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Caractérisation des systèmes de culture associés à la méthanisation sans élevage et évaluation de leurs performances agro-environnementales sous différents scénarios climatiques
No full textAnaerobic digestion (AD) is rapidly expanding in Europe, and particularly in France, where livestock-free AD is increansingly being deployed. This type of AD relies on energy cover crops (ECC) and agro-industrial inputs. ECC are promoted for their multiple benefits (soil cover, enhanced soil organic carbon (SOC) stock, etc.). However, their use also raises concerns, particularly regarding increased water and nutrient requirements and yield reductions in main crops. Despite these issues, cropping systems associated with livestock-free AD remain poorly documented under real deployment conditions and are therefore insufficiently considered in environmental assessments of AD. In addition, the impacts of climate change these cropping systems have been little studied.This thesis aims to fill these gaps through two main objectives: 1) to characterize the cropping systems implemented with livestock-free AD and the associated logics of land cover changes; and 2) to assess their agro-environmental performance under diverse climate scenarios.Three approaches were mobilized. First, a cross-analysis of databases identified, at the national scale, land cover changes associated with the development of biogas plants. On average, a decline in wheat and rapeseed areas was observed, in favor of maize and other cereals (rye, triticale, sorghum, etc.), as well as a stability of forage and grassland areas, with region-specific dynamics. Changes were more pronounced in field crop farms and those associated with grid-injection biogas plants. Second, semi-structured interviews were conducted with livestock-free AD farmers in the Paris Basin. These surveys provided documentation and understanding of the cropping systems implemented. ECC occupied on average 30% of the utilized agricultural area (UAA) each year, mainly through a reduction in wheat and rapeseed in favor of barley, rye, maize, and sorghum (as main crops and/or ECC). ECC management aimed to maximize biomass production (widespread pesticide use, summer ECC irrigation in half of the farms, fertilization, and late harvest of winter ECC leading to frequent yield losses in main crops). In addition, digestate was mostly applied in late winter on cereals (ECC or not). Fertilizer savings varied across farms and depended on the amount of agro-industrial inputs digested. Finally, the agro-environmental performance of these systems was simulated using PROLEG and SysMetha tools, under two climate change scenarios and three climate models, based on the practices observed during interviews and land cover change analysis. Results showed improved GHG balance, increased SOC stock, and reduced synthetic fertilizer use, but also higher nitrogen losses through volatilization and N₂O emissions, as well as reduced drainage water and food production. Climate change tended to reduce the achievable rise in SOC stock and yields while worsening the GHG balance, both with and without AD.In conclusion, while livestock-free biogas production represents a relevant lever for the energy transition, its implementation must be accompanied by cropping system management strategies that minimize negative impacts and ensure agronomic and environmental sustainability.La méthanisation est en fort développement en Europe, particulièrement en France où se déploie notamment la méthanisation sans élevage. Celle-ci repose sur le recours aux cultures intermédiaires à vocation énergétique (CIVE) et aux intrants agro-industriels. Les CIVE sont promues pour leurs divers bénéfices (couverture des sols, stockage de carbone…). Cependant, leur usage soulève des inquiétudes, notamment en termes de besoins en eau et en nutriments ou encore de pertes de rendement sur les cultures principales. Malgré ces enjeux, les systèmes de culture associés à la méthanisation sans élevage restent peu documentés dans leurs conditions réelles de déploiement et sont donc mal considérés dans les évaluations environnementales de la méthanisation. Par ailleurs, l'impact du changement climatique sur ces systèmes reste encore peu été étudié.Cette thèse vise à combler ces lacunes à travers deux objectifs : 1) caractériser les systèmes de culture mis en œuvre avec méthanisation sans élevage et les logiques de changements d'assolement associées ; 2) évaluer leurs performances agro-environnementales selon divers scénarios climatiques.Trois approches ont été mobilisées. Premièrement, une analyse croisée de bases de données cartographiques a permis d'identifier, à l'échelle nationale, les changements d'assolement associés à l'installation de méthaniseurs. En moyenne, une diminution du blé et du colza a été observée, au profit du maïs et d'autres céréales (seigle, triticale, sorgho, …), ainsi qu'une stabilité des surfaces en « fourrages et prairies », avec des dynamiques spécifiques selon les régions. Les changements étaient plus marqués dans les exploitations en grandes cultures et associées à des méthaniseurs en injection. Deuxièmement, des enquêtes ont été menées auprès d'agriculteurs méthaniseurs sans élevage dans le bassin parisien. Elles ont permis de documenter et de comprendre les systèmes de culture mis en œuvre. Les CIVE occupaient en moyenne chaque année 30% de la SAU, grâce à une diminution des soles en blé et colza au profit de l'orge, du seigle, du maïs et du sorgho (cultures principales et/ou CIVE). Les CIVE étaient conduites de façon à maximiser leur biomasse (usage majoritaire de pesticides, irrigation des CIVE d'été sur une ferme sur deux, fertilisation, récolte tardive des CIVE d'hiver amenant des pertes de rendement fréquentes