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Conventionnel ou bio-inspiré ? Stratégies d'optimisation de l'efficacité énergétique des réseaux de neurones pour environnements à ressources limitées
No full textIntegrating artificial intelligence (AI) algorithms directly into satellites presents numerous challenges. These embedded systems, which are heavily limited in energy consumption and memory footprint, must also withstand interference. This systematically requires the use of system-on-chip (SoC) solutions to combine two so-called “heterogeneous” systems: a versatile microcontroller and an energy-efficient computing accelerator (such as an FPGA or ASIC). To address the challenges related to deploying such architectures, this thesis focuses on optimizing and deploying neural networks on heterogeneous embedded architectures, aiming to balance energy consumption and AI performance.In Chapter 2 of this thesis, an in-depth study of recent compression techniques for feedforward neural networks (FNN) like MLPs or CNNs was conducted. These techniques, which reduce the computational complexity and memory footprint of these models, are essential for deployment in resource-constrained environments. Spiking neural networks (SNN) were also explored. These bio-inspired networks can indeed offer greater energy efficiency compared to FNNs.In Chapter 3, we adapted and developed innovative quantization methods to reduce the number of bits used to represent the values in a spiking network. This allowed us to compare the quantization of SNNs and FNNs, to understand and assess their respective trade-offs in terms of losses and gains. Reducing the activity of an SNN (e.g., the number of spikes generated during inference) directly improves the energy efficiency of SNNs. To this end, in Chapter 4, we leveraged knowledge distillation and regularization techniques. These methods reduce the spiking activity of the network while preserving its accuracy, ensuring effective operation of SNNs on resource-limited hardware.In the final part of this thesis, we explored the hybridization of SNNs and FNNs. These hybrid networks (HNN) aim to further optimize energy efficiency while enhancing performance. We also proposed innovative multi-timestep networks, which process information with different latencies across layers within the same SNN. Experimental results show that this approach enables a reduction in overall energy consumption while maintaining performance across a range of tasks.This thesis serves as a foundation for deploying future neural network applications in space. To validate our methods, we provide a comparative analysis on various public datasets (CIFAR-10, CIFAR-100, MNIST, Google Speech Commands) as well as on a private dataset for cloud segmentation. Our approaches are evaluated based on metrics such as accuracy, energy consumption, or SNN activity. This research extends beyond aerospace applications. We have demonstrated the potential of quantized SNNs, hybrid neural networks, and multi-timestep networks for a variety of real-world scenarios where energy efficiency is critical. This work offers promising prospects for fields such as IoT devices, autonomous vehicles, and other systems requiring efficient AI deployment.Intégrer des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) directement dans des satellites présente de nombreux défis. Ces systèmes embarqués, fortement limités en consommation d'énergie et en empreinte mémoire, doivent également résister aux interférences. Cela nécessite systématiquement l'utilisation de systèmes sur puce (SoC) afin de combiner deux systèmes dits « hétérogènes » : un microcontrôleur polyvalent et un accélérateur de calcul économe en énergie (comme un FPGA ou un ASIC). Pour relever les défis liés au portage de telles architectures, cette thèse se concentre sur l'optimisation et le déploiement de réseaux de neurones sur des architectures embarquées hétérogènes, dans le but de trouver un compromis entre la consommation d'énergie et la performance de l'IA. Dans le chapitre 2 de cette thèse, une étude approfondie des techniques de compression récentes pour des réseaux de neurones formels (FNN) tels que les MLP ou CNN a tout d'abord été effectuée. Ces techniques, qui permettent de réduire la complexité calculatoire et l'empreinte mémoire de ces modèles, sont essentielles pour leur déploiement dans des environnements aux ressources limitées. Les réseaux de neurones impulsionnels (SNN) ont également été explorés. Ces réseaux bio-inspirés peuvent en effet offrir une plus grande efficacité énergétique par rapport aux FNN. Dans le chapitre 3, nous avons ainsi adapté et élaboré des méthodes de quantification innovantes afin de réduire le nombre de bits utilisés pour représenter