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Contributions à l’ergonomie et aux stratégies de commande des exosquelettes de suppléance du membre supérieur
No full textThe loss of upper-limb mobility severely restricts autonomy and quality of life. Assistive exoskeletons represent a promising rehabilitation solution, yet their adoption remains limited due to insufficient user acceptability. This PhD seeks to enhance such acceptability along two main axes. First, exoskeleton use frequently induces discomfort arising from kinematic incompatibilities with the human upper-limb. This work addresses these limitations at the design stage—illustrated through the iterative development of two prototypes—and further investigates residual discomfort caused by joint misalignments introduced during donning. Second, the simultaneous control of multiple degrees of freedom poses a significant challenge for users. To address this, the thesis introduces a control interface leveraging human–exoskeleton interaction forces. Three contributions are presented: intent detection methods, a shared control strategy exploiting user force impulses to mitigate physical effort required to use the exoskeleton, and a variable admittance controller to stabilize interaction while facilitating motion initiation. A pilot evaluation of this controller with potential users shows encouraging results in terms of acceptability.La perte de mobilité du membre supérieur limite l’autonomie et la qualité de vie des personnes concernées. Les exosquelettes de suppléance offrent une solution prometteuse mais leur adoption reste faible, en raison d’une acceptabilité insuffisante. Cette thèse cherche à l’améliorer selon deux axes.D’une part, les dispositifs génèrent souvent un inconfort lié aux incompatibilités cinématiques avec le membre supérieur humain. Ces travaux proposent des solutions pour réduire ces contraintes dès la conception, implémentées dans deux prototypes développés itérativement, et d’étudier l’inconfort résiduel causé par les défauts d’alignement introduits lors de l’installation de l'utilisateur. D’autre part, la complexité du pilotage simultané de plusieurs degrés de liberté est abordée. Une interface de commande basée sur les forces d’interaction humain-exosquelette est proposée, et trois contributions sont présentées : détection d’intention, commande partagée exploitant les impulsions de force afin de réduire la charge physique requise pour utiliser l'exosquelette, et contrôle par admittance variable pour stabiliser l’interaction. Une évaluation pilote de ce dernier contrôleur auprès d'utilisateurs potentiels montre des résultats encourageants en termes d'acceptabilité
Approches microfluidiques pour l'étude biomimétique du remodelage membranaire induit par l'actine
No full textChanges in cell shape depend on the dynamic interaction between the actin cytoskeleton and the plasma membrane. The actin cytoskeleton exerts mechanical forces that deform the cell membrane, inducing the controlled formation of different membrane structures, including blebs or membrane nanotubes. In vivo, the formation of different actin structures, such as lamellipodia or filopodia, depends on different actin nucleators. During my PhD, I developed a microfluidic system that allows different proteins to be sequentially introduced into the vicinity of giant unilamellar vesicles (GUVs) and to track their deformation dynamics. By polymerizing branched actin networks nucleated by the Arp2/3 complex on GUVs exhibiting lipid phase separation, we showed that actin networks prevent the coalescence of lipid microdomains and that, in turn, the number of domains affects the structure of the actin network. I then used this approach to study another nucleation factor: the formin mDia1. Membrane deformations induced by formin-nucleated actin filaments can lead to inward and outward protrusions. In addition, the cross-linking protein fascin generates the formation of small vesicles from the membrane. These results show how the synergy of actin polymerization and cross-linking induced by formin controls the induced membrane remodeling.Les changements de forme des cellules dépendent de l'interaction dynamique entre le cytosquelette d'actine et la membrane plasmique. Le cytosquelette d'actine exerce des forces mécaniques qui déforment la membrane cellulaire, induisant la formation contrôlée de différentes structures membranaires, y compris des blebs ou des nanotubes de membrane. In vivo, la formation de différentes structures d'actine, comme les lamellipodes ou les filopodes, dépend de différents nucléateurs d'actine. Au cours de mon doctorat, j'ai développé un système microfluidique permettant d'introduire séquentiellement différentes protéines au voisinage de vésicules unilamellaires géantes (GUV) et de suivre la dynamique de leur déformation. En polymérisant des réseaux d'actine branchés nucléés par le complexe Arp2/3 sur des GUVs présentant une séparation de phase, nous avons montré que ces réseaux d'actine empêchent la coalescence des microdomaines lipidiques et que, en retour, le nombre de domaines affecte la structure du réseau. Ensuite, j'ai utilisé cette approche pour étudier un autre facteur de nucléation : la formine mDia1. Les déformations membranaires induites par les filaments d'actine nucléés par la formine peuvent entraîner des protrusions vers l'intérieur et vers l'extérieur. De plus, la protéine de réticulation fascine engendre la formation de petites vésicules depuis la membrane. Ces résultats montrent comment la synergie de la polymérisation induite par la formine et de la réticulation de l'actine contrôle le remodelage de la membrane
