Dissertations / Theses on the topic 'Réseaux de dépendances de donnée'

Dans un contexte de performances de plus en plus exigeantes, la conception de produits est devenue une activité collaborative menée par des acteurs ayant différentes expertises. Une des caractéristiques de la conception collaborative est que les relations de précédence entre les activités créent des dépendances entre les données échangées. Dans un tel contexte, des conflits peuvent apparaître entre les acteurs lors de l'intégration de leurs propositions. Ces conflits sont d'autant plus amplifiés par la multiplicité des expertises et des points de vue des acteurs participant au processus de conception.
C'est à la gestion de ce phénomène, le conflit, que nous nous sommes intéressés dans le travail présenté dans ce mémoire, et plus particulièrement à la gestion de conflits par négociation. Nous proposons l'approche DEPNET (product Data dEPendencies NETwork identification and qualification) pour supporter au processus de gestion de conflits basée sur la gestion des dépendances entre les données. Ces données échangées et partagées entre les différents intervenants sont l'essence même de l'activité de conception et jouent un rôle primordial dans l'avancement du processus de conception.
Cette approche propose des éléments méthodologiques pour : (1) identifier l'équipe de négociation qui sera responsable de la résolution de conflit, et (2) gérer les impacts de la solution retenu suite à la résolution du conflit. Une mise en œuvre des apports de ce travail de recherche est présentée au travers du prototype logiciel DEPNET. Nous validons celui-ci sur un cas d'étude industriel issu de la conception d'un turbocompresseur.

L'inférence de réseaux ou inférence de graphes a de plus en plus d'applications notamment en santé humaine et en environnement pour l'étude de données micro-biologiques et génomiques. Les réseaux constituent en effet un outil approprié pour représenter, voire étudier des relations entre des entités. De nombreuses techniques mathématiques d'estimation ont été développées notamment dans le cadre des modèles graphiques gaussiens mais aussi dans le cas de données binaires ou mixtes. Le traitement des données d'abondance (de micro-organismes comme les bactéries par exemple) est particulier pour deux raisons : d'une part elles ne reflètent pas directement la réalité car un processus de séquençage a lieu pour dupliquer les espèces et ce processus apporte de la variabilité, d'autre part une espèce peut être absente dans certains échantillons. On est alors dans le cadre de données inflatées en zéro. Beaucoup de méthodes d'inférence de réseaux existent pour les données gaussiennes, les données binaires et les données mixtes mais les modèles inflatés en zéro sont très peu étudiés alors qu'ils reflètent la structure de nombreux jeux de données de façon pertinente. L'objectif de cette thèse concerne l'inférence de réseaux pour les modèles inflatés en zéro. Dans cette thèse, on se limitera à des réseaux de dépendances conditionnelles. Le travail présenté dans cette thèse se décompose principalement en deux parties. La première concerne des méthodes d'inférence de réseaux basées sur l'estimation de voisinages par une procédure couplant des méthodes de régressions ordinales et de sélection de variables. La seconde se focalise sur l'inférence de réseaux dans un modèle où les variables sont des gaussiennes inflatées en zéro par double troncature (à droite et à gauche)
Network inference has more and more applications, particularly in human health and environment, for the study of micro-biological and genomic data. Networks are indeed an appropriate tool to represent, or even study, relationships between entities. Many mathematical estimation techniques have been developed, particularly in the context of Gaussian graphical models, but also in the case of binary or mixed data. The processing of abundance data (of microorganisms such as bacteria for example) is particular for two reasons: on the one hand they do not directly reflect reality because a sequencing process takes place to duplicate species and this process brings variability, on the other hand a species may be absent in some samples. We are then in the context of zero-inflated data. Many graph inference methods exist for Gaussian, binary and mixed data, but zero-inflated models are rarely studied, although they reflect the structure of many data sets in a relevant way. The objective of this thesis is to infer networks for zero-inflated models. In this thesis, we will restrict to conditional dependency graphs. The work presented in this thesis is divided into two main parts. The first one concerns graph inference methods based on the estimation of neighbourhoods by a procedure combining ordinal regression models and variable selection methods. The second one focuses on graph inference in a model where the variables are Gaussian zero-inflated by double truncation (right and left)

Les réseaux de neurones artificiels sont de bons outils de modélisation ( efficaces, facilement adaptables et rapides) mais ils ont la réputation d'être difficiles à interpréter et sont généralement comparés à des boîtes noires dont il n'est pas facile de comprendre l'organisation interne, pourtant responsable de leurs bonnes performances. Pour obtenir une meilleure compréhension du fonctionnement des réseaux connexionnistes et une validation de leur utilisation en tant qu'outils d'acquisition de connaissances, nous avons, dans un premier temps, réuni divers travaux théoriques pour montrer les points communs existant entre certaisn réseaux de neurones classiques et des méthodes statistiques de régression et d'analyses de données. Dans un deuxième temps et à la lumière de ce qui précède, nous avons expliqué les particularités de réseaux connexionnistes plus complexes, tels que des réseaux dynamiques ou modulaires, afin d'exploiter leurs avantages respectifs en concevant un nouveau modèle d'extraction de connaissances adapté à la complexité du phénomène à modéliser. Les réseaux connexionnistes que nous avons réunis et interprétés et le modèle que nous avons développé peuvent, à partir des données, enrichir la compréhension du phénomène en analysant et en organisant les informations par rapport à la tâche à accomplir comme nous l'illustrons à travers une application de prédiction dans le domaine des télécommunications où la connaissance du domaine ne suffit pas à modéliser correctement le phénomène. Les possibilités d'application de notre travail sont donc larges et s'inscrivent dans le cadre de la fouille de données et dans le domaine des sciences cognitives
Artificial neural networks constitute good tools for certain types of computational modelling (being potentially efficient, easy to adapt and fast). However, they are often considered difficult to interpret, and are sometimes treated as black boxes. However, whilst this complexity implies that it is difficult to understand the internal organization that develops through learning, it usually encapsulates one of the key factors for obtaining good results. First, to yield a better understanding of how artificial neural networks behave and to validate their use as knowledge discovery tools, we have examined various theoretical works in order to demonstrate the common principles underlying both certain classical artificial neural network, and statistical methods for regression and data analysis. Second, in light of these studies, we have explained the specificities of some more complex artificial neural networks, such as dynamical and modular networks, in order to exploit their respective advantages in constructing a revised model for knowledge extraction, adjusted to the complexity of the phenomena we want to model. The artificial neural networks we have combined (and the subsequent model we developed) can, starting from task data, enhance the understanding of the phenomena modelled through analysing and organising the information for the task. We demonstrate this in a practical prediction task for telecommunication, where the general domain knowledge alone is insufficient to model the phenomena satisfactorily. This leads us to conclude that the possibility for practical application of out work is broad, and that our methods can combine with those already existing in the data mining and the cognitive sciences