les valeurs d'un réseau impulsionnel. Nous avons ainsi pu confronter la quantification des SNN et des FNN, afin d'en comparer et comprendre les pertes et gains respectifs. Néanmoins, réduire l'activité d'un SNN (e.g. le nombre d'impulsions générées lors de l'inférence) améliore directement l'efficacité énergétique des SNN. Dans ce but, nous avons exploité dans le chapitre 4 des techniques de distillation de connaissances et de régularisation. Ces méthodes permettent de réduire l'activité impulsionnelle du réseau tout en préservant son accuracy, ce qui garantit un fonctionnement efficace des SNN sur du matériel à ressources limitées. Dans la dernière partie de cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'hybridation des SNN et FNN. Ces réseaux hybrides (HNN) visent à optimiser encore davantage l'efficacité énergétique tout en améliorant les performances. Nous avons également proposé des réseaux multi-timesteps innovants, qui traitent l'information à des latences différentes à travers les couches d'un même SNN. Les résultats expérimentaux montrent que cette approche permet une réduction de la consommation d'énergie globale tout en maintenant les performances sur un ensemble de tâches. Ce travail de thèse constitue une base pour déployer les futures applications des réseaux de neurones dans l'espace. Pour valider nos méthodes, nous fournissons une analyse comparative sur différents jeux de données publics (CIFAR-10, CIFAR-100, MNIST, Google Speech Commands) et sur un jeu de données privé pour la segmentation des nuages. Nos approches sont évaluées sur la base de métriques telles que l'accuracy, la consommation d'énergie ou l'activité du SNN. Ce travail de recherche ne se limite pas aux applications aérospatiales. Nous avons en effet mis en évidence le potentiel des SNN quantifiés, des réseaux de neurones hybrides et des réseaux multi-timesteps pour une variété de scénarios réels où l'efficacité énergétique est cruciale. Ce travail offre ainsi des perspectives intéressantes pour des domaines tels que les dispositifs IoT, les véhicules autonomes et d'autres systèmes nécessitant un déploiement efficace de l'IA
Définition d’un processus durable pour l’enrichissement sémantique des open data territoriales
No full textWith the rise of information technologies and the Open Data movement, public data accessibility has significantly advanced, driven by initiatives aimed at increasing transparency and fostering innovation. However, despite these advancements, data interoperability challenges persist, primarily due to data heterogeneity. The Metropolis of Lyon, committed to an open data policy, has recognized these challenges, yet obstacles related to semantic heterogeneity limit the full integration and effective use of available territorial data.In response to the challenges of data heterogeneity and interoperability, this CIFRE thesis explores solutions for the semantic enrichment of territorial data, with the goal of improving their interoperability and integration. The aim is to make these data both understandable and usable by human users and machines alike. In this context, the research draws on Semantic Web principles and introduces methods to support data producers, who are non-experts in the Semantic Web, in building Knowledge Graphs.The contributions of this thesis include the design of a Semantic Model, called Annotated UML, intended for the semantic enrichment of data. This model forms the foundation for two proposed methods: the GES method and the sETL toolkit. These approaches facilitate semantic enrichment by converting data into RDF and integrating shared vocabularies without requiring extensive technical expertise in the Semantic Web. Specifically, the GES method involves data producers in the semantic modeling of their data, the creation of embedded documentation alongside the data, and the enrichment of data using external reference standards. The sETL toolkit leverages existing data schemas, that are the result of a partial elicitation of data semantics previously undertaken by the data producers of the Metropolis of Lyon. These methods aim to enhance open data governance and enable the integration of data into strategic and innovative initiatives for local governments.Avec l'essor des technologies de l'information et le mouvement Open Data, l'accessibilité aux données publiques a fortement progressé, encouragée par des initiatives visant à accroître la transparence et l'innovation. Cependant, malgré ces avancées, les défis d'interopérabilité des données demeurent, notamment en raison de l'hétérogénéité des données. La Métropole de Lyon, engagée dans une politique d'ouverture des données, a reconnu ces enjeux, mais les obstacles liés à l'hétérogénéité sémantique des données