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The context of this thesis is the inference for partially observed epidemic dynamics. The development of approaches for estimating parameters of these dynamics from observations of their follow-up is a first important challenge, but difficult from a statistical point of view. Indeed, the data are generally collected at discrete time points and subject to reporting and/or measurement errors. Additionally, the presence of unobserved components in the mechanistic models used to describe the epidemics requires the use of inference algorithms (latent variable model framework). Furthermore, multiple dynamics of the same epidemic event can be observed in different geographic locations or at different times. A second challenge is to explicitly take into account inter-epidemic variability in the modeling. We consider epidemic dynamics in fixed population size modeled by Markovian density-dependent jump processes. Through an approach based on their approximation by diffusion processes, the epidemic dynamics are described by Gaussian processes with small variance. Considering a Gaussian approximation of the observational model, we adopt the framework of the Gaussian state space models and linear in the system states. In these models, the likelihood of the observations can be obtained via Kalman filtering techniques that we combine with an optimization procedure to estimate the parameters. Then, in the case of multiple epidemics, we use the framework of the mixed effects models allowing to describe in a more refined and original way the different sources of variability between several data sets collected from multisite or recurrent epidemics. In these models, distributions are specified for the parameters, which allows to take into account the inter-epidemic variability. To estimate the parameters of these distributions, we combine Kalman filtering techniques and the stochastic SAEM algorithm. The different methods developed in this thesis are first assessed on simulated epidemic data sets described by Markovian jump processes. The implementation on real data concerns the daily incidence of influenza-like illness between 1990 and 2017 in France (recurrent epidemics) and hospital data related to Covid-19 in 12 regions of metropolitan France during spring 2020 (multisite epidemics)., Le cadre de cette thèse est l’inférence pour des dynamiques épidémiques partiellement observées. Le développement d’approches pour l’estimation de paramètres de ces dynamiques à partir des observations de leur suivi est un premier enjeu important, cependant difficile du point de vue statistique. En effet, les données sont généralement recueillies à des temps discrets et sujettes à des erreurs de report et/ou de mesure. A cela s’ajoute la présence de composantes non-observées dans les modèles mécanistes servant à décrire les épidémies, rendant nécessaire l’utilisation d’algorithmes pour l’inférence (cadre des modèles à variables latentes). Par ailleurs, des dynamiques multiples d’une même épidémie peuvent être observées dans des sites géographiques distincts ou à des périodes différentes. La prise en compte explicite de la variabilité inter-épidémies dans la modélisation constitue un deuxième enjeu. Nous considérons des dynamiques épidémiques en population de taille finie modélisées par des processus Markoviens de sauts dépendant de la densité. A travers une approche s’appuyant sur leur approximation par des processus de diffusion, les dynamiques épidémiques sont décrites par des processus Gaussiens à petite variance. En considérant également une approximation Gaussienne du modèle des observations, nous nous plaçons dans le cadre des modèles à espace d'état Gaussiens et linéaires en les états du système. Dans ces modèles, la vraisemblance des observations peut s'obtenir via des techniques de filtrage de Kalman, que nous combinons avec une procédure d'optimisation pour estimer les paramètres. Puis, dans le cas d'épidémies multiples, nous utilisons le cadre des modèles à effets mixtes permettant de décrire de façon plus fine et originale les différentes sources de variabilité entre plusieurs jeux de données recueillis à partir d'épidémies multisites ou récurrentes. Dans ces modèles, des distributions sont spécifiées pour les paramètres, ce qui permet de prendre en compte la variabilité inter-épidémies. Pour estimer les paramètres de ces distributions, nous combinons des techniques de filtrage de Kalman et l’algorithme stochastique SAEM. Dans un premier temps, les différentes méthodes développées dans cette thèse sont évaluées sur des jeux de données simulées d’épidémies décrites par des processus Markoviens de sauts. La mise en œuvre sur des données réelles porte sur l'incidence quotidienne de syndromes grippaux entre 1990 et 2017 en France (épidémies récurrentes) et les données hospitalières relatives à la Covid-19 dans 12 régions de la France métropolitaine pendant le printemps 2020 (épidémies multisites).

Cities are working to make the lives of their citizens as safe as possible. This desire is accompanied by the availability of new devices such as video surveillance cameras in quantity. However, too many of these devices can be counterproductive. Too much information can prevent the identification of important information among the totality of available information. The objective of this thesis is first to find solutions to indicate concretely the type of abnormal situation taking place in order to focus the operator’s attention on this situation. This part is based on static analyses extracted from video streams of video surveillance cameras. The second objective of this thesis is to improve the first one thanks to an individualized monitoring allowing to keep the anonymity of the monitored persons. This solution is based on the prediction of displacement using Kalman filters. Finally, the last objective of this thesis is directly related to the lack of information available to test the efficiency of our different methods. This objective is based on the implementation of a simulation system allowing to get closer to a real situation by using autonomous virtual entities., Les villes oeuvrent de sorte à pouvoir rendre la vie de ses citoyens la plus sécurisée possible. Cette volonté s’accompagne de la mise à disposition de nouveaux dispositifs tels que des caméras de vidéosurveillance en quantité. Toutefois, le trop grand nombre de ces dispositifs peut être contre-productif.Une trop grande quantité d’informations peut empêcher d’identifier l’information importante parmi la totalité des informations disponibles.L’objectif de cette thèse est d’abord de trouver des solutions permettant d’indiquer concrètement le type de situation anormale se déroulant afin de focaliser l’attention de l’opérateur sur cette situation. Cette partie se base sur des analyses statiques extraites des flux vidéo des caméras de vidéosurveillance. Le second objectif de cette thèse a pour but d’améliorer le premier grâce à un suivi individualisé permettant de conserver l’anonymat des personnes suivies. Cette solution se base sur de la prédiction de déplacement à l’aide de filtres de Kalman. Enfin, le dernier objectif de cette thèse est directement lié au manque d’informations disponibles pour tester l’efficacité de nos différentes méthodes. Cet objectif repose donc sur la mise en place d’un système de simulation permettant de se rapprocher au mieux d’une situation réelle en utilisant des entités virtuelles autonomes.

This work aims at contributing to the literature on the nonlinear control of three-phase induction motors with and without mechanical sensors. Several techniques were developed and verified either by simulation or by experimental validation using a test bench equipped with a dSPACE-RTI-1104 card. The indirect vector control with rotor flux orientation was adopted as a primary strategy for speed and current regulation. The optimization of global control was improved using two types of control strategies. The first one consisted in a hybrid control that allowed the combination of several regulators simultaneously through a regulation supervisor. The second strategy consisted in an advanced version of the Integral-Backstepping control, the variable gains property being incorporated into the various nonlinear regulators to ensure optimal control of quantities even at very low speed levels. In a second equally important part, speed observation and the estimation of the machine’s different inaccessible quantities were taken as significant objectives for this thesis. An interconnected linear observer was developed to ensure the simultaneous estimation of machine resistances, while sensorless control was achieved through several deterministic and stochastic approaches such as the fuzzy-adaptive observer, observers based on sliding mode theory and estimation via extended Kalman filters. The effectiveness of each method in relation to the performance of closed-loop sensorless control was carefully studied and analyzed. Subsequently, the obtained results served as a basis for a comparative study in which the advantages and disadvantages of each technique studied were assessed.; Le travail présenté dans cette thèse vise à apporter une contribution à la commande non linéaire des moteurs asynchrones triphasés avec et sans capteur mécanique. De ce fait, plusieurs techniques ont été développées et vérifiées soit par simulation, soit par une validation expérimentale sur un banc d’essai équipé d’une carte dSPACE-RTI-1104. La commande vectorielle indirecte avec orientation du flux rotorique a été adoptée comme structure de base pour la régulation de la vitesse et du courant. L’optimisation du contrôle global sera assurée en utilisant deux variantes des stratégies de commande. La première s’agit du contrôle hybride permettant la combinaison de plusieurs régulateurs en même temps par l’intermédiaire d’un superviseur de régulation. Alors que la deuxième stratégie représente une version avancée du contrôle Backstepping avec action intégrale, la propriété des gains variables a été incorporée dans les différents régulateurs non linéaires afin d’assurer un contrôle optimal du moteur même pour des vitesses très faibles. Dans une deuxième partie aussi importante que la première, l’observation de la vitesse et l’estimation des différentes grandeurs inaccessibles de la machine ont constitué un objectif majeur de ce mémoire. Un observateur linéaire interconnecté a été développé pour assurer une estimation simultanée des différentes résistances des enroulements. Tandis que la commande sans capteur a été réalisée à travers plusieurs approches déterministes et stochastiques comme l’observateur adaptatif flou, les observateurs basés sur la théorie du mode glissant, et l’estimation via le filtre de Kalman étendu. Suite à un examen approfondi des performances générées par le contrôle sans capteur en boucle fermée, une étude comparative permettra d’évaluer les avantages et les inconvénients de chaque technique étudiée.

In this thesis we carry out the study of an SBL (Short BaseLine) localization system of an underwater transmitting beacon. The objective of this work is to propose a simple and easily deployable device. The tracking system is made of four hydrophones positioned on a small boat. The hydrophones are georeferenced with a GPS receiver and a magnetic compass positioned on the boat. The beacon provides the positioning system with its depth obtained using a pressure sensor. The considered marine environment is shallow water (the Channel, ports, canals, etc.). The targeted applications are the location of divers, fishing traps, drones and measuring instruments. It is shown in the bibliography that for synchronized TDOA measurements (obtained from a reference hydrophone) there are direct estimators of the position. In our approach, the TDOA measurements are provided by two pairs of hydrophones that are not synchronized with each other. In this case it is shown in the bibliography that the estimators of the position are indirect. They require the knowledge of an initial position to converge towards the real position. The aim of this thesis is to propose methods for calculating the initial position. The first contribution of the thesis is to propose an estimator of the 3D position in the case of a static beacon. For each TDOA measurement, the set of possible positions of the beacon is located on a hyperbola. In our approach, we propose to approximate the hyperbola by its two asymptotic lines in order to calculate the initial position. With two TDOA measurements we obtain four possible positions (at the intersections of the asymptotes) which are ambiguous because only one of them corresponds to the position of the beacon.We propose an algorithm and a criterion to be minimized to calculate the 3D position and remove the ambiguity on the initial position. The second contribution of the thesis is to propose an estimator of the dynamic 3D position of an underwater object. In the dynamic case, two TDOA measurements are available, ie four possible initial positions for each position of the boat. It is proposed to classify the initial positions obtained in four sets as the boat moves. The classification is carried out by a data association method and a criterion is proposed to resolve the ambiguity on the four sets of positions. The proposed estimation processis based on four parallel Kalman filters and on the GNN (Global Nearest Neighbor) data association method. The proposed methods have been evaluated in simulation for the positioning of an underwater object in the static and dynamic case. In this simulation we consider a distance between the hydrophones of 2 m. The positioning error is shown to be metric for noise on TDOA measurements of standard deviation 1 cm. The accuracy remains metric for a distance between the tracking system and the beacon of less than 30 m.We show that in the presence of noises on the positioning system (50 cm on the GPS position and 1o on the magnetic compass) the precision remains metric. Finally, it is shown that the proposed estimator is more precise than the direct weighted least squares benchmark estimator., Dans cette thèse on réalise l’étude d’un système de localisation SBL (Short BaseLine) d’une balise émettrice sous-Marine.L’objectif de ce travail est de proposer un dispositif simple et facilement déployable. Le système de localisation est composé de quatre hydrophones positionnés sur un bateau de petite taille. Les hydrophones sont géoréférencés avec un récepteur GPS et un compas magnétique positionnés sur le bateau.La balise fournit au système de positionnement sa profondeur obtenue à l’aide d’un capteur de pression. L’environnement marin considéré est un environnement en eaux peu profondes (la Manche, les ports, les canaux,... ). Les applications visées sont la localisation de plongeurs, de casiers de pêche, de drones et d’instruments de mesure. On montre dans la bibliographie que pour des mesures de TDOA synchronisées (obtenues à partir d’un hydrophone de référence) il existe des estimateurs directs de la position. Dans notre approche les mesures de TDOA sont fournies par deux couples d’hydrophones non-synchronisés entre eux. Dans ce cas on montre dans la bibliographie que les estimateurs de la position sont indirects. Ils nécessitent la connaissance d’une position initiale pour converger vers la position réelle. Le but de cette thèse est de proposer des méthodes de calcul de la position initiale. Le premier apport de la thèse est de proposer un estimateur de la position 3D dans le cas d’une balise statique. Pour chaque mesure de TDOA l’ensemble des positions possibles de la balise se situe sur une hyperbole. Dans notre approche on propose d’approximer l’hyperbole par ses deux droites asymptotes pour calculer la position initiale. Avec deux mesures de TDOA on obtient quatre positions possibles (aux intersections des asymptotes) qui sont ambigües car une seule d’entre-elles correspond à la position de la balise. Nous proposons un algorithme et un critère à minimiser pour calculer la position 3D et lever l’ambiguïté sur la position initiale. Le second apport de la thèse est de proposer un estimateur de la position 3D dynamique d’un objet sous-marin. Dans le cas dynamique on dispose de deux mesures de TDOA, soit quatre positions initiales possibles pour chaque position du bateau. On propose de classer les positions initiales obtenues dans quatre ensembles au fur et à mesure du déplacement du bateau. Le classement est réalisé par une méthode d’association de données et on propose un critère pour lever l’ambiguïté sur les quatre ensembles de positions. Le processus d’estimation proposé s’appuie sur quatre filtres de Kalman parallèles et sur la méthode d’association de données GNN (Global Nearest Neighbor). Les méthodes proposées ont été évaluées en simulation pour le positionnement d’un objet sous-marin dans les cas statique et dynamique. Dans cette simulation on considère une distance entre les hydrophones de 2 m. On montre que l’erreur de positionnement est métrique pour un bruit sur les mesures de TDOA d’écart-type 1 cm. La précision reste métrique pour une distance entre le système de localisation et la balise inférieure à 30 m. On montre qu’en présence de bruits sur le système de positionnement (50 cm sur la position GPS et 1o sur le compas magnétique) la précision reste métrique. Enfin on montre que l’estimateur proposé est plus précis que l’estimateur direct de référence des moindres carrés pondérés.

The PhD thesis presented in this manuscript aims at developing a measurement protocol able to assess the real performance of natural ventilation systems in dwellings. It particularly focuses on passive-stack ventilation systems, which represent a large part of natural ventilation systems implemented in French dwellings and which are involved in hybrid ventilation systems. Measuring the aeraulic performance of natural ventilation is a challenging task, which is even more challenging when speaking of multi-zones buildings. The presented work first identifies the tracer gas decay method as the most suitable method to assess natural ventilation’s aeraulic performance. Its reliability is experimentally and numerically increased thanks to a procedure that pre-treats concentration data, and to the implementation of the Kalman filter. Both allow to overcome constraints that the application of a tracer gas method in a multi-zones dwelling brings. Finally, a turnkey solution is proposed that allows any measurer to measure the aeraulic performance of a passive-stack ventilation system implemented in a multi-zones dwelling.; La présente thèse a pour objectif de développer un protocole d’évaluation des performances aérauliques d’un système de ventilation naturelle. Ce protocole a particulièrement trait au système de ventilation par conduit, qui est largement représenté dans les logements français, et qui est directement impliqué dans les systèmes de ventilation hybride. La variabilité et l’instabilité des débits d’air engendrés par les systèmes de ventilation naturelle compliquent l’évaluation de leur performance aéraulique, évaluation encore plus compliquée si le bâtiment testé possède plusieurs zones. Le travail présenté a d’abord identifié la méthode par décroissance de la concentration gaz traceur, comme étant la mieux adaptée à l’évaluation de la performance aéraulique des systèmes de ventilation naturelle. Sa fiabilité a été améliorée expérimentalement et numériquement à l’aide d’une procédure de pré-traitement des données de concentration en gaz traceur, et de l’outil de traitement du signal « filtre de Kalman ». Ces deux éléments conjoints permettent de dépasser les contraintes apportées par l’application multi-zone d’une méthode gaz traceur. Une solution « clé-en-main » est finalement proposée, afin que chaque mesureur puisse implémenter la mesure des performances aérauliques d’un système de ventilation naturelle par conduit installé dans un logement.

