. Deux approches sont abordées dans ce travail: l'optimisation par modèles de substitution et la conception optimale basée sur la décomposition des systèmes complexes.L'utilisation de la conception assistée par ordinateur (CAO) est devenue une pratique régulière dans l'industrie. La démarche d'optimisation basée sur modèles de substitution est destinée à répondre à l'optimisation des dispositifs bénéficiant d'une telle modélisation précise, mais couteuse en temps de calcul.Les chaînes de traction ferroviaire sont trop complexes pour être traités comme un tout. La décomposition de ces systèmes s'impose en vue de simplifier le problème et de repartir la charge de calcul. Des stratégies appropries à la résolution de telles structures ont été analysées dans ce travail. Ces approches permettent à chaque équipe de spécialistes de travailler de façon autonome à l'objet de leur expertise.Les approches d'optimisation développées au sein de ce travail ont été appliquées pour résoudre plusieurs problèmes d'optimisation électromagnétiques, ainsi que la conception optimale d'un système de traction ferroviaire de la Société Alstom

Cette thèse traite de l'optimisation sous incertitude de fonctions coûteuses dans le cadre de la conception de systèmes aéronautiques. Nous développons dans un premier temps une stratégie d'optimisation robuste multiobjectifs par modèles de substitution. Au delà de fournir une représentation plus rapide des fonctions initiales, ces modèles facilitent le calcul de la robustesse des solutions par rapport aux incertitudes du problème. L'erreur de modélisation est maîtrisée grâce à une approche originale d'enrichissement de plan d'expériences qui permet d'améliorer conjointement plusieurs modèles au niveau des régions de l'espace possiblement optimales. Elle est appliquée à la minimisation des émissions polluantes d'une chambre de combustion de turbomachine dont les injecteurs peuvent s'obstruer de façon imprévisible. Nous présentons ensuite une méthode heuristique dédiée à l'optimisation robuste multidisciplinaire. Elle repose sur une gestion locale de la robustesse au sein des disciplines exposées à des paramètres incertains, afin d'éviter la mise en place d'une propagation d'incertitudes complète à travers le système. Un critère d'applicabilité est proposé pour vérifier a posteriori le bien-fondé de cette approche à partir de données récoltées lors de l'optimisation. La méthode est mise en oeuvre sur un cas de conception avion où la surface de l'empennage vertical n'est pas connue avec précision.

De nos jours, un intérêt significatif et croissant pour améliorer les processus de conception de véhicules s'observe dans le domaine de l'optimisation multidisciplinaire grâce au développement de nouveaux outils et de nouvelles techniques. Concrètement, en conception aérostructure, les variables aérodynamiques et structurelles s'influencent mutuellement et ont un effet conjoint sur des quantités d'intérêt telles que le poids ou la consommation de carburant. L'optimisation multidisciplinaire se présente alors comme un outil puissant pouvant effectuer des compromis interdisciplinaires.Dans le cadre de la conception aéronautique, le processus multidisciplinaire implique généralement des variables de conception mixtes, continues et catégorielles. Par exemple, la taille des pièces structurelles d'un avion peut être décrite à l'aide de variables continues, le nombre de panneaux est associé à un entier et la liste des sections transverses ou le choix des matériaux correspondent à des choix catégoriels. L'objectif de cette thèse est de proposer une approche efficace pour optimiser un modèle multidisciplinaire boîte noire lorsque le problème d'optimisation est contraint et implique un grand nombre de variables de conception mixtes (typiquement 100 variables). L'approche d'optimisation bayésienne utilisée consiste en un enrichissement séquentiel adaptatif d'un métamodèle pour approcher l'optimum de la fonction objectif tout en respectant les contraintes.Les modèles de substitution par processus gaussiens sont parmi les plus utilisés dans les problèmes d'ingénierie pour remplacer des modèles haute fidélité coûteux en temps de calcul. L'optimisation globale efficace est une méthode heuristique d'optimisation bayésienne conçue pour la résolution globale de problèmes d'optimisation coûteux à évaluer permettant d'obtenir des résultats de bonne qualité rapidement. Cependant, comme toute autre méthode d'optimisation globale, elle souffre du fléau de la dimension, ce qui signifie que ses performances sont satisfaisantes pour les problèmes de faible dimension, mais se