La deuxième décennie du millénaire actuel peut être résumée en une courte phrase : l'essor des données. Le nombre de sources de données s'est multiplié : du streaming audio-vidéo aux réseaux sociaux et à l'Internet des Objets, en passant par les montres intelligentes, les équipements industriels et les véhicules personnels, pour n'en citer que quelques-unes. Le plus souvent, ces sources forment des réseaux afin d'échanger des informations. En conséquence directe, le domaine du Traitement de Signal sur Graphe a prospéré et a évolué. Son but : traiter et donner un sens à tout le déluge de données environnant. Dans ce contexte, le but principal de cette thèse est de développer des méthodes et des algorithmes capables d'utiliser des flots de données, de manière distribuée, afin d'inférer les réseaux sous-jacents qui relient ces flots. Ensuite, ces topologies de réseau estimées peuvent être utilisées avec des outils développés pour le Traitement de Signal sur Graphe afin de traiter et d'analyser les données supportées par des graphes. Après une brève introduction suivie d'exemples motivants, nous développons et proposons d'abord un algorithme en ligne, distribué et adaptatif pour l'inférence de topologies de graphes pour les flots de données qui sont linéairement dépendants. Une analyse de la méthode s'ensuit, afin d'établir des relations entre les performances et les paramètres nécessaires à l'algorithme. Nous menons ensuite une série d'expériences afin de valider l'analyse et de comparer ses performances avec celles d'une autre méthode proposée dans la littérature. La contribution suivante est un algorithme doté des mêmes capacités en ligne, distribuées et adaptatives, mais adapté à l'inférence de liens entre des données qui interagissent de manière non-linéaire. À ce titre, nous proposons un modèle additif simple mais efficace qui utilise l'usine du noyau reproduisant afin de modéliser lesdites non-linéarités. Les résultats de son analyse sont convaincants, tandis que les expériences menées sur des données biomédicales donnent des réseaux estimés qui présentent un comportement prédit par la littérature médicale. Enfin, une troisième proposition d'algorithme est faite, qui vise à améliorer le modèle non-linéaire en lui permettant d'échapper aux contraintes induites par l'additivité. Ainsi, le nouveau modèle proposé est aussi général que possible, et utilise une manière naturelle et intuitive d'imposer la parcimonie des liens, basée sur le concept de dérivés partiels. Nous analysons également l'algorithme proposé, afin d'établir les conditions de stabilité et les relations entre ses paramètres et ses performances. Une série d'expériences est menée, montrant comment le modèle général est capable de mieux saisir les liens non-linéaires entre les données, tandis que les réseaux estimés se comportent de manière cohérente avec les estimations précédentes
The second decade of the current millennium can be summarized in one short phrase: the advent of data. There has been a surge in the number of data sources: from audio-video streaming, social networks and the Internet of Things, to smartwatches, industrial equipment and personal vehicles, just to name a few. More often than not, these sources form networks in order to exchange information. As a direct consequence, the field of Graph Signal Processing has been thriving and evolving. Its aim: process and make sense of all the surrounding data deluge.In this context, the main goal of this thesis is developing methods and algorithms capable of using data streams, in a distributed fashion, in order to infer the underlying networks that link these streams. Then, these estimated network topologies can be used with tools developed for Graph Signal Processing in order to process and analyze data supported by graphs. After a brief introduction followed by motivating examples, we first develop and propose an online, distributed and adaptive algorithm for graph topology inference for data streams which are linearly dependent. An analysis of the method ensues, in order to establish relations between performance and the input parameters of the algorithm. We then run a set of experiments in order to validate the analysis, as well as compare its performance with that of another proposed method of the literature.The next contribution is in the shape of an algorithm endowed with the same online, distributed and adaptive capacities, but adapted to inferring links between data that interact non-linearly. As such, we propose a simple yet effective additive model which makes use of the reproducing kernel machinery in order to model said nonlinearities. The results if its analysis are convincing, while experiments ran on biomedical data yield estimated networks which exhibit behavior predicted by medical literature.Finally, a third algorithm proposition is made, which aims to improve the nonlinear model by allowing it to escape the constraints induced by additivity. As such, the newly proposed model is as general as possible, and makes use of a natural and intuitive manner of imposing link sparsity, based on the concept of partial derivatives. We analyze this proposed algorithm as well, in order to establish stability conditions and relations between its parameters and its performance. A set of experiments are ran, showcasing how the general model is able to better capture nonlinear links in the data, while the estimated networks behave coherently with previous estimates