sur la culture principale). Par ailleurs, le digestat était épandu majoritairement en sortie d'hiver sur céréales (CIVE ou non). Les économies d'engrais étaient variables d'une ferme à l'autre et dépendantes de la quantité d'intrants agro-industriels méthanisés. Enfin, une modélisation des performances agro-environnementales de ces systèmes a été réalisée via les modèles PROLEG et SysMetha, selon deux scénarios de changement climatique et trois modèles climatiques, le tout en s'appuyant sur les pratiques observées sur le terrain. Les résultats ont montré une amélioration du bilan GES, une augmentation du stockage de carbone dans les sols et une diminution de l'utilisation d'engrais de synthèse, mais une augmentation des pertes azotées par volatilisation et sous forme de N2O, ainsi qu'une réduction de la lame drainante et de la production alimentaire. Le changement climatique, quant à lui, tend à réduire le stockage de carbone et les rendements, ainsi qu'à augmenter le bilan GES, aussi bien dans les cas avec et sans méthanisation.Ainsi, si la méthanisation sans élevage constitue un levier pertinent pour la transition énergétique, sa mise en œuvre doit s'accompagner d'une gestion des systèmes culturaux limitant les impacts négatifs et garantissant une durabilité agronomique et environnementale
Impact des modèles génératives profonds pour la résolution de problèmes inverses non-linéaires : application à l'imagerie sismique
No full textNonlinear inverse problems in seismic imaging, particularly Full Waveform Inversion (FWI), are ill-posed and face challenges such as non-uniqueness, slow convergence, and limited ability to quantify uncertainty. This thesis presents a Bayesian framework that incorporates deep generative models, specifically a Generative Adversarial Network (GAN), to provide data-driven priors that help constrain solutions to geologically plausible structures. Variational inference techniques are applied to approximate the posterior distribution, enabling scalable inversion that accounts for uncertainty while remaining consistent with the governing physical equations. To reduce the high dimensionality of the problem, the inversion is reparameterized in the latent space of pretrained generative models, which may simplify the search space and improve convergence. A GAN-based latent reparameterization is also introduced, acting as a learned preconditioner that can accelerate optimization and reduce sensitivity to local minima. In addition, a diffusion-based Bayesian regularization strategy is proposed, where generative diffusion models are integrated directly into the FWI gradient without relying on reverse sampling, thereby avoiding instability in noisy intermediate states. Numerical experiments are used to demonstrate proof of concept, indicating that the approach may provide improved reconstructions, meaningful uncertainty estimates, and more efficient computations compared to conventional methods. Overall, the results suggest that combining generative models with Bayesian inference can offer a practical direction for advancing seismic imaging and related nonlinear inverse problems.Les problèmes inverses non linéaires en imagerie sismique, en particulier la Full Waveform Inversion (FWI), sont mal posés et présentent des difficultés telles que la non-unicité, la convergence lente et une capacité limitée à quantifier l'incertitude. Cette thèse propose un cadre bayésien intégrant des deep generative models, en particulier un Generative Adversarial Network (GAN), afin de fournir des a priori issus des données et de contraindre les solutions à rester géologiquement plausibles. Des techniques d'inférence variationnelle sont appliquées pour approximer la distribution a posteriori, permettant une inversion à la fois scalable et cohérente avec les équations physiques. Pour réduire la forte dimensionnalité du problème, l'inversion est reparamétrée dans l'espace latent de modèles génératifs pré-entraînés, ce qui peut simplifier l'espace de recherche et améliorer la convergence. Une reparamétrisation latente basée sur un GAN est également introduite, agissant comme un préconditionneur appris pouvant accélérer l'optimisation et réduire la sensibilité aux minima locaux. De plus, une stratégie de régularisation bayésienne basée sur les diffusion models est proposée, intégrant directement ces modèles dans le gradient de la FWI sans recourir à l'échantillonnage inverse, ce qui permet d'éviter l'instabilité des états intermédiaires bruités. Des expériences numériques servent de preuve de concept, indiquant que cette approche peut offrir de meilleures reconstructions, des estimations d'incertitude plus pertinentes et des calculs plus efficaces que les méthodes conventionnelles. Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que la combinaison des generative models avec l'inférence bayésienne peut constituer une voie pratique pour faire progresser l'imagerie sismique et les problèmes inverses non linéaires associés
Contributions à l'étude des Systèmes Logistiques Souterrains