détériorent rapidement à mesure que la dimension de l'espace de recherche augmente. Ceci est d'autant plus vrai que les problèmes de conception de systèmes complexes intègrent à la fois des variables continues et catégorielles, augmentant encore la taille de l'espace de recherche. Dans cette thèse, nous proposons des méthodes pour réduire de manière significative le nombre de variables de conception comme, par exemple, des techniques d'apprentissage actif telles que la régression par moindres carrés partiels. Ainsi, ce travail adapte l'optimisation bayésienne aux variables discrètes et à la grande dimension pour réduire le nombre d'évaluations lors de l'optimisation de concepts d'avions innovants moins polluants comme la configuration hybride électrique "DRAGON"
Nowadays, there has been significant and growing interest in improving the efficiency of vehicle design processes through the development of tools and techniques in the field of multidisciplinary design optimization (MDO). In fact, when optimizing both the aerodynamics and structures, one needs to consider the effect of the aerodynamic shape variables and structural sizing variables on the weight which also affects the fuel consumption. MDO arises as a powerful tool that can perform this trade-off automatically. The objective of the Ph. D project is to propose an efficient approach for solving an aero-structural wing optimization process at the conceptual design level. The latter is formulated as a constrained optimization problem that involves a large number of design variables (typically 700 variables). The targeted optimization approach is based on a sequential enrichment (typically efficient global optimization (EGO)), using an adaptive surrogate model. Kriging surrogate models are one of the most widely used in engineering problems to substitute time-consuming high fidelity models. EGO is a heuristic method, designed for the solution of global optimization problems that has performed well in terms of quality of the solution computed. However, like any other method for global optimization, EGO suffers from the curse of dimensionality, meaning that its performance is satisfactory on lower dimensional problems, but deteriorates as the dimensionality of the optimization search space increases. For realistic aircraft wing design problems, the typical size of the design variables exceeds 700 and, thus, trying to solve directly the problems using EGO is ruled out. In practical test cases, high dimensional MDO problems may possess a lower intrinsic dimensionality, which can be exploited for optimization. In this context, a feature mapping can then be used to map the original high dimensional design variable onto a sufficiently small design space. Most of the existing approaches in the literature use random linear mapping to reduce the dimension, sometimes active learning is used to build this linear embedding. Generalizations to non-linear subspaces are also proposed using the so-called variational autoencoder. For instance, a composition of Gaussian processes (GP), referred as deep GP, can be very useful. In this PhD thesis, we will investigate efficient parameterization tools to significantly reduce the number of design variables by using active learning technics. An extension of the method could be also proposed to handle mixed continuous and categorical inputs using some previous works on low dimensional problems. Practical implementations within the OpenMDAO framework (an open source MDO framework developed by NASA) are expected

Cette thèse est consacrée aux problèmes de la modélisation, de l'analyse, et de l'optimisation des performances soulevés par des systèmes multiprocesseurs exécutants des programmes parallèles. Dans nos modèles, les systèmes multiprocesseurs sont considérés comme un ensemble de processeurs connectés par un réseau d'interconnexion, les programmes parallèles sont représentés par des graphes orientés acycliques. Des méthodes d'analyse exactes et approchées sont élaborées pour divers modèles d'exécutions parallèles. Des mesures de performances telles que les temps de réponse des programmes parallèles, le débit et la condition de stabilité du système, etc. . . , sont étudiées. Des techniques d'ordonnancement de processus sont également proposées avec pour objectif l'optimisation du temps total d'achèvement des processus. En complément des études théoriques, le logiciel d'analyse de performances SPEC (Système d'évaluation de Performances d'Exécutions Concurrentes), conçu et réalisé par l'auteur, est décrit de manière succincte. Ce logiciel contient des outils d'analyse et de simulation