Etude de l'algèbre des relations en vue d'applications aux bases de données. Choix d'une formalisation générale; opérations de projection, recopie-projection, produit. Etude d'une décomposition simple et d'une décomposition généralisée

La modélisation des bioprocédés est principalement basée sur l'utilisation d'expressions mathématiques dérivées de la loi de Monod. Or les modèles comportant ce genre d'expressions posent des problèmes quant à l'estimation de leurs paramètres. Une démarche à suivre lors d'un processus de modélisation est présenté, utilisant les connaissances du génie biochimique et de l'automatique. Puis un état des lieux des techniques d'identification classiques en génie biochimique est réalisé. Une analyse de sensibilité du modèle étudié nous permet de procéder, en connaissance de cause, a l'estimation des paramètres. Deux types de réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour effectuer l'identification des paramètres d'un modèle de type Monod. Une procédure itérative est mise au point combinant une recherche directe et un réseau de mémoires associatives. Le réseau de mémoires associatives fournit un critère d'ajustement basé sur la comparaison indirecte entre des images binaires de simulations et de données pseudo-expérimentales. Cette partie a abouti à une procédure rapide d'estimation des paramètres. Les réseaux de neurones multicouches, associés a un algorithme d'apprentissage original, ont conduit a une procédure d'estimation directe des paramètres d'un modèle de Monod a partir de données pseudo-expérimentales même fortement bruitées

Le haut degré de fiabilité exige dans le fonctionnement des logiciels de communication explique le développement actuel des travaux autour du test de conformité, activité qui consiste à vérifier que l'implantation d'un logiciel est conforme à sa spécification. Cette thèse propose une approche de test de conformité des systèmes d'administration de réseaux. Dans une première étape nous proposons des architectures de test pour des processus gestionnaires, des processus agents et des objets gérés. Ces architectures sont une extension des méthodes abstraites de test définies dans ISO 9646 pour prendre en compte le test de systèmes à plusieurs interfaces. Dans une deuxième étape nous définissons une méthode de dérivation de tests à partir de spécifications GDMO/ASN. 1. Nous proposons une extension à ASN. 1 pour la spécification de contraintes et de données de tests, et une méthode de génération de tests à partir de ces extensions par génération/satisfaction de contraintes. Le comportement dans GDMO est décrit en deux étapes: le comportement des objets gérés pris individuellement puis les interactions entre objets. L’ensemble du système de génération propose une méthode de génération de tests à partir d'EFSMS communicants

Le fonctionnement des espaces urbains actuels repose sur des services et réseaux techniques toujours plus étendus, complexes, denses et perfectionnés. Ceux-ci, bien que performants et robustes dans leur gestion quotidienne, sont vulnérables aux aléas majeurs et dépendants les uns des autres. Des phénomènes de défaillances en cascade peuvent alors survenir au sein de ces systèmes complexes, que ce soit au niveau technique ou organisationnel. Cette propagation des défaillances d’un système à d’autres se fait par le biais de dépendances et entraîne l’aggravation progressive des impacts de l’événement initial et l’accroissement de la zone impactée, rendant les processus de relèvement plus difficiles et plus lents. La définition et la caractérisation de ces phénomènes permettent de souligner leur importance, leur complexité, leur criticité, et paradoxalement le manque d’informations qui s’y rapportent. Ces observations nous amènent à considérer l'intérêt de leur étude, que ce soit avant ou après leur survenue, de façon empirique ou via des modèles, dans le but d’aider les parties prenantes à identifier et prévoir des scénarios de cascades, d’envisager des solutions palliatives ou des actions de réduction de la vulnérabilité. L’état de l’art effectué démontre que les démarches d’étude et de modélisation existantes sont très variées, de par les méthodologies utilisées mais aussi de par l’absence de définitions communes et la diversité des contextes. Une analyse comparative à des fins de sélection et d’application semble en l’état délicate pour un porteur opérationnel potentiel. Nous proposons tout d’abord une caractérisation de ces démarches selon des paramètres susceptibles de correspondre aux critères de choix potentiels. Nous proposons également une typologie plus théorique de ces démarches, complémentaire à la caractérisation des théories de modélisation utilisées dans la littérature. Face aux défis posés par le processus de mise en œuvre, nous nous penchons sur la question du choix et du développement d’une démarche appropriée pour un contexte donné, dans l’objectif de soutenir les décideurs locaux. Il s’agit alors d’aider le porteur à construire une démarche capable de répondre aux besoins et objectifs des parties prenantes locales malgré leurs contraintes, de fonctionner avec des données potentiellement très diverses et imparfaites, de s’adapter à des résolutions spatio-temporelles et des granularités variables, mais aussi de tirer parti des connaissances acquises par les acteurs locaux et des outils et ressources disponibles. Nous proposons finalement plusieurs profils-types de démarches, caractérisés selon les objectifs poursuivis et le contexte de mise en œuvre. Une application est ensuite réalisée sur l’agglomération parisienne, où le risque de crue majeure est particulièrement probable et redouté. L’objectif est d’apporter des éléments pour améliorer la prise en compte et la prévision des phénomènes étudiés, par le biais d’une analyse approfondie du contexte, de rencontres avec les parties prenantes et d’une enquête auprès des opérateurs de réseaux. Des propositions sont faites concernant l’établissement de retours d’expérience et les cartographies de vulnérabilité utilisées actuellement. Les besoins prévisibles quant à la mise en œuvre d’une démarche plus substantielle sont également identifiés
The functioning of urban area is based on technical services and networks which are always more expanded, complex, dense and sophisticated. These networks, although efficient and robust in their day-to-day management, are vulnerable to major hazards and dependent on one another. Phenomena of cascading failures can then occur within these complex systems, whether at technical or organizationel level. This propagation of system-to-system failures is done through dependencies and leads to the gradual aggravation of the impacts of the initial event and the increase of the impacted area, making recovery processes more difficult and slower. The definition and characterization of these phenomena underline their importance, their complexity, their criticality, and paradoxically the lack of information related to them. These conclusions lead us to consider the interest of their study, whether before or after their occurrence, empirically or through models, in order to help stakeholders identify and predict cascading scenarios, or to consider palliatives solutions and vulnerability reduction actions. The state of the art shows that the study and modelling approaches are very varied, due to the methodologies used but also due to the absence of common definitions and the diversity of contexts. A comparative analysis for selection and application purposes seems to be delicate for a potential leading stakeholder. First, we propose a characterization of these approaches according to parameters that may correspond to the choice criteria. We then propose a more theoretical typology of these approaches, complementary to the characterization of the modeling theories used in the literature. Faced with the challenges posed by the implementation process, we are looking into the question of choosing and developing an appropriate approach for a given context, with the aim of supporting local decision-makers. The aim is to help the leaders to build an approach capable of meeting the needs and objectives of local stakeholders, despite their constraints, to operate with potentially very diverse and imperfect data, to adapt to spatial-temporal resolutions and variable granularities, but also to take advantage of the knowledge acquired by local actors and the tools and resources available. Finally, we propose several standard profiles of approaches, characterized according to the objectives pursued and the context of implementation. An application is then carried out on the Paris metropolitan area, where the risk of major flooding is particularly likely and feared. The aim is to provide elements to improve the consideration and prediction of interdependencies and cascading failures, through an in-depth context analysis, meetings with stakeholders and a survey of network operators. Proposals are made concerning feedbacks analysis and concerning vulnerability mapping currently used. The foreseeable needs for the implementation of a more substantial approach are also identified