limitent la capacité à intégrer et exploiter pleinement les données territoriales disponibles.Face aux défis de l’hétérogénéité et de l’interopérabilité des données, cette thèse CIFRE propose d'explorer des solutions pour l'enrichissement sémantique des données territoriales, afin d'améliorer leur interopérabilité et intégration. L'objectif est de rendre ces données compréhensibles et exploitables, aussi bien par des utilisateurs humains que par des machines. Dans cette perspective, les travaux s'appuient sur les principes du Web Sémantique, et introduisent des méthodes pour accompagner les producteurs de données, non-experts en Web Sémantique, dans la construction de Graphes de Connaissances.Les contributions de cette thèse incluent la conception d'un Modèle Sémantique, nommé UML annoté, destiné à l’enrichissement sémantique des données. Ce modèle sert de base à deux méthodes proposées : la méthode GES et la boîte à outils sETL. Celles-ci facilitent l’enrichissement sémantique des données en les convertissant en RDF, et en intégrant des vocabulaires partagés, sans nécessiter une expertise technique approfondie en Web Sémantique. Plus particulièrement, la méthode GES engage les producteurs de données dans la modélisation sémantique de leurs données, la proposition d'une documentation embarquée avec les données, et l'enrichissement des données avec des référentiels externes. La boîte à outils sETL exploite les schémas de données existants, fruit d’une élicitation partielle de la sémantique des données déjà conduite par les producteurs de données de la Métropole de Lyon. Ces méthodes visent à renforcer la gouvernance des données ouvertes et à faciliter leur intégration dans des initiatives stratégiques et innovantes pour les collectivités territoriales
Prise en compte des corrélations d' erreur d'observation en assimilation variationelle de données océaniques: application aux données altimétriques
No full textData assimilation involves estimating the state of a system by combining observations from various sources witha background estimate of the state. For geophysical systems such as the ocean, the state would be defined as thevalues of physical variables (such as temperature or salinity) at every point on a three-dimensional ocean modelgrid. If we were trying to estimate the state of the ocean on a given day, the background state would typically bea forecast initiated the day before, which would then be corrected with the latest observations. Observations ofthe system can come from heterogeneous sources, such as satellites and in situ networks. The resulting correctedstate of the system is called the analysis, and is typically used as the model initial condition for producing theforecast for the next day.In order for the analysis to be an accurate representation of the state of the system, we need to have knowledgeof the accuracy of the background state and observations. Both are affected by errors, which we assume canbe described statistically by their covariance matrices: B for the background error, and R for the observationerror. Variational data assimilation is a class of data assimilation methods where the analysis is obtained byminimising iteratively a cost function measuring the fit of a candidate state of the system to both the backgroundand observations, with weights defined by B−1 and R−1. However, most of the complexity of data assimilationpertains to adapting these basic methods to the constraints of the real system, in order to obtain methods thatare practical for real applications. In Numerical Weather Prediction, the background state of the system canoften represent billions of degrees of freedom, which need to be combined with millions of observations every day.In such a system, the explicit construction of the matrices B and R is too expensive to be done in practice. Theconstruction of these matrices can be avoided using the iterative approaches of variational data assimilation,which only require operators that represent matrix-vectors products.The assumption of uncorrelated observation errors (diagonal R) is commonly made to simplify the inversecovariance operator R−1, which is required by many minimisation algorithms. However, this assumption isproblematic when dealing with certain observation types, notably high-resolution satellite data. Neglectingobservation error correlations during assimilation often results in suboptimal analyses, where observations tendto be overfit at large spatial scales and underfit at small spatial scales. To address this issue, we have developedan observation error correlation model based on a diffusion operator for the ocean data assimilation systemNEMOVAR. Diffusion operators — initially designed for modelling correlations in background error — offer acost-effective and flexible framework for modelling R−1 (and R itself) with unstructured data. While accountingfor observation error correlations should improve the accuracy of the solution, it also affects the convergencerate of the minimisation algorithms used to approximate the solution. In operational applications, where theminimisation process is usually truncated before full convergence, even correctly accounted for observation errorcorrelations might compromise the accuracy of the analysis. Through analytical and numerical results, we explorethe influence of the observation error correlations on both the sensitivity and convergence rate of variational dataassimilation algorithms. In particular, we provide insight into how the choice of an observation error correlationmodel must reflect a balance between computational efficiency and accuracy.L’assimilation de donn´ees consiste en un ensemble de méthodes qui peuvent être utilis´ees pour corriger une estimationinitiale de l’état d’un système, appelée l’ébauche, à l’aide d’observations de ce système. En géophysique,le système en question peut être par exemple l’océan, dont l’état est défini comme les valeurs prises par plusieursvariables physiques (telles que la température ou la salinité) en chaque point d’une grille tridimensionnelle. Pourestimer l’état de l’océan un jour donné, l’ébauche pourrait être par exemple une prévision réalisée la veille, quiaurait besoin d’être corrigée avec des observations plus récentes. Les observations peuvent provenir de nombreusessources hétérogènes, telles que des satellites ou des instruments in situ. L’état corrigé du système qui enrésulte est appelé analyse, et peut être utilisé par exemple comme condition initiale par le modèle utilisé pourétablir les prévisions du lendemain.L’´ebauche et les observations sont affect´ees par des erreurs, que nous supposons d´ecrites statistiquement parleurs matrices de covariance : B pour l’erreur d’´ebauche et R pour l’erreur d’observation. L’assimilation dedonn´ees variationnelle est une cat´egorie de m´ethodes d’assimilation des donn´ees dans laquelle l’analyse est approch´ee progressivement en minimisant it´erativement une fonction de coˆut mesurant simultan´ement l’ad´equationd’un ´etat du syst`eme `a l’´ebauche et aux observations, avec des poids d´efinis par B−1 et R−1. Dans les pr´evisionsm´et´eorologiques op´erationnelles, l’´ebauche contient souvent des milliards de degr´es de libert´es, et sera combin´eeavec des millions d’observations tous les jours. Cela rend notamment la construction explicite des matricesB et R trop coˆuteuse pour ˆetre r´ealis´ee. Les approches it´eratives utilis´ees en assimilation de donn´ees sontsouvent utilis´ees pour contourner le probl`eme car elles ne n´ecessitent des op´erateurs mod´elisant des produitsmatrice-vecteur sans acc`es explicite aux matrices elles-mˆemes.Les erreurs d’observation sont souvent suppos´ees non corr´el´ees (et donc R diagonal) pour simplifier l’acc`es`a l’op´erateur de corr´elation inverse, R−1, qui apparaˆıt dans de nombreuses formulations. Cependant, cettehypoth`ese n’est pas r´ealiste pour certains types d’observations, en particulier les donn´ees satellitaires `a hauter´esolution. N´egliger les corr´elations des erreurs d’observation pendant l’assimilation m`ene g´en´eralement `a desanalyses sous-optimales, trop proches des observations aux grandes ´echelles spatiales, et trop distantes desobservations aux petites ´echelles spatiales. Pour r´esoudre ce probl`eme, nous avons con¸cu un op´erateur decorr´elation associ´e aux erreurs d’observation bas´e sur un op´erateur de diffusion pour le syst`eme d’assimilationde donn´ees oc´eaniques NEMOVAR. Les op´erateurs de diffusion permettent de mod´eliser de mani`ere efficace etflexible l’inverse de l’op´erateur de corr´elation de l’erreur d’observation (et l’op´erateur lui-mˆeme), et ce mˆemeavec des donn´ees non structur´ees.La prise en compte des corr´elations affectant les erreurs d’observation a pour but d’am´eliorer la qualit´e del’analyse, mais elle risque ´egalement d’affecter le taux de convergence des algorithmes de minimisation utilis´espour approximer cette analyse. Dans un cadre op´erationnel, le processus de minimisation est g´en´eralementtronqu´e avant d’atteindre la convergence totale. En cons´equence, mˆeme si les corr´elations d’erreurs d’observationsont correctement prises en compte, elles pourraient potentiellement compromettre la qualit´e de la solutionobtenue. Sur la base de r´esultats analytiques et num´eriques, nous explorons l’influence des corr´elations d’erreur d’observation sur la sensibilit´e et le taux de convergence des algorithmes d’assimilation variationnelle de donn´ees.En particulier, nous cherchons `a comprendre comment choisir un mod`ele de corr´elation des erreurs d’observationpour refl´eter un ´equilibre entre l’efficacit´e du calcul et la pr´ecision de la solution