The main concerns of this thesis are the modeling, analysis and optimization problems arising in multiprocessor systems with concurrent tasks. Multiprocessor systems are modeled by a set of processors connected by an interconnection network, parallel programs by directed acyclic graphs. Both exact and approximate methods are proposed for various parallel processing models. The performance measures such as program response time, system throughput, and stability condition, etc. . . , are analyzed. Scheduling algorithm that minimize makespan are also considered. New heuristics are provided together with simple illustrative examples. Besides theoretical studies, the performance evaluation software package SPEC (Software package for Performances Evaluation of Concurrent systems), designed and implemented by the author, is described concisely. This software package contains analytical and simulation tools

L'optimisation aérodynamique de forme est un domaine de recherche très actif ces dernières années, en raison notamment de l'importance de ses applications industrielles. Avec le développement de la méthode adjointe, il est aujourd'hui possible de calculer rapidement, et indépendamment du nombre de paramètres de forme, le gradient des fonctions d'intérêt par rapport à ces paramètres. Cette étude concerne l'utilisation des dérivées ainsi obtenues pour perfectionner les algorithmes d'optimisation locale et globale. Dans une première partie, il s'agit d'utiliser ces gradients pour la construction de modèles de substitution, et de profiter de ces modèles pour réduire le coût des méthodes d'optimisation globale. Plusieurs types de modèles sont présentés et combinés à un algorithme de type " évolution différentielle " en utilisant la méthode EGO (Efficient Global Optimization). Cette procédure est appliquée à l'optimisation de fonctions mathématiques, puis à des cas test d'optimisation aérodynamique autour de profils d'aile. Les résultats sont concluants : l'utilisation d'un modèle de substitution permet de réduire sensiblement le nombre d'évaluations nécessaire du modèle physique, et la prise en compte des gradients accentue ce résultat. Dans la seconde partie de ce travail, la méthode adjointe est utilisée pour calculer le gradient des fonctions d'intérêt par rapport aux coordonnées des noeuds de la surface du profil. Un algorithme d'optimisation locale est alors appliqué en utilisant ces points comme paramètres de l'optimisation et le champ de gradient lissé comme direction de descente. Si l'étude est encore à approfondir, les résultats sont encourageants.

La donnée de séquences nucléotidiques permet d'inférer des arbres phylogénétiques, ou phylogénies, qui décrivent leur lien de parenté au cours de l'évolution. Associer à ces séquences leur date de prélèvement ou leur pays de collecte, permet d'inférer la localisation temporelle ou spatiale de leurs ancêtres communs. Ces données et procédures sont très utilisées pour les séquences de virus et, notamment, celles du virus de l'immunodéficience humaine (VIH), afin d'en retracer l'histoire épidémique à la surface du globe et au cours du temps. L'utilisation de séquences échantillonnées à des moments différents (ou hétérochrones) sert aussi à estimer leur taux de substitution, qui caractérise la vitesse à laquelle elles évoluent.Les méthodes les plus couramment utilisées pour ces différentes tâches sont précises, mais lourdes en temps de calcul car basées sur des modèles complexes, et ne peuvent traiter que quelques centaines de séquences. Devant le nombre croissant de séquences disponibles dans les bases de données, souvent plusieurs milliers pour une étude donnée, le développement de méthodes rapides et efficaces devient indispensable. Nous présentons une méthode de distances, Ultrametric Least Squares, basée sur le principe des moindres carrés, souvent utilisé en phylogénie, qui permet d'estimer le taux de substitution d'un ensemble de séquences hétérochrones, dont on déduit ensuite facilement les dates des spéciations ancestrales. Nous montrons que le critère à optimiser est parabolique par morceaux et proposons un algorithme efficace pour trouver l'optimum global.L'utilisation de séquences échantillonnées en des lieux différents permet aussi de retracer les chaînes de transmission d'une épidémie. Dans ce cadre, nous utilisons la totalité des séquences disponibles (~3 500) du sous-type C du VIH-1 (VIH de type 1), responsable de près de 50% des infections mondiales au VIH-1, pour estimer ses principaux flux migratoires à l'échelle mondiale, ainsi que son origine géographique. Des outils novateurs, basés sur le principe de parcimonie combiné avec différents critères statistiques, sont utilisés afin de synthétiser et interpréter l'information contenue dans une grande phylogénie représentant l'ensemble des séquences étudiées. Enfin, l'origine géographique et temporelle de ce variant (VIH-1 C) au Sénégal est précisément explorée lors d'une seconde étude, portant notamment sur les hommes ayant des rapports sexuels avec des hommes