Évolution non-linéaire de gaz de solitons dans des systèmes optiques, électriques et hydrodynamique
No full textSolitons are stable, localized nonlinear wave packets that emerge in integrable systems from a balance between nonlinearity and dispersion. When large ensembles of solitons interact in random configurations, they form what is known as a soliton gas, a many-body nonlinear wave system whose dynamics call for a statistical treatment. While the theoretical framework for soliton gases has been extensively developed under the assumption of integrability, many physical systems exhibit weak perturbations that break this condition. The impact of such deviations on the spectral and statistical properties of soliton gases remains poorly understood. In this thesis, we experimentally investigate the dynamics of dense soliton gases in three distinct physical platforms: a large deep-water wave tank governed by the focusing nonlinear Schrödinger equation, a nonlinear electrical transmission line modeled by a dissipative KdV equation, and a recirculating optical fiber loop described by a perturbed focusing NLSE. Each system provides a setting to explore the effect of weak integrability breaking, such as damping, diffusion, or optical gain. Our results highlight the limitations of existing kinetic or hydrodynamic theories in weakly non-integrable regimes and point to the need for new frameworks capable of capturing soliton-radiation coupling, spectral reshaping, and non-isospectral evolution.Les solitons sont des paquets d'ondes non linéaires stables et localisés qui émergent dans des systèmes intégrables à partir d'un équilibre entre non-linéarité et dispersion. Lorsque de grands ensembles de solitons interagissent dans des configurations aléatoires, ils forment ce que l'on appelle un gaz de solitons, un système non linéaire dont la dynamique nécessite un traitement statistique. Bien que le cadre théorique des gaz de solitons ait été largement développé sous l'hypothèse d'intégrabilité, de nombreux systèmes physiques présentent de faibles perturbations qui brisent cette condition. L'impact de telles déviations sur les propriétés spectrales et statistiques des gaz de solitons reste mal compris. Dans cette thèse, nous étudions expérimentalement la dynamique de gaz de solitons denses au sein de trois plateformes physiques distinctes : un grand canal à houle en eau profonde régi par l'équation de Schrödinger non linéaire focalisante, une ligne de transmission électrique non linéaire modélisée par une équation de KdV dissipative, et une boucle de recirculation fibrée décrite par une NLSE focalisante perturbée. Chaque système constitue un cadre permettant d'explorer les effets de faibles brisures d'intégrabilité, telles que les pertes, la diffusion ou du gain optique. Nos résultats mettent en évidence les limites des théories cinétiques ou hydrodynamiques existantes dans les régimes faiblement non intégrables, et soulignent la nécessité de nouveaux cadres capables de décrire le couplage soliton-radiations, les réorganisations spectrales et les évolutions non isospectrales
Commande partagée avec retour pour systèmes multi-robots
No full textMulti-agent systems offer significant advantages in terms of flexibility and redundancy, enabling the efficient distribution of complex tasks among multiple robots. However, their deployment requires advanced control strategies to ensure optimal cooperation between autonomous agents and human operators. We propose a modification of the global connectivity maintenance algorithm to incorporate measurements taken in agent's local frame, using sensors with limited fields of view. This algorithm, responsible for the autonomous behavior of the multi-robot system, is combined with different adaptive supervision strategies, allowing the user to exert control at varying scales over the entire group. (i) Single Agent Control (S): The operator directly controls a single robot, (ii) Pinning Control (P): The operator imposes constraints on multiple robots to influence the group, (iii) Centroid Control (C): The operator acts on the system’s center of mass to steer the entire fleet. In conjunction with the connectivity maintenance algorithm, these methods ensure compliance with inter-agent constraints while providing haptic feedback to the user regarding the system’s connectivity state. The effectiveness of these approaches was evaluated through a user study, comparing performance with and without haptic feedback across multiple scenarios tailored to the different control modes.Les systèmes multi-agents offrent des avantages en termes de flexibilité et de redondance, permettant la répartition efficace des tâches complexes entre plusieurs robots. Cependant, leur déploiement exige