The growing development of smart objects offers new opportunities for locating the connected traveler. However, tracking the pedestrian's trajectory remains problematic and navigation applications do not propose to track the traveller's trajectory on a multimodal scale autonomously. This work focuses on the implementation of a single solution capable of locating the user according to different travel modes and whatever the environment, using inertial,magnetic and GNSS sensors. In a first step, a new method for locating the cyclist is implemented. GNSS phase measurements are used to correct the velocity vector by time differences and themovement direction is constrained using inertial signals. These elements were used in a second time and adapted to implement a new method of pedestrian localization with a handheld sensor. The PDR approach which is an inertial navigation technique using dead reckoning is parameterized in an extended Kalman filter. An innovative update merging the device attitude estimation and a statistical estimation of the walking direction allows to correct the walking direction prediction and to obtain a consistent and smoothed estimate. GNSS measurements are used to correct the velocity vector, orientation, step length and absolute position. Finally, a multimodal approach is proposed and the management of transitions between the different algorithms, assisted by the use of an innovative sensor, is studied. Multimodal experiments in real conditions are conducted to analyze the performance of the proposed solution., Le développement croissant d'objets intelligents offre de nouvelles opportunités de localisation du voyageur connecté. Cependant, le suivi de la trajectoire du piéton reste problématique et les applications de navigation ne proposent pas de suivre la trajectoire du voyageur à l'échelle multimodale de façon autonome. Ce travail s'intéresse à la mise en place d'une solution unique capable de localiser l'utilisateur selon différents modes de déplacement et quel que soit l'environnement, à partir de capteurs inertiels, magnétiques et GNSS. Dans un premier temps, une nouvelle méthode de localisation du cycliste est mise en place. Les mesures de phases GNSS sont utilisées pour corriger le vecteur vitesse par différences temporelles et la direction de déplacement est contrainte à l'aide des signaux inertiels. Ces éléments ont été utilisés dans un second temps et adaptés pour mettre en place une nouvelle méthode de localisation du piéton avec un capteur en main. L'approche PDR qui est une technique de navigation inertielle à l'estime est paramétrée dans un filtre de Kalman étendu. Une mise à jour innovante fusionnant l'estimation de l'attitude du boîtier et une estimation statistique de la direction de marche permet de corriger l'estimation du cap de marche et d'obtenir une estimation cohérente et lissée. Les mesures GNSS sont utilisées pour corriger le vecteur vitesse, l'orientation, la longueur de pas et la position absolue. Enfin, une approche multimodale est proposée et la gestion des transitions entre les différents algorithmes, assistée par l'utilisation d'un capteur innovant, est étudiée. Des validations expérimentales multimodales en conditions réelles sont conduites pour analyser les performances d'estimation de la solution proposée.

Environmental issues are increasingly concerning to public opinion and authorities. Accordingly, Automobile manufacturers have to propose more environmental friendly vehicles. This thesis project goes to the general scope of battery-driven vehicles. The energy of the electric and hybrid vehicles is stored in batteries pack made of numerous electrochemical cells. Lithium-ion cells are the most commonly used, and are one another connected in series and parallel. These batteries packs, require an enhanced surveillance assured by a dedicated controller called Battery ManagementSystem (BMS).The first part of the work deals with computational burden reductionin the BMS when several battery cells are utilized in battery packs. To improvethe precision of batteries state of charge (SoC) estimation, we have studied and implemented a fractional order model (FOM) based state estimator for Li-ionbatteries.The second part of the study is dedicated to Li-ion batteries health management. First, new state of health (SoH) indicators were designed. Furthermore, a datadriven SoH predictor was designed using EVs data collected over time. The model training was conducted based on extracted user’s behaviors. Finally, a tool is provided for ageing factors ranking; Les aspects environnementaux prennent une part croissante dans les préoccupations des pouvoirs publics et de l’opinion. Dans ce contexte les constructeurs automobile doivent y répondre en proposant des véhicules ayant un respect de l’environnement toujours plus important. Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le développement de véhicules électriques (VEs). L’énergie des véhicules électriques et hybrides est stockée dans des batteries constituées de nombreuses cellules électro-chimiques (souvent lithium-ion) connectées les unes aux autres en série et en parallèle. Ces cellules nécessitent une étroite surveillance pour assurer un fonctionnement sécurisé des VEs. Cette fonction est assurée dans le véhicule par le système de gestion de batterie (BMS).Dans la première partie de la thèse, nous étudions les solutions de réduction de la charge de calcul du BMS lorsque de nombreuses cellules sont utilisées. Pour augmenter la précision de l’estimation de l’état de charge (SoC), nous avons étudié et implanté un estimateurs d’état à base d’un modèle d’ordre fractionnaire.La deuxième partie de l’étude est consacrée au vieillissement des batteries Li-ion. Tout d’abord nous avons établi des nouveaux indicateurs de vieillissement. Puis à l’aide des données recueillies pendant l’utilisation des VEs, nous avons mise au point un estimateur d’état de santé (SoH) par apprentissage. L’apprentissage est effectué en fonction des comportements des utilisateurs des VEs.Pour finir, nous fournissons un outil de classification des facteurs aggravant du vieillissement.

The PhD thesis presented in this manuscript aims at developing a measurement protocol able to assess the real performance of natural ventilation systems in dwellings. It particularly focuses on passive-stack ventilation systems, which represent a large part of natural ventilation systems implemented in French dwellings and which are involved in hybrid ventilation systems. Measuring the aeraulic performance of natural ventilation is a challenging task, which is even more challenging when speaking of multi-zones buildings. The presented work first identifies the tracer gas decay method as the most suitable method to assess natural ventilation’s aeraulic performance. Its reliability is experimentally and numerically increased thanks to a procedure that pre-treats concentration data, and to the implementation of the Kalman filter. Both allow to overcome constraints that the application of a tracer gas method in a multi-zones dwelling brings. Finally, a turnkey solution is proposed that allows any measurer to measure the aeraulic performance of a passive-stack ventilation system implemented in a multi-zones dwelling., La présente thèse a pour objectif de développer un protocole d’évaluation des performances aérauliques d’un système de ventilation naturelle. Ce protocole a particulièrement trait au système de ventilation par conduit, qui est largement représenté dans les logements français, et qui est directement impliqué dans les systèmes de ventilation hybride. La variabilité et l’instabilité des débits d’air engendrés par les systèmes de ventilation naturelle compliquent l’évaluation de leur performance aéraulique, évaluation encore plus compliquée si le bâtiment testé possède plusieurs zones. Le travail présenté a d’abord identifié la méthode par décroissance de la concentration gaz traceur, comme étant la mieux adaptée à l’évaluation de la performance aéraulique des systèmes de ventilation naturelle. Sa fiabilité a été améliorée expérimentalement et numériquement à l’aide d’une procédure de pré-traitement des données de concentration en gaz traceur, et de l’outil de traitement du signal « filtre de Kalman ». Ces deux éléments conjoints permettent de dépasser les contraintes apportées par l’application multi-zone d’une méthode gaz traceur. Une solution « clé-en-main » est finalement proposée, afin que chaque mesureur puisse implémenter la mesure des performances aérauliques d’un système de ventilation naturelle par conduit installé dans un logement.

Environmental issues are increasingly concerning to public opinion and authorities. Accordingly, Automobile manufacturers have to propose more environmental friendly vehicles. This thesis project goes to the general scope of battery-driven vehicles. The energy of the electric and hybrid vehicles is stored in batteries pack made of numerous electrochemical cells. Lithium-ion cells are the most commonly used, and are one another connected in series and parallel. These batteries packs, require an enhanced surveillance assured by a dedicated controller called Battery ManagementSystem (BMS).The first part of the work deals with computational burden reductionin the BMS when several battery cells are utilized in battery packs. To improvethe precision of batteries state of charge (SoC) estimation, we have studied and implemented a fractional order model (FOM) based state estimator for Li-ionbatteries.The second part of the study is dedicated to Li-ion batteries health management. First, new state of health (SoH) indicators were designed. Furthermore, a datadriven SoH predictor was designed using EVs data collected over time. The model training was conducted based on extracted user’s behaviors. Finally, a tool is provided for ageing factors ranking, Les aspects environnementaux prennent une part croissante dans les préoccupations des pouvoirs publics et de l’opinion. Dans ce contexte les constructeurs automobile doivent y répondre en proposant des véhicules ayant un respect de l’environnement toujours plus important. Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le développement de véhicules électriques (VEs). L’énergie des véhicules électriques et hybrides est stockée dans des batteries constituées de nombreuses cellules électro-chimiques (souvent lithium-ion) connectées les unes aux autres en série et en parallèle. Ces cellules nécessitent une étroite surveillance pour assurer un fonctionnement sécurisé des VEs. Cette fonction est assurée dans le véhicule par le système de gestion de batterie (BMS).Dans la première partie de la thèse, nous étudions les solutions de réduction de la charge de calcul du BMS lorsque de nombreuses cellules sont utilisées. Pour augmenter la précision de l’estimation de l’état de charge (SoC), nous avons étudié et implanté un estimateurs d’état à base d’un modèle d’ordre fractionnaire.La deuxième partie de l’étude est consacrée au vieillissement des batteries Li-ion. Tout d’abord nous avons établi des nouveaux indicateurs de vieillissement. Puis à l’aide des données recueillies pendant l’utilisation des VEs, nous avons mise au point un estimateur d’état de santé (SoH) par apprentissage. L’apprentissage est effectué en fonction des comportements des utilisateurs des VEs.Pour finir, nous fournissons un outil de classification des facteurs aggravant du vieillissement.

National audience

Nous décomposons les demandes de travail par grande branche marchande (industrie, construction, services marchands) afin de mesurer les tendances de productivité sectorielles et leur évolution. Les estimations d'équations de demandes de facteur travail indiquent un ralentissement des gains de productivité tendanciels principalement dans l'industrie, cohérent avec la littérature existante. Conjugué à la baisse de la part de l'industrie dans l'emploi, cela explique 90 % de la baisse du taux de croissance de la productivité tendancielle depuis les années 1980. Sur la période récente, la tendance de productivité croîtrait à un rythme de 0,9 % par an (1,9 % par an dans l'industrie, 0,8 % dans les services et 0,1 % dans la construction).

Channel estimation is a crucial task of the radio receiver in wireless communicationsystems, especially in the case of mobility where the channel parameters varyover time due to the Doppler effect. In this thesis, we consider slow to moderate channelvariations, typical of vehicular applications, and in particular the following two types ofchannels : fixed-mobile (F-M) channels and mobile-mobile (M-M) channels, with in thelatter case the possible presence of mobile relays (Amplify and Forward). We started ourstudy with the F-M channel, which will serve as a basis for investigating the M-M channel.For the case of an F-M channel, modeled by Rayleigh model described by the Jakesspectrum, a common approach to estimating the channel is to use a Kalman filter (KF)based on an autoregressive model of order p (AR(p)). The conventional method for settingAR(p) model parameters is based on the correlation matching criterion (CM). However,the major disadvantage of this method is that very high orders (p > 15) are needed toapproach the Bayesian Cramer-Rao Bound. The choice of p as well as the adjustmentof the parameters of the model are therefore critical and a compromise must be foundbetween the numerical complexity and the performance. The reasonable compromise thathas attracted a lot of attention is to take p = 2. Since the CM is not ecient for p = 2,other methods of tuning have been proposed in the literature, but these are mainly basedon experimental results or exhaustive searches, which limits their application.To adjust the model, we propose to use a criterion of minimization of the asymptoticvariance (MAV) of the estimation error at the output of the Kalman filter. A general tuningformula has been derived based on the state of the channel (Doppler frequency andsignal-to-noise ratio), which can be very useful in practice. In addition, we also derivedan analytic formula for the mean squared error, which allows a better understanding ofKF behavior.Then we treated the M-M channel with the possible presence of mobile relays, followingthe same approach. The analytical expressions for the optimal adjustment of the AR(2)model parameters and the mean squared error performance were first set according to thesecond and fourth moments of the Doppler spectrum of the global channel. The analyticalformulas of these moments were derived by exploiting the convolution property ofthe density functions, after decomposing the cascading global channel channel of Jakesspectrum elementary channels. With these approaches, the results of simulations for thedifferent channels show a considerable gain in terms of mean squared error performanceestimation, compared to the literature.; L'estimation de canal est une tâche cruciale du récepteur radio dans lessystèmes de communication sans fil, en particulier en cas de mobilité où les paramètresdu canal varient avec le temps en raison de l'effet Doppler. Dans cette thèse, nous considérons des variations de canal lentes à modérées, typiques des applications véhiculaires,et en particulier les deux types de canaux suivant : canaux Fixe-Mobiles (F-M) et canauxMobiles-Mobiles (M-M), avec dans ce dernier cas la présence éventuelle de relais mobilespermettant d'amplifier et re-émettre le signal (Amplify and Forward ). Nous avons démarrénotre étude avec le canal F-M, qui servira de base pour traiter le canal M-M.Pour le cas d'un canal F-M, modélisé par le modèle de Rayleigh à spectre de Jakes, uneapproche courante pour estimer le canal consiste à utiliser un filtre de Kalman (KF)basé sur un modèle autorégressif d'ordre p (AR(p)). La méthode conventionnelle pourrégler les paramètres du modèle AR(p) est basée sur le critère de corrélation (CM). Cependant,l'inconvénient majeur de cette méthode est que des ordres très élevés (p > 15)sont nécessaires pour approcher la borne de Cramer-Rao Bayésienne. Le choix de p ainsique le réglage des paramètres du modèle sont donc critiques et un compromis doit êtretrouvé entre la complexité numérique et la performance. Le compromis raisonnable qui asuscité beaucoup d'attention est de prendre p = 2. Le CM n'étant pas performant pourp = 2, d'autres méthodes de réglage ont été proposées dans la littérature, mais celle-cireposent principalement sur des résultats expérimentaux ou des recherches exhaustives,ce qui limite leur application. Pour régler le modèle, nous proposons d'utiliser un critèrede minimisation de la variance asymptotique (MAV) de l'erreur d'estimation en sortiedu filtre de Kalman. Une formule générale de réglage a été dérivée en fonction de l'étatdu canal (fréquence Doppler et rapport signal sur bruit), qui peut s'avérer très utile enpratique. De plus, nous avons également dérivé une formule analytique pour l'erreur quadratiquemoyenne, ce qui permet de mieux comprendre le comportement du KF.Ensuite, nous avons traité le canal M-M avec présence éventuelle de relais, en suivant lamême approche. Les expressions analytiques pour le réglage optimal des paramètres dumodèle AR(2) et les performances en erreur quadratique moyenne ont d'abord été établiesen fonction des deuxièmes et quatrièmes moments du spectre Doppler du canal global.Les formules analytiques de ces moments ont été dérivées en exploitant la propriété deconvolution des fonctions de densité, après décomposition du canal global en cascade decanaux élémentaires à spectre de Jakes. Avec ces approches, les résultats de simulationspour les différents canaux montrent un gain considérable en terme d'erreur quadratiquemoyenne d'estimation, comparé à la littérature.