La protection juridique des majeurs : étude comparative entre les droits français, égyptien et koweïtien
No full textThe law of protected persons is presented today in France, as a topical subject of current events by occupying a considerable space in the round tables of French lecturers, researchers and jurists. The subject of protected person law has always been a hot topic in Kuwait. The peculiarity of the legislative system of this country, declaring in its constitution as a Muslim country whose Islamic law is one of the main sources of its legislation, comes from the combination, often problematic, between the latter and the two other major sources that are 'Common Law' and Germanic civil / Roman law. The evolution of Kuwaiti laws in force is an omnipresent necessity which is imposed every time the legislator faces the evolution of society. Among the Gulf countries, Kuwait was one of the first has always expressed its desire to follow social and economic developments on an international scale, drawing inspiration from the Western example of which France constitutes one of the most interesting figures. , especially at the legislative level.The title of such work could be 'Legal protection of adults.' This thesis aims to compare French, Egyptian and Kuwaiti laws. Especially since the three rights do not provide the same guarantees, despite their claim to guarantee this protection.With regard to French law, with its multiple sources: internal, community and international law, it has established a solid and rich system, endowed with real means and a series of public and private institutions ensuring legal protection adults. However, the system is far from perfect. Efforts are still being made at all levels to fill the remaining gaps. Kuwaiti law and Egyptian law, for their part, have fairly recent systems, the sources of which come mainly from Muslim law, the civil code and international conventions.It will be interesting to compare how the Kuwaiti, Egyptian and French systems provide and guarantee legal protection for adults. What guarantees are provided by the three legislators ? What are the problems experienced by the three societies despite the particularity of each, in particular the Kuwaiti whose two thirds of the population are foreigners ?Le droit des personnes protégées se présente, aujourd’hui, en France, comme un sujet d’actualité de premier rang en occupant un espace considérable dans les tables rondes des conférenciers, chercheurs et juristes français. Le sujet du droit des personnes protégées a toujours été un sujet d’actualité au Koweït. La particularité du système législatif de ce pays, se déclarant dans sa constitution comme étant un pays musulman dont la loi islamique est une des sources principales de sa législation, provient de la combinaison, souvent problématique, entre cette dernière et les deux autres sources majeures que sont la « Common Law » et le droit civil/roman germanique. L’évolution des législations koweïtiennes en vigueur est une nécessité omniprésente qui s’impose à chaque fois que le législateur fait face à l’évolution de la société. Parmi les pays du Golfe, le Koweït a été un des premiers a toujours manifesté sa volonté de suivre l’évolution sociale et économique à l’échelle internationale en s’inspirant de l’exemple occidental dont la France constitue une des figures les plus intéressantes, surtout au niveau législatif. L’intitulé d’un tel travail pourrait être « La protection juridique des majeurs ». Cette thèse vise à comparer les droits français, égyptien et koweïtien. Surtout que les trois droits ne prévoient pas les mêmes garanties, malgré leur affirmation de garantir cette protection. En ce qui concerne le droit français, avec ses multiples sources : droit interne, communautaire et international, il a instauré un système solide et riche, doté de vrais moyens et d’une série d’institutions publiques et privées veillant à garantir la protection juridique des majeurs. Cependant, le système est loin d’être parfait. Des efforts sont toujours déployés à tous les niveaux afin de combler les lacunes persistantes. Le droit koweïtien et le droit égyptien, quant à eux, disposent des systèmes assez récents, dont les sources proviennent majoritairement du droit musulman, du code civil et des conventions internationales.Il sera intéressant de comparer comment les systèmes koweïtien, égyptien et français assurent et garantissent la protection juridique des majeurs. Quelles sont les garanties prévues par les trois législateurs ? Quelles sont les problématiques que vivent les trois sociétés malgré la particularité de chacune, notamment la koweïtienne dont les deux tiers de la population sont des étrangers
