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Photo matériaux actifs par absorption à deux photons. Application à l’encodage réversible de données
No full textThe work of this thesis focused on the development of photoactive materials exploiting two-photon absorption (2PA) for optical data storage. The main objective is to propose information storage methods using optical techniques based on two-photon absorption. To this end, two approaches have been explored: the optimization of photochromic molecular liquid crystals and the development of octupolar photoinitiators for 3D stereolithography. The first part of this work presents the state of the art. In the second part, we studied 24 chromophores by varying three structural parameters: the multipolar organization (quadrupoles vs. octupoles), the length of electronic delocalization, and the nature of the electron-donating substituents. Our results show that quadrupoles offer the best trade-off between 2PA efficiency and compact structure, but at the expense of the photochromic functionality due to a significant lowering of the excited state energy. The third part focuses on the valorization of octupolar photoinitiators incorporating o-carborane derivatives, which promote a photoinduced charge transfer. These systems were used in 3D stereolithography to generate photopolymerized structures with an ON/OFF luminescence switching function at the micrometric scale. This work thus contributes to a better understanding of structure/property relationships in molecular engineering for 2PA-activatable materials.Mes travaux de recherche portent sur le développement de matériaux photo actifs exploitant l’absorption à deux photons (2PA) pour le stockage optique de données. L’objectif principal est de proposer des méthodes de stockage de l’information en utilisant des techniques optiques basées sur l’absorption à deux photons. Pour cela, deux axes ont été explorés : l’optimisation de cristaux liquides moléculaires photochromiques et le développement de photoamorceurs octupolaires pour la stéréolithographie 3D. La première partie de ce travail présente l’état de l’art. Dans la seconde partie, nous avons étudié 24 chromophores en faisant varier trois paramètres structurels : l’organisation multipolaire (quadrupôles vs. octupôles), la longueur de délocalisation électronique et la nature des substituants électrodonneurs. Nos résultats montrent que les quadrupôles offrent le meilleur compromis entre efficacité 2PA et structure compacte, mais au détriment de la fonctionnalité photochromique, en raison d’un abaissement trop important de l’énergie de l’état excité. La troisième partie est consacrée à la valorisation de photoamorceurs octupolaires intégrant des dérivés o-carboranes, favorisant un transfert de charge photoinduit. Ces systèmes ont été utilisés en stéréolithographie 3D pour générer des structures photopolymérisées avec une commutation luminescente ON/OFF à l’échelle micrométrique. Ces travaux contribuent ainsi à une meilleure compréhension des relations structure/propriétés en ingénierie moléculaire pour les matériaux activables en 2PA
Nouvelles stratégies et optimisation de ressources pour une haute résilience des chaînes de fonctions de services réseaux (SFCs)
No full textThe increasing programmability and virtualization of network architectures require new approaches to ensure resilience against disaster zones (DZs) implying large-scale failures while maintaining quality of service. As the complexity and dynamicity of digital infrastructures increase, it is essential to develop robust strategies for provisioning virtualized network services. The objective is to guarantee the operational continuity of the network and the reliability of the supported services, especially in critical conditions. In addition, the optimization and availability of resources such as bandwidth, processing capacity, storage, but also operational costs, constitue critical elements in dynamic network environments. In this context, network architectures must be able, jointly, to provide a high level of resilience, satisfy quality of service constraints, while minimizing the use of available resources. To address this triple challenge, we propose novel cost-efficient strategies for provisioning Service Function Chains (SFCs), while guaranteeing full disaster resilience. First, we introduce a Multi-path Protection (MP) approach employing adaptive multi path routing. MP significantly reduces the resources reserved for backup paths through a relevant distribution of SFC traffic over multiple « DZ-disjoint » working paths. To optimize VNFs placement, SFC requests routing, and implement protection mechanisms, we propose a path-adaptive and flow-based Integer Linear Program (ILP) model. Additionally, two heuristic algorithms are also proposed to provide near-optimal solutions that significantly reduce computation time. Second, we propose the Resilient Hybrid Service Function Chain Resource Optimization (R-HSFCRO) framework for hybrid SFC provisioning, where forward and backward traffic exhibit distinct requirements. Our approach optimizes resource usage by sharing common VNFs while ensuring DZ-disjoint paths. We formulate exact solutions using Mixed-Integer Linear Programming (MILP) and Constraint Programming (CP). To overcome the limits of MILP and CP, two heuristics based on a multi-partite graph and multi-constraint shortest-path are proposed. The proposed « DZ-disjoint » routing takes into account the network mapping of disaster areas, to minimize in parallel the use of available resources (on active links but also backup