Channel estimation is a crucial task of the radio receiver in wireless communicationsystems, especially in the case of mobility where the channel parameters varyover time due to the Doppler effect. In this thesis, we consider slow to moderate channelvariations, typical of vehicular applications, and in particular the following two types ofchannels : fixed-mobile (F-M) channels and mobile-mobile (M-M) channels, with in thelatter case the possible presence of mobile relays (Amplify and Forward). We started ourstudy with the F-M channel, which will serve as a basis for investigating the M-M channel.For the case of an F-M channel, modeled by Rayleigh model described by the Jakesspectrum, a common approach to estimating the channel is to use a Kalman filter (KF)based on an autoregressive model of order p (AR(p)). The conventional method for settingAR(p) model parameters is based on the correlation matching criterion (CM). However,the major disadvantage of this method is that very high orders (p > 15) are needed toapproach the Bayesian Cramer-Rao Bound. The choice of p as well as the adjustmentof the parameters of the model are therefore critical and a compromise must be foundbetween the numerical complexity and the performance. The reasonable compromise thathas attracted a lot of attention is to take p = 2. Since the CM is not ecient for p = 2,other methods of tuning have been proposed in the literature, but these are mainly basedon experimental results or exhaustive searches, which limits their application.To adjust the model, we propose to use a criterion of minimization of the asymptoticvariance (MAV) of the estimation error at the output of the Kalman filter. A general tuningformula has been derived based on the state of the channel (Doppler frequency andsignal-to-noise ratio), which can be very useful in practice. In addition, we also derivedan analytic formula for the mean squared error, which allows a better understanding ofKF behavior.Then we treated the M-M channel with the possible presence of mobile relays, followingthe same approach. The analytical expressions for the optimal adjustment of the AR(2)model parameters and the mean squared error performance were first set according to thesecond and fourth moments of the Doppler spectrum of the global channel. The analyticalformulas of these moments were derived by exploiting the convolution property ofthe density functions, after decomposing the cascading global channel channel of Jakesspectrum elementary channels. With these approaches, the results of simulations for thedifferent channels show a considerable gain in terms of mean squared error performanceestimation, compared to the literature.; L'estimation de canal est une tâche cruciale du récepteur radio dans lessystèmes de communication sans fil, en particulier en cas de mobilité où les paramètresdu canal varient avec le temps en raison de l'effet Doppler. Dans cette thèse, nous considérons des variations de canal lentes à modérées, typiques des applications véhiculaires,et en particulier les deux types de canaux suivant : canaux Fixe-Mobiles (F-M) et canauxMobiles-Mobiles (M-M), avec dans ce dernier cas la présence éventuelle de relais mobilespermettant d'amplifier et re-émettre le signal (Amplify and Forward ). Nous avons démarrénotre étude avec le canal F-M, qui servira de base pour traiter le canal M-M.Pour le cas d'un canal F-M, modélisé par le modèle de Rayleigh à spectre de Jakes, uneapproche courante pour estimer le canal consiste à utiliser un filtre de Kalman (KF)basé sur un modèle autorégressif d'ordre p (AR(p)). La méthode conventionnelle pourrégler les paramètres du modèle AR(p) est basée sur le critère de corrélation (CM). Cependant,l'inconvénient majeur de cette méthode est que des ordres très élevés (p > 15)sont nécessaires pour approcher la borne de Cramer-Rao Bayésienne. Le choix de p ainsique le réglage des paramètres du modèle sont donc critiques et un compromis doit êtretrouvé entre la complexité numérique et la performance. Le compromis raisonnable qui asuscité beaucoup d'attention est de prendre p = 2. Le CM n'étant pas performant pourp = 2, d'autres méthodes de réglage ont été proposées dans la littérature, mais celle-cireposent principalement sur des résultats expérimentaux ou des recherches exhaustives,ce qui limite leur application. Pour régler le modèle, nous proposons d'utiliser un critèrede minimisation de la variance asymptotique (MAV) de l'erreur d'estimation en sortiedu filtre de Kalman. Une formule générale de réglage a été dérivée en fonction de l'étatdu canal (fréquence Doppler et rapport signal sur bruit), qui peut s'avérer très utile enpratique. De plus, nous avons également dérivé une formule analytique pour l'erreur quadratiquemoyenne, ce qui permet de mieux comprendre le comportement du KF.Ensuite, nous avons traité le canal M-M avec présence éventuelle de relais, en suivant lamême approche. Les expressions analytiques pour le réglage optimal des paramètres dumodèle AR(2) et les performances en erreur quadratique moyenne ont d'abord été établiesen fonction des deuxièmes et quatrièmes moments du spectre Doppler du canal global.Les formules analytiques de ces moments ont été dérivées en exploitant la propriété deconvolution des fonctions de densité, après décomposition du canal global en cascade decanaux élémentaires à spectre de Jakes. Avec ces approches, les résultats de simulationspour les différents canaux montrent un gain considérable en terme d'erreur quadratiquemoyenne d'estimation, comparé à la littérature.

L'objectif est de cette thèse est de développer, de tester puis d'implémenter des schémas de surveillance et d'estimation des paramètres essentiels aux pilotes et aux lois embarquées, offrant ainsi une alternative et un complément aux signaux mesures par les capteurs. Les méthodes développées au cours de la thèse ont donc plusieurs finalités applicatives : estimer les états avion ainsi que des paramètres externes (comme le vent et les erreurs de modélisation), détecter la défaillance d'un ou plusieurs capteurs lorsqu'un dysfonctionnement se produit, et enfin s'adapter à cette dégradation de manière à continuer à délivrer des estimées exploitables par les systèmes sur un horizon temporel plus ou moins long. D'un point de vue pratique, dans le domaine de la détection, on cherchera à ce que le processus de détection d'une panne soit capable : 1) de distinguer une faute sur les sondes d'incidence d'une faute sur le paramètre de vitesse conventionnelle ou d’une erreur sur la masse renseignée par le pilote dès le début du vol. Une faute sur un de ces paramètres est aujourd'hui détectée sans qu'une isolation de la source ne soit possible 2) d'identifier des modes communs de panne, c'est-à-dire un embarquement simultané cohérent de plusieurs capteurs mesurant le même paramètre. La redondance matérielle utilisée aujourd'hui ne permet pas de détecter un embarquement simultané cohérent de deux ou trois capteurs 3) de sélectionner les sources toujours valides lorsque le schéma de vote majoritaire détecte une faute d'un capteur. Le schéma actuellement en usage sur avion combine les sources redondantes pour délivrer une mesure consolidée. En cas d'invalidation de celle-ci suite à la perte d'au moins deux capteurs, il est en effet possible que le troisième soit toujours valide et puisse être utilisé pour le reste du vol. Les bénéfices potentiels à plus long terme se situent donc dans l'amélioration des performances (en réduisant par exemple le nombre de commutations de lois), et dans la diminution de la charge de travail des pilotes en accroissant encore la disponibilité des fonctions de haut niveau destinées à les seconder et à alléger leur tâche (protections du domaine de vol, pilote automatique, etc.). La détection de modes communs de panne participera aussi à augmenter encore la sécurité en vol. The improvement of the aircraft performance and the decrease of the pilots’ workload require more complex new aircraft avionic systems. This complexification paves the way for new constraints, such as improving the availability of the most critical flight parameters used by the pilots (mainly the calibrated airspeed) or by the most advanced flight control systems (as the angle of attack, the altitude pressure or the aircraft weight). Today, their availability is mainly guaranteed by mean of a strong hardware redundancy (triplex type for civil aircraft). However, this solution is perfectible and penalizes the overall system performances in terms of weight, power consumption, space requirements and extra maintenance needs. Some faults, such as common mode failures, which correspond to simultaneous and consistent faults of at least two sensors measuring a same variable, cannot be detected. In this thesis, a solution based on the principle of the so-called analytical redundancy has been developed to detect them and reconstruct through time the missing signals. This solution depends on the measurements, and kinematic and flight dynamic equations available. For instance, the lift force equation combines numerous flight parameters of interest. It is of great value in the data fusion process on condition of having an accurate surrogate model (as lookup tables adjusted with flight data, neural network, etc.) to estimate the lift force coefficient. In the end, an extended Kalman filter has been developed to estimate the critical longitudinal flight parameters. Besides, the existing complementarity between this model-based approach and several signal-based methods has permitted to have sensor faults and weight error diagnosis along with unitary sensor validation capabilities. The architecture and its related embedded algorithms finally developed have been done with respect to the strong industrial constraints (particularly in term of computation burden and formalism). They have been validated using simulation and flight data sets, especially for the isolation of slow drift common mode failures as they represent today the most challenging sensor faults to detect.

This thesis starts from the observation that a credit portfolio is subject to several risks, mainly due to the credit quality of the borrower and his behavior toward his credit lines (drawdown or prepayment). It turns out that the observed risks are dynamic and depend on various factors, both micro and macroeconomic. Our goal in one hand is to understand the articulation of these risks in order to efficiently manage them in the current time, in the other hand, we want to have a forward looking vision of these risks with respect to the changes in the economic conditions in order to have a pro-active management. To address our objectives, we have articulated our research on three axes that have resulted in three chapters in the form of articles.(i) Analysis of changes in the credit ratings with respect to risk factors. The use of factor migration models allowed us to reproduce some stylized facts mentioned in academic literature and to identify some others. We have also estimated the business cycle between2006 and 2014, which manages to capture the crises of 2008 and 2012.(ii) Design of a cash-_ow model that considers the changes in borrowers' behavior under the influence of their micro and macroeconomic environments. We prove the influence of the credit ratings, business cycle, estimated recovery rates and short-term interest rates on the utilization rates of a credit line. This model also provides risk measures such as Cash Flow-at-Risk and Stressed Cash Flow-at-Risk on credit portfolio using Monte Carlo simulations.(iii) Discussion on the Willingness-to-Pay (WTP) of an ambiguity neutral decision maker (DM) in order to reduce the risk in presence of ambiguity over probabilities. We show that the introduction of ambiguity through several ambiguity sources modifies the welfare level of all ambiguity-neutral and risk-averse DM when ambiguity and risk interact, Cette thèse de doctorat part du constat qu'un portefeuille de crédit est soumis à plusieurs risques qui proviennent principalement de la qualité de crédit de l'emprunteur et de son comportement de tirage et de pré-paiement sur ses lignes de crédit. Il s'avère que les risques observés sont dynamiques et dépendent de facteurs divers, autant micro que macro-économiques.Nous avons eu la volonté de comprendre l'articulation de ces risques pour avoir une gestion efficace de ceux-ci dans le présent, mais aussi une vision prospective si les conditions économiques changent, cela pour une gestion pro-active. Pour traiter cette problématique, nous avons articulé nos recherches autour de trois axes qui ont abouti à trois chapitres sous forme d'articles.(i) Analyse des changements des notations de crédit en fonction des facteurs de risque.L'utilisation des modèles de migration multi-factoriels nous a permis de reproduire des faits stylisés cités dans la littérature et d'en identifier d'autres. Nous reconstituons aussi le cycle économique entre 2006 et 2014 qui réussit à capter les crises de 2008 et 2012.(ii) Conception d'un modèle de cash-flow qui tient compte de l'évolution des comportements des emprunteurs sous l'influence de leurs environnements micro et macro-économiques.Nous prouvons l'influence de la notation de crédit, du cycle économique, du taux de recouvrement estimé et du taux d'intérêt court terme sur les taux d'utilisation. Ce modèle permet aussi d'obtenir des mesures de risque comme le Cash Flow-at-Risk et le Stressed Cash Flow-at-Risk sur des portefeuilles de crédit grâce à des simulations de Monte Carlo.(iii) Réflexion sur la Disposition-à-Payer (DAP) d'un décideur neutre à l'ambiguïté pour réduire le risque en présence d'incertitude sur les probabilités. Nous montrons que la présence de plusieurs sources d'ambiguïté (possiblement corrélées) change le bien-être d'un décideur averse au risque bien que celui-ci soit neutre à l'ambigüité

International audience; Cet article présente une technique d'estimation hybride de l’état de charge (SOC) et de l'état de santé (SOH) des batteries Lithium-ion en considérant la variation de température de surface. Cette approche est basée sur le filtre de Kalman pour l’estimation du SOC et sur l’observateur adaptatif pour l’estimation du SOH. La stratégie d'estimation en boucle fermée tient compte de la variation de température de surface. Lasa stabilité du modèle est garantie en utilisant lescritères au sens de Lyapunov. Afin de valider la méthode proposée, des essais expérimentaux ont été réalisés sous différentes conditions de température de fonctionnement et courants de décharge.

Most large modern cities in the world nowadays suffer from pollution and traffic jams. A possible solution to this problem could be to regulate personnal car access into center downtown, and possibly replace public transportations by pollution-free autonomous vehicles, that could dynamically change their planned trajectory to transport people in a fully on-demand scenario. These vehicles could be used also to transport employees in a large industrial facility or in a regulated access critical infrastructure area. In order to perform such a task, a vehicle should be able to localize itself in its area of operation. Most current popular localization methods in such an environment are based on so-called "Simultaneous Localization and Maping" (SLAM) methods. They are able to dynamically construct a map of the environment, and to locate such a vehicle inside this map. Although these methods demonstrated their robustness, most of the implementations lack to use a map that would allow sharing over vehicles (map size, structure, etc...). On top of that, these methods frequently do not take into account already existing information such as an existing city map and rather construct it from scratch. In order to go beyond these limitations, we propose to use in the end semantic high-level maps, such as OpenStreetMap as a-priori map, and to allow the vehicle to localize based on such a map. They can contain the location of roads, traffic signs and traffic lights, buildings etc... Such kind of maps almost always come with some degree of imprecision (mostly in position), they also can be wrong, lacking existing but undescribed elements (landmarks), or containing in their data elements that do not exist anymore. In order to manage such imperfections in the collected data, and to allow a vehicle to localize based on such data, we propose a new strategy. Firstly, to manage the classical problem of data incest in data fusion in the presence of strong correlations, together with the map scalability problem, we propose to manage the whole map using a Split Covariance Intersection filter. We also propose to remove possibly absent landmarks still present in map data by estimating their probability of being there based on vehicle sensor detections, and to remove those with a low score. Finally, we propose to periodically scan sensor data to detect possible new landmarks that the map does not include yet, and proceed to their integration into map data. Experiments show the feasibility of such a concept of dynamic high level map that could be updated on-the-fly.; La plupart des grandes villes modernes mondiales souffrent des conséquences de la pollution et des bouchons. Une solution à ce problème serait de réglementer l'accès aux centres-villes pour les voitures personnelles en faveur d'un système de transports publics constitués de navettes autonomes propulsées par une énergie n'engendrant pas de pollution gazeuse. Celles-ci pourraient desservir les usagers à la demande, en étant déroutées en fonction des appels de ceux-ci. Ces véhicules pourraient également être utilisés afin de desservir de grands sites industriels, ou bien des sites sensibles dont l'accès, restreint, doit être contrôlé. Afin de parvenir à réaliser cet objectif, un véhicule devra être capable de se localiser dans sa zone de travail. Une bonne partie des méthodes de localisation reprises par la communauté scientifique se basent sur des méthodes de type "Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM). Ces méthodes sont capables de construire dynamiquement une carte de l'environnement ainsi que de localiser un véhicule dans une telle carte. Bien que celles-ci aient démontré leur robustesse, dans la plupart des implémentations, le partage d'une carte commune entre plusieurs robots peut s'avérer problématique. En outre, ces méthodes n'utilisent fréquemment aucune information existant au préalable et construisent la carte de leur environnement à partir de zéro.Nous souhaitons lever ces limitations, et proposons d'utiliser des cartes de type sémantique, qui existent au-préalable, par exemple comme OpenStreetMap, comme carte de base afin de se localiser. Ce type de carte contient la position de panneaux de signalisation, de feux tricolores, de murs de bâtiments etc... De telles cartes viennent presque à-coup-sûr avec des imprécisions de position, des erreurs au niveau des éléments qu'elles contiennent, par exemple des éléments réels peuvent manquer dans les données de la carte, ou bien des éléments stockés dans celles-ci peuvent ne plus exister. Afin de gérer de telles erreurs dans les données de la carte, et de permettre à un véhicule autonome de s'y localiser, nous proposons un nouveau paradigme. Tout d'abord, afin de gérer le problème de sur-convergence classique dans les techniques de fusion de données (filtre de Kalman), ainsi que le problème de mise à l'échelle, nous proposons de gérer l'intégralité de la carte par un filtre à Intersection de Covariance Partitionnée. Nous proposons également d'effacer des éléments inexistant des données de la carte en estimant leur probabilité d'existence, calculée en se basant sur les détections de ceux-ci par les capteurs du véhicule, et supprimant ceux doté d'une probabilité trop faible. Enfin, nous proposons de scanner périodiquement la totalité des données capteur pour y chercher de nouveaux amers potentiels que la carte n'intègre pas encore dans ses données, et de les y ajouter. Des expérimentations montrent la faisabilité d'un tel concept de carte dynamique de haut niveau qui serait mise à jour au-vol.