des stratégies avancées de contrôle afin d’assurer une coopération optimale entre agents autonomes et opérateurs humains. Nous proposons une modification de l’algorithme de maintenance de connectivité globale afin d’intégrer des mesures réalisées dans le repère propre de chaque agent, avec un capteur à champ de vision limité. Cet algorithme, assurant le contrôle autonome du système multi-robots, est combiné à différentes stratégies de supervision adaptative, offrant à l’utilisateur un contrôle à échelle variable sur l’ensemble du groupe : (i) Contrôle d’agent unique(S) : l’opérateur pilote un robot spécifique, (ii) Contrôle par ancrage (P) : l’opérateur impose des contraintes à plusieurs robots pour influencer le groupe, (iii) Contrôle par barycentre (C) : l’opérateur agit sur le centre de masse du système multi-robots pour guider la flotte. Associées à l’algorithme de maintenance de connectivité, ces méthodes garantissent le respect des contraintes inter-agents tout en fournissant un retour haptique à l’utilisateur sur l’état de connectivité du groupe. L’efficacité de ces approches a été évaluée dans une étude utilisateur comparant les performances avec et sans retour haptique à travers plusieurs scénarios adaptés aux différents modes de contrôle
Caractérisation des effets ergogéniques de vêtements réflecteurs d'infrarouges lointains sur la fonction vasculaire et les perturbations neuromusculaires au repos, à l'exercice et lors de la récupération
No full textIn recent years, numerous technologies such as compression garments or carbon-plated shoes have experienced significant growth, particularly in the field of running and trail running (Chollet, Michelet, Horvais, Pavailler, & Giandolini, 2023; Engel, Holmberg, & Sperlich, 2016). In this context, certain metallic oxides capable of reflecting far-infrared radiation (FIR) naturally emitted by the body have been integrated into clothing. These radiations appear to act on vascular function through an increase in nitric oxide (NO) concentration at the endothelial level, thereby inducing vasodilation and greater blood flow. This could enhance oxygen delivery and/or limit metabolite accumulation in the muscle, potentially contributing to improved performance or recovery (Bontemps, Gruet, Vercruyssen, & Louis, 2021). These hypothesizedand still debatedmechanisms are in line with the perceptions of many athletes and international competitors, who report benefits from using this technology in their daily practice. However, to date, very few studies have been conducted, particularly under ecological experimental conditions. Moreover, findings diverge between in vitro and in situ and/or in vivo data regarding the effects of FIR on vascular function. This discrepancy limits our understanding of the potential benefits of FIR-based garments, especially in the sports context. Accordingly, the objectives of this doctoral project were to examine the in vivo effects of FIR reflective garments on (i) vascular function at rest, and (ii) to characterize the potential ergogenic contribution (cardiovascular, neuromuscular, and perceptual responses) of this clothing strategy to performance in extra small trail running (as defined by the International Trail Running Association, ITRA) [TR-XS] and cycling, as well as during recovery. The different experiments carried out did not reveal any significant effects of this technology under the tested conditions. At rest, neither macro- nor microvascular blood flow, nor brachial artery diameter, nor muscle oxygenation were altered by the use of FIR garments compared with placebo conditions. During exercise, whether in cycling or trail running, no significant differences were observed between FIR and placebo conditions regarding muscle perfusion and oxygenation, energetic efficiency (running cost, pedaling efficiency), blood lactate concentration, neuromuscular fatigue, or perceived exertion. With respect to recovery, no significant differences were observed in neuromuscular or metabolic parameters, whether immediately after exercise or up to 48 hours later. However, 48 hours after a trail run, participants reported slightly lower perceived fatigue with FIR garments compared to placebo, though this was not corroborated by objective measures. In summary, this project shows that under in vivo and in situ experimental conditions and among well-trained endurance athletes, the use of FIR-reflective garments does not provide significant benefits on vascular function, performance, or the recovery of physiological parameters.Ces dernières années, de nombreuses technologies comme les vêtements de compression ou les chaussures à plaque de carbone, ont connu un essor considérable, particulièrement dans le domaine de la course à pied et du trail running (Chollet, Michelet, Horvais,Pavailler, & Giandolini, 2023; Engel, Holmberg, & Sperlich, 2016). Dans ce contexte, certains oxydes métalliques permettant de réémettre le rayonnement infrarouge lointain [FIR, pour Far-Infrared en anglais] émit naturellement par le corps ont été intégrés au sein de vêtements. Ces radiations semblent agir sur la fonction vasculaire via une hausse de la concentration en oxyde nitrique [NO, pour nitric