Nucleotide sequences data enable the inference of phylogenetic trees, or phylogenies, describing their evolutionary re-lationships during evolution. Combining these sequences with their sampling date or country of origin, allows inferring the temporal or spatial localization of their common ancestors. These data and methods are widely used with viral sequences, and particularly with human immunodeficiency virus (HIV), to trace the viral epidemic history over time and throughout the globe. Using sequences sampled at different points in time (or heterochronous) is also a mean to estimate their substitution rate, which characterizes the speed of evolution. The most commonly used methods to achieve these tasks are accurate, but are computationally heavy since they are based on complex models, and can only handle few hundreds of sequences. With an increasing number of sequences avail-able in the databases, often several thousand for a given study, the development of fast and accurate methods becomes essential. Here, we present a new distance-based method, named Ultrametric Least Squares, which is based on the princi-ple of least squares (very popular in phylogenetics) to estimate the substitution rate of a set of heterochronous sequences and the dates of their most recent common ancestors. We demonstrate that the criterion to be optimized is piecewise parabolic, and provide an efficient algorithm to find the global minimum.Using sequences sampled at different locations also helps to trace transmission chains of an epidemic. In this respect, we used all available sequences (~3,500) of HIV-1 subtype C, responsible for nearly 50% of global HIV-1 infections, to estimate its major migratory flows on a worldwide scale and its geographic origin. Innovative tools, based on the principle of parsimony, combined with several statistical criteria were used to synthesize and interpret information in a large phylogeny representing all the studied sequences. Finally, the temporal and geographical origins of the HIV-1 subtype C in Senegal were further explored and more specifically for men who have sex with men

Les applications de traitement intensif de signal apparaissent dans de nombreux domaines d'applications tels que multimédia ou systèmes de détection. Ces applications gèrent les structures de données multidimensionnelles (principalement des tableaux) pour traiter les différentes dimensions des données (espace, temps, fréquence). Un langage de spécification permettant l'utilisation directe de ces différentes dimensions avec un haut niveau d'abstraction est une des clés de la manipulation de la complexité de ces applications et permet de bénéficier de leur parallélisme potentiel. Le langage de spécification Array-OL est conçu pour faire exactement cela. Dans cette thèse, nous introduisons une extension d'Array-OL pour exprimer des dépendances cycliques par des dépendances interrépétitions uniformes. Nous montrons que ce langage de spécification est capable d'exprimer les principaux motifs de calcul du domaine de traitement de signal intensif. Nous discutons aussi de la modélisation répétitive des applications parallèles, des architectures répétitives et les placements uniformes des premières sur les secondes, en utilisant les concepts Array-OL intégrés dans le profil UML MARTE (Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems). Des transformations de haut niveau data-parallèles sont disponibles pour adapter l'application à l'exécution, ce qui permet de choisir la granularité des flots et une simple expression du placement en étiquetant chaque répétition par son mode d'exécution: data parallèle ou séquentiel. L'ensemble des transformations a été revu, étendu et implémenté dans le cadre de l'environnement de comodélisation pour les systèmes embarqués, Gaspard2. Avec l'introduction des dépendances uniformes, notre intérêt s'est tourné aussi sur l'interaction entre ces dépendances et les transformations de haut niveau. C'est essentiel, afin de permettre l'utilisation des outils de refactoring sur les modèles avec dépendances uniformes. En utilisant les outils de refactoring de haut niveau, des stratégies et des heuristiques peuvent être conçues pour aider à l'exploration de l'espace de conception. Nous proposons une stratégie qui permet de trouver de bons compromis entre l'usage de stockage et de ressources de calcul, et dans l'exploitation de parallélisme (à la fois de tâches et de données), stratégie illustrée sur une application industrielle radar