Élaboration d'une méthode pour concevoir des architectures de systèmes numériques adaptés à un algorithme avec construction d'un graphe de transmission de données et d'un graphe de précédence de tâches afin d'obtenir un réseau de Petri

La présente recherche pluridisciplinaire a pour objectif principal d'analyser et d'évaluer de nouvelles potentialités de l'amélioration du fonctionnement des réseaux de voies rapides (RVR) avec leur maillage progressif et en particulier avec le développement des systèmes d'information des usagers. Cette recherche s'appuie principalement sur le cas concret du RVR d'Ile-de-France, représentatif par sa complexité structurelle et par les problèmes rencontrés lors de son exploitation et notamment ceux liés à la mise en œuvre opérationnelle du système d'exploitation : SIRIUS. L'examen de l'approche d'exploitation de ce réseau révèle deux problèmes majeurs qui sont au cœur de l'amélioration du fonctionnement des RVR : celui du manque d'outils adaptés et celui de l'organisation des acteurs. Partant de ces deux constats, notre recherche s'est focalisée sur deux axes : - développement, analyse, validation et prospective des outils d'exploitation, - analyse des aspects organisationnels et éléments de réflexion pour la définition de politiques d'exploitation. Cette recherche a consacré beaucoup d'effort au développement des outils et à l'élaboration des procédures pour la maîtrise du recueil automatique des données (RAD). Un enseignement de notre travail est d'avoir montré que, pour les systèmes d'exploitation comme SIRIUS, il s'agit là d'un aspect essentiel. L'approche de la détection automatique des bouchons (DAB) développée permet leur détection systématique et quasi instantanée, avec un taux de fausses alarmes raisonnable. L'application de cette approche de DAB devrait assurer une information fiable sur les encombrements. De manière générale, la maîtrise du RAD ouvre la voie à la prestation de différents niveaux de services dont l'impact en matière d'exploitation routière doit encore faire l'objet d'évaluations complémentaires. Parallèlement, nous démontrons que cette maîtrise - et plus généralement, celle de l'exploitation des RVR - dépend des réponses apportées à certains problèmes d'organisation. Dans un contexte multi-acteurs, il est nécessaire de favoriser au maximum la coopération, mais il faut également tenir compte des exigences d'autonomie de chaque acteur pour améliorer les performances d'ensemble du système socio-technique d'exploitation des RVR. Des propositions concrètes, visant à une approche globale des problèmes d'exploitation des RVR, sont formulées en ce sens.

Sous le signe du Tau, est une recherche à la croisée de l’histoire religieuse, hospitalière et sociale. La fraternité laïque qui naquit à Saint-Antoine sous l’impulsion de deux nobles, Gaston et Guérin à la fin du XIe siècle, fit de l’hospitalité sa vocation première et des reliques du saint, l’essence de son existence. La tutelle de l’abbaye de Montmajour, sous laquelle la fraternité était placée, n’entrava pas son expansion et la petite communauté fut rapidement à la tête d’un réseau de dépendances étendu. Dans un contexte de régularisation de la vita religiosa, Innocent IV transforma ce premier mouvement confraternel en ordre canonial en 1247. Érigée en abbaye et soustraite de la tutelle des Bénédictins de Montmajour par Boniface VIII en 1297, Saint-Antoine devint progressivement une puissance politique et religieuse au cœur du Dauphiné et de la Savoie. Entre pratiques liturgiques, dévotionnelles et hospitalières, les chanoines de Saint-Antoine développèrent un propositum vitae spécifique, une voie médiane au sein des chanoines réguliers. Pleinement insérés dans la société féodale, leur engagement auprès des dauphins, des rois de France et des ducs de Savoie contribua à l’émergence de nouveaux réseaux aristocratiques locaux. Sous le signe du Tau s’écrivait ainsi l’histoire d’une vocation originelle au prisme des mutations de la société féodale
Marked by the Tau, is a research at the crossroads of religious, hospitable and social history. The lay fraternity which was born in Saint-Antoine under the impulse of two noblemen, Gaston and Guérin at the end of the eleventh century, made hospitality its primary vocation and relics of the saint, its essential purpose. Placed under the tutelage of the Abbey of Montmajour, this relationship did not hinder its expansion and the little fraternity was quickly at the head of an extensive network of dependencies. In a context of regularisation of the vita religiosa, Innocent IV transformed this first fraternal movement into a canonical order in 1247. Erected as an abbey and withdrawn from the tutelage of the Benedictines of Montmajour in 1297 by Boniface VIII, Saint-Antoine gradually became a political and religious power in the heart of the Dauphiné and Savoy. Between liturgical, devotional and hospitable practices, the canons of Saint-Antoine developed a specific propositum vitae, a middle path within the regular canons. Fully integrated into feudal society, their commitment to dauphins, kings of France and dukes of Savoy contributed to the emergence of new local aristocratic networks. Marked by the Tau is thus written the story of an original vocation struggling with the changes in feudal society