oxide en anglais] au niveau de l'endothélium, induisant une augmentation de la vasodilatation et du flux sanguin. Cela pourrait améliorer l'apport en oxygène et/ou limiter l'accumulation de métabolites au niveau musculaire, contribuant ainsi à une amélioration de la performance ou de la récupération (Bontemps, Gruet, Vercruyssen, & Louis, 2021). Ces mécanismes supposés et encore discutés sont en phases avec la perception de nombreux sportifs et/ou athlètes internationaux, rapportant les bienfaits de l'utilisation de cette technologie dans leur pratique quotidienne. Néanmoins, à ce jour, très peu d'études ont été réalisées, notamment dans un cadre expérimental écologique. De plus, les résultats divergent entre les données in vitro et les données in situ et/ou in vivo, sur les effets des FIR sur la fonction vasculaire. Cette discordance limite la compréhension des éventuels apports de l'utilisation des vêtements FIR notamment dans le cadre sportif. Ainsi, les objectifs de ce projet doctoral étaient d'examiner les effets de l'utilisation in vivo de vêtements réémettant les FIR sur (i) la fonction vasculaire au repos ; et (ii) de caractériser l'apport ergogène (fonction cardiovasculaire, neuromusculaire, et perception de l'effort) de cette stratégie vestimentaire sur la performance en trail running « extra small » (tel que défini par l'association internationale de trail running) [TR-XS] et en cyclisme, ainsi que lors de la récupération. Les différentes expérimentations menées n'ont pas mis en évidence d'effet significatif de cette technologie dans les conditions testées. Au repos, ni le flux sanguin macro- et microvasculaire, ni le diamètre de l'artère brachiale, ni l'oxygénation musculaire n'ont été modifiés par le port des vêtements FIR par rapport aux conditions placebo. Lors des exercices, réalisés en cyclisme ou en trail running, aucune différence significative n'a été observée entre les conditions FIR et placebo sur la perfusion et l'oxygénation musculaire, l'efficacité énergétique (coût énergétique de la course à pied, efficacité de pédalage), la lactatémie, la fatigue neuromusculaire ou la perception de l'effort. Concernant la récupération, les paramètres neuromusculaires, métaboliques aucune différence significative n'a été observée, que ce soit immédiatement après l'exercice ou jusqu'à 48 heures plus tard. Toutefois, 48 heures après un trail, les participants ont rapporté une fatigue perçue légèrement plus faible avec les vêtements FIR par rapport au placebo, sans que cela ne soit corroboré par les mesures objectives. En résumé, ce projet montre que, dans des conditions expérimentales in vivo et in situ et chez des athlètes entraînés en endurance, le port de vêtements réémettant les FIR n'apporte pas de bénéfices significatifs sur la fonction vasculaire, la performance ou la récupération des paramètres physiologiques
Modélisation à l'échelle atomique de l'impact de l'hydrogène sur la plasticité du tungstène et des métaux de transition cubiques centrés
No full textIn order to better understand the mechanisms of hydrogen embrittlement observed in many body-centered cubic (BCC) metals, it is essential to describe, at the atomic scale, the impact of hydrogen atoms on the plasticity of these metals. This thesis has therefore focused on studying the interactions between dislocations and hydrogen in BCC metals, with the aim of assessing the influence of hydrogen on dislocation mobility, particularly in the tungsten-hydrogen system. In BCC metals, low-temperature plastic deformation is dominated by the motion of 1/2 screw dislocations. While solutes generally tend to slow down these dislocations, transmission electron microscopy observations in iron at room temperature have instead revealed enhanced mobility of dislocations in the presence of hydrogen. Using Density Functional Theory (DFT) calculations, we investigated the screw dislocation core structure in the presence of hydrogen and the corresponding interaction energies in BCC metals. In the tungsten-hydrogen system, two distinct core structures were identified: the easy-core and the hard-core configurations, both exhibiting hydrogen segregation with comparable interaction energies. This similarity suggests competition between the two configurations at finite temperature. Mean-field Ising models, parameterized from the DFT results, were then used to predict the equilibrium segregation of hydrogen near the dislocation core. Strong segregation was found for both configurations up to 500 K. In parallel, we developed a new Machine Learning (ML)-type interatomic potential for the tungsten-hydrogen system, fitted to our DFT data and specifically designed to reproduce hydrogen-dislocation interactions. Molecular dynamics simulations performed with this potential at various temperatures confirmed the segregation profiles predicted by the Ising models as well as the competition between the two hydrogen-decorated core configurations. Our DFT calculations also revealed a strong attractive interaction between vacancies and hydrogen, leading to the formation of complexes composed of vacancy and hydrogen. Introducing this excess of vacancies into the Ising models led to a reduction in hydrogen