Méthodes dérivées en théorie des champs
No full textIn this habilitation thesis I survey my own research work of the last five years. Besides a light introduction to derived algebraic geometry and homological invariants of derived stacks, I discuss applications to cohomological Hall algebras and to the study of the Riemann-Hilbert correspondence
Découverte d'objets non-supervisée dans les images et les données vidéo
No full textThis thesis explores self-supervised learning methods for object localization, commonly known as Object Discovery. Object localization in images and videos is an essential component of computer vision tasks such as detection, re-identification, tracking etc. Current supervised algorithms can localize (and classify) objects accurately but are costly due to the need for annotated data. The process of labeling is typically repeated for each new data or category of interest, limiting their scalability. Additionally, the semantically specialized approaches require prior knowledge of the target classes, restricting their use to known objects. Object Discovery aims to address these limitations by being more generic. The first contribution of this thesis focused on the image modality, investigating how features from self-supervised vision transformers can serve as cues for multi-object discovery. To localize objects in their broadest definition, we extended our focus to video data, leveraging motion cues and targeting the localization of objects that can move. We introduced background modeling and knowledge distillation in object discovery to tackle the background over-segmentation issue in existing object discovery methods and to reintegrate static objects, significantly improving the signal-to-noise ratio in predictions. Recognizing the limitations of single-modality data, we incorporated 3D data through a cross-modal distillation framework. The knowledge exchange between 2D and 3D domains improved alignment on object regions between the two modalities, enabling the use of multi-modal consistency as a confidence criterion.Cette thèse explore les méthodes d'apprentissage auto-supervisé pour la localisation d'objets, communément appelées « Object Discovery ». La localisation d'objets dans les images et les vidéos est un élément essentiel des tâches de vision par ordinateur telles que la détection, la ré-identification, le suivi, etc. Les algorithmes supervisés actuels peuvent localiser (et classifier) les objets avec précision, mais ils sont coûteux en raison de la nécessité de données annotées. Le processus d'étiquetage est généralement répété pour chaque nouvelle donnée ou catégorie d'intérêt, limitant ainsi leur évolutivité. De plus, les approches sémantiquement spécialisées nécessitent une connaissance préalable des classes cibles, restreignant leur utilisation aux objets connus. La découverte d'objets vise à pallier ces limitations en étant plus générique. La première contribution de la thèse s'est concentrée sur la modalité image, en étudiant comment les caractéristiques des modèles transformers de vision auto-supervisés peuvent servir d'indices pour la découverte d'objets multiples. Afin de localiser les objets dans leur définition la plus large, nous avons étendu notre étude aux données vidéo, en exploitant les indices de mouvement et en ciblant la localisation d'objets capables de se déplacer. Nous avons introduit la modélisation de l'arrière-plan et la distillation de connaissances dans la découverte d'objets pour résoudre le problème de la sur-segmentation de l'arrière-plan dans les méthodes existantes, et pour réintégrer les objets statiques, améliorant ainsi de manière significative le rapport signal/bruit dans les prédictions. Reconnaissant les limites des données à modalité unique, nous avons incorporé des données 3D à travers un apprentissage par distillation de connaissances cross-modale. L'échange de connaissances entre les domaines 2D et 3D a permis d'améliorer l'alignement des régions d'objets entre les deux modalités, rendant possible l'utilisation de la cohérence multi-modale comme critère de confiance
Application de l'optimisation à la reconfiguration du réseau de distribution régional