La complexité croissante des systèmes industriels en termes d'expansion, d'hétérogénéité et de décentralisation entraine de plus en plus de contraintes dans leur fonctionnement. Ces contraintes ont souvent une composante temporelle. Des techniques, telles que les systèmes multi-agents, sont bien adaptées au caractère hétérogène et décentralisé de ces systèmes, elles sont de plus en plus souvent utilisées dans les applications telles que : contrôle, supervision, simulation, pilotage des travaux existent sur la représentation du temps dans la modélisation et le raisonnement sur les systèmes industriels. Dans le contexte multi-agents, peu de travaux prennent en compte ce facteur temporel explicitement et il est quasiment absent de tous les aspects sociaux de l'agent. Dans cette thèse, nous proposons et définissons une société d'agents temporels qui permet la prise en compte explicite du temps a la fois dans le raisonnement individuel et le raisonnement social au sein de l'agent. L'accent est mis d'une part sur l'interaction et d'autre part sur les différents types de dépendances qui existent entre agents et leur évolution au cours du temps. Ce modelé générique, a été applique à la supervision par reconnaissance de scenarios temporels, domaine dans lequel l'exécution des différentes taches est extrêmement contrainte par le temps. Le système stars est une implémentation du modèle. Il permet une reconnaissance distribuée des scenarios par un ensemble d'agents utilisant un raisonnement temporel.

Mes travaux de recherches en thèse s’inscrivent dans le cadre du projet FUIE-monitorâge. L’objectif du projet, réunissant de nombreux partenaires industriels et universitaires, est d’améliorer la prise en charge individualisée et la sécurité du résident dans les établissements d’hébergement pour personnes âgées dépendantes(EHPAD). Dans ce travail, nous avons élaboré une méthode de fusion de données multimodales issues des différents capteurs installés dans un smart home. Ces informations sont utilisées pour la localisation intérieure des personnes afin de surveiller leurs activités journalières. Généralement, les mesures issues des capteurs sont soumises à des incertitudes. Dans nos travaux, ces erreurs sont supposées inconnues mais bornées. En tenant compte de cette hypothèse, une méthode de résolution d’un problème d’estimation d’état est élaborée en se basant sur des calculs ensemblistes. Notre algorithme de filtrage ensembliste comporte deux étapes. La première, dite de prédiction, est basée sur l’utilisation d’un modèle de marche aléatoire avec des hypothèses minimales (vitesse de déplacement maximale) pour prédire la zone où se trouve la personne. La deuxième étape, dite de correction, consiste à utiliser la mesure pour affiner cette zone. Cette étape utilise une technique de propagation de contraintes relâchée, q-relaxed intersection, pour permettre une meilleure robustesse par rapport aux données aberrantes. Notre algorithme est capable de quantifier, par un intervalle, l’incertitude commise sur les positions de cibles en mouvement tout en détectant les défauts de capteurs
Our research work is a part of the project FUI 14 FEDER Collectivités E-monitor’âge. This project takes place within the framework of Ambient Assisted Living (AAL) which aims to improve the safety and the comfort of elderly people living in smart nursing homes. This work aims to monitor the activities of elderly persons using information from different sensors. The ADL (Activities of Daily Living) are used to evaluate the ability of the person to perform on their own a selection of the activities which are essential for an independent living in the everyday life. Generally, process knowledge and measurements coming from sensors are prone to indeterminable noise. In our work, we suppose that these errors are unknown but bounded. Taking into account this hypothesis, we show how to solve the estimation issue using set-membership computations techniques. Our algorithm, based on set-membership approach, consists of two steps. The prediction step, based on the use of a random walk mobility with minimum assumptions (maximum speed of moving), employs the previous state estimate to provide the prediction zone where the person may be located. The correction step uses the informations coming from the sensors to refine this predicted zone. This step uses a relaxed constraints propagation technique, q-relaxed intersection, to deal with faulty measurements. This proposed method allows us to compute the uncertainty domain for the reconstructed localization of moving targets as dealing with outliers

La conduite d'ateliers flexibles est assurée par un système informatique exécutant les instructions d'un logiciel de pilotage. Les équipements hétérogènes de production commandes en général par un ordinateur doivent échanger des informations sur un réseau de télécommunication

L'objectif de ce mémoire était une contribution à la conception et à la réalisation d'une station ambulatoire à vocation strictement agricole répondant aux exigences du cahier de charges défini par les experts agronomes. Cette station a pour but de doter l'exploitant agricole moderne d'une aide climatologique de précision et ceci en temps réel avec un cout relativement dérisoire. Le mémoire présente l'architecture de cet instrument compose d'un ensemble de capteurs et d'une électronique organisée autour d'un microcontrôleur et d'un composant FPGA. Un chapitre est consacré à l'organisation logicielle et le mémoire se termine par la présentation des résultats d'une validation sur site d'une année. En conclusion nous envisagerons l'évolution ultérieure de ce dispositif et son extension au domaine du suivi de la pollution atmosphérique.