links) and satisfy quality of service constraints (e.g., latency). The results obtained show the efficiency, relevance, and scalability of the proposed algorithms and heuristics for « small », « medium » and « large » dimensional network scenarios. Numerical evaluations confirm that the proposed strategies significantly reduce the use of necessary or available resource (by 20 to 50% for some scenarios) while ensuring full protection against failures affecting a single « disaster zone ». The results obtained also showed that the proposed solutions offer a judicious balance between a guaranted level of resilience and an optimal allocation of available resources in NFV virtualized network environments.La programmabilité et la virtualisation croissante des architectures réseaux nécessitent de nouvelles approches pour garantir une résilience face aux catastrophes (naturelles, défaillances matérielles localisées ou généralisées). Elles nécessitent aussi de maintenir la qualité de service, en cas de pannes à grande échelle. Alors que la complexité et la dynamicité des infrastructures numériques s’accroît, il est essentiel de développer des stratégies robustes de provisionnement de services réseaux virtualisés. L’objectif est de garantir la continuité opérationnelle du réseau et la fiabilité des services supportés, en particulier dans des conditions critiques. Par ailleurs, l’optimisation et la disponibilité des ressources, telles que la bande passante, la capacité de traitement, de stockage mais aussi les coûts opérationnels, constituent des éléments critiques, dans les environnements réseaux dynamiques. Dans ce contexte, les architectures réseaux doivent être capables, conjointement, de fournir un haut niveau de résilience, satisfaire les contraintes de qualité de service, tout en minimisant l’usage des ressources disponibles. Pour adresser ce triple défi, nous proposons des stratégies de provisionnement de chaînes de fonctions de service réseau (Service Function Chains – SFC) résilientes, tout en préservant l’efficacité et l’usage des ressources disponibles. Dans une première contribution, nous proposons un routage multi-chemins adaptatifs pour la protection multi-chemins (MP). Cette protection MP réduit significativement les ressources réservées pour le chemin de secours à travers une répartition pertinente du trafic SFC sur plusieurs chemins primaires « DZ-disjoints ». Pour optimiser le placement des VNF, le routage des requêtes SFC avec protection, nous proposons un modèle de programme linéaire en nombres entiers (ILP) adaptatif. Deux heuristiques sont aussi proposées pour fournir des solutions quasi optimales, qui réduisent significativement le temps de calcul. Dans la seconde contribution, un schéma d’optimisation des ressources est proposé pour le chaînage de fonctions service réseau hybride résilient (R-HSF CRO). Ce schéma prend en compte des exigences distinctes pour le trafic bidirectionnel et une mutualisation des VNFs. Les solutions exactes sont formulées à l’aide de la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) et de la programmation par contraintes (CP). Pour pallier aux limitations de MILP et CP (passage à l’échelle) deux heuristiques basées sur un routage de plus court chemin multi-contraint dans un graphe multipartie sont proposés. Le routage DZ-disjoint que nous proposons permet de tenir compte de la cartographie réseau des zones sinistrées, pour minimiser en parallèle l’usage des ressources disponibles (sur les liens actifs mais aussi de secours) et satisfaire les contraintes de qualité de service (ex. latence). Les résultats obtenus montrent l’efficacité, la pertinence et le passage à l’échelle des algorithmes, heuristiques proposés pour des scénarios réseaux de petite, moyenne et grande dimension. Les évaluations numériques confirment que les stratégies proposées réduisent significativement l’utilisation des ressources nécessaires ou disponibles (de 20 à 50 % pour certains scénarios) tout en garantissant une protection totale contre des pannes affectant une seule disaster zone. Les résultats obtenus montrent également que les solutions proposées offrent un équilibre judicieux entre un niveau de résilience garanti et une allocation optimale des ressources disponibles, dans les environnements réseaux virtualisés NFV
Suivi sur le long terme des zones humides Ramsar à partir des archives Landsat
No full textAlthough wetlands provide a large number of ecosystem services, they are under serious threat worldwide from human activities. In this context, this thesis aims to assess the contribution of Landsat satellite time series recorded over almost 50 years to monitor the structural and functional dynamics of wetlands over the long term. The state of the art shows that open-access Landsat archives are a relevant source for assessing wetlands, thanks in particular to recent advances in artificial intelligence and cloud-computing tools, which open up new analytical perspectives. In particular, the Continuous Change Detection and Classification (CCDC) method can produce continuous time series and classify temporal profiles using the Google Earth Engine platform. The use of CCDC in 4 Ramsar sites makes it possible to produce an indicator of wetland functioning even for sites with very contrasting characteristics. In addition, the CCDC gives better results than the traditional diachronic change detection method for monitoring the evolution of an Atlantic coastal Ramsar wetland (Marais Poitevin) over 40 years. This method shows that the reduction in wetlands is mainly due to the conversion of natural grasslands to crops and