Most large modern cities in the world nowadays suffer from pollution and traffic jams. A possible solution to this problem could be to regulate personnal car access into center downtown, and possibly replace public transportations by pollution-free autonomous vehicles, that could dynamically change their planned trajectory to transport people in a fully on-demand scenario. These vehicles could be used also to transport employees in a large industrial facility or in a regulated access critical infrastructure area. In order to perform such a task, a vehicle should be able to localize itself in its area of operation. Most current popular localization methods in such an environment are based on so-called "Simultaneous Localization and Maping" (SLAM) methods. They are able to dynamically construct a map of the environment, and to locate such a vehicle inside this map. Although these methods demonstrated their robustness, most of the implementations lack to use a map that would allow sharing over vehicles (map size, structure, etc...). On top of that, these methods frequently do not take into account already existing information such as an existing city map and rather construct it from scratch. In order to go beyond these limitations, we propose to use in the end semantic high-level maps, such as OpenStreetMap as a-priori map, and to allow the vehicle to localize based on such a map. They can contain the location of roads, traffic signs and traffic lights, buildings etc... Such kind of maps almost always come with some degree of imprecision (mostly in position), they also can be wrong, lacking existing but undescribed elements (landmarks), or containing in their data elements that do not exist anymore. In order to manage such imperfections in the collected data, and to allow a vehicle to localize based on such data, we propose a new strategy. Firstly, to manage the classical problem of data incest in data fusion in the presence of strong correlations, together with the map scalability problem, we propose to manage the whole map using a Split Covariance Intersection filter. We also propose to remove possibly absent landmarks still present in map data by estimating their probability of being there based on vehicle sensor detections, and to remove those with a low score. Finally, we propose to periodically scan sensor data to detect possible new landmarks that the map does not include yet, and proceed to their integration into map data. Experiments show the feasibility of such a concept of dynamic high level map that could be updated on-the-fly.; La plupart des grandes villes modernes mondiales souffrent des conséquences de la pollution et des bouchons. Une solution à ce problème serait de réglementer l'accès aux centres-villes pour les voitures personnelles en faveur d'un système de transports publics constitués de navettes autonomes propulsées par une énergie n'engendrant pas de pollution gazeuse. Celles-ci pourraient desservir les usagers à la demande, en étant déroutées en fonction des appels de ceux-ci. Ces véhicules pourraient également être utilisés afin de desservir de grands sites industriels, ou bien des sites sensibles dont l'accès, restreint, doit être contrôlé. Afin de parvenir à réaliser cet objectif, un véhicule devra être capable de se localiser dans sa zone de travail. Une bonne partie des méthodes de localisation reprises par la communauté scientifique se basent sur des méthodes de type "Simultaneous Localization and Mapping" (SLAM). Ces méthodes sont capables de construire dynamiquement une carte de l'environnement ainsi que de localiser un véhicule dans une telle carte. Bien que celles-ci aient démontré leur robustesse, dans la plupart des implémentations, le partage d'une carte commune entre plusieurs robots peut s'avérer problématique. En outre, ces méthodes n'utilisent fréquemment aucune information existant au préalable et construisent la carte de leur environnement à partir de zéro.Nous souhaitons lever ces limitations, et proposons d'utiliser des cartes de type sémantique, qui existent au-préalable, par exemple comme OpenStreetMap, comme carte de base afin de se localiser. Ce type de carte contient la position de panneaux de signalisation, de feux tricolores, de murs de bâtiments etc... De telles cartes viennent presque à-coup-sûr avec des imprécisions de position, des erreurs au niveau des éléments qu'elles contiennent, par exemple des éléments réels peuvent manquer dans les données de la carte, ou bien des éléments stockés dans celles-ci peuvent ne plus exister. Afin de gérer de telles erreurs dans les données de la carte, et de permettre à un véhicule autonome de s'y localiser, nous proposons un nouveau paradigme. Tout d'abord, afin de gérer le problème de sur-convergence classique dans les techniques de fusion de données (filtre de Kalman), ainsi que le problème de mise à l'échelle, nous proposons de gérer l'intégralité de la carte par un filtre à Intersection de Covariance Partitionnée. Nous proposons également d'effacer des éléments inexistant des données de la carte en estimant leur probabilité d'existence, calculée en se basant sur les détections de ceux-ci par les capteurs du véhicule, et supprimant ceux doté d'une probabilité trop faible. Enfin, nous proposons de scanner périodiquement la totalité des données capteur pour y chercher de nouveaux amers potentiels que la carte n'intègre pas encore dans ses données, et de les y ajouter. Des expérimentations montrent la faisabilité d'un tel concept de carte dynamique de haut niveau qui serait mise à jour au-vol.

Phillips (1958) in his study on England, showed the existence of a relationship between the unemployment rate and inflation, and the potential existence of an arbitrage between those two aggregates. Indeed, when the unemployment rate decreases, the costs of production of fi rms tend to increase, which results in an increase of prices. Yet, a good economic health requires a decrease in unemployment and a bearable inflation rate. Thus, it is necessary to determine the unemployment rate that allows a stable inflation, so called NAIRU (Non Accelerating Inflation Rate of Unemployment). Since the NAIRU cannot actually be observed (Blanchard (2003)), it is difficult to measure it. Several unclear estimates have been made on the american NAIRU . Thus, the present study aims to contribute to this literature by a rigorous estimation of the American NAIRU with Bayesian estimation methods including MCMC (Markov Chain Monte Carlo) in a state space univariate gaussian model. In our strategy, the latent variable (NAIRU) is obtained using a Kalman fi lter and a backward smoothing algorithm as introduced by de Jong et Shephard(1995) ; the draw of parameters is performed through a Gibbs sampling. All those steps are realized many times by MCMC simulations for convergence requirement., Phillips (1958) dans son étude sur l'Angleterre, montre l'existence d'une relation entre le taux de chômage et l'inflation, ainsi que l'existence éventuelle d'un arbitrage entre ces deux agrégats. En effet, lorsque le taux de chômage diminue, les coûts de production des entreprises augmentent, ce qui se répercutent sur leurs prix occasionnant de l'inflation. Pourtant, une bonne santé économique requiert une diminution du chômage et un niveau d'inflation soutenable. Ainsi, il convient de déterminer le taux de chômage qui permet une inflation stable, taux encore appelé NAIRU (Non Accelerating Inflation Rate of Unemployement). Étant donné que le NAIRU échappe à l'observation (Blanchard (2003)), il est difficile de le mesurer. Plusieurs estimations peu précises ont été faites sur le NAIRU américain. La présente étude contribue à la littérature par une estimation rigoureuse du NAIRU américain avec des méthodes d'estimation bayésienne, plus précisément des simulations MCMC (Markov Chain Monte Carlo) dans un modèle espace état univarié linéraire et gaussien. Dans notre stratégie, l'obtention de la variable latente (NAIRU) se fait au moyen du filtre de Kalman et d'un lissage à rebours tel que proposé par de Jong et Shephard(1995) ; le tirage des paramètres est réalisé par un échantillonnage de Gibbs. Le tout est effectué un grand nombre de fois par simulations MCMC pour assurer la convergence.

Dans cette étude, nous avons cherché à mettre en évidence le nouveau sentier de croissance de la productivité du travail dans six grands pays développés (Allemagne, Espagne, États-Unis, France, Italie et Royaume-Uni) à partir d’une méthode économétrique – le filtre de Kalman – permettant l’estimation d’une équation d’emploi aux fondements théoriques explicités et des gains de productivité tendancielle. Cette méthode a pour avantage de ne pas faire reposer l’estimation du taux de croissance de la productivité tendancielle sur des ruptures de tendance dont la date d’occurrence ne fait pas consensus. Elle permet également d’estimer conjointement et de manière explicite la tendance et le cycle de productivité, tout en isolant les évolutions dues aux évolutions de la durée du travail et, certes de manière imparfaite, celles dues aux évolutions du coût du travail. Les équations de demande de travail estimées pour les six pays considérés permettent de retracer de façon satisfaisante l’évolution passée de l’emploi. Les résultats confirment le ralentissement des gains tendanciels de productivité – dont un certain nombre d’explications ont fait l’objet d’une littérature abondante rapidement résumé ici. Le taux de croissance de la productivité tendancielle converge pour cinq des six pays vers des valeurs comprises dans un intervalle allant de 0,8 % à 1 % de gains de productivité tendanciels par an.

Dans cette thèse, le problème du contrôle d’attitude de satellites agiles à l’aide de grappes d’actionneurs gyroscopiques (AGs) est considéré et plus particulièrement son application au contrôle de micro/nanosatellites (10-100 kg). Des outils d’analyse topologique sont tout d'abord développés. La comparaison de différentes configurations de grappes justifie le choix d'une géométrie pyramidale à six actionneurs gyroscopiques. Des analyses plus approfondies de cette grappe, avec et sans cas de panne, permettent de déduire des contraintes que la loi de pilotage doit vérifier pour être adaptée à ce système. Pour y répondre, après analyse de la littérature, une nouvelle structure de loi de pilotage ainsi qu’une formulation différente des équations cinématiques sont développées. Cette structure est basée sur l’algorithme du filtre de Kalman étendu. Elle a pour avantages de répondre aux exigences en termes de calcul temps réel au bord des satellites, de flexibilité sur la gestion des contraintes et de facilité d’adaptation en cas de pannes. En outre, une procédure de génération de boucle de commande, englobant la loi de pilotage et un contrôleur robuste du système, est proposée. La généralisation de cette boucle de commande est illustrée sur des bras manipulateurs à base fixe et spatiaux. En parallèle, l’étude du passage des singularités internes intraversables mène à une nouvelle stratégie d’évitement de ces singularités. Des simulations sur des modèles de satellites représentatifs illustrent les résultats. La grappe d’actionneurs et la boucle de commande développées seront testées dans le cadre d’une expérimentation en microgravité. In this thesis, the attitude control problem for agile satellites with control moment gyro (CMG) clusters is studied. In particular, the problem applies to micro/nanosatellites (10-100kg). First, numerical tools are developed to analyse the compatibility of various cluster configurations with the nanosatellite constraints. The pyramidal six-CMG cluster is then selected. This cluster topology is analysed in depth, with and without actuator failures. Constraints on the development of a steering law adapted to our system are deduced. Among them, the singularity avoidance issue is emphasised. To meet the requirements, an analysis of the literature is carried out. Then, a new steering law structure and a different formulation of the kinematic equations are developed. This structure is based on the extended Kalman filter algorithm. It meets the requirements because it can be calculated in real-time onboard satellites, constraints imposed on the system are handled with flexibility and it is easily adaptable in case of actuator failures. In addition, a procedure to generate the control loop is proposed, containing a robust controller. The generalisation of this control loop is shown on space and fixed-base manipulator arms. Furthermore, the study of the internal elliptic singularities in CMG clusters leads to a new singularity avoidance strategy. Software simulations on highly representative simulators show the results of the steering law in various actuator failure cases. The CMG cluster and the control loop will be tested in a parabolic flight campaign, and the development of this experiment is detailed in this thesis.

In this thesis, the attitude control problem for agile satellites with control moment gyro (CMG) clusters is studied. In particular, the problem applies to micro/nanosatellites (10-100kg).First, numerical tools are developed to analyse the compatibility of various cluster configurations with the nanosatellite constraints. After comparison of the configurations, the pyramidal six-CMG cluster is selected. This cluster topology is analysed in depth, with and without actuator failures. Constraints on the development of a steering law adapted to our system are deduced. Among them, the singularity avoidance issue is emphasised. The requirements initially defined in the thesis are therefore expanded. To meet the requirements, an analysis of the literature is carried out. Then, a new steering law structure and a different formulation of the kinematic equations are developed. This structure is based on the extended Kalman filter algorithm. It meets the requirements because it can be calculated in real-time onboard satellites, constraints imposed on the system are handled with flexibility and it is easily adaptable in case of actuator failures. In addition, a procedure to generate the control loop is proposed. It contains the steering law and a robust system controller. The generalisation of this control loop is shown on space and fixed-base manipulator arms.Furthermore, the study of the internal elliptic singularities in CMG clusters leads to a new singularityavoidance strategy. It consists in adding the knowledge of the system topology in the steering law to enhance the precision of the maneuvers. Software simulations on highly representative simulators show the results of the steering law in various actuator failure cases. The CMG cluster and the control loop will be tested in a parabolic flight campaign, and the development of this experiment is detailed in this thesis., Dans cette thèse, le problème du contrôle d’attitude de satellites agiles à l’aide de grappes d’actionneurs gyroscopiques (AGs) est considéré et plus particulièrement son application au contrôle de micro/nanosatellites (10-100 kg). Afin d’analyser les configurations de grappe les plus pertinentes pour les nanosatellites, des outils d’analyse topologique sont développés. Après une comparaison des différentes configurations, le choix se porte sur une grappe pyramidale de six actionneurs gyroscopiques. Des analyses plus approfondies de cette grappe (avec et sans cas de panne d’actionneurs gyroscopiques) permettent de déduire des contraintes que la loi de pilotage doit vérifier pour être adaptée à ce système, en particulier pour le passage de singularités.Le cahier des charges initialement défini pour la thèse est alors étoffé et précisé. Pour y répondre, après analyse de la littérature, une nouvelle structure de loi de pilotage ainsi qu’une formulation différente des équations cinématiques sont développées. Cette structure est basée sur l’algorithme du filtre de Kalman étendu. Elle a pour avantages de répondre aux exigences en termes de calcul temps réel au bord des satellites, de flexibilité sur la gestion des contraintes et de facilité d’adaptation en cas de pannes. En outre, une procédure de génération de boucle de commande, englobant la loi de pilotage et un contrôleur robuste du système, est proposée. La généralisation de cette boucle de commande est illustrée sur des bras manipulateurs à base fixe et spatiaux.En parallèle, l’étude du passage des singularités internes intraversables dans les grappes d’actionneurs gyroscopiques mène à une nouvelle stratégie d’évitement de ces singularités. Elle consiste à insérer une connaissance de la topologie du système pour améliorer la précision dans le pilotage. Des simulations sur des modèles de satellites représentatifs illustrent les résultats de la loi de pilotage dans différents cas de panne. La grappe d’actionneurs et la boucle de commande développées seront testées dans le cadre d’une expérimentation en microgravité, et les objectifs de cette expérience sont détaillés dans ce mémoire.