segregation on dislocations and to hydrogen saturation at low temperature only on the hard-core sites. Dislocation mobility was then studied by molecular dynamics using the ML potential, under applied stress and in the presence of a random solid solution of hydrogen. Two slip regimes were identified depending on the concentration of hydrogen trapped along the dislocation line. The first regime corresponds to dislocation pinning by hydrogen atoms, as confirmed by DFT calculations of the energy barriers associated with the glide of a decorated core. The second regime, in contrast, is characterized by accelerated dislocation motion associated with a low concentration of hydrogen along the dislocation line that promotes the nucleation of kink pairs. At low concentrations, this acceleration becomes more pronounced as the hydrogen concentration increases, whereas at high concentration the dislocation becomes pinned again. Finally, this study was extended to other BCC metals from groups 5 (V, Nb, Ta) and 6 (Cr, Mo, W) as well as to iron. A strong contrast emerged: in group~5 metals, hydrogen interactions with vacancies and dislocations are much weaker than those observed in group~6 metals and in iron. Iron, however, stands out from group 6 metals in showing a much more attractive interaction in the easy-core configuration than in the hard-core configuration.Afin de mieux comprendre les mécanismes de fragilisation à l'hydrogène observés dans de nombreux métaux cubiques centrés (CC), il est essentiel de décrire à l'échelle atomique l'impact des atomes d'hydrogène sur la plasticité de ces métaux. Cette thèse s'est ainsi consacrée à l'étude des interactions entre dislocations et hydrogène dans les métaux CC, dans le but d'évaluer l'influence de l'hydrogène sur la mobilité des dislocations, en particulier dans le système tungstène-hydrogène. Dans les métaux CC, la déformation plastique à basse température est dominée par le mouvement des dislocations vis 1/2. Alors que les solutés tendent généralement à freiner ces dislocations, des observations en microscopie électronique en transmission dans le fer à température ambiante révèlent au contraire une mobilité accrue en présence d'hydrogène. A l'aide de calculs de Théorie de la Fonctionnelle de la Densité (DFT), nous avons étudié la structure de cœur de la dislocation vis en présence d'hydrogène et les énergies d'interaction correspondantes, dans les métaux CC. Dans le système tungstène-hydrogène, deux structures de cœur distinctes ont été mises en évidence : la configuration facile et la configuration difficile, toutes deux présentant une ségrégation d'hydrogène avec des énergies d'interaction comparables. Cette similarité suggère une compétition entre les deux configurations à température finie. Des modèles d'Ising en champ moyen, paramétrés à partir des résultats DFT, ont ensuite permis de prédire la ségrégation d'équilibre de l'hydrogène au voisinage du cœur de dislocation. Une forte ségrégation est ainsi mise en évidence pour les deux configurations jusqu'à 500 K. Nous avons parallèlement développé un nouveau potentiel de type Machine Learning (ML) pour le système tungstène-hydrogène, ajusté sur nos données DFT et spécifiquement construit pour reproduire l'interaction hydrogène-dislocation. Des simulations de dynamique moléculaire menées avec ce potentiel à différentes températures confirment les profils de ségrégation prédits par les modèles d'Ising ainsi que la compétition entre les deux configurations de cœur décorées en hydrogène. Nos calculs DFT révèlent également une interaction fortement attractive entre les lacunes et l'hydrogène, induisant la formation de complexes hydrogène-lacune. Cette surabondance de lacunes introduite dans les modèles d'Ising, conduit à une réduction de la ségrégation d'hydrogène sur les dislocations et à une saturation en hydrogène à basse température uniquement sur les sites du cœur difficile. La mobilité des dislocations a ensuite été étudiée par dynamique moléculaire avec le potentiel ML, sous contrainte et en présence d'une solution solide aléatoire d'hydrogène. Deux régimes de glissement ont été identifiés en fonction de la concentration d'hydrogène piégé sur la ligne de dislocation. Le premier correspond à un blocage des dislocations par les atomes d'hydrogène, confirmé par des calculs DFT de barrières d'énergie associées au glissement d'un cœur décoré. Le second régime, au contraire, est caractérisé par une accélération des dislocations, liée à une faible concentration d'hydrogène le long de la ligne de dislocation qui favorise la germination des paires de décrochement. Aux faibles concentrations, cette accélération est d'autant plus marquée que la concentration d'hydrogène augmente, tandis qu'à haute concentration, la dislocation est de nouveau bloquée. Enfin, cette étude a été élargie aux autres métaux CC des groupes 5 (V, Nb, Ta) et 6 (Cr, Mo, W) ainsi qu'au fer. Il en ressort un contraste marqué : dans les métaux du groupe 5, les interactions de l'hydrogène avec les lacunes et les dislocations sont nettement plus faibles que celles observées dans le groupe 6 et dans le fer. Ce dernier se distingue néanmoins du groupe 6 avec une interaction nettement plus attractive sur la configuration facile que sur la configuration difficile