Intensive signal processing applications appear in many application domains such as video processing or detection systems. These applications handle multidimensional data structures (mainly arrays) to deal with the various dimensions of the data (space, time, frequency). A specification language allowing the direct manipulation of these different dimensions with a high level of abstraction is a key to handling the complexity of these applications and to benefit from their massive potential parallelism. The Array-OL specification language is designed to do just that. In this thesis, we introduce an extension of Array-OL to express cycle dependences by the way of uniform inter-repetition dependences. We show that this specification language is able to express the main patterns of computation of the intensive signal processing domain. We discuss also the repetitive modeling of parallel applications, repetitive architectures and uniform mappings of the former to the latter, using the Array-OL concepts integrated into the Modeling and Analysis of Real-time and Embedded systems (MARTE) UML profile. High-level data-parallel transformations are available to adapt the application to the execution, allowing to choose the granularity of the flows and a simple expression of the mapping by tagging each repetition by its execution mode: data-parallel or sequential. The whole set of transformations was reviewed, extended and implemented as a part of the Gaspard2 co-design environment for embedded systems. With the introduction of the uniform dependences into the specification, our interest turns also on the interaction between these dependences and the high-level transformations. This is essential in order to enable the usage of the refactoring tools on the models with uniform dependences. Based on the high-level refactoring tools, strategies and heuristics can be designed to help explore the design space. We propose a strategy that allows to find good trade-offs in the usage of storage and computation resources, and in the parallelism (both task and data parallelism) exploitation, strategy illustrated on an industrial radar application

Chez les êtres humains, les tumeurs solides, sont causées par une séquence d'anomalies génétiques qui surviennent dans les cellules normales et précancéreuses. La compréhension de ces séquences est importante pour améliorer les traitements du cancer, qui peuvent être par chimiothérapie, radiothérapie ou par chirurgie. Au cours des 15 dernières années, les biologistes et les généticiens moléculaires ont découvert certains des mécanismes les plus fondamentaux par lesquels les cellules souches normales dans certains tissus se transforment en tumeurs cancéreuses. Cette connaissance biologique sert de base pour différents modèles cancérogenèses. Ces théories biologiques peuvent ensuite être transformées en modèles mathématiques, soutenues par des méthodes d'analyse des données statistiques. Les modèles mathématiques permettent de tester quantitativement les nouvelles découvertes biologiques par rapport aux données humaines, en aidant les chercheurs à développer des stratégies efficaces de diagnostic, de contrôle, curatifs et préventifs contre le cancer. Ces modèles appartiennent à des catégories différentes, y compris les modèles déterministe, spatiaux-temporelles, compartimentaux et stochastiques. Dans cette thèse, on a résumé les modèles mathématiques utilisés i) dans les modèles déterministes, pour décrire l'évolution des cellules cancéreuses, et ii) pour l'administration de médicaments en chimiothérapie. Toutefois, la chimiothérapie est un mode de traitement complexe qui nécessite un équilibre entre l'efficacité et les effets secondaires toxiques indésirables causés par les médicaments anticancéreux. En réalité, les observations biologiques changent aléatoirement sous l'influence de plusieurs facteurs. Pour cette raison, on a essayé d'introduire des probabilités, qui sont utilisés dans les modèles stochastiques. Parmi les différents modèles stochastiques qui décrivent les processus biologiques, tels que le cancer, on a: le modèle de Moran, le modèle de Wright-Fisher (WF), le modèle de Galton-Watson (GW), le processus de la chaîne de Markov, et le modèle de Moolgavkar, Venzon et Knudson (MVK). L'un des objectifs de cette thèse est de