National audience; This thesis deals with state estimation in discrete-time dynamic systems in the context of the integration of statistical and bounded error uncertainties. Motivated by the drawbacks of the interval Kalman filter (IKF) and its improvement (iIKF), we propose a filtering algorithm for linear systems subject to uncertain Gaussian noises, i.e. with the mean and covariance matrix defined by their membership to intervals. This new interval Kalman filter (UBIKF) relies on finding a punctual gain matrix minimizing an upper bound of the set of estimation error covariance matrices by respecting the bounds of the parametric uncertainties. An envelope containing all possible estimates is then determined using interval analysis. The UBIKF reduces not only the computational complexity of the set inversion of the matrices intervals appearing in the iIKF, but also the conservatism of the estimates. We then discuss different frameworks for representing incomplete or imprecise knowledge, including the cumulative distribution functions, the possibility theory and the theory of belief functions. Thanks to the last, a model in the form of a mass function for an uncertain multivariate Gaussian distribution is proposed. A box particle filter based on this theory is developed for non-linear dynamic systems in which the process noises are bounded and the measurement errors are represented by an uncertain Gaussian mass function. Finally, the UBIKF is applied to fault detection and isolation by implementing the generalized observer scheme and structural analysis. Through various examples, the capacity for detecting and isolating sensor/actuator faults of this tool is illustrated and compared to other approaches.; Cette thèse porte sur l’estimation d’état des systèmes dynamiques à temps discret dans le contexte de l’intégration d’incertitudes statistiques et à erreurs bornées. Partant du filtre de Kalman intervalle (IKF) et de son amélioration (iIKF), nous proposons un algorithme de filtrage pour des systèmes linéaires dont les bruits sont gaussiens incertains, c’est-à-dire de moyenne et matrice de covariance définies par leur appartenance à des intervalles. Ce nouveau filtre de Kalman intervalle (UBIKF) repose sur la recherche d’une matrice de gain ponctuelle minimisant une borne majorante de l’ensemble des matrices de covariance de l’erreur d’estimation en respectant les bornes des incertitudes paramétriques. Un encadrement de tous les estimés possibles est ensuite déterminé en utilisant l’analyse par intervalles. Le filtre UBIKF permet de réduire à la fois la complexité calculatoire de l’inversion ensembliste des matrices intervalles présent dans le filtre iIKF et le conservatisme des estimations. Nous abordons ensuite différents cadres permettant de représenter des connaissances incomplètes ou imprécises, y compris les fonctions de répartition, la théorie de possibilité et la théorie des fonctions de croyance. Grâce à cette dernière, un modèle sous forme d’une fonction de masse pour une distribution gaussienne multivariée incertaine est proposé. Un filtrage particulaire ensembliste basé sur cette théorie est développé pour des systèmes dynamiques non linéaires dans lesquels les bruits sur la dynamique sont bornés et les erreurs de mesure sont modélisées par une fonction de masse gaussienne incertaine. Enfin, le filtre UBIKF est utilisé pour la détection et l’isolation de défauts en mettant en oeuvre le schéma d’observateurs généralisé et l’analyse structurelle. Au travers de différents exemples, la capacité d’isolation de défauts capteurs/ actionneurs de cet outil est illustrée et comparée à d’autre approches.

In this thesis, we describe an approach for Lagrangian characterizing of airflows using particle tracking velocimetry, a camera system was implemented here and Helium filled bubbles images were acquired in a synchronized way. We developed a new system for particle trajectories calculation based on a multi-scale image processing technique and well-known 3D reconstruction methods. Our system allows tracking particles in 3D space and providing yet a global description of airflows in large-scale environment.The application is supposed to improve the optimization of ventilation in building rooms in order to reduce energy consumption by optimal positioning and shaping of air diffusers. A major constraint here is to preserve human comfort; Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse visent à décrire une approche Lagrangienne de caractérisation de flux d’air par suivi de particules, nous avons implémenté un système de caméras synchronisées pour l’acquisition des images de bulles de savon remplies à l’hélium. L’approche développée pour le calcul des trajectoires des particules est basée sur une méthode multi-échelle de détection de points intérêt et de reconstruction 3D. Le système permet ainsi de réaliser un suivi tridimensionnel et fournir une description des flux d’air présents dans une pièce à grande échelle.

This work falls within the scope of detection and localization of defects in electrical drives and in particular those based on asynchronous machines. The choice of the machine is justified by the growing success that it has generated, in particular, in variable speed electric drives.Asynchronous machine-based electrical drives are widely used in industrial applications because of their low cost, performance and robustness.Our contribution focuses on the monitoring and diagnosis of defects in the asynchronous machine such as bearing defects, rotor bar failure defects and bearing defects. In this context, we proposed two approaches for fault detection by monitoring the stator current, in this case the signal approach and the system approach.The signal approach is based on the processing and analysis of the temporal or frequency signal of the stator current.The model approach, which relies on the extended state observers. Extended filters based on linear models are applied for diagnosis, Ce travail s’inscrit dans la thématique de la détection et localisation de défauts dans les entraînements électriques et en particulier ceux à base de machine asynchrone. Le choix de la machine est justifié par le succès grandissant qu’elle a suscité, notamment, dans les entraînements électriques à vitesse variable.Les entraînements électriques à base de machine asynchrone sont largement utilisés dans les applications industrielles en raison de leurs faibles couts, de leurs performances et de leurs robustesses.Notre contribution s’intéresse à la surveillance et au diagnostic des défauts dans la machine asynchrone tels que les défauts de roulements, les défauts de rupture de barres rotoriques et les défauts de roulements. Dans ce contexte, nous avons proposé deux approches de détection de défaut par la surveillance du courant statorique en l’occurrence l’approche signal et l’approche système.L’approche signal, elle se base sur le traitement et l’analyse du signal temporel ou fréquentiel du courant statorique.L’approche modèle, qui repose sur les l’observateurs d’état étendu. Des filtres étendus à base de modèle linéaires sont appliqués pour le diagnostic

Thanks to new technological developments, it is now possible to get our localization with our own smartphone. However, indoor environments are still relatively lacking in localization based service. MEMS sensors, composed of inertial and magnetic sensors, offer a ubiquitous solution. These sensors can be merged with other technologies to give a reliable solution for the Pedestrian Navigation. In this context the ?Pedestrian Dead Reckoning? strategy is attractive. Indeed, this strategy enables to estimate the walking distance with a limited drift. But the walking direction estimation remains critical in the PDR strategy. Hand movements are relatively erratic and cause a dynamic angular misalignment, which is difficult to estimate. Firstly, a new orientation estimation algorithm of the handheld unit is developed to reduce the errors in the horizontal inertial measurements. The filter is parametrized with quaternions and based on opportune invariant phases of the magnetic and gravity fields. Secondly, a novel walking direction estimator is proposed. State of the art methods to estimate the walking direction are based on the signal energy maximization and are sensitive to erratic hand movements. The new approach is based on the theories of probability and information that is built on the biomechanical description of walking. Experimental validations are conducted to analyze the performance of the new direction estimation filter whose quality directly depends on the quality of the position estimates; La technologie d'aujourd'hui donne la possibilité à chacun de se localiser grâce à son smartphone. Cependant les milieux intra-muros restent encore relativement dépourvus en service de géolocalisation. Pour des raisons d'ubiquité, les centrales inertielleset magnétiques de technologie MEMS présentes dans les smartphones offrent une solution pour la navigation pédestre. Dans ce contexte la stratégie « Pedestrian Dead-Reckoning » s'avère intéressante car elle limite la dérive temporelle de l'estimation de ladistance parcourue. Cependant, l'estimation de la direction de marche s'avère critique dans la stratégie PDR, les mouvements de la main présentant un certain désordre/désalignement qui rend difficile une telle estimation.Dans un premier temps, l'estimation de l'orientation de la centrale inertielle est affinée afin de projeter avec un minimum d'erreur les mesures inertielles dans le plan horizontal. Un filtre d'estimation de l'orientation paramétré en quaternions et basé sur une exploitation opportune des champs magnétiques et de gravité a été développé. Dans un second temps, il s'agit d'estimer la direction de marche. Les méthodes de l'état de l'art proposent une estimation de la direction de marche à partir de la maximisation de l'énergie du signal. Cette approche est sensible aux mouvements de la main. Nous proposons une nouvelle approche basée sur les théories des probabilités et de l'information qui s'inspire de la description biomécanique de la marche. Des validations expérimentales sont conduites pour analyser les performances d'estimation de la direction de marche qui est directement reliée à la qualité de l'estimation du positionnement

This PhD thesis presents three independent contributions. The first part is concentrated on the modeling of the conditional mean of stock market returns: the expected market return. The latter is often modeled as an AR(1) process. However, empirical studies have found that during bad times return predictability is higher. Given that the AR(1) model excludes by construction this property, we propose to use instead a CIR model. The implications of this specification are studied within a flexible Bayesian state-space model. The second part is dedicated to the modeling of stocks volatility and trading volume. The empirical relationship between these two quantities has been justified by the Mixture of Distribution Hypothesis (MDH). However, this framework notably fails to capture the obvious persistence in stock variance, unlike GARCH specifications. We propose a two-factor model of volatility combining both approaches, in order to disentangle short-run from long-run volatility variations. The model reveals several important regularities on the volume-volatility relationship. The third part of the thesis is concerned with the analysis of optimal investment strategies under the drawdown constraint. The finite horizon expectation maximization problem is studied for different types of utility functions. We compute the optimal investments strategies, by solving numerically the Hamilton–Jacobi–Bellman equation, that characterizes the dynamic programming principle related to the stochastic control problem. Based on a large panel of numerical experiments, we analyze the divergences of optimal allocation programs; Cette thèse présente trois contributions indépendantes. La première partie se concentre sur la modélisation de la moyenne conditionnelle des rendements du marché actions : le rendement espéré du marché. Ce dernier est souvent modélisé à l'aide d'un processus AR(1). Cependant, des études montrent que lors de mauvaises périodes économiques la prédictibilité des rendements est plus élevée. Etant donné que le modèle AR(1) exclut par construction cette propriété, nous proposons d'utiliser un modèle CIR. Les implications sont étudiées dans le cadre d'un modèle espace-état bayésien. La deuxième partie est dédiée à la modélisation de la volatilité des actions et des volumes de transaction. La relation entre ces deux quantités a été justifiée par l'hypothèse de mélange de distribution (MDH). Cependant, cette dernière ne capture pas la persistance de la variance, à la différence des spécifications GARCH. Nous proposons un modèle à deux facteurs combinant les deux approches, afin de dissocier les variations de volatilité court terme et long terme. Le modèle révèle plusieurs régularités importantes sur la relation volume-volatilité. La troisième partie s'intéresse à l'analyse des stratégies d'investissement optimales sous contrainte «drawdown ». Le problème étudié est celui de la maximisation d'utilité à horizon fini pour différentes fonctions d'utilité. Nous calculons les stratégies optimales en résolvant numériquement l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, qui caractérise le principe de programmation dynamique correspondant. En se basant sur un large panel d'expérimentations numériques, nous analysons les divergences des allocations optimales

This PhD thesis presents three independent contributions. The first part is concentrated on the modeling of the conditional mean of stock market returns: the expected market return. The latter is often modeled as an AR(1) process. However, empirical studies have found that during bad times return predictability is higher. Given that the AR(1) model excludes by construction this property, we propose to use instead a CIR model. The implications of this specification are studied within a flexible Bayesian state-space model. The second part is dedicated to the modeling of stocks volatility and trading volume. The empirical relationship between these two quantities has been justified by the Mixture of Distribution Hypothesis (MDH). However, this framework notably fails to capture the obvious persistence in stock variance, unlike GARCH specifications. We propose a two-factor model of volatility combining both approaches, in order to disentangle short-run from long-run volatility variations. The model reveals several important regularities on the volume-volatility relationship. The third part of the thesis is concerned with the analysis of optimal investment strategies under the drawdown constraint. The finite horizon expectation maximization problem is studied for different types of utility functions. We compute the optimal investments strategies, by solving numerically the Hamilton–Jacobi–Bellman equation, that characterizes the dynamic programming principle related to the stochastic control problem. Based on a large panel of numerical experiments, we analyze the divergences of optimal allocation programs; Cette thèse présente trois contributions indépendantes. La première partie se concentre sur la modélisation de la moyenne conditionnelle des rendements du marché actions : le rendement espéré du marché. Ce dernier est souvent modélisé à l'aide d'un processus AR(1). Cependant, des études montrent que lors de mauvaises périodes économiques la prédictibilité des rendements est plus élevée. Etant donné que le modèle AR(1) exclut par construction cette propriété, nous proposons d'utiliser un modèle CIR. Les implications sont étudiées dans le cadre d'un modèle espace-état bayésien. La deuxième partie est dédiée à la modélisation de la volatilité des actions et des volumes de transaction. La relation entre ces deux quantités a été justifiée par l'hypothèse de mélange de distribution (MDH). Cependant, cette dernière ne capture pas la persistance de la variance, à la différence des spécifications GARCH. Nous proposons un modèle à deux facteurs combinant les deux approches, afin de dissocier les variations de volatilité court terme et long terme. Le modèle révèle plusieurs régularités importantes sur la relation volume-volatilité. La troisième partie s'intéresse à l'analyse des stratégies d'investissement optimales sous contrainte «drawdown ». Le problème étudié est celui de la maximisation d'utilité à horizon fini pour différentes fonctions d'utilité. Nous calculons les stratégies optimales en résolvant numériquement l'équation de Hamilton-Jacobi-Bellman, qui caractérise le principe de programmation dynamique correspondant. En se basant sur un large panel d'expérimentations numériques, nous analysons les divergences des allocations optimales

High-performance control of electric drives requires an accurate knowledge of the rotor position and/or speed. These mechanical variables are traditionally measured using sensors, which increases the cost and reduces both the robustness and the reliability of the system. This emphasizes the importance of electric drives control without shaft sensors, often referred to as sensorless control : it consists of replacing sensors with a state observer algorithm, that estimates the desired mechanical variables from currents and voltages sensing and based on the system’s model. Nevertheless, before designing a state observer, the observability ofthe system should be examined, that is, it should be checked whether the states to be estimated can be reconstructed, unambiguously, from the input/output signalsof the system.This work addresses the modeling and the observability analysis of electric drives in the view of mechanical sensors removal. Firstly, electrical machines models areelaborated, and it is shown that a unified modeling of alternating current machines is feasible, for the purpose of designing unified control and estimation strategies.The observability of the machines’ models is next studied in the view of sensorless control. The local instantaneous observability theory is applied, which enables us to formulate physically insightful analytic conditions that can be easily interpreted and tested in real time. The validity of the observability conditions is confirmed by numerical simulations and experimental data, using an extended Kalman observer.This work contributes to novel outlooks on the sensorless alternating current drives and to a deeper understanding of its properties, in order to develop higher performance estimation techniques in the critical operating conditions (mainly at standstill and/or zero-stator-frequency).The concepts introduced throughout this thesis, such as the equivalent flux and the observability vector, with the obtained results, open new horizons in a domainthat seems to become mature enough.; Les stratégies de commande avancée des machines électriques nécessitent une connaissance précise de la position et/ou de la vitesse du rotor. Ces grandeurs mécaniques sont traditionnellement mesurées par des capteurs, ce qui augmente le coût et diminue la fiabilité et la robustesse du système. D’où l’importance de la commande sans capteurs mécaniques, dite commande sensorless : elle consiste à remplacer les capteurs physiques par un observateur d’état, qui estime les grandeurs mécaniques en se basant sur un modèle de la machine et à partir de ses entrées (tensions) et ses sorties (courants mesurés). Toutefois, avant d’entamer la synthèse d’un observateur, il faut examiner l’observabilité du système, c.à.d. vérifier si les grandeurs à estimer peuvent être reconstruites à partir des mesures et des entrées du système.Ce travail de thèse concerne la modélisation et l’étude d’observabilité des machines électriques en vue de la commande sensorless. Dans un premier temps, les modèles des machines électriques sont établis, et il est montré qu’une modélisation unifiée des machines à courant alternatif est possible. Ensuite, en se basant sur ces modèles, l’observabilité des machines électriques est étudiée en vue de la commande sensorless. La théorie d’observabilité instantanée locale est appliquée, ce qui permet de formuler des conditions analytiques, faciles à interpréter et à vérifier en temps-réel, et qui font le lien avec les phénomènes physiques dans les machines. La validité des conditions d’observabilité est confirmée par des simulations et sur des données expérimentales, en appliquant un observateur de type Kalman étendu.Cette thèse contribue à une nouvelle vision des machines à courant alternatif commandées sans capteurs mécaniques, et à une compréhension plus profonde de leurs propriétés. Elle contribue ainsi à la synthèse de stratégies d’observation plus performantes dans les régimes de fonctionnement critiques (à vitesse nulle et/ou à fréquence d’entrée nulle).Les nouveaux concepts proposés dans cette thèse, tels que le flux équivalent et le vecteur d’observabilité, avec les résultats obtenus, ouvrent de nouveaux horizons dans un domaine qui paraît devenir assez mature.