urbanisation. Finally, it allows us to describe the annual change in anthropogenic pressures on this same site between 1984 and 2022, which is of interest for assessing the effectiveness of public policies in terms of conservation. This thesis shows that cloud-computing analysis of all Landsat archives using new methods for analysing temporal profiles opens up new prospects for monitoring wetlands, from both a scientific and operational point of view.Alors que les zones humides fournissent un grand nombre de services écosystémiques, elles sont fortement menacées au niveau mondial par les activités humaines. Dans ce contexte, cette thèse vise à évaluer l’apport des séries temporelles satellite Landsat enregistrées depuis près de 50 ans afin d’effectuer un suivi des dynamiques structurelles et fonctionnelles des zones humides sur le long terme. L’état de l’art montre que les archives Landsat en libre accès représentent une source pertinente pour l’évaluation des zones humides notamment grâce aux progrès récents en matière d'intelligence artificielle et d’outils en cloud-computing qui ouvrent de nouvelles perspectives d’analyse. En particulier, la méthode Continuous Change Detection and Classification (CCDC) permet de produire des séries temporelles continues et de classer des profils temporels en utilisant la plateforme Google Earth Engine. L’utilisation de la CCDC dans 4 sites Ramsar permet de produire un indicateur du fonctionnement de la zone humide même pour des sites présentant des caractéristiques très contrastées. De plus, la CCDC donne de meilleurs résultats que la méthode de détection de changements diachronique traditionnelle pour le suivi sur 40 ans de l'évolution d’une zone humide littorale atlantique Ramsar (Marais Poitevin). L’utilisation de cette méthode montre que la réduction des zones humides est principalement due au retournement des prairies naturelles en cultures et à l'urbanisation. Enfin, elle permet de décrire l’évolution annuelle des pressions anthropiques sur ce même site entre 1984 et 2022, ce qui présente un intérêt pour évaluer l’efficacité des politiques publiques en matière de conservation. Cette thèse montre ainsi que l’analyse en cloud-computing de l’ensemble des archives Landsat avec de nouvelles méthodes d’analyse de profils temporels ouvre de nouvelles perspectives pour le suivi des zones humides, tant d’un point de vue scientifique qu’opérationnel
modélisation statistique pour l'aide à la décision en sports collectifs
No full textIn this thesis, we develop statistical frameworks for sports analytics that integrate temporal, spatial, and financial dimensions. The aim is to enhance performance evaluation and strategic decision-making in collective sports, with a focus on the case of football. Our work is organized around four research questions.First, we propose a novel modeling framework based on multivariate Hawkes processes to assess how individual players contribute to the generation of offensive threats. By leveraging the immigration--birth interpretation of Hawkes processes, we introduce new metrics that decompose a player’s influence into direct and indirect contributions, thereby revealing the hierarchical nature of in-game events.Second, we address the representation of spatial information in collective sports by introducing an optimal transport-based embedding of player configurations. By mapping each frame—viewed as a discrete probability measure—into a Euclidean space via successive projections, our method yields a permutation-invariant representation that preserves an interpretable notion of distance through the sliced-Wasserstein metric. This embedding facilitates many learning tasks. In particular, it enables us to measure the degree of similarity between the playing styles of two teams.Third, we develop a probabilistic model to systematically estimate team formations and quantify the rate of role swaps. Modeling observed player positions as a random permutation of latent role positions, our approach enables the identification of a clear team structure. The challenge of the cardinality of the set of permutations is addressed using a sparse selection procedure based on an overlap criterion.Fourth, we combine performance statistics with player-specific attributes using regression techniques, such as Lasso and Random Forests, to predict future market values. This analysis identifies key predictors that drive player valuations, offering actionable insights for talent evaluation and transfer strategies.Overall, the contributions of this thesis advance the state-of-the-art in sports analytics by providing frameworks that capture the intricate dynamics of in-game events, spatial configurations, and economic valuation in modern football. The proposed methodologies are validated on extensive datasets from professional leagues, demonstrating both their practical utility and theoretical robustness.Dans cette thèse, nous développons des méthodes statistiques pour l'analyse de données dans les sports collectifs. Nous nous intéressons à la fois aux dynamiques spatio-temporelles des joueurs et à l'aspect financier du jeu. Notre but est de fournir des outils pour améliorer la prise de décision dans le sport, en portant une attention particulière au cas du football. Nos travaux s'articulent autour de quatre questions de recherche.Dans le premier chapitre, nous proposons une nouvelle modélisation des événements ayant lieu dans un match de football, basée sur des processus de Hawkes. Cela a pour objectif d'évaluer la contribution individuelle à la génération de menaces offensives. Grâce à l'interprétation