La technologie des réseaux de capteurs sans fil démontre qu'elle peut être très utile dans de nombreuses applications. Ainsi chaque jour voit émerger de nouvelles réalisations dans la surveillance de notre environnement comme la détection des feux de forêt, l'approvisionnement en eau. Les champs d'applications couvrent aussi des domaines émergents et sensibles pour la population avec les soins aux personnes âgées ou les patients récemment opérés dans le cadre. L'indépendance des architectures RCSFs par rapport aux infrastructures existantes permet aux d'être déployées dans presque tous les sites afin de fournir des informations temporelles et spatiales. Dans les déploiements opérationnels le bon fonctionnement de l'architecture des réseaux de capteurs sans fil ne peut être garanti que si certains défis sont surmontés. La minisation de l'énergie consommée en fait partie. La limitation de la durée de vie des nœuds de capteurs est fortement couplée à l'autonomie de la batterie et donc à l'optimisation énergétique des nœuds du réseau. Nous présenterons plusieurs propositions à ces problèmes dans le cadre de cette thèse. En résumé, les contributions qui ont été présentées dans cette thèse, abordent la durée de vie globale du réseau, l'exploitation des messages de données redondantes et corrélées et enfin le fonctionnement nœud lui-même. Les travaux ont conduit à la réalisation d'algorithmes de routage hiérarchiques et de filtrage permettant la suppression des redondances. Ils s'appuient sur les corrélations spatio-temporelles des données mesurées. Enfin, une implémentation de ce réseau de capteurs multi-sauts intégrant ces nouvelles fonctionnalités est proposée
Wireless sensor networks (WSNs) technology have been demonstrated to be a usefulmeasurement system for numerous bath indoor and outdoor applications. There is avast amount of applications that are operating with WSN technology, such asenvironmental monitoring, for forest fire detection, weather forecasting, water supplies, etc. The independence nature of WSNs from the existing infrastructure. Virtually, the WSNs can be deployed in any sort of location, and provide the sensor samples accordingly in bath time and space. On the contrast, the manual deployments can only be achievable at a high cost-effective nature and involve significant work. ln real-world applications, the operation of wireless sensor networks can only be maintained, if certain challenges are overcome. The lifetime limitation of the distributed sensor nodes is amongst these challenges, in order to achieve the energy optimization. The propositions to the solution of these challenges have been an objective of this thesis. ln summary, the contributions which have been presented in this thesis, address the system lifetime, exploitation of redundant and correlated data messages, and then the sensor node in terms of usability. The considerations have led to the simple data redundancy and correlated algorithms based on hierarchical based clustering, yet efficient to tolerate bath the spatio-temporal redundancies and their correlations. Furthermore, a multihop sensor network for the implementation of propositions with more features, bath the analytical proofs and at the software level, have been proposed

L'intégration des fonctions techniques urbaines permet d'envisager à la fois un développement qualitatif et quantitatif des prestations de services aux citadins, et une meilleure efficacité globale de l'organisation technique locale. Elle repose sur l'échange d'informations entre les services techniques grâce à un réseau de télécommunications partagé. Divers projets de mis en place de réseaux partagés ont existé en France à partir de 1987. Constatant d'une part l'intérêt présenté par l'intégration pour les politiques urbaines locales actuelles, et d'autre part le manque de réussite de ces initiatives, notre objectif dans ce travail est d'apporter une réponse globale au problème de la mise en place d'un réseau partagé pour l'intégration des fonctions techniques urbaines. Cela consiste à identifier les causes des problèmes et déterminer leurs remèdes. Nous avons recensés six collectivités locales (Besançon, Gardanne, Nîmes, Montpellier, Nancy et Paris) qui ont été le siège de tels projets. Grâce à la connaissance du contexte général dans lequel doit naître tout projet de ce type (Partie A), il est plus aisé d'expliquer les écueils mis en évidence comme s'étant opposés à la réussite des divers projets (Partie B). D'une part ces écueils tiennent au manque de référence, tant réelle que conceptuelle, relative au réseau partagé et à l'intégration, ils tiennent d'autre part à la difficile conduite d'un projet multi-acteur et innovant Proposé comme pouvant servir de référence conceptuelle à des projets futurs, un modèle générique de réseau pour l'intégration des fonctions est présenté. Le réseau multiservice - RMS - est une plate-forme télé-informatique intégrant des modules autonomes. Proposé comme pouvant servir de guide aux partenaires engagés dans la définition des caractéristiques d'un RMS spécifiquement local, (répondant au projet local d'intégration), une méthode de conception est présentée. Elle conduit à l'élaboration du Schéma Directeur du RMS.