High-performance control of electric drives requires an accurate knowledge of the rotor position and/or speed. These mechanical variables are traditionally measured using sensors, which increases the cost and reduces both the robustness and the reliability of the system. This emphasizes the importance of electric drives control without shaft sensors, often referred to as sensorless control : it consists of replacing sensors with a state observer algorithm, that estimates the desired mechanical variables from currents and voltages sensing and based on the system’s model. Nevertheless, before designing a state observer, the observability ofthe system should be examined, that is, it should be checked whether the states to be estimated can be reconstructed, unambiguously, from the input/output signalsof the system.This work addresses the modeling and the observability analysis of electric drives in the view of mechanical sensors removal. Firstly, electrical machines models areelaborated, and it is shown that a unified modeling of alternating current machines is feasible, for the purpose of designing unified control and estimation strategies.The observability of the machines’ models is next studied in the view of sensorless control. The local instantaneous observability theory is applied, which enables us to formulate physically insightful analytic conditions that can be easily interpreted and tested in real time. The validity of the observability conditions is confirmed by numerical simulations and experimental data, using an extended Kalman observer.This work contributes to novel outlooks on the sensorless alternating current drives and to a deeper understanding of its properties, in order to develop higher performance estimation techniques in the critical operating conditions (mainly at standstill and/or zero-stator-frequency).The concepts introduced throughout this thesis, such as the equivalent flux and the observability vector, with the obtained results, open new horizons in a domainthat seems to become mature enough.; Les stratégies de commande avancée des machines électriques nécessitent une connaissance précise de la position et/ou de la vitesse du rotor. Ces grandeurs mécaniques sont traditionnellement mesurées par des capteurs, ce qui augmente le coût et diminue la fiabilité et la robustesse du système. D’où l’importance de la commande sans capteurs mécaniques, dite commande sensorless : elle consiste à remplacer les capteurs physiques par un observateur d’état, qui estime les grandeurs mécaniques en se basant sur un modèle de la machine et à partir de ses entrées (tensions) et ses sorties (courants mesurés). Toutefois, avant d’entamer la synthèse d’un observateur, il faut examiner l’observabilité du système, c.à.d. vérifier si les grandeurs à estimer peuvent être reconstruites à partir des mesures et des entrées du système.Ce travail de thèse concerne la modélisation et l’étude d’observabilité des machines électriques en vue de la commande sensorless. Dans un premier temps, les modèles des machines électriques sont établis, et il est montré qu’une modélisation unifiée des machines à courant alternatif est possible. Ensuite, en se basant sur ces modèles, l’observabilité des machines électriques est étudiée en vue de la commande sensorless. La théorie d’observabilité instantanée locale est appliquée, ce qui permet de formuler des conditions analytiques, faciles à interpréter et à vérifier en temps-réel, et qui font le lien avec les phénomènes physiques dans les machines. La validité des conditions d’observabilité est confirmée par des simulations et sur des données expérimentales, en appliquant un observateur de type Kalman étendu.Cette thèse contribue à une nouvelle vision des machines à courant alternatif commandées sans capteurs mécaniques, et à une compréhension plus profonde de leurs propriétés. Elle contribue ainsi à la synthèse de stratégies d’observation plus performantes dans les régimes de fonctionnement critiques (à vitesse nulle et/ou à fréquence d’entrée nulle).Les nouveaux concepts proposés dans cette thèse, tels que le flux équivalent et le vecteur d’observabilité, avec les résultats obtenus, ouvrent de nouveaux horizons dans un domaine qui paraît devenir assez mature.

In this PhD. thesis we deal with attitude estimation of accelerated rigid body moving in the 3D space using quaternion parameterization. This problem has been widely studied in the literature in various application areas. The main objective of the thesis is to propose new methods for data fusion to combine inertial gyros) and magnetic measurements. The first challenge concerns the attitude estimation during dynamic cases, in which external acceleration of the body is not negligible compared to the Gravity. Two main approaches are proposed in this context. Firstly, a quatenion-based adaptive Kalman filter (q-AKF) was designed in order to compensate for such external acceleration. Precisely, a smart detector is designed to decide whether the body is in static or dynamic case. Then, the covariance matrix of the external acceleration is estimated to tune the filter gain. Second, we developed descriptor filter based on a new formulation of the dynamic model where the process model is fed by accelerometer measurements while observation model is fed by gyros and magnetometer measurements. Such modeling gives rise to a descriptor system. The resulting model allows taking the external acceleration of the body into account in a very efficient way. The second challenge is related to the energy consumption issue of gyroscope, considered as the most power consuming sensor. We study the way to reduce the gyro measurements acquisition by switching on/off the sensor while maintaining an acceptable attitude estimation. The effciency of the proposed methods is evaluated by means of numerical simulations and experimental tests.; Dans ce travail de thèse on s’intéresse à l’estimation de l’attitude d’un corps rigideen mouvement dans l’espace 3D en utilisant les quaternions comme représentation. Cetteproblématique a été largement étudiée dans la littérature sous divers domaines d’application.L’objectif de la thèse est de proposer de nouvelles méthodes de fusion de données en combinantdes mesures inertielles et magnétiques. Dans un premier temps, nous nous sommesintéressés à l’estimation de l’attitude en cas de mouvement accéléré où l’accélération linéairedu corps n’est plus négligeable devant la gravité. Deux approches ont été proposées dans cecadre. La première utilise un filtre de Kalman adaptatif pour la compensation des accélérationslinéaires. Précisément, des lois de détection ont été développées pour distinguer d’unefaçon automatique les différentes phases de mouvement (statiques et dynamiques). Ainsi, lamatrice de covariance associée à l’accélération linéaire est estimée afin d’ajuster le gain dufiltre. La deuxième approche consiste à intégrer un filtre singulier élaboré sur la base d’unnouveau modèle, dans lequel le modèle du processus est défini en se basant sur les mesuresissues de l’accéléromètre tandis que le modèle d’observation est défini par les mesures issuesdu gyromètres et du magnétomètres. Cette formulation permet de prendre en compte l’effetdes accélérations linéaires d’une manière efficace. Dans un deuxième temps, on s’est focalisésur l’estimation de l’attitude avec utilisation intermittente de gyromètres, considérés commecapteurs énergivores. Nous avons étudié dans ce cas la façon la plus adéquate afin de réduirel’acquisition des mesures de vitesse angulaire tout en gardant une qualité acceptable de l’estimationde l’attitude. Toutes les approches développées ont été validées par des simulationsnumériques ainsi que des expérimentations utilisant des données réelles.

This manuscript of ''Habilitation à diriger les Recherches'' (Habilitation to conduct researches) gives me the opportunity to take stock of the last 14 years on my associate professor activities and on my research works in the field of signal processing for digital communications, particularly for radio-mobile communications. The purpose of this signal processing is generally to obtain a robust transmission, despite the passage of digital information through a communication channel disrupted by the mobility between the transmitter and the receiver (Doppler effect), the phenomenon of echoes (multi-path propagation), the addition of noise or interference, or by limitations in bandwidth, in transmitted power or in signal-to-noise ratio. In order to recover properly the digital information, the receiver needs in general to have an accurate knowledge of the channel state. Much of my work has focused on receiver synchronization or more generally on the dynamic estimation of the channel parameters (delays, phases, amplitudes, Doppler shifts, ...). We have developed estimators and studied their performance in asymptotic variance, and have compared them to minimum lower bound (Cramer-rao or Bayesian Cramer Rao bounds). Some other studies have focused only on the recovering of information (''detection'' or ''equalization'' task) by the receiver after channel estimation, or proposed and analyzed emission / reception schemes, reliable for certain scenarios (transmit diversity scheme for flat fading channel, scheme with high energy efficiency, ...).; Ce mémoire de HDR est l'occasion de dresser un bilan des 14 dernières années concernant mes activités d'enseignant-chercheur et mes travaux de recherche dans le domaine du traitement du signal pour les communications numériques, et plus particulièrement les communications radio-mobiles. L'objet de ce traitement du signal est globalement l'obtention d'une transmission robuste, malgré le passage de l'information numérique au travers d'un canal de communication perturbé par la mobilité entre l'émetteur et le récepteur (effet Doppler), le phénomène d'échos, l'addition de bruit ou d'interférence, ou encore par des limitations en bande-passante, en puissance transmise ou en rapport-signal à bruit. Afin de restituer au mieux l'information numérique, le récepteur a en général besoin de disposer d'une connaissance précise du canal. Une grande partie de mes travaux s'est intéressé à l'estimation dynamique des paramètres de ce canal (retards, phases, amplitudes, décalages Doppler, ...), et en particulier à la synchronisation du récepteur. Quelques autres travaux se sont intéressés seulement à la restitution de l'information (tâches de ''détection'' ou d' ''égalisation'') par le récepteur une fois le canal estimé, ou à des schémas d'émission / réception spécifiques. La synthèse des travaux commence par une introduction générale décrivant les ''canaux de communications'' et leurs problèmes potentiels, et positionne chacun de mes travaux en ces termes. Une première partie s'intéresse aux techniques de réception pour les signaux à spectre étalé des systèmes d'accès multiple à répartition par codes (CDMA). Ces systèmes large-bande offrent un fort pouvoir de résolution temporelle et des degrés de liberté, que nous avons exploités pour étudier l'égalisation et la synchronisation (de retard et de phase) en présence de trajets multiples et d'utilisateurs multiples. La première partie regroupe aussi d'autres schémas d'émission/réception, proposés pour leur robustesse dans différents scénarios (schéma à diversité pour canaux à évanouissement plats, schéma à forte efficacité énergétique, ...). La seconde partie est consacrée à l'estimation dynamique Bayésienne des paramètres du canal. On suppose ici qu'une partie des paramètres à estimer exhibe des variations temporelles aléatoires selon une certaine loi à priori. Nous proposons d'abord des estimateurs et des bornes minimales d'estimation pour des modèles de transmission relativement complexes, en raison de la distorsion temporelle due à la forte mobilité en modulation multi-porteuse (OFDM), ou de la présence de plusieurs paramètres à estimer conjointement, ou encore de non linéarités dans les modèles. Nous nous focalisons ensuite sur le problème d'estimation des amplitudes complexes des trajets d'un canal à évolution lente (à 1 ou plusieurs bonds). Nous proposons des estimateurs récursifs (dénommés CATL, pour ''Complex Amplitude Tracking Loop'') à structure imposée inspirée par les boucles à verrouillage de phase numériques, de performance asymptotiques proches des bornes minimales. Les formules analytiques approchées de performances asymptotiques et de réglages de ces estimateurs sont établies sous forme de simples fonctions des paramètres physiques (spectre Doppler, retards, niveau de bruit). Puis étant donné les liens établis entre ces estimateurs CATL et certains filtres de Kalman (construits pour des modèles d'état de type marche aléatoire intégrée), les formules approchées de performances asymptotiques et de réglage de ces filtres de Kalman sont aussi dérivées.

This manuscript of ''Habilitation à diriger les Recherches'' (Habilitation to conduct researches) gives me the opportunity to take stock of the last 14 years on my associate professor activities and on my research works in the field of signal processing for digital communications, particularly for radio-mobile communications. The purpose of this signal processing is generally to obtain a robust transmission, despite the passage of digital information through a communication channel disrupted by the mobility between the transmitter and the receiver (Doppler effect), the phenomenon of echoes (multi-path propagation), the addition of noise or interference, or by limitations in bandwidth, in transmitted power or in signal-to-noise ratio. In order to recover properly the digital information, the receiver needs in general to have an accurate knowledge of the channel state. Much of my work has focused on receiver synchronization or more generally on the dynamic estimation of the channel parameters (delays, phases, amplitudes, Doppler shifts, ...). We have developed estimators and studied their performance in asymptotic variance, and have compared them to minimum lower bound (Cramer-rao or Bayesian Cramer Rao bounds). Some other studies have focused only on the recovering of information (''detection'' or ''equalization'' task) by the receiver after channel estimation, or proposed and analyzed emission / reception schemes, reliable for certain scenarios (transmit diversity scheme for flat fading channel, scheme with high energy efficiency, ...)., Ce mémoire de HDR est l'occasion de dresser un bilan des 14 dernières années concernant mes activités d'enseignant-chercheur et mes travaux de recherche dans le domaine du traitement du signal pour les communications numériques, et plus particulièrement les communications radio-mobiles. L'objet de ce traitement du signal est globalement l'obtention d'une transmission robuste, malgré le passage de l'information numérique au travers d'un canal de communication perturbé par la mobilité entre l'émetteur et le récepteur (effet Doppler), le phénomène d'échos, l'addition de bruit ou d'interférence, ou encore par des limitations en bande-passante, en puissance transmise ou en rapport-signal à bruit. Afin de restituer au mieux l'information numérique, le récepteur a en général besoin de disposer d'une connaissance précise du canal. Une grande partie de mes travaux s'est intéressé à l'estimation dynamique des paramètres de ce canal (retards, phases, amplitudes, décalages Doppler, ...), et en particulier à la synchronisation du récepteur. Quelques autres travaux se sont intéressés seulement à la restitution de l'information (tâches de ''détection'' ou d' ''égalisation'') par le récepteur une fois le canal estimé, ou à des schémas d'émission / réception spécifiques. La synthèse des travaux commence par une introduction générale décrivant les ''canaux de communications'' et leurs problèmes potentiels, et positionne chacun de mes travaux en ces termes. Une première partie s'intéresse aux techniques de réception pour les signaux à spectre étalé des systèmes d'accès multiple à répartition par codes (CDMA). Ces systèmes large-bande offrent un fort pouvoir de résolution temporelle et des degrés de liberté, que nous avons exploités pour étudier l'égalisation et la synchronisation (de retard et de phase) en présence de trajets multiples et d'utilisateurs multiples. La première partie regroupe aussi d'autres schémas d'émission/réception, proposés pour leur robustesse dans différents scénarios (schéma à diversité pour canaux à évanouissement plats, schéma à forte efficacité énergétique, ...). La seconde partie est consacrée à l'estimation dynamique Bayésienne des paramètres du canal. On suppose ici qu'une partie des paramètres à estimer exhibe des variations temporelles aléatoires selon une certaine loi à priori. Nous proposons d'abord des estimateurs et des bornes minimales d'estimation pour des modèles de transmission relativement complexes, en raison de la distorsion temporelle due à la forte mobilité en modulation multi-porteuse (OFDM), ou de la présence de plusieurs paramètres à estimer conjointement, ou encore de non linéarités dans les modèles. Nous nous focalisons ensuite sur le problème d'estimation des amplitudes complexes des trajets d'un canal à évolution lente (à 1 ou plusieurs bonds). Nous proposons des estimateurs récursifs (dénommés CATL, pour ''Complex Amplitude Tracking Loop'') à structure imposée inspirée par les boucles à verrouillage de phase numériques, de performance asymptotiques proches des bornes minimales. Les formules analytiques approchées de performances asymptotiques et de réglages de ces estimateurs sont établies sous forme de simples fonctions des paramètres physiques (spectre Doppler, retards, niveau de bruit). Puis étant donné les liens établis entre ces estimateurs CATL et certains filtres de Kalman (construits pour des modèles d'état de type marche aléatoire intégrée), les formules approchées de performances asymptotiques et de réglage de ces filtres de Kalman sont aussi dérivées.