immigration--naissance des processus de Hawkes, nous introduisons des métriques qui décomposent l'influence d'un joueur en contributions directes et indirectes, révélant ainsi la nature hiérarchique des événements au cours d'un match.Dans le deuxième chapitre, nous abordons la question de la modélisation de l'information spatiale sur le positionnement des joueurs à un instant donné. Pour cela, nous proposons une représentation des configurations de joueurs à chaque instant basée sur le transport optimal. Nous utilisons des projections successives afin d'obtenir une représentation dans un espace euclidien qui préserve une notion de distance interprétable grâce à la métrique sliced-Wasserstein. Ce procédé facilite de nombreuses tâches d'apprentissage. En particulier, il nous permet de mesurer le degré de similarité entre les styles de jeu d'équipes différentes.Dans le troisième chapitre, nous développons un modèle probabiliste visant à identifier systématiquement les formations caractéristiques de chaque équipe et à quantifier le taux de changement de rôles entre les joueurs. En modélisant les positions observées comme une permutation aléatoire de positions latentes associées à des rôles, notre approche permet de retrouver une structure spatiale claire et intelligible. Notre méthodologie incorpore la possibilité de changements de régime, permettant ainsi de segmenter les matchs en différentes phases de jeu selon la structure de l'équipe. Le problème de la cardinalité de l'ensemble des permutations est réglé au moyen d'une procédure de sélection parsimonieuse fondée sur un critère de recouvrement.Dans la dernière partie, nous combinons des indicateurs de performance avec des attributs spécifiques aux joueurs afin de prédire les valeurs marchandes futures. Pour cela, nous utilisons des méthodes de régression telles que le Lasso et les forêts aléatoires. Cette analyse met en évidence les principaux prédicteurs influençant la valorisation des joueurs, fournissant ainsi des indications concrètes pour l'évaluation des talents et l'élaboration de stratégies de transfert
Evaluation et incorporation de l'incertitude dans des modèles prédictifs des émissions de méthane entérique des ruminants
No full textFor limiting the global warming to 1.5°C above pre-industrial levels, reducing the environmental impact of the ruminant livestock sector is crucial. The main greenhouse gas emitted by ruminants is methane (CH4), which is produced by enteric fermentation in the rumen. The microbial community inhabiting the rumen degrades feed ingested by the animal to produce several compounds, including CH4 and volatile fatty acids (VFA). Manipulating animal diet and developing chemical compounds altering the rumen microbiota are the two main strategies investigated in research. As in vivo methods to measure enteric CH4 produced by ruminants are costly and difficult to implement at large scale, mathematical modelling is a useful approach for quantifying CH4. Mechanistic models, representing biological and physical processes of the rumen fermentation under dynamic condition, and empirical models, using data to represent these mechanisms under static condition, have been developed. Characterizing and integrating the uncertainty in both model types is crucial in order to accurately assess mitigation strategies. Therefore, the aim of this PhD thesis was to assess the uncertainty of enteric CH4 predictions of mechanistic and empirical models. For that, sensitivity analysis (SA) methods, which quantify the impact of model input uncertainty on output uncertainty, and Bayesian approaches, which quantify the uncertainty of model inputs and output by developing prior distributions and updating them with the data, were used. The PhD was divided into two tasks: 1) implementing a dynamic SA on a mechanistic model of the in vitro rumen fermentation accounting for the effect of a CH4 inhibitor (bromoform from Asparagopsis taxiformis (AT)) and 2) assessing the uncertainty of ten empirical models using variables related to animal characteristics, diet composition and animal production with Bayesian approaches. Moreover, a study, aiming to provide warnings to modelers on three modeling issues, was conducted by using Monte-Carlo simulations and empirical models. Results on the dynamic SA highlighted a shift in the factors influencing CH4 and VFA production variation over time when a high dose of AT is supplemented in the diet. Also, the SA revealed that hydrogen utilizers microbial group and fibers degradation were the two main factors explaining CH4 and VFA production variation, respectively, with a constant dynamic over time. Furthermore, the implemented Bayesian approach indicated that a model using dry matter intake (kg/day), dietary ether extract content (% of dry matter) and digestibility of dietary neutral detergent fiber content (%) was the best in terms of predictive accuracy and precision. Moreover, model performance was different in terms of accuracy depending on the dietary treatment studied. This work proposes a framework for assessing and improving CH4 prediction reliability, by addressing their uncertainty, which could further lead to a better assessment of mitigation strategies for enteric CH4 emissions of ruminants.Afin de limiter le réchauffement climatique à 1,5°C au-dessus des niveaux préindustriels, il est essentiel de réduire l'impact environnemental des ruminants. Le principal gaz à effet de serre émis par les ruminants est le méthane (CH4), qui est produit par la fermentation entérique dans le rumen. La communauté microbienne du rumen dégrade les aliments ingérés par