Etude par spectrοscοpie ΙR et micrοscοpie électrοnique en transmissiοn des catalyseurs sulfures (Cο)ΜοS2 pοur la réactiοn de WGS
No full textThis thesis investigates the reaction mechanisms of the Water Gas Shift (WGS) reaction on sulfide catalysts, both monometallic (Mo-based) and bimetallic (Mo–Co), supported on SiO2 and TiO2. The objective is to correlate the structure and morphology of sulfide nanolayers with catalytic performance and active site stability. The study demonstrated that the nature of the support directly influences the dispersion of active sites, the morphology, and the accessibility of M and S edge sites, as well as their sensitivity to sulfur/oxygen exchanges. On SiO₂, while the addition of chelating agents increases the concentration of edge sites and thus improves initial activity, these sites appear to have low stability under reaction flow conditions. On SiO2 support, the reaction mainly follows a redox pathway via COS on S-edge sites, whereas on TiO2 it proceeds through an associative mechanism involving formates on M-edge sites. Since these sites are sensitive to S/O exchanges with water, a continuous H2S feed is required during reaction to ensure greater stability. Compared to MoS2/SiO2, the distinctive feature of the MoS2/TiO2 catalytic system lies in the contribution of the support to the reaction mechanism through its hydroxyl groups.Cette thèse explore les mécanismes réactionnels de la réaction de Water Gas Shift (WGS) sur des catalyseurs sulfures monométalliques à base de Mo ou bimétalliques Mo et Co supportés sur SiO2 et TiO2. L’objectif est de corréler la structure et la morphologie des nanofeuillets sulfures aux performances catalytiques et à la stabilité des sites actifs. L’étude a démontré que la nature du support influence directement la dispersion des sites actifs, la morphologie et l’accessibilité des sites de bord M et S, ainsi que leur sensibilité aux échanges soufre/oxygène. Sur SiO2, si l’addition d’agents chélatants permet d’augmenter la concentration en sites de bord et ainsi d’améliorer l’activité initiale, il apparait que ces sites présentent une faible stabilité sous flux réactionnel. Sur ce support SiO2, la réaction suit principalement une voie rédox via le COS sur les sites de bords S, alors que sur TiO2 elle privilégie un mécanisme associatif impliquant des formiates sur les sites de bord M. Ces sites étant sensibles au échanges S/O avec l’eau, ils nécessitent une alimentation permanente en H2S au cours de la réaction pour une meilleure stabilité. En comparaison avec le MoS2/SiO2, la particularité du système catalytique MoS2/TiO2 est la contribution du support dans le mécanisme réactionnel à travers ses groupes hydroxyles
Conception de formations multi-robots robustes pour la localisation et la navigation collaborative
No full textThis thesis focuses on the joint navigation of a heterogeneous aerial/terrestrial multi-robot system. The objective is to ensure accurate localization of a target robot by using inter-robot range measurements to reconstruct its position. This thesis focuses on the optimal placement of collaborative robots around the robot to be localized in the presence of measurement noise with heterogeneous standard deviations. A local robustness analysis is then performed on these optimal formations to assess their sensitivity in the presence of positioning errors of the collaborative robots. This allows us to state the necessary and sufficient conditions on the optimal formations in order to maximize their robustness against positioning errors of the collaborative robots. An experimental scenario is implemented and confirms the value of robust formations in the presence of positioning uncertainties. In addition, the experimental results highlight the importance of accurately estimating the standard deviation of UWB sensor noise to improve the accuracy of the target robot's localization. Finally, a formation control architecture based on nonlinear predictive control is formulated and implemented experimentally. The cost function incorporates the necessary and sufficient conditions for optimality in order to maximize localization accuracy while ensuring obstacle avoidance and target robot tracking.Cette thèse porte sur la navigation conjointe d’un système multi-robots hétérogène aérien / terrestre. L’objectif est d’assurer une localisation précise d’un robot cible, en exploitant des mesures de distances inter-robots pour reconstruire sa position. Cette thèse s’intéresse au placement optimal des robots collaboratifs autour du robot à localiser en présence de bruit de mesures avec écart-types hétérogènes. Une analyse de robustesse locale est ensuite menée sur ces formations optimales afin d’évaluer leur sensibilité en présence d’erreurs de positionnement des robots collaboratifs. Elle nous permet d’énoncer les conditions nécessaires et suffisantes sur les formations optimales afin de maximiser leur robustesse face aux erreurs de positionnement des robots collaboratifs. Un scénario expérimental est mis en œuvre et confirme l’intérêt des formations robustes en présence d’incertitudes de positionnement. De plus, les résultats expérimentaux mettent en évidence l’importance d’une bonne estimation de l’écart-type des bruits des capteurs UWB pour améliorer la reconstruction de la position du robot cible. Enfin, une architecture de contrôle de formation basée sur un contrôle prédictif non-linéaire est formulée et mise en œuvre expérimentalement. La fonction de coût intègre les conditions nécessaires et suffisantes d’optimalité afin de maximiser la précision de localisation tout en garantissant l’évitement des obstacles et le suivi du robot cible