Thanks to new technological developments, it is now possible to get our localization with our own smartphone. However, indoor environments are still relatively lacking in localization based service. MEMS sensors, composed of inertial and magnetic sensors, offer a ubiquitous solution. These sensors can be merged with other technologies to give a reliable solution for the Pedestrian Navigation. In this context the ?Pedestrian Dead Reckoning? strategy is attractive. Indeed, this strategy enables to estimate the walking distance with a limited drift. But the walking direction estimation remains critical in the PDR strategy. Hand movements are relatively erratic and cause a dynamic angular misalignment, which is difficult to estimate. Firstly, a new orientation estimation algorithm of the handheld unit is developed to reduce the errors in the horizontal inertial measurements. The filter is parametrized with quaternions and based on opportune invariant phases of the magnetic and gravity fields. Secondly, a novel walking direction estimator is proposed. State of the art methods to estimate the walking direction are based on the signal energy maximization and are sensitive to erratic hand movements. The new approach is based on the theories of probability and information that is built on the biomechanical description of walking. Experimental validations are conducted to analyze the performance of the new direction estimation filter whose quality directly depends on the quality of the position estimates, La technologie d'aujourd'hui donne la possibilité à chacun de se localiser grâce à son smartphone. Cependant les milieux intra-muros restent encore relativement dépourvus en service de géolocalisation. Pour des raisons d'ubiquité, les centrales inertielleset magnétiques de technologie MEMS présentes dans les smartphones offrent une solution pour la navigation pédestre. Dans ce contexte la stratégie « Pedestrian Dead-Reckoning » s'avère intéressante car elle limite la dérive temporelle de l'estimation de ladistance parcourue. Cependant, l'estimation de la direction de marche s'avère critique dans la stratégie PDR, les mouvements de la main présentant un certain désordre/désalignement qui rend difficile une telle estimation.Dans un premier temps, l'estimation de l'orientation de la centrale inertielle est affinée afin de projeter avec un minimum d'erreur les mesures inertielles dans le plan horizontal. Un filtre d'estimation de l'orientation paramétré en quaternions et basé sur une exploitation opportune des champs magnétiques et de gravité a été développé. Dans un second temps, il s'agit d'estimer la direction de marche. Les méthodes de l'état de l'art proposent une estimation de la direction de marche à partir de la maximisation de l'énergie du signal. Cette approche est sensible aux mouvements de la main. Nous proposons une nouvelle approche basée sur les théories des probabilités et de l'information qui s'inspire de la description biomécanique de la marche. Des validations expérimentales sont conduites pour analyser les performances d'estimation de la direction de marche qui est directement reliée à la qualité de l'estimation du positionnement

Sweep VEP (visual evoked potentials) is known to be a valuable exam to estimate visual acuity (VA) in infants because of its objectivity and its rapidity. Nevertheless, several studies have pointed out the variability of the responses and sometimes attenuations at some spatial frequencies called “notches”. In this thesis, we demonstrate a relationship between the phase of the signal and these attenuations when the short-time discrete Fourier transform (STDFT) is used. We introduce a new method of signal processing which takes in account the phase shifting, based on stationary discrete wavelet transform (SDWT) for the denoising and on extended Kalman filtering (EKF) for the estimation of the visual system response. The new method is tested on two sets of exams. The first one comes from the CHRU of Lille and the second one from our laboratory. The SDWT improves the signal to noise ratio on average by 10.9 dB (CI95 [6.3,15.6]) and reduces artefacts caused by blinking or eyes movements. Thanks to the EKF, the estimation of the response of the visual system is more precise. By taking into account the phase of the signal, the shape of the reponse presentsless variations. The dispersion among the sweeps is divided by 1.4 compared to the DSTFT. The correlation between ETDRS VA and the VA estimation of the new method (Spearman’s correlation= 0.64, p-value=6 10-4, root mean squared error (RMSE)=0.34 logMAR) is better than that of the current method (Spearman’s correlation=0.58, p-value=1.1 10-3, RMSE=0.45 logMAR)., L’examen PEV (Potentiel Évoqué Visuel) avec stimulation par balayage de fréquence spatiale est reconnu pour l’estimation de l’acuité visuelle (AV) chez le jeune enfant en raison de son objectivité et de sa faible durée d’examen. Néanmoins, plusieurs études ont souligné la variabilité des réponses et pour certains cas, des atténuations à certaines fréquences spatiales. Dans cette thèse, nous démontrons la relation entre la phase du signal et ces atténuations lorsque la transformée de Fourier à court terme (TFCT) est utilisée. Nous présentons une nouvelle méthode de traitement dusignal qui prend en compte les variations de phase, basée sur la transformée en ondelettes discrète stationnaire (TODS) pour le débruiter le signal et sur le filtre de Kalman étendu (FKE) pour l’estimer la réponse du système visuel. La nouvelle méthode est testée sur deux ensembles d’examens. Le premier provient du CHRU de Lille et le second de notre laboratoire. La TODS améliore le rapport signal sur bruit de 10.9 dB en moyenne (IC95 [6.3,15.6]) et réduit les artéfacts dus aux clignements et aux mouvements. Le FKE permet une estimation de la réponse du système visuel plus précise. Grâce à la prise en compte de la phase du signal, la forme de la réponse présente moins de variations. La dispersion entre les balayages est divisée par 1.4 en comparaison à la méthode actuelle. La corrélation entre l’AV ETDRS et l’estimation de l’acuité visuelle de la nouvelle méthode est meilleure (indice de Spearman=0.64, valeur-p=6 10-4, écart-type=0.34 logMAR) que celle de la méthode actuelle (indice de Spearman=0.57, valeur-p=1.1 10-3, écart type=0.45 logMAR).

Data assimilation for Geosciences is a discipline seeking to improve our knowledge of a physical system based on the information from numerical models simulating this system and the information from the measures observing this system. The data assimilation methods traditionally used (eg the 4DVAR or the ensemble Kalman filters) are based on assumptions of Gaussianity of the probabilities involved and linearity of the models. With the increasing complexity of models and observation networks, these assumptions are increasingly unjustified and therefore penalizing. This complexity is particularly strong in oceanography coupled with marine biogeochemistry.The objectives of this thesis are to understand the appearance of non Gaussianity in an estimation problem, to think out a data assimilation method adapted to highly non Gaussian problems and, in the coupling of ocean dynamics and marine biogeochemistry, to explore the relevance of the use of non Gaussian methods.At first, a methodological study is conducted. This study, supported by illustrations with the three variable Lorenz model, allows to highlight the limitations of traditional methods when facing non Gaussian problems. This study led to the development of a fully non Gaussian data assimilation filter : the Multivariate Rank Histogram Filter (MRHF).It is shown that the MRHF is efficient in highly non Gaussian regimes (including in a bimodal regime) for a relatively small number of members.Secondly, a numerical study is conducted. This study is conducted with twin experiments based on a 1D vertical model, ModECOGeL, coupling dynamics and biogeochemistry in the Ligurian Sea. We simulate different observation networks combining in situ profiles and satellite data. Several data assimilation methods are then compared using advanced ensemble evaluation diagnoses.Our experiments show the impact of observation networks and controled variables on the degree of non Gaussianity in an estimation problem. The control of the dynamic part of the model by observations of the dynamics at different frequencies is a quasi Gaussian problem, which a least squared filter such as the Ensemble Transform Kalman Filter solves well. In contrast, for the same observations, the control of biogeochemistry proves to be a non Gaussian problem and requires the use of a non Gaussian filter. Finally, it is shown that assimilation of ocean color data, for the joint control of the dynamic and the biogeochemistry, is improved by methods adapted for non Gaussianities such as the Anamorphosed Ensemble Kalman Filter. In addition, increasing the ocean color observation frequency makes unavoidable the use of fundamentally non Gaussian filters such as the MRHF.; L'assimilation de données pour les géosciences est une discipline cherchant à améliorer notre connaissance d'un système physique en se basant sur l'information issue de modèles numériques simulant ce système et sur l'information issue des mesures observant ce système. Les méthodes d'assimilation de données traditionnellement utilisées (e.g. le 4DVar ou les filtres de Kalman d'ensemble) reposent sur des hypothèses de Gaussianité des probabilités en jeu et de linéarité des modèles. Avec la complexification des modèles et des réseaux d'observations, ces hypothèses sont de plus en plus injustifiées et donc pénalisantes. Cette complexification est particulièrement forte en océanographie couplée à la biogéochimie marine.Les objectifs de cette thèse sont de mieux comprendre l'apparition des non-Gaussianités dans un problème d'estimation, d'envisager une méthode d'assimilation de données adaptée aux problèmes fortement non-Gaussiens et, dans le cadre du couplage de la dynamique océanique et de la biogéochimie marine, d'explorer la pertinence de l'utilisation de méthodes non-Gaussiennes.Dans un premier temps, une étude méthodologique est conduite. Cette étude, appuyé par des illustrations avec le modèle de Lorenz à trois variables, permet de mettre en évidence les limitations des méthodes traditionnellement utilisées, face à des problèmes non-Gaussiens. Cette étude aboutit sur le développement d'un filtre d'assimilation de données d'ensemble entièrement non-Gaussien : le Multivariate Rank Histogram Filter (MRHF).Il est montré que le MRHF est performant dans des régimes fortement non-Gaussiens (notamment dans un régime bimodal) pour un nombre de membres relativement faible.Dans un second temps, une étude numérique est conduite. Cette étude est réalisée aux travers d'expériences jumelles basées sur un modèle vertical 1D, ModECOGeL, couplant la dynamique et la biogéochimie en mer Ligure. Nous simulons différents réseaux d'observations combinant des profils in situ et des données satellites. Plusieurs méthodes d'assimilation sont alors comparées à l'aide de diagnostics d'évaluation d'ensemble avancés.Nos expériences montrent l'impact du réseau d'observations et des variables de contrôle, sur le degré de non-Gaussianité d'un problème d'estimation. Le contrôle de la partie dynamique du modèle par des observations de la dynamique à différentes fréquences est un problème quasi-Gaussien, qu'un filtre aux moindres carrés, tel l'Ensemble Transform Kalman Filter, résout bien. En revanche pour ces mêmes observations, le contrôle de la biogéochimie s'avère être un problème non-Gaussien et nécessite l'utilisation d'un filtre non-Gaussien.Enfin, il est montré que l'assimilation de la couleur de l'eau, pour le contrôle mixte de la dynamique et de la biogéochimie, est améliorée par des méthodes adaptées aux non-Gaussianités, tel l'Ensemble Kalman Filter anamorphosé. De plus, l'augmentation de la fréquence d'observation de la couleur de l'eau rend incontournable l'utilisation de filtres fondamentalement non-Gaussiens comme le MRHF.

A Pressurized Water Reactor (PWR) Reactor Coolant System (RCS) is a highly complex physical process: heterogeneous power, flow and temperature distributions are difficult to be accurately measured, since instrumentations are limited in number, thus leading to the relevant safety and protection margins.EDF R&D is seeking to assess the potential benefits of applying Data Assimilation to a PWR's RCS (Reactor Coolant System) measurements, in order to improve the estimators for parameters of a reactor's operating setpoint, i.e. improving accuracy and reducing uncertainties and biases of measured RCS parameters.In this thesis, we define a 0D semi-empirical model for RCS, satisfying the description level usually chosen by plant operators, and construct a Monte-Carlo Method (inspired from Ensemble Methods) in order to use this model with Data Assimilation tools. We apply this method on simulated data in order to assess the reduction of uncertainties on key parameters: results are beyond expectations, however strong hypotheses are required, implying a careful preprocessing of input data.; Le circuit primaire d'un réacteur à eau pressurisée (REP) est un système thermohydraulique complexe, présentant des champs hétérogènes de puissances, températures et débits dans des conditions extrêmes : l'instrumentation in situ est limitée en nombre, localisation et précision. De ce fait, la connaissance de ces paramètres de fonctionnement est impactée par des incertitudes de représentativité notamment, prises en compte dans la conception et intégrées dans les protections d'exploitation.Dans ce contexte, EDF R&D cherche à évaluer les apports potentiels de l'Assimilation de Données, un ensemble d'outils mathématiques très utilisé en géosciences qui permettent de corriger des estimations issus de modèles à l'aide de mesures provenant du système réel modélisé, pour une meilleure caractérisation (justesse, incertitudes) des paramètres du point de fonctionnement primaire nominal.Dans cette thèse, nous définissons un modèle semi-empirique 0D adapté au niveau de description usuellement choisi par les exploitants, et développons une méthodologie (de type Monte-Carlo et inspirée des Méthodes d'Ensemble) pour utiliser ce modèle dans un cadre d'Assimilation de Données. L'application de cette méthodologie à des données simulées permet d'évaluer la réduction des incertitudes pesant sur les paramètres-clés : les résultats sont au-delà des espérances initiales mais nécessitent des hypothèses fortes impliquant un prétraitement soigneux des données d'entrée.

A Pressurized Water Reactor (PWR) Reactor Coolant System (RCS) is a highly complex physical process: heterogeneous power, flow and temperature distributions are difficult to be accurately measured, since instrumentations are limited in number, thus leading to the relevant safety and protection margins.EDF R&D is seeking to assess the potential benefits of applying Data Assimilation to a PWR's RCS (Reactor Coolant System) measurements, in order to improve the estimators for parameters of a reactor's operating setpoint, i.e. improving accuracy and reducing uncertainties and biases of measured RCS parameters.In this thesis, we define a 0D semi-empirical model for RCS, satisfying the description level usually chosen by plant operators, and construct a Monte-Carlo Method (inspired from Ensemble Methods) in order to use this model with Data Assimilation tools. We apply this method on simulated data in order to assess the reduction of uncertainties on key parameters: results are beyond expectations, however strong hypotheses are required, implying a careful preprocessing of input data.; Le circuit primaire d'un réacteur à eau pressurisée (REP) est un système thermohydraulique complexe, présentant des champs hétérogènes de puissances, températures et débits dans des conditions extrêmes : l'instrumentation in situ est limitée en nombre, localisation et précision. De ce fait, la connaissance de ces paramètres de fonctionnement est impactée par des incertitudes de représentativité notamment, prises en compte dans la conception et intégrées dans les protections d'exploitation.Dans ce contexte, EDF R&D cherche à évaluer les apports potentiels de l'Assimilation de Données, un ensemble d'outils mathématiques très utilisé en géosciences qui permettent de corriger des estimations issus de modèles à l'aide de mesures provenant du système réel modélisé, pour une meilleure caractérisation (justesse, incertitudes) des paramètres du point de fonctionnement primaire nominal.Dans cette thèse, nous définissons un modèle semi-empirique 0D adapté au niveau de description usuellement choisi par les exploitants, et développons une méthodologie (de type Monte-Carlo et inspirée des Méthodes d'Ensemble) pour utiliser ce modèle dans un cadre d'Assimilation de Données. L'application de cette méthodologie à des données simulées permet d'évaluer la réduction des incertitudes pesant sur les paramètres-clés : les résultats sont au-delà des espérances initiales mais nécessitent des hypothèses fortes impliquant un prétraitement soigneux des données d'entrée.