l'animal pour produire plusieurs composés, dont le CH4 et les acides gras volatils (AGV). La manipulation du régime alimentaire des animaux et le développement de composés chimiques modifiant le microbiote du rumen sont les deux principales stratégies d'atténuation étudiées en recherche. Comme les méthodes in vivo pour mesurer le CH4 entérique produit par les ruminants sont coûteuses et difficiles à mettre en place à grande échelle, la modélisation mathématique est une approche utile pour quantifier le CH4. Des modèles mécanistes, représentant les processus biologiques et physiques de la fermentation du rumen dans des conditions dynamiques, et des modèles empiriques, utilisant des données pour représenter ces mécanismes dans des conditions statiques, ont été développés. La caractérisation et l'intégration de l'incertitude dans ces deux types de modèles est cruciale pour évaluer avec précision les stratégies d'atténuation. Par conséquent, L'objectif de cette thèse était d'évaluer l'incertitude des prédictions de CH4 entérique des modèles mécanistes et empiriques. Pour cela, les méthodes d'analyse de sensibilité (AS), qui quantifient l'impact de l'incertitude des entrées sur l'incertitude de la sortie des modèles, et les approches bayésiennes, qui quantifient l'incertitude des entrées et de la sortie des modèles en développant des distributions à priori et en les mettant à jour avec les données, ont été utilisées. La thèse a été divisé en deux tâches : 1) la réalisation d'une AS dynamique sur un modèle mécaniste de la fermentation in vitro du rumen tenant compte de l'effet d'un inhibiteur de CH4 (le bromoform d'Asparagopsis taxiformis (AT)) et 2) l'évaluation de l'incertitude de dix modèles empiriques utilisant des variables liées aux caractéristiques des animaux, à la composition de leur régime alimentaire et à leur production à l'aide d'approches bayésiennes. En outre, une étude, visant à fournir des mises en garde aux modélisateurs sur trois questions de modélisation, a été menée en utilisant des simulations Monte-Carlo et des modèles empiriques. Les résultats de l'AS dynamique ont mis en évidence un changement dans les facteurs influençant la variation de la production de CH4 et d'AGV au cours du temps lorsqu'une dose élevée d'AT est ajoutée dans le régime. De plus, l'AS a révélé que le groupe microbien d'utilisateurs d'hydrogène et la dégradation des fibres étaient les deux principaux facteurs expliquant la variation de la production de CH4 et d'AGV, respectivement, avec une dynamique constante au cours du temps. En outre, l'approche bayésienne mise en œuvre a indiqué qu'un modèle utilisant la matière sèche ingérée (kg/jour), la teneur en extrait d'éther alimentaire (% de la matière sèche) et la digestibilité de la teneur en fibre au détergent neutre alimentaire (%) était le meilleur en termes de justesse et de précision. De plus, la performance des modèles était différente en termes de justesse en fonction du traitement alimentaire étudié. Ce travail propose un cadre pour l'évaluation et l'amélioration de la fiabilité des prédictions de CH4, en traitant leur incertitude, ce qui pourrait conduire à une meilleure évaluation des stratégies d'atténuation des émissions de CH4 entérique des ruminants
Répartition probabiliste des nombres et idéaux premiers : conjecture de Hooley et biais de Chebyshev
No full textThis thesis explores two important topics in analytic number theory : Chebyshev's bias in number fields and the variance of primes in arithmetic progressions.Chebyshev's bias refers to the fact that primes tend to favor certain residue classes over others. This phenomenon was first observed by Chebyshev in the classical setting of prime numbers modulo 4 and was later systematically studied by Rubinstein and Sarnak through the machinery of limiting distributions and zeros of Dirichlet L-functions. It was subsequently extended by Nathan Ng to the case of number fields and further investigated by several authors. In particular, Fiorilli and Jouve proved unconditionally that, contrary to the classical setting, extreme cases of Chebyshev’s bias can occur in number fields. This result served as the starting point of this work. We first extend and generalize their unconditional results. Then, under some classical hypotheses, we establish a full characterization of these extreme cases of Chebyshev's bias.The second part of this thesis is devoted to the study of the variance of primes in arithmetic progressions. This measure of the fluctuations in the distribution of primes in arithmetic progressions has been studied by many authors. In the natural framework where one wants to evaluate the gaps between the prime counting function in an arithmetic progression and de la Vallée Poussin's asymptotics, Hooley conjectured an upper bound for the variance. Its range of validity has been subject to discussion. As a matter of fact, Fiorilli and Martin showed the conjecture fails if one does not restrict to a suitable range, demonstrating that the variance takes larger values than expected. We investigate whether a natural smoothing of the variance can restore the validity of Hooley’s conjecture in a wider range. Our results show that even in the ``smooth setting'', this is not possible, reinforcing evidence for the presence of unexpected irregularities in the distribution of primes.Cette thèse s'intéresse à deux sujets importants en théorie analytique des nombres : le biais de Chebyshev dans les corps des nombres et la variance des nombres premiers dans les progressions arithmétiques. Le biais de Chebyshev désigne le fait que les nombres premiers tendent