La connaissance de la mobilité est un enjeu majeur pour les autorités organisatrices de mobilité et l'aménagement urbain. En raison du manque de définition formelle de la mobilité humaine, l'expression "mobilité des personnes" sera utilisée dans cette ouvrage. Ce sujet sera introduit par une description de l'écosystème en considérant ces acteurs et ces applications.La création d'un modèle d'apprentissage a des prérequis: la compréhension des typologies des ensembles de données disponibles, leurs forces et leurs faiblesses. Cet état de l'art de la connaissance de la mobilité passe par le modèle à quatre étapes qui existe et est utilisé depuis 1970 pour finir sur le renouvellement des méthodologies de ces dernières années.Nos modélisations de la mobilité des personnes sont ensuite présentées. Leur point commun est la mise en avant de l'individu contrairement aux approches classiques qui prennent comme référence la localité. Les modèles que nous proposons s'appuient sur le fait que la prise de décision des individus se fait selon leur perception de l'environnement.Cet ouvrage fini sur l'étude des méthodes d'apprentissage profond des machines de Boltzmann restreintes. Après un état de l'art de cette famille de modèles, nous recherchons des stratégies pour rendre ces modèles viables dans le monde applicatif. Ce dernier chapitre est notre contribution théorique principale, par l'amélioration de la robustesse et la performance de ces modèles
Knowledge of mobility is a major challenge for authorities mobility organisers and urban planning. Due to the lack of formal definition of human mobility, the term "people's mobility" will be used in this book. This topic will be introduced by a description of the ecosystem by considering these actors and applications.The creation of a learning model has prerequisites: an understanding of the typologies of the available data sets, their strengths and weaknesses. This state of the art in mobility knowledge is based on the four-step model that has existed and been used since 1970, ending with the renewal of the methodologies of recent years.Our models of people's mobility are then presented. Their common point is the emphasis on the individual, unlike traditional approaches that take the locality as a reference. The models we propose are based on the fact that the intake of individuals' decisions is based on their perception of the environment.This finished book on the study of the deep learning methods of Boltzmann machines restricted. After a state of the art of this family of models, we are looking for strategies to make these models viable in the application world. This last chapter is our contribution main theoretical, by improving robustness and performance of these models

Dans un avion, un hélicoptère ou un lanceur actuel, des milliers de capteurs, pour la plupart non critiques sont utilisés pour la mesure de divers paramètres (températures, pressions, positions...) Les résultats sont ensuite acheminés par des fils vers les calculateurs de bord qui les traitent. Ceci implique la mise en place de centaines de kilomètres de câbles (500 km pour un avion de ligne) dont le volume est considérable. Il en résulte une grande complexité de conception et de fabrication, des problèmes de fiabilité, notamment au niveau des connexions, et une masse importante. Par ailleurs l'instrumentation de certaines zones est impossible car leur câblage est difficilement envisageable par manque d'espace. En outre, s'il est souvent intéressant d'installer de nouveaux capteurs pour faire évoluer un aéronef ancien, l'installation des câbles nécessaires implique un démantèlement partiel, problématique et coûteux, de l'appareil. Pour résoudre ces problèmes, une idée innovante a émergé chez les industriels de l'aéronautique : commencer à remplacer les réseaux filaires reliant les capteurs d'un aéronef et leur centre de décision par des réseaux sans fil. Les technologies de communication sans fil sont aujourd'hui largement utilisées dans les marchés de l'électronique de grande consommation. Elles commencent également à être déployées pour des applications industrielles comme l'automobile ou le relevé à distance de compteurs domestiques. Cependant, remplacer des câbles par des ondes représente un défi technologique considérable comme la propagation en milieu confiné, la sécurité, la sureté de fonctionnement, la fiabilité ou la compatibilité électromagnétique. Cette thèse est motivée d'une part par l'avancée non négligeable dans le milieu aérospatial que pourrait être l'établissement d'un réseau sans fil à bord d'aéronefs dans la résolution de problématique classiques comme l'allégement et l'instrumentation. Il en résulterait donc : * Une meilleure connaissance de l'environnement et de la santé de l'aéronef * Un gain sur le poids. * Un gain en flexibilité. * Un gain en malléabilité et en évolutivité. * Un gain sur la complexité. * Un gain sur la fiabilité D'autre part, étant donnée la complexité de la conception de ce réseau de capteur sans fil, il a été nécessaire d'appliquer une méthodologie évolutive et adaptée mais inspirée de l'ingénierie système. Il est envisageable, vu le nombre de sous-systèmes à considérer, que cette méthodologie soit réutilisable pour d'autre cas pratiques. Une étude aussi complète que possible a été réalisée autour de l'existant déjà établi sur le sujet. En effet, on peut en lisant ce mémoire de thèse avoir une idée assez précise de ce qui a été fait. Une liste a été dressée de toutes les technologies sans fil en indiquant leur état de maturité, leurs avantages et leurs inconvénients afin de préciser les choix possibles et les raisons de ces choix. Des projets de capteurs sans fil ont été réalisés, des technologies sans fil performantes et personnalisables ont été développées et arrivent à maturité dans des secteurs variés tels que la domotique, la santé, l'automobile ou même l'aéronautique. Cependant aucun capteur sans fil n'a été véritablement installé en milieu aérospatial car de nombreux verrous technologiques n'ont pas été levés. Fort des expériences passées, et de la maturité qu'ont prise certaines technologies, des conclusions ont été tirées des projets antérieurs afin de tendre vers des solutions plus viables. Une fois identifiés, les verrous technologiques ont été isolés. Une personnalisation de notre solution a été à envisager afin de remédier tant que faire se peut à ces points bloquants avec les moyens mis à disposition. La méthodologie appliquée nous a permis d'identifier un maximum de contraintes, besoins et exigences pour mieux focaliser les efforts d'innovation sur les plus importantes et choisir ainsi les technologies les plus indiquées.