Découverte de parcours diagnostiques à partir de dossiers patients informatisés par apprentissage automatique
No full textClinical diagnosis is a critical process in healthcare, as it identifies patients’ diseases or medical conditions to guide subsequent treatment. Clinical Practice Guidelines (CPGs) provide recommendations, established by expert consensus, that aid in the standardization of diagnostic decision-making, with the aim of improving patient outcomes. However, while these guidelines are beneficial for guiding medical reasoning and consolidating medical knowledge, they also have notable drawbacks. As they are designed to cover the majority of the population, they often overlook patients with uncommon conditions or unique presentations such as patients with multiple morbidities. Moreover, updating CPGs is typically a lengthy and resource-intensive process, making them unsuitable for addressing emerging diseases and new medical practices. Given these challenges,there is a need to develop more flexible diagnostic pathways.This thesis addresses this gap by proposing Machine Learning (ML) methods to learn clinical diagnostic pathways from patient data.Unlike CPGs, data-driven pathways can evolve with new information and have the potential to identify rarer or emerging pathways, thus facilitating a more personalized approach to diagnosis. The thesis particularly leverages Electronic Health Records (EHRs), which are patient data collected during care, to infer clinical diagnostic pathways, with the long term goal of enhancing clinical decision-making. Here, a clinical diagnostic pathway is defined as a sequence of clinical actions that lead to a diagnosis. Our aim is to generate step-by-step pathways that are explainable and follow medical reasoning. Two key ML paradigms are explored, i.e. Deep Reinforcement Learning (DRL) and Large Language Models (LLMs). We consider clinical diagnosis as a sequential decision-making problem, where each step impacts subsequent actions and the ultimate diagnosis. We therefore formulate this process as a Markov Decision Process (MDP), where states represent the patient’s current information, and actions represent the diagnostic steps.DRL models are then applied to learn optimal sequences of diagnostic actions to perform to reach a correct diagnosis. Firstly, using synthetic yet realistic EHR data, we develop two clinical case studies (anemia and Systemic Lupus Erythematosus), which are chosen based on their clinical relevance and diagnostic schema.We particularly evaluate the robustness of our approach to noise and missing data, which are common challenges with EHRs.Second, we evaluate and adapt our DRL approach using real-world data. To address the potential limitations posed by the relatively small quantity of real-world data, we integrate synthetic data into our experiments. Specifically, in some experiments, the model is initially trained on synthetic data that is constructed based on expert-defined diagnostic pathways, before applying it to the real-world data. Our results indicate that ML methods hold significant potential for learning diagnostic pathways from patient records, providing a more flexible and transparent decision-making framework that can guide and explain diagnostic reasoning.Third and finally, we explore the diagnostic capabilities of three Large Language Models (LLMs) on a synthetic dataset of 1000 patients, focusing on the differential diagnosis of anemia and its subtypes. Using various prompt engineering techniques to guide the decision-making process, we generate diagnostic path-ways with these models.Le diagnostic est un processus qui consiste à identifier la maladie du patient, première étape avant le choix de la thérapeutique la plus adaptée. Les Guides de Pratique Clinique (GPC) fournissent des recommandations, établies par des experts, visant à standardiser et améliorer ce processus. Si ces recommandations sont globalement bénéfiques pour orienter les décisions et consolider les connaissances,elles présentent également des limites. En effet, les GPC sont conçus pour s’appliquer à la majorité, négligeant les patients atteints de conditions rares ou de comorbidités multiples. Deplus, la mise à jour de GPC est longue et coûteuse, ce qui les rend inadaptés à répondre auxmaladies ou pratiques émergentes. Pour releverces défis, des méthodes de développement de recommandations diagnostiques flexibles sont nécessaires.Cette thèse répond à ce besoin en proposant des méthodes d’apprentissage automatique (ou ML pour Machine Learning) pour apprendre des parcours diagnostiques à partir des données de patients. Contrairement aux recommandations basées sur