à favoriser certaines classes de résidus par rapport à d'autres. Ce phénomène a été observé pour la première fois par Chebyshev dans le cadre classique de la répartition des nombres premiers modulo 4 et a ensuite été étudié de façon systématique par Rubinstein et Sarnak via la notion de distribution limite et les zéros des fonctions L de Dirichlet. Ce travail a ensuite été étendu par Nathan Ng, puis par d'autres auteurs, au cadre des corps de nombres. En particulier, Fiorilli et Jouve ont démontré inconditionnellement que, contrairement au cas classique, des cas extrêmes de biais de Chebyshev peuvent apparaître dans les corps de nombres. Ce résultat a servi de point de départ au présent travail. Nous étendons et généralisons d'abord leurs résultats inconditionnels. Puis, sous certaines hypothèses classiques, nous établissons une caractérisation complète des cas extrêmes de biais de Chebyshev. La seconde partie de cette thèse est consacrée à l’étude de la variance des nombres premiers dans les progressions arithmétiques. Cette mesure des fluctuations dans la distribution des nombres premiers dans les progressions arithmétiques et a été étudiée par de nombreux auteurs. Dans le cas naturel où l'on évalue l'écart entre le comptage des premiers dans une progression arithmétique et l'asymptotique de la Vallée Poussin, Hooley a conjecturé une borne supérieure pour cette variance. Son domaine de validité a fait l'objet de discussions. A ce sujet, Fiorilli et Martin ont montré que cette conjecture ne tient pas si l'on ne se restreint pas à un domaine convenable, indiquant que la variance prend des valeurs plus grandes que prévu. Dans cette thèse, nous examinons si un lissage naturel de la variance permettrait de rétablir la validité de la conjecture de Hooley sur un domaine plus large. Nos résultats montrent que, même dans ce "cadre lisse'', cela reste impossible, confirmant ainsi la présence d’irrégularités inattendues dans la distribution des nombres premiers
Étude et développement d'un lidar UV à détection directe pour la mesure du vent 3D dans le cadre des futurs avions ayant des ailes à grand allongement
No full textThe development of a direct-detection UV lidar architecture for wind measurement upstream of low-consumption aircraft is presented. These aircraft will be equipped with larger wingspans to improve lift but will be more sensitive to turbulence. To reduce the stress caused by wind turbulence on the wings, a load control system is required, which relies on upstream wind measurements to operate at full potential. Direct-detection lidar enables such measurements by deducing the wind velocity projected along the laser axis from the frequency shift induced by the Doppler effect on the backscattered wave, caused by the movement of particles and molecules. Since molecules are present at all altitudes, direct-detection lidar can measure wind 100% of the time upstream of the aircraft. Because molecular backscattering is proportional to 1/λ^4, where λ is the wavelength, the backscattered signal comes from a UV laser to increase the amount of received signal. To ensure insensitivity to atmospheric parameters, the lidar uses a quadrature Mach-Zehnder interferometer as a spectrum analyzer. The lidar architecture was optimized using a simulator to minimize the standard deviation of the projected velocity estimate. The development and experimental characterization of the interferometer are presented. Additionally, the study of 3D wind reconstruction in turbulence, based on lidar measurements, is detailed.Le développement d'une architecture lidar UV à détection directe pour la mesure de vent en amont des avions basses consommations est présenté. Ces avions seront équipés d'ailes de plus grande envergure pour améliorer la portance, mais seront plus sensibles aux turbulences. Pour réduire les contraintes induites par les turbulences de vent sur l'aile, un système de contrôle de charge est nécessaire, qui requiert la mesure de vent en amont de l'avion pour être exploité à son plein potentiel. Le lidar à détection directe permet de réaliser cette mesure, en déduisant la vitesse du vent projetée sur l'axe du laser à partir du décalage en fréquence induit par effet Doppler sur l'onde rétrodiffusée, dû au mouvement des particules et molécules. Les molécules étant présentes à toute altitude, le lidar à détection directe est capable de mesurer le vent 100 % du temps en amont de l'avion. La rétrodiffusion moléculaire étant proportionnelle à 1/λ^4, où λ est la longueur d'onde, le signal rétrodiffusé provient d'un laser UV pour augmenter la quantité de signal reçu. Pour être insensible aux paramètres atmosphériques, le lidar utilise un interféromètre quadri Mach-Zehnder comme analyseur de spectre. L'architecture lidar a été optimisée grâce à un simulateur pour minimiser l'écart-type d'estimation de la vitesse projetée. Le développement ainsi que les caractérisations expérimentales de l'interféromètre sont présentés. En parallèle, l'étude de la reconstruction du vent 3D dans une turbulence, à partir des mesures lidar, est détaillée
Génération de comportements non verbaux adaptatifs chez les ACA et les robots sociaux par diffusion conditionnelle