Developing a precise estimation system of pedestrian tracks inside buildings in order to qualify others navigation methods is targeted in this project. The aim of this contribution is to improve the existing solution, which follows a Kalman Filter “strapdown” implementation strategy using inertial and magnetic sensors located on the foot, thanks to novel GNSS observations. GNSS based velocity estimate was studied using two different observations: Doppler frequency and Time-Differenced Carrier-Phase (TDCP). Following a performance comparison of the velocity estimated with both observables, the Time-Differenced Carrier-Phase was chosen for the hybridization filter. The contribution of GNSS TDCP is found to be significant on the existing solution. Indeed, the velocity is efficiently corrected, together with the biases of the accelerometer and the gyroscope. Achieving a better biases estimate improves the overall quality of pedestrian foot tracks estimation.; Calculer précisément la trace des piétons à l’intérieur des bâtiments pour pouvoir qualifier d’autres méthodes de navigation est l’objet de ce projet. Cette partie a pour but d’améliorer la solution existante de type « strapdown » implémentée dans un filtre de Kalman et utilisant des capteurs inertiels et magnétiques sur le pied du piéton, en ajoutant des observations GNSS. Le calcul de la vitesse par des observations GNSS a été étudié à partir de deux types d’observable : la mesure Doppler et la différence temporelle de phase (TDCP). Puis après comparaison des performances des deux observables, c’est la différence temporelle de phase GNSS que l’on a choisi d’intégrer au filtre de Kalman. L’apport des observations GNSS est significatif sur la solution existante. En effet, la vitesse est fortement corrigée et, par corrélation les biais accélérométriques et gyrométriques également. La meilleure estimation des biais améliore la qualité de la position du piéton.

This work is a feasibility study on the use of the smartphone in the context of georeferencing underground networks, implemented by construction operators. New technologies have allowed the introduction of position sensors (GNSS, inertial sensors, magnetometer, barometer) in smartphones, which can be used with dynamic positioning applications. The hybridization data from the various position sensors conventionally produced by a Kalman filter is used to reduce uncertainty in the position obtained with the individual sensors. Whether the uncertainty obtained with integrated sensors on a smartphone is compatible with the requirements of the DT-Dict (40 cm accuracy class) is a crucial question. The smartphone appears as a simple tool, perfectly suitable for topographic surveys, carried out on sliced open networks on construction sites. This work graduation includes the development and validation of a hybridization method that applies on position data from a recent smartphone based on a biomechanical model. The tests revealed a positioning uncertainty of 60 cm for the planimetric coordinates and of 50 cm without hybridization for the vertical. Among the ways of improvement there are the integration of barometric positioning in the hybridization process and the increase of the accuracy of the guidance sensors integrated into the smartphone.; Ce travail est une étude de faisabilité concernant l’utilisation du smartphone dans le cadre de géoréférencement des réseaux enterrés par des opérateurs du BTP. Les nouvelles technologies ont permis l’introduction de capteurs de position (GNSS, capteurs inertiels, magnétomètre, baromètre) dans les smartphones pouvant être utilisés avec des applications du positionnement dynamique. L’hybridation des données issues des différents capteurs de positionnement réalisé de façon classique par un filtre de Kalman permet de réduire l’incertitude en position obtenue avec les capteurs pris individuellement. La question est de savoir si l’incertitude qui serait obtenue avec les capteurs intégrés sur un smartphone serait compatible avec les exigences de la DT-Dict (40 cm en classe de précision). Le smartphone apparaîtrait alors comme un outil simple, parfaitement adapté à des levers de réseaux en tranchée ouverte sur les chantiers de BTP. Ce travail de fin d’études comporte le développement et la validation d’une méthode d’hybridation des données de position issues d’un smartphone récent et qui s’appuie sur un modèle biomécanique de la marche. Les tests réalisés ont révélé une incertitude sur le positionnement planimétrique de 60 cm et sur le positionnement vertical de 50 cm sans hybridation. Parmi les pistes d’améliorations de ce positionnement figure l’intégration du positionnement barométrique dans le processus d’hybridation et l’amélioration des performances des capteurs d’orientations intégrés au smartphone.

Hybrid vehicles are developing with increasing use of energy storage elements based on lithium-ion battery. In this context, the use of battery is atypical and highly dependent on energy allocation strategies within the vehicle. Among these vehicles, the mild hybrid category retains heat engine for the autonomy that offer and adds to it an electric machine associated with a reversible storage system, to allow the kinetic energy recovery of the vehicle. The object of this work involves the development of algorithms for determining the states of charge (SoC) and health (SoH) and function (SoF) of each cell that compose a lithium-ion battery pack. These features are implemented in a Battery Management System (BMS) for industrial production. In order to reduce production costs, our work attempts to limit the computing power and the measuring sensors necessary for these states determination. From battery measurements in a "mild hybrid" use, developed methods allow the states determination, as well as some of the internal parameters of cells. This application is characterized by high currents and maintaining a SoC of around 50%, in order to maximize the availability of the battery and to minimize aging. The use of observers and estimators, using a simplified model cell, allows us to achieve satisfactory results with a reduced computing power, Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite

International audience; Dans ce travail on propose une nouvelle approche pour l'identification et le recalage en temps réel de modèle évolutif. L'idée principale est d'introduire l'erreur en relation de comportement modifiée dans une méthode d'assimilation de données basée sur le filtre de Kalman. L'intérêt est alors que l'on peut reformuler le filtre de Kalman afin d'en réduire la complexité tout en introduisant une méthode de réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition. Les performances de cette nouvelle approche sont illustrées sur diverses applications en Mécanique.

National audience; Dans ce papier, nous présentons une architecture de localisation pour les robots mobiles. Cette architecture est tolérante aux fautes matérielles dans les capteurs de perception et logicielles dans les mécanismes de fusion de données. Elle implémente deux systèmes de localisation indépendants utilisant deux filtres de Kalman diversifiés, et assure la détection d'erreur par la technique de comparaison et le rétablissement du système par la méthode de compensation. Un environnement d'évaluation de l'architecture proposée est mis en place, en utilisant l'acquisition de données réelles avec la plateforme de laboratoire Heudiasyc PACPUS, puis le rejeu de ces données avec injection de fautes sous Matlab.

Minimizing the clearance between turbofan blades and the surrounding casing is a key factor to re-ducing leakage flows and consequently improving efficiency. The tight clearance may lead to blade-casing interactions. An abradable coating is deposited on the casing to accommodate blade incursions and thus to protect the blades and the casing from severe damage. Blade/abradable-coating interactions involve tribological and vibratory phenomena at high velocity and temperature. Experimental knowledge of these interactions is paramount to the proper design of abradable materials and the prediction of their lifetimes through numerical simulations. The purpose of this thesis is to identify experimentally the force and the mechanisms occuring during interaction between a vibrating blade and an AlSi-Polyester abradable coating. To this end, experiments were conducted on a dedicated test rig, in conditions representative of low-pressure compressor situation. Specific methods involving dynamical measurements and analytical models have been developed in order to obtain the blade/abradable-coating interacting force as well as the blade tip incursion. The influence of temperature, coating nature and blade stiffness has been studied. The interaction mechanisms and wear of the abradable coating have been investigated and correlated with the interaction conditions. This work was achieved within the framework of cooperation between Laboratoire de Mécanique de Lille (France), SAFRAN-SNECMA (France) and ONERA, the French Aerospace Lab.; Le rendement des compresseurs aéronautiques est amélioré en minimisant le jeu entre les aubes en rotation et le carter qui les entoure, réduisant ainsi les fuites aérodynamiques. Ce jeu réduit occasionne des contacts entre les aubes et le carter ; afin d’assurer leur intégrité mécanique, le carter est revêtu d’un matériau abradable sacrificiel, lequel accommode les incursions d’aube. Les interactions aube – revêtement abradable couplent des phénomènes tribologiques et vibratoires à haute vitesse et à haute température, dont l’étude expérimentale est requise pour le développement de modèles numériques prédictifs. L’objectif de cette thèse est d’identifier expérimentalement la force et les mécanismes d’interaction aube-abradable AlSi-Polyester dans une configuration d’essai représentative du fonctionnement des étages de compresseur basse-pression. Des méthodes couplées expérimentales - analytiques, prenant en compte la dynamique d’aube, ont été développées afin d’accéder à la force d’interaction et à l’incursion aube-abradable. L’influence de la température, de la nuance du matériau abradable et de la raideur d’aube a été étudiée. Les mécanismes d’usure et d’endommagement du revêtement abradable ont été investigués et corrélés aux conditions d’interaction. Ces travaux de thèse ont été réalisés dans le cadre d’une collaboration entre le Laboratoire de Mécanique de Lille, SNECMA Villaroche (groupe SAFRAN) et le centre ONERA de Lille.

Colloque avec actes et comité de lecture. Internationale.; International audience; Dans ce travail on propose une nouvelle approche de l'identification et du recalage en temps réel de modèle de mécanique des structures. L'idée principale est d'introduire l'Erreur en Relation de Comportement modifiée (ERCm) dans une méthode d'assimilation de données bien connue dans le cadre des problèmes inverses, le filtre de Kalman. L'intérêt est alors que : (i) l'introduction de l'ERCm permet une robustesse notable vis-à- vis des bruits de mesure; (ii) le filtre de Kalman peut être reformulé afin d'en réduire le coût de calcul; (iii) on peut introduire une méthode de réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition (PGD), par le biais de l'Erreur en Relation de Comportement modifiée, afin d'accélérer le processus de recalage.

The current gas turbine regulation systems are based on complex architectures that manufacturers tend to make more modular with more cost effective technologies while ensuring a greater or equal level of reliability. In this context, the fuel system health monitoring, which aims to identify critical hydraulic components dysfunction, allows to reduce maintenance costs, to improve maintainability level and to ensure gas turbine availability. The present study focuses on the development of performant and robust diagnosis methods for the detection and isolation of faults affecting primary fuel system hydraulic functions. Existing nonlinear model based residual generation methods are presented and applied to the fuel system. The analytical approach for decoupling, combined with extended Kalman filters, helps fault isolation by generating residual structures. A new approach based on differential flatness theory is proposed for nonlinear systems fault diagnosis with an application to the fuel system. Sliding mode differentiators are used to estimate derived signals that are necessary for the application of some residual generation methods. Numerical simulations illustrate the efficiency of obtained results. An experimental application is presented using a real data set from a partial test bench provided by Turbomeca company of the SAFRAN group., Les systèmes de régulation des turbomoteurs actuels sont basés sur des architectures complexes que les constructeurs tendent à rendre plus modulaires avec des technologies plus économiques tout en garantissant un niveau de fiabilité supérieur ou égal. Dans ce contexte, la surveillance du circuit carburant, qui a pour but de déceler les dysfonctionnements des composants hydrauliques critiques, permet de réduire le coût de maintenance, d'améliorer le niveau de maintenabilité et d'assurer la disponibilité des turbomoteurs. La présente étude porte sur l'élaboration de méthodes de diagnostic performantes et robustes permettant la détection et la localisation des défauts impactant les fonctions hydrauliques primaires du circuit carburant. Des méthodes existantes de génération de résidus à base de modèles non linéaires sont présentées et appliquées au cas du circuit carburant. L'approche analytique pour le découplage, combinée avec des filtres de Kalman étendus, permet la structuration des résidus pour assurer la localisation des défauts. Une nouvelle approche basée sur la théorie de platitude différentielle est proposée pour le diagnostic de défauts des systèmes non linéaires avec une application au cas du circuit carburant. Les différentiateurs à modes glissants sont utilisés pour l'estimation des dérivées de signaux nécessaires à l'application de certaines méthodes de génération de résidus. Des simulations numériques illustrent la pertinence des résultats obtenus. Une application expérimentale est présentée en utilisant un jeu de données réelles issues d'un banc d'essais partiel et fournies par la société Turbomeca du groupe SAFRAN.

Cette thèse aborde la problématique de la classification non supervisée de données lorsque les caractéristiques des classes sont susceptibles d'évoluer au cours du temps. On parlera également, dans ce cas, de classification dynamique de données temporelles non stationnaires. Le cadre applicatif des travaux concerne le diagnostic par reconnaissance des formes de systèmes complexes dynamiques dont les classes de fonctionnement peuvent, suite à des phénomènes d'usures, des déréglages progressifs ou des contextes d'exploitation variables, évoluer au cours du temps. Un modèle probabiliste dynamique, fondé à la fois sur les mélanges de lois et sur les modèles dynamiques à espace d'état, a ainsi été proposé. Compte tenu de la structure complexe de ce modèle, une variante variationnelle de l'algorithme EM a été proposée pour l'apprentissage de ses paramètres. Dans la perspective du traitement rapide de flux de données, une version séquentielle de cet algorithme a également été développée, ainsi qu'une stratégie de choix dynamique du nombre de classes. Une série d'expérimentations menées sur des données simulées et des données réelles acquises sur le système d'aiguillage des trains a permis d'évaluer le potentiel des approches proposées Nowadays, diagnosis and monitoring for predictive maintenance of railway components are important key subjects for both operators and manufacturers. They seek to anticipate upcoming maintenance actions, reduce maintenance costs and increase the availability of rail network. In order to maintain the components at a satisfactory level of operation, the implementation of reliable diagnostic strategy is required. In this thesis, we are interested in a main component of railway infrastructure, the railway switch; an important safety device whose failure could heavily impact the availability of the transportation system. The diagnosis of this system is therefore essential and can be done by exploiting sequential measurements acquired successively while the state of the system is evolving over time. These measurements consist of power consumption curves that are acquired during several switch operations. The shape of these curves is indicative of the operating state of the system. The aim is to track the temporal dynamic evolution of railway component state under different operating contexts by analyzing the specific data in order to detect and diagnose problems that may lead to functioning failure. This thesis tackles the problem of temporal data clustering within a broader context of developing innovative tools and decision-aid methods. We propose a new dynamic probabilistic approach within a temporal data clustering framework. This approach is based on both Gaussian mixture models and state-space models. The main challenge facing this work is the estimation of model parameters associated with this approach because of its complex structure. In order to meet this challenge, a variational approach has been developed. The results obtained on both synthetic and real data highlight the advantage of the proposed algorithms compared to other state of the art methods in terms of clustering and estimation accuracy

National audience; La localisation précise est une fonctionnalité importante dans les robots autonomes et les véhicules intelligents. Elle utilise différents capteurs pour déterminer une position, ce qui est fondamental pour la navigation et le contrôle. Dans cet article, nous proposons une architecture de tolérance aux fautes adaptée à la fusion de données et les détails de son application pour la localisation d'un robot mobile. Nous utilisons deux types de capteurs pour percevoir l'état du robot et l'environnement: une unité de mesure inertielle (IMU) qui donne les accélérations et les vitesses angulaires du robot, et une caméra qui fournit des séquences d'images pour un algorithme d'odométrie visuelle. Un filtre de Kalman utilise ces entrées pour estimer la position du robot. La tolérance aux fautes est fournie dans cette application par une duplication / comparaison des algorithmes de diagnostic appropriés. La technique d'injection de fautes est utilisée pour évaluer les performances de notre architecture sur une étude de cas simulée.