l’expertise, les parcours générés à partir de données peuvent évoluer avec les nouvelles données et pratiques qu’elles reflètent et ont le potentiel de détecter des trajectoires rares,permettant ainsi un diagnostic personnalisé.Nous proposons des approches de ML pour inférer des parcours diagnostiques à partir de dossiers patients informatisés (DPI), afin d’aider la prise de décision. Dans ce contexte, nous définissons les parcours comme des séquences d’actions cliniques menant à un diagnostic. Deux types d’approches de ML ont été explorés : l’apprentissage profond par renforcement (Deep Reinforcement Learning, DRL) etles grands modèles de langue (Large Language Models, LLMs). Nous formulons le diagnostic comme une séquence d’actions où chaque étape influence les suivantes et le diagnostic final, ce qui revient à un processus de décision de Markov. Alors les états représentent les informations courantes du patient et les actions représentent la demande d’une nouvelle information (la commande d’un nouvel examen par exemple) comme étape vers le diagnostic.Nous avons utilisé le DRL pour apprendre les séquences optimales d’actions conduisant à des diagnostics corrects. En utilisant des DPI synthétiques, mais réalistes, nous avons considéré deux cas, le diagnostic différentiel de l’anémie et celui du lupus érythémateux systémique, sélectionnés en raison de leur pertinence clinique et de leurs schémas diagnostiques. Nous avons évalué la robustesse de notre approche aux données bruitées et manquantes, qui sont des défis courants des DPI. Ensuite, nous avons adapté cette approche aux données réelles. Enfin, nous avons exploré les capacités de trois grands modèles de langue sur un ensemble de données synthétiques, en nous concentrant sur le diagnostic différentiel de l’anémie. En utilisant le prompt engineering pour guider le processus de prise de décision, nous avons généré des parcours diagnostiques, et avons évalué la performance des différents LLM et types d’instructions. Nos résultats indiquent que les méthodes de ML considérées présentent un potentiel important pour apprendre des parcours diagnostiques à partir des DPI, et ainsi aider à une prise de décision flexible et compréhensible, en suivant les étapes du raisonnement médical
Apprentissage automatique sur données codées entropiquement
No full textLearning on encoded data allows for more efficient analysis as the learner can bypass the decoding step. Moreover, there are fewer data to process for an equivalent amount of information ingested by the learner. However, the existing techniques all learn from data that are partially decoded (i.e. after entropy decoding). Indeed, the frequency based entropy coding destroys encoded data structure making learning from entropy-encoded data hard. This leads us to the main question underlying this work: How to learn from entropy-encoded data? We tackle this question by proposing three research axis. First, we show that learning from entropy coded images with Convolutional Neural Networks (CNN) is possible. We also show that the accuracy degradation introduced by compression can be predicted by joint-entropy estimation. Second, we propose a novel method to learn directly in the bistream of a JPEG-encoded data. This method opens the way to partial decompression of targeted zones of JPEG bitstream without fully entropy decoding it. Third, we showcase a method that improves in-place homomorphic entropy coding by reducing the amount of data relocation needed after an operation in the coded domain. Finally, we open the discussion on two related research perspectives for which we propose a preliminary study: learning from entropy coded images with transformers and automated feature extraction in the coded domain.Apprendre à partir de données compressées présente plusieurs avantages. Tout d'abord, cela permet d'éviter le décodage complet. De plus, l'analyse est effectuée sur des données de taille réduite par rapport aux images entièrement décodées. Cependant, les approches existantes d’apprentissage sur données compressées réalisent généralement un décodage partiel en procédant à un décodage entropique, car le codage entropique détruit la structure des données, rendant ainsi l’apprentissage plus complexe. De là découle notre question de recherche : comment apprendre efficacement sur des données codées entropiquement ? Notre travail s’articule autour de plusieurs contributions. Tout d'abord, nous montrons qu’il est possible d’apprendre sur des images codées entropiquement à l’aide d’un réseau de neurones convolutif (CNN), et que les performances peuvent être prédites par l’entropie jointe du signal compressé. Nous proposons ensuite une nouvelle méthode d’apprentissage directement sur le flux compressé d’images JPEG, reposant sur un décodage partiel opérant sur des portions extraites du flux compressé. Troisièmement, nous introduisons une méthode de compression homomorphique adaptée au codage entropique. Enfin, nous ouvrons deux perspectives de recherche, pour lesquelles nous présentons des études préliminaires : l’apprentissage sur données codées entropiquement à l'aide de Transformers, et la génération automatique de descripteurs dans le domaine compressé