No full textPhD research, conducted at the Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) at Sorbonne University under the supervision of Catherine Pelachaud and Laurence Chaby, focuses on modeling virtual agents and social robots capable of exhibiting adaptive non-verbal behaviors during social interactions. Specifically, my project centers on generating non-verbal behaviors, particularly facial expressions, using diffusion models within the framework of Motivational Interviewing (MI).Motivational Interviewing is a client-centered counseling technique often used to promote behavioral changes, such as reducing alcohol consumption or encouraging physical activity. In this context, virtual agents and social robots must adapt their facial expressions to the user's emotions and dialogic exchanges to enhance empathy and rapport. My approach is based on analyzing the AnnoMI corpus, a collection of interactions between therapists and clients annotated according to the dialogic acts of Motivational Interviewing. This analysis has identified patterns of co-occurrence between facial action units (AUs) and various dialogic acts. Initially, I developed a conditional diffusion model capable of generating sequences of facial expressions for a virtual counselor within the context of Motivational Interviewing. This model was evaluated both objectively and subjectively in an offline setting, with participants observing video sessions featuring a virtual agent and a client. Recently, I worked on transforming this offline setup into a real-time architecture by significantly reducing the model's inference time using techniques like DPM-solver. This advancement enables dynamic and adaptive interaction, allowing the virtual agent's or Furhat robot's facial expressions to respond in real-time to the user's facial expressions and dialogic acts. Additionally, the agent's dialogue is managed by a large language model (LLM) specifically fine-tuned for Motivational Interviewing. The goal is to deliver tailored verbal feedback enriched with empathetic non-verbal behaviors. To evaluate the effectiveness of this system, I designed a study involving human participants interacting with both a virtual agent and the Furhat social robot. The study includes three different conditions for controlling facial expressions: using the diffusion model, random facial expressions, and no facial expressions. My current work focuses on analyzing the evaluation data, specifically examining the impact of physical presence on the perceived quality of Motivational Interviewing. This involves comparing interactions with a virtual agent to those with the Furhat robot. Additionally, I am exploring Expectancy Violation Theory to better interpret the results and understand the effect of potential inconsistencies between the agent's verbal and non-verbal behaviors. The overarching goal of my research is to enhance the effectiveness of interactive agents and social robots in sensitive contexts such as Motivational Interviewing, where social adaptation, empathy, and physical presence play a crucial role in the quality of interaction.Mon travail de thèse, mené au sein de l'Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) à l'Université Sorbonne, sous la supervision de Catherine Pelachaud et Laurence Chaby, porte sur la modélisation des agents virtuels et des robots sociaux capables d'exhiber des comportements non verbaux adaptatifs dans des interactions sociales. Plus précisément, mon projet se concentre sur la génération de comportements non verbaux, notamment les expressions faciales, en utilisant des modèles de diffusion dans le cadre des entretiens motivationnels (MI). Les entretiens motivationnels sont une technique d'accompagnement client-centré, souvent utilisée pour favoriser le changement de comportements, par exemple pour réduire la consommation d'alcool ou promouvoir une activité physique. Dans ce contexte, les agents virtuels et les robots sociaux doivent pouvoir adapter leurs expressions faciales en fonction des émotions et des échanges dialogiques avec l'utilisateur afin d'améliorer l'empathie et le rapport avec celui-ci. Mon approche se base sur l'analyse du corpus AnnoMI, une collection d'interactions entre des thérapeutes et des clients annotés selon les codes des actes dialogiques de l'entretien motivationnel. Cette analyse a permis d'identifier des modèles de co-occurrence d'unités d'action faciale (AUs) liés à différents actes dialogiques. J'ai initialement développé un modèle de diffusion conditionnel permettant de générer des séquences d'expressions faciales pour un conseiller virtuel dans un cadre d'entretien motivationnel. Ce modèle a été évalué de manière objective et subjective dans un contexte hors ligne, via une évaluation subjective impliquant des participants observant des vidéos de sessions d'entretien entre un agent virtuel et un client. Récemment, j'ai travaillé sur la transformation de cette configuration hors ligne en une architecture en temps réel, en réduisant considérablement le temps d'inférence du modèle à l'aide de techniques comme DPM-solver, permettant ainsi une interaction dynamique et adaptée. Cette nouvelle architecture permet d'adapter les expressions faciales de l'agent virtuel ou du robot Furhat en fonction des expressions faciales et des actes dialogiques d'un utilisateur en temps réel. De plus, le dialogue de l'agent est pris en charge par un modèle de langage large (LLM) spécifiquement adapté pour les entretiens motivationnels. L'objectif est de fournir un retour verbal adapté, enrichi par des comportements non verbaux empathiques. Pour évaluer l'efficacité de ce système, j'ai conçu une étude impliquant des participants humains interagissant avec un agent virtuel et un robot social Furhat. Cette étude inclut trois conditions différentes de contrôle des expressions faciales : à l'aide du modèle de diffusion, des expressions faciales aléatoires, et une condition sans expressions faciales. Mes travaux en cours se concentrent sur l'analyse des données de l'évaluation sur l'impact de la présence physique sur la qualité perçue des entretiens motivationnels, en comparant l'interaction avec un agent virtuel à celle avec le robot Furhat. De plus, j'explore la théorie de la violation des attentes (Expectancy violation theory) afin de mieux traiter les résultats et comprendre l'effet des incohérences potentielles entre les comportements verbaux et non verbaux de l'agent. L'objectif global de mes travaux est d'améliorer l'efficacité des agents interactifs et des robots sociaux dans des contextes sensibles tels que les entretiens motivationnels, où l'adaptation sociale, l'empathie, et la présence physique jouent un rôle essentiel dans la qualité de l'interaction
