HAL - Lille 3
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Loss‐averse preferences and portfolio choices: An extension
No full textInternational audienceIn this paper we generalise existing models of loss‐averse preferences. This extension clarifies the impact of stochastic changes in risk on the optimal degree of risk taking. Our more general model highlights an intuitive link between the literature on loss‐averse behaviours and the notions of prudence and temperance recently introduced in the literature. We also stress the link between our approach and the use of VaR and CVaR as risk measures
EUROfusion Integrated Modelling (EU-IM) capabilities and selected physics applications
No full textInternational audienceRecent developments and achievements of the EUROfusion Code Development for Integrated Modelling project (WPCD), which aim is to provide a validated integrated modelling suite for the simulation and prediction of complete plasma discharges in any tokamak, are presented. WPCD develops generic complex integrated simulations, workflows, for physics applications, using the standardized European Integrated Modelling (EU-IM) framework. Selected physics applications of EU-IM workflows are illustrated in this paper
Modélisation Graphique pour le Pronostic Robuste de Pile à Combustible à Membrane Echangeuse de Proton
No full textThe fuel cell (FC) is at present the alternative solution to the fossil fuels the most promising. It is however advisable to optimize it from a technical and financial point of view to see them appearing on the market for stationary and automobile applications. For that purpose, the improvement of the reliability and the availability of the FC system requires the implementation of algorithms capable not only of detecting and of identifying as soon as possible the failuresbut also of estimating in real time the state of health and forecasting of its remaining useful life. The methods of detection and isolation of faults (FDI) well developed in the literature have a major inconvenience owed mainly to the fact that they base themselves on the symptom of appearance of a failure. On the other hand, the prognostic consists in the estimation of the operating time before failure of a system and the risk of existence or later appearance of a failure. The methods of prognostics based on a physical model offer generally precise results once they do not requiring either learning or expertise of the operator. However, the problem for a FC system lies in the coupling of several phenomena (electrochemical, electric, thermodynamic), the uncertainty of the parameters of the model and the low instrumentationof the core of the fuel cell stack.In the thesis, we use uncertain models based on the Bond Graph tool well adapted to the multidisciplinary and multiphysical aspect of the FC. Concretely, the parameters uncertainties are integrated in the Bond Graph elements to generate a robust model (based on Bond Graphs LFT - Linear Fractional Transformation) of evolution of the powers (associated with the health of the FC). These dynamical models robust to parameters uncertainties are used for the detection of the beginning of the aging and the estimation of the degradation of the FC based on the causal and structural properties of the model. The generated model of degradation is used by an extended Kalman filter which allows theestimation of the state of health and the dynamics of the aging for any operating condition (of temperature, current and pressure). Furthermore, this algorithm allows to estimate the uncertainty which is used by the Bond Graph LFT model as well as by an Inverse First Order Reliability Method for the prediction of the remaining useful life and the inherent uncertainty. The global method was validated on various sets of data :– Constant load– µ-CHP profile (Co-generation of Heat and Power)– Automotive profileAll the algorithms was integrated into a demonstrator developed under Matlab Guide. This one also allows the control by inversion of an EMR model (Energetic Macroscopic Representation) with time-varying parameters, robust to the aging (based on the state of health estimation).La pile à combustible (PàC) est actuellement la solution alternative aux énergies fossiles la plus prometteuse. Il convient cependant de l’optimiser d’un point de vue technique et financier pour les voir apparaître sur le marché pour des applications stationnaires et automobiles. A cet effet, l’amélioration de la fiabilité et de la disponibilité du système PàC nécessite la mise en place d’algorithmes capables non seulement de détecter et identifier au plus tôt les défaillances mais aussi d’estimer en temps réel l’état de santé de son fonctionnement et de prédire sa duréede vie résiduelle. Les méthodes de détection et d’isolation de défauts (FDI) bien développées dans la littérature ont un inconvénient majeur dû principalement au fait qu’elles se basent sur le symptôme d’apparition du défaut. Par contre, le pronostic consiste à l’estimation de la durée de fonctionnement avant défaillance d’un système et du risque d’existence ou d’apparition ultérieure d’une défaillance. Les méthodes de pronostic basées sur un modèle physique offrent généralement des résultats précis car ne nécessitent ni apprentissage de modes de fonctionnement ni expertise de l’opérateur. Toutefois, la problématique pour un système PàC réside dans le couplage de plusieurs phénomènes (électrochimique, électrique, thermo fluidique), l’incertitude des paramètres du modèle et la faible instrumentation du