Recurrent neural networks (RNN) are known for their notorious exploding and vanishing gradient problem (EVGP). This problem becomes more evident in tasks where the information needed to correctly solve them exist over long time scales, because it prevents important gradient components from being back-propagated adequately over a large number of steps. The papers written in this work formalizes gradient propagation in parametric and semi-parametric RNNs to gain a better understanding towards the source of this problem. The first paper introduces a simple stochastic algorithm (h-detach) that is specific to LSTM optimization and targeted towards addressing the EVGP problem. Using this we show significant improvements over vanilla LSTM in terms of convergence speed, robustness to seed and learning rate, and generalization on various benchmark datasets. The next paper focuses on semi-parametric RNNs and self-attentive networks. Self-attention provides a way by which a system can dynamically access past states (stored in memory) which helps in mitigating vanishing of gradients. Although useful, it is difficult to scale as the size of the computational graph grows quadratically with the number of time steps involved. In the paper we describe a relevancy screening mechanism, inspired by the cognitive process of memory consolidation, that allows for a scalable use of sparse self-attention with recurrence while ensuring good gradient propagation.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont connus pour leur problème de gradient d'explosion et de disparition notoire (EVGP). Ce problème devient plus évident dans les tâches où les informations nécessaires pour les résoudre correctement existent sur de longues échelles de temps, car il empêche les composants de gradient importants de se propager correctement sur un grand nombre d'étapes. Les articles écrits dans ce travail formalise la propagation du gradient dans les RNN paramétriques et semi-paramétriques pour mieux comprendre la source de ce problème. Le premier article présente un algorithme stochastique simple (h-detach) spécifique à l'optimisation LSTM et visant à résoudre le problème EVGP. En utilisant cela, nous montrons des améliorations significatives par rapport au LSTM vanille en termes de vitesse de convergence, de robustesse au taux d'amorçage et d'apprentissage, et de généralisation sur divers ensembles de données de référence. Le prochain article se concentre sur les RNN semi-paramétriques et les réseaux auto-attentifs. L'auto-attention fournit un moyen par lequel un système peut accéder dynamiquement aux états passés (stockés en mémoire), ce qui aide à atténuer la disparition des gradients. Bien qu'utile, il est difficile à mettre à l'échelle car la taille du graphe de calcul augmente de manière quadratique avec le nombre de pas de temps impliqués. Dans l'article, nous décrivons un mécanisme de criblage de pertinence, inspiré par le processus cognitif de consolidation de la mémoire, qui permet une utilisation évolutive de l'auto-attention clairsemée avec récurrence tout en assurant une bonne propagation du gradient.

Dans un problème de prédiction à multiples pas discrets, la prédiction à chaque instant peut dépendre de l’entrée à n’importe quel moment dans un passé lointain. Modéliser une telle dépendance à long terme est un des problèmes fondamentaux en apprentissage automatique. En théorie, les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) peuvent modéliser toute dépendance à long terme. En pratique, puisque la magnitude des gradients peut croître ou décroître exponentiellement avec la durée de la séquence, les RNNs ne peuvent modéliser que les dépendances à court terme. Cette thèse explore ce problème dans les réseaux de neurones récurrents et propose de nouvelles solutions pour celui-ci. Le chapitre 3 explore l’idée d’utiliser une mémoire externe pour stocker les états cachés d’un réseau à Mémoire Long et Court Terme (LSTM). En rendant l’opération d’écriture et de lecture de la mémoire externe discrète, l’architecture proposée réduit le taux de décroissance des gradients dans un LSTM. Ces opérations discrètes permettent également au réseau de créer des connexions dynamiques sur de longs intervalles de temps. Le chapitre 4 tente de caractériser cette décroissance des gradients dans un réseau de neurones récurrent et propose une nouvelle architecture récurrente qui, grâce à sa conception, réduit ce problème. L’Unité Récurrente Non-saturante (NRUs) proposée n’a pas de fonction d’activation saturante et utilise la mise à jour additive de cellules au lieu de la mise à jour multiplicative. Le chapitre 5 discute des défis de l’utilisation de réseaux de neurones récurrents dans un contexte d’apprentissage continuel, où de nouvelles tâches apparaissent au fur et à mesure. Les dépendances dans l’apprentissage continuel ne sont pas seulement contenues dans une tâche, mais sont aussi présentes entre les tâches. Ce chapitre discute de deux problèmes fondamentaux dans l’apprentissage continuel: (i) l’oubli catastrophique d’anciennes tâches et (ii) la capacité de saturation du réseau. De plus, une solution est proposée pour régler ces deux problèmes lors de l’entraînement d’un réseau de neurones récurrent.
In a multi-step prediction problem, the prediction at each time step can depend on the input at any of the previous time steps far in the past. Modelling such long-term dependencies is one of the fundamental problems in machine learning. In theory, Recurrent Neural Networks (RNNs) can model any long-term dependency. In practice, they can only model short-term dependencies due to the problem of vanishing and exploding gradients. This thesis explores the problem of vanishing gradient in recurrent neural networks and proposes novel solutions for the same. Chapter 3 explores the idea of using external memory to store the hidden states of a Long Short Term Memory (LSTM) network. By making the read and write operations of the external memory discrete, the proposed architecture reduces the rate of gradients vanishing in an LSTM. These discrete operations also enable the network to create dynamic skip connections across time. Chapter 4 attempts to characterize all the sources of vanishing gradients in a recurrent neural network and proposes a new recurrent architecture which has significantly better gradient flow than state-of-the-art recurrent architectures. The proposed Non-saturating Recurrent Units (NRUs) have no saturating activation functions and use additive cell updates instead of multiplicative cell updates. Chapter 5 discusses the challenges of using recurrent neural networks in the context of lifelong learning. In the lifelong learning setting, the network is expected to learn a series of tasks over its lifetime. The dependencies in lifelong learning are not just within a task, but also across the tasks. This chapter discusses the two fundamental problems in lifelong learning: (i) catastrophic forgetting of old tasks, and (ii) network capacity saturation. Further, it proposes a solution to solve both these problems while training a recurrent neural network.