Élaboration de nouvelles phases céramiques légères (phosphure de bore) pour applications structurales et étude de leur stabilité thermodynamique
No full textThis work investigates the Boron-Phosphorus system with two main objectives: i) to deepen the understanding of the thermal stability of the BP and B12P2 phases, particularly the thermal decomposition of BP, and ii) to develop dense samples by SPS process for specific applications, particularly in ballistic protection. The initial steps involved the characterisation of submicron BP and B12P2 powders, synthesised using two methods: self-propagating high-temperature synthesis (SHS) and mechanosynthesis. The study of the thermal stability of the BP phase clarified the decomposition mechanisms leading to the formation of B12P2, revealing a shrinking core model in which rapid nucleation is followed by anisotropic growth, limited by interface reactions. The investigation into the sintering behaviour of B12P2 powders identified the optimal experimental conditions for achieving full densification. The experimental approach to sintering, coupled with the acquisition of data on microstructural evolution and densification kinetics, allows the identification of the dominant mechanisms. These findings were applied to scale up the process, particularly for producing dense 40 mm diameter pieces, sintered using an optimised cycle derived from electrothermal simulations of SPS sintering. The resulting samples were characterised mechanically, exhibiting high hardness, good toughness, and elevated elastic moduli. Their ballistic performance was assessed through plate impact tests, demonstrating excellent resistance to spalling and a high Hugoniot elastic limit, highlighting their potential for ballistic protection applications.Les travaux de cette thèse sont centrés sur l’étude du système Bore-Phosphore, avec deux axes principaux : i) approfondir la compréhension de la stabilité thermique des phases BP et B12P2, notamment la décomposition thermique de la phase BP, et ii) élaborer par la méthode SPS des échantillons denses pour des applications spécifiques, notamment la protection balistique. La première étape implique la caractérisation de poudres submicroniques de BP et de B12P2, obtenues par deux voies de synthèse : la synthèse autopropagée (SHS) et la mécanosynthèse. L’étude de la stabilité thermique de la phase BP a permis de clarifier les mécanismes de décomposition menant à la formation de B12P2, identifiant un modèle de cœur rétrécissant avec une germination instantanée suivie d’une croissance anisotrope, limitée par des réactions d’interface. L’étude de l’aptitude au frittage des poudres de B12P2 a permis de déterminer les conditions expérimentales nécessaires pour atteindre une densification complète. L’approche expérimentale du frittage, accompagnée de l’acquisition de données sur l’évolution des microstructures et des cinétiques de densification, permet d’identifier les mécanismes dominants notamment par des phénomènes de micro-plasticités. Ces connaissances ont été appliquées à la mise à l’échelle des échantillons, notamment dans le cadre de la production de pièces denses de 40 mm de diamètre, frittées selon un cycle optimisé, déterminé à partir de simulations électrothermiques du frittage SPS. Les pièces obtenues ont ensuite été caractérisées mécaniquement, montrant une forte dureté, une bonne ténacité et des modules élastiques élevés. Les performances balistiques des échantillons ont été évaluées par des essais d'impact de plaques, révélant une excellente résistance à l’écaillage et une limite d’élasticité d'Hugoniot élevée, soulignant leur potentiel pour des applications de protection balistiqu
Apprentissage de représentations à partir d'observations
No full textDeep learning has become ubiquitous in computer vision. Deep models are used to learn representations of images tailored to specific tasks, from image synthesis to semantic segmentation by way of image retrieval. Yet, the representations learned by these models have elusive properties. They are obviously effective for many problems but how far can we push their limits? Can these representations encode several modalities, e.g. text and image, at the same time? Are there semantics encoded in latent representations, and if so, can we explicit them? Can deep models deal with problems more sophisticated than traditional classification, such as tasks where the inputs, the outputs, or both, are unusually structured? This manuscript tries to answer these questions through a collection of works on representation learning for computer vision. The contributions will extend deep learning alongside three directions: multimodal learning, generative models and structured problems. Tackled applications cover problems in Earth Observation, document analysis, image synthesis, point cloud segmentation, content-based retrieval and symbolic music processing