No full textIn the domain of operations research, this thesis’s subject consists of optimizing electrical networks (specifically, distribution networks) in terms of power losses. The main adressed problem is the Distribution Network Reconfiguration (DNR) problem and several variations of the problem. The DNR problem is widely studied in the literature and is an effective approach for Distribution System Operators (DSOs) to optimize their networks in terms of power loss due to Joule heat. With the high integration of distributed generation (decentralized generation), reconfiguring the network’s operation scheme becomes crucial to improving the economics for these DSOs. The optimization model consists of a Mixed Integer Quadratic Programming (MIQP) problem, where the distribution network is represented as a graph, which serves as an input for this MIQP. The binary variables consist of the state of each switch (1 or 0) along with the continuous variables representing the flows in each line. The objective function is the sum of power losses for the configuration selected by the solver. This thesis first reduces the solver’s computational time when the considered loads and generations are static (at one single point in time). It proposes a network reduction method, where the input graph in the MIQP is reduced to decrease the solution’s search space for the solver. With the same goal, a method for eliminating low-impact switches is proposed and tested on an SRD agency network. This method involves proposing a set of operating points for load and generation coefficients across the entire network, where the MIQP is launched sequentially. Then,the low-impact switches in the MIQP are fixed as data, while the most impactful switches remain as variables. The results showed that the proposed method greatly improved computational time, making it roughly 177 times faster in the case of a given operating point independent of the initial ones. After these attempts to reduce the solver’s computational time in the static case, a generalization is proposed, where the goal is to optimize power losses over a time horizon. This is referred to as multiple reconfiguration under operational constraints. Then, the case of free reconfigurations is explored, where no operational constraints are imposed. This case allows the solver to change the solution at each time point, but this approach faces many technological and economic barriers. Finally, in the case of high production integration, where no solution can handle it, power curtailment is introduced to curtail power in excess and maintain a feasible solution.Dans le domaine de la recherche opérationnelle, le sujet de cette thèse consiste à optimiser les réseaux électriques (en particulier les réseaux de distribution) en termes de pertes de puissance. Le principal problème abordé est le problème de la reconfiguration des réseaux de distribution (DNR) et plusieurs variations de ce problème. Le problème DNR est largement étudié dans la littérature et constitue une approche efficace pour les gestionnaires de réseaux de distribution (DSO) afin d’optimiser leurs réseaux en termes de perte de puissance due à la chaleur Joule. Avec la forte intégration de la production distribuée(production décentralisée), la reconfiguration du schéma d’exploitation du réseau devient cruciale pour améliorer l’économie de ces GRD. Le modèle d’optimisation consiste en un problème de programmation quadratique en nombres entiers mixtes (MIQP), où le réseau de distribution est représenté sous la forme d’un graphe, qui sert d’entrée à ce MIQP. Les variables binaires sont l’état de chaque interrupteur (1 ou 0)et les variables continues représentent les flux dans chaque ligne. La fonction objective est la somme des pertes de puissance pour la configuration sélectionnée par le solveur. Cette thèse réduit d’abord le temps de calcul du solveur lorsque les charges et les générations considérées sont statiques (à un seul moment dans le temps). Elle propose une méthode de réduction du réseau, où le graphe d’entrée du MIQP est réduit pour diminuer l’espace de recherche de la solution pour le solveur. Dans le même but, une méthode d’élimination des commutateurs à faible impact est proposée et testée sur un réseau d’agences SRD. Cette méthode consiste à proposer un ensemble de points de fonctionnement pour les coefficients de charge et de production sur l’ensemble du réseau, où le MIQP est lancé de manière séquentielle. Ensuite, les commutateurs à faible impact dans le MIQP sont fixés en tant que données, tandis que les commutateurs les plus importants restent en tant que variables. Les résultats ont montré que la méthode proposée améliorait considérablement le temps de calcul, le rendant environ 177 fois plus rapide dans le cas d’un point de fonctionnement donné indépendant des points initiaux. Après ces tentatives de réduction du temps de calcul du solveur dans le cas statique, une généralisation est proposée, où l’objectif est d’optimiser les pertes de puissance sur un horizon temporel. On parle alors de reconfiguration multiple sous contraintes opérationnelles. Ensuite, le cas des reconfigurations libres est exploré, lorsqu’aucune contrainte opérationnelle n’est imposée. Ce cas permet au solveur de modifier la solution à chaque point dans le temps, mais cette approche se heurte à de nombreux obstacles technologiques et économiques. Enfin, dans le cas d’une forte intégration de la production, qu’aucune solution ne peut gérer, la réduction de la puissance est introduite pour réduire la puissance excédentaire et maintenir une solution réalisable