développer ces modèles stochastiques pour suivre l'évolution du cancer et pour simuler le traitement chimiothérapeutique approprié qui cause la disparition des cellules cancéreuses. Il existe plusieurs méthodes d'optimisations, dans cette thèse l'algorithme génétique (AG) est adopté, pour trouver le juste équilibre entre le nombre minimum de cellules cancéreuses et le dosage minimal. Donc, un autre objectif de cette thèse est d'étudier comment la méthode d'optimisation AG peut être utilisée pour suivre l'évolution du cancer avec des traitements chimiothérapeutiques optimales qui provoquent la mort des cellules cancéreuses avec moins d'effets secondaires. On a résumé toutes ces idées en proposant une nouvelle stratégie pour optimiser le traitement de la chimiothérapie en se basant sur des protocoles réels et bien vérifiés. La stratégie de travail est définie comme suit, i) La première étape est de définir le cancer à traiter avec ces paramètres, ii) La deuxième étape est de choisir un protocole du traitement définit par le cancérologue, iii) La troisième étape est de choisir un modèle déterministe/stochastique qui peut décrire la trajectoire des cellules cancéreuses avec/sans traitement, et iv) La dernière étape est l'application de la méthode d'optimisation sur le modèle du cancer
Solid tumors in humans are believed to be caused by a sequence of genetic abnormalities that arise in both normal and premalignant cells. Understanding these sequences is important for improving cancer treatments, which can differ from chemotherapy to radiotherapy and surgery. In the past 15 years, molecular biologists and geneticists have uncovered some of the most basic mechanisms by which normal stem cells in certain tissues develop into cancerous tumors. This biological knowledge serves as a basis for various models of carcinogenesis. These biological theories can then be transformed into mathematical models, supported by relevant methods of statistical data analysis. Mathematical models will allow the novel biological findings to be quantitatively tested against human data, helping researchers develop efficient diagnostic, controlling, curative and preventive strategies for cancer. These models belong to different categories, including deterministic, state space, compartment and stochastic models. In this thesis, for the deterministic models, we summarize the mathematical models used to describe the evolution of cancer cells, as well as those used for drug delivery in chemotherapy. However, chemotherapy is a complex treatment mode that requires balancing the benefits of treating tumors with the adverse toxic side effects caused by the anti-cancer drugs. In reality, observations in biological cases are often presented in a fuzzy way. For this reason, we attempt to introduce probabilities, which are used in stochastic models. Among the various stochastic models that are able to describe biological processes, such as cancer, we have the following: the Moran Model, Wright-Fisher (WF) Model, Galton–Watson branching process (GWBP), Markov chain Processes, and Model of Moolgavkar, Venzon, and Knudson (MVK). With these models in mind, one of the goals of this thesis is to develop models to follow the evolution of this disease and simulate suitable chemotherapy treatments that cause the death of cancer. Some methods of computational optimization, genetic algorithms (GA) in particular, have proven useful in helping to strike the right balance. Another purpose of this thesis is to study how the GA optimization method can be used to follow the evolution of cancer and facilitate finding optimal chemotherapeutic treatments that cause the death of cancer cells with fewer side effects. All these ideas are summarize by generated our own strategy to optimize the treatment of chemotherapy using real protocols. Our strategy is defined as follows, i) The first step is to define the genre of cancer treated with his parameters, ii) The second step is to choose a real treatment protocol defined by the cancerologist, iii) The third step is to choose a deterministic / stochastic model that can describe the trajectory of cancer cells with / without treatment and iv) The last step is the application of the optimization method

Des industriels utilisent des lignes d'assemblage spéciales à modèles mixtes. Lors de la conception de ces lignes, un problème critique apparaît, celui de l'équilibrage, qui doit être résolu pour minimiser le nombre de postes de travail ou le temps de cycle. Une amélioration de la procédure de recherche adaptative gloutonne basée sur la variation de la liste candidats a été proposée.