coeur de pile.Dans la thèse, nous utilisons des modèles incertains basés sur l’outil Bond Graph bien adapté à l’aspect multidisciplinaire et multi physique de la PàC. Concrètement, les incertitudes paramétriques sont intégrées sur les éléments Bond Graphs afin de générer un modèle robuste (basé sur les Bond Graphs LFT - Linear Fractional Transformation) d’évolution des puissances (associées à la santé de la PàC). Ces modèles dynamiques robustes aux incertitudes paramétriques sont utilisés pour la détection du début du vieillissement et l’estimation de la dégradation du coeur de pile en se basant sur les propriétés causales et structurelles du modèle. Le modèle de dégradation ainsi généré est utilisé par un filtre de Kalman étendu ce qui permet l’estimation de l’état de santé et de la dynamique du vieillissement pour toute condition opératoire (de température, de courant et de pression). De plus, cet algorithme permet d’estimer l’incertitude qui est utilisé par le modèle Bond Graph LFT ainsi que par un algorithme First Order Reliability Method pour l’estimation de la durée de vie résiduelle et de l’incertitude de prédiction inhérente. La méthode globale a été validée sur différents jeux de données :– A charge constante– Sous un profil µ-cogénération– Sous un profil automobileL’ensemble des algorithmes ont été intégré dans un démonstrateur développé sous Matlab Guide. Celui-ci permet également le contrôe par inversion de modèle REM (Représentation énergétique Macroscopique) à paramètres variants, robuste au vieillissement (en se basant surl’estimation de l’état de santé)
Faire l’expérience de dispositifs numériques de visite et en suivre l’appropriation publique : vers de nouveaux rapports aux œuvres et aux lieux de l’expérience ?
No full textInternational audienceLa constitution d’une culture numérique dans le domaine des médiations patrimoniales est questionnée à partir de trois recherches-actions sur des dispositifs de médiation numérique. La mise en place d’une démarche de recherche commune et le croisement de nos résultats font apparaître les transformations de deux dimensions essentielles de l’expérience culturelle de la visite : la construction narrative et son appropriation par le visiteur ; l’engagement des corps et l’évolution des rapports aux œuvres et aux lieux. L’expérience culturelle de la visite semble résulter du métissage d’un ensemble de pratiques sociales qui se stabilisent dans des formes d’appropriation publiques des dispositifs
"Le roi est nu !" ou : Comment contourner les limites de la liberté de parole sous le règne de Néron ?
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De la gueule cassée à l’accompagné sexuel : figures du client en situation de handicap
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Rire et faire rire : tensions esthétiques et éthiques dans la seconde moitié du XVIIe siècle français
No full textInternational audienceLe rire relève pleinement de l’ethos galant, moyennant une épuration et une rationalisation dont les travaux de Dominique Bertrand on retracé le processus . Bien entendu, à côté de cette attitude normative, il existe de nombreuses transgressions et de nombreux jeux avec ces limites du rire, qu’ont souligné de nombreux travaux récents. Toutefois, au sein même du discours théorique, l’ambivalence éthique de ce rire demeure : en un temps où le littéraire est d’abord recherche de pacification, le rire est toujours susceptible d’introduire des fractures, par le sentiment de supériorité qui s’affirme à travers lui
Self-normalization techniques for streaming confident regression
No full textWe consider, in a generic streaming regression setting, the problem of building a confidence interval (and distribution) on the next observation based on past observed data. The observations given to the learner are of the form (x, y) with y = f (x) + ξ, where x can have arbitrary dependency on the past observations, f is unknown and the noise ξ is sub-Gaussian conditionally on the past observations. Further, the observations are assumed to come from some external filtering process making the number of observations itself a random stopping time. In this challenging scenario that captures a large class of processes with non-anticipative dependencies, we study the ordinary, ridge, and kernel least-squares estimates and provide confidence intervals based on self-normalized vector-valued martingale techniques, applied to the estimation of the mean and of the variance. We then discuss how these adaptive confidence intervals can be used in order to detect a possible model mismatch as well as to estimate the future (self-information, quadratic, or transportation) loss of the learner at a next step
A Metric Learning Approach for Graph-Based Label Propagation
No full textInternational audienceThe efficiency of graph-based semi-supervised algorithms depends on the graph of instances on which they are applied. The instances are often in a vectorial form before a graph linking them is built. The construction of the graph relies on a metric over the vectorial space that help define the weight of the connection between entities. The classic choice for this metric is usually a distance measure or a similarity measure based on the euclidean norm. We claim that in some cases the euclidean norm on the initial vectorial space might not be the more appropriate to solve the task efficiently. We propose an algorithm that aims at learning the most appropriate vectorial representation for building a graph on which the task at hand is solved efficiently