Covariation entre l'environnement de charge et la distribution de l'os cortical mandibulaire chez les humains modernes
No full textAs the moving element of the manducatory system, the human mandible is central to the functions of ventilation, swallowing, mastication, prehension and phonation, and therefore must withstand complex loads of varying intensity and frequency. Although the morpho-functional interactions between this loading environment and the external human mandibular shape have been partially documented, the morpho-functional approach to internal mandibular bone anatomy remains unclear. Some authors, such as Demes et al. (1984) have postulated that this morpho-functional relationship could be based on a faciolingual asymmetry. In this context, the aim of the present work is to question the ‘mechanistic’ paradigm of Demes et al. (1984) considering new methodological approaches and thus answer the following question: ‘Does the distribution of mandibular cortical bone covary with the loading environment in modern humans?’. Through a systematic review of the literature (Decaup et al., 2023), a comparative morphometric approach within past populations (Decaup et al., 2024a) and modelling of this problem using the finite element method (Decaup et al., 2024b, under review) we found that the distribution of mandibular cortical bone covaries, under certain conditions, with the distribution of strain in unilateral molar masticatory loading conditions. Morphological effects of this covariation are particularly marked in human groups with a high level of mandibular load. Finally, this covariation follows an anteroposterior gradient towards a weaker relationship in the symphyseal anterior regions and a stronger relationship in the posterior regions of the mandibular corpus. The development of an approach combining comparative morphometric analysis and finite element analysis in global-local modelling could provide a better interpretation of the biomechanical impact of the biological diversity of mandibular cortical bone distribution within human populations in future research.En constituant l’élément mobile de l’appareil manducateur, la mandibule humaine joue un rôle clef dans les fonctions de ventilation, déglutition, mastication, préhension et phonation et supporte ainsi des régimes de charges complexes, s’exerçant à des intensités et fréquences variables. Bien que les interactions morphofonctionnelles liant cet environnement de charge et la forme externe de la mandibule humaine soient en partie documentées, l’approche morphofonctionnelle de l’anatomie osseuse mandibulaire interne demeure imprécise. Certains auteurs, tels que Demes et al. (1984) ont postulé que cette relation morphofonctionnelle entre l’environnement de charge et la distribution de l’os cortical mandibulaire pourraient être fondée sur l’existence d’une asymétrie faciolinguale. Dans ce contexte, le présent travail vise à interroger le paradigme « mécaniste » de Demes et al. (1984) à l’aune de nouvelles approches méthodologiques et ainsi répondre à la problématique suivante : « Est-ce que la distribution d’os cortical mandibulaire covarie avec l’environnement de charge chez les humains modernes ? ». À travers une revue systématique de la littérature (Decaup et al., 2023), une approche morphométrique comparative au sein de populations du passé (Decaup et al., 2024a) et une modélisation de cette problématique par la méthode des éléments finis (Decaup et al., 2024b, en révision) nous avons montré que la distribution de l’os cortical mandibulaire covarie, sous certaines conditions, avec la distribution des déformations dans le cadre d’un environnement de charge masticatoire unilatéral molaire. Cette covariation produit notamment des effets morphologiques plus marqués dans les groupes humains présentant un niveau de charge mandibulaire élevé. Cette covariation suit enfin un gradient antéropostérieur en faveur d’une relation moins marquée dans les régions antérieures symphysaires et plus marquée dans les régions postérieures du corpus mandibulaire. Le développement d’une approche couplant l’analyse morphométrique comparative et l’analyse par éléments finis en modélisation globale – locale permettrait de mieux interpréter l’impact biomécanique de la diversité biologique de distribution de l’os cortical mandibulaire au sein des populations humaines dans le cadre de recherches futures