No full textThis work focuses on Underground Logistics Systems (ULS) in urban logistics. Underground freight transport holds significant potential to reduce road congestion, pollution, and logistics costs, while enhancing transport reliability. Although several systems showed early promise as far back as the 19th century, many were eventually decommissioned due to the decline of transported goods and competition from road freight. Today, interest in ULS persists, particularly in China, yet their adoption is hindered by economic, regulatory, and logistical barriers. The first part of this research reviews the historical development and current challenges of ULS. The second part explores the conditions under which such systems could minimize the energy losses associated with urban freight distribution. The third part examines the temporal patterns of goods deliveries and assesses the extent to which ULS can meet recipients' time constraints. The entire study uses the city of Paris and the Île-de-France region as its application field.Cette thèse porte sur les Systèmes Logistiques Souterrains (SLS) appliqués à la logistique urbaine. Le transport souterrain de marchandises présente un potentiel important pour réduire la congestion routière, la pollution et les coûts logistiques, tout en renforçant la fiabilité des flux. Malgré des débuts prometteurs dès le XIXᵉ siècle, de nombreux systèmes ont été abandonnés face au déclin des marchandises transportées et à la concurrence du transport routier. Aujourd'hui, l'intérêt pour ces systèmes subsiste, notamment en Chine, mais leur déploiement se heurte à des freins économiques, réglementaires et logistiques. La première partie de ce travail étudie l'histoire et les enjeux actuels des SLS. La deuxième partie explore les critères sous lesquelles de tels ces systèmes contribueraient à minimiser les pertes énergétiques liées à la distribution urbaine. Enfin, la troisième partie examine la répartition temporelle des livraisons et évalue la capacité de tels systèmes à répondre aux exigences temporelles des destinataires. L'ensemble de ces travaux prend la ville de Paris et l'Île-de-France comme terrain d'application
Modélisation de l’interaction entre le membre résiduel et la prothèse chez la personne amputée d'un membre inférieur pour la conception numérique d’emboîtures
No full textFor lower limb prosthesis users, the prosthetic socket, which connects the prosthetic limb to the residual limb, is a critical interface. It must provide safe control of the prosthesis, while ensuring the user's comfort, as a poor socket fit can lead to pain, irritation, or even pressure ulcers. Traditionally, sockets are designed from a plaster cast of the residual limb, in a time-consuming, quasi-artisanal process requiring great expertise. Indeed, a slight rectification in the socket shape can have a major impact on the user’s comfort and mobility.To speed up this process and improve its repeatability, a digital alternative has been introduced. The socket can now be designed from a 3D scan of the residual limb, using Computer-Aided Design and Manufacturing (CAD/CAM) tools. This evolution paves the way for the integration of more quantitative tools into this workflow, to guide the prosthetist in the rectification process. This thesis is part of the ANR IMPRINT project, which proposes to integrate a biomechanical model of the residual limb/socket assembly, in order to estimate a number of mechanical indicators of socket fit before its manufacture.The first part of this thesis presents a state-of-the-art review of solutions for optimizing socket design. The interface pressure between the residual limb and the socket has been identified as a relevant mechanical indicator of socket fit. As a result, numerous models, based on the Finite Element (FE) method, have been developed to estimate this parameter. However, most of them have only been implemented on a single subject and have never been validated experimentally, which is a major barrier to their transfer to clinical practice.The aim of this thesis was therefore to develop and evaluate a subject-specific FE model for estimating interface pressure, with a view to its integration into CAD/CAM software.The lack of validation of FE models can be explained by the limitations of available pressure measurement systems in terms of accuracy and ease of use. The second chapter therefore focuses on the development of an accurate, robust and affordable solution, based on 3D printing and force sensors, for measuring interface pressure.The third chapter presents the development of a subject-specific FE model of the residual limb/socket assembly to estimate interface pressure, and its evaluation on 6 transtibial amputees using the aforementioned measurement system. To our knowledge, this is the first study in the literature to evaluate a FE model of the residual limb and socket on such a large cohort. The results highlight the impact of individual characteristics on model accuracy, and the importance of evaluating it on a larger number of subjects. A sensitivity study was carried out with the dual aim of improving the model's accuracy and simplifying it for clinical transfer. Two critical parameters were identified - the external geometry of the residual limb, and soft tissue compressibility - opening up two avenues for future research.The last chapter of the thesis addresses two additional barriers to clinical adoption. A first section explores the use of a statistical shape model to estimate the internal geometry of the residual limb without the need for clinically inaccessible medical imaging systems. The second presents a semi-automated socket rectification method based on FE modelling, intended to help interpret pressure data.Altogether, this work demonstrates the feasibility of prosthetic socket rectification guided by a subject-specific Finite Element model, and marks a first step towards the development of biomechanical tools to assist prosthetists in optimizing and accelerating socket design.Pour les utilisateurs de prothèse de membre inférieur, l’emboîture prothétique, qui fait le lien entre la prothèse et le membre résiduel, est une interface critique. Elle doit assurer un contrôle efficace de la prothèse, sans être inconfortable, car un mauvais ajustement peut entraîner des douleurs, des irritations, voire des escarres. Elle est conventionnellement conçue à partir d’un moulage en plâtre du membre résiduel, selon un processus chronophage et quasi-artisanal, qui nécessite une grande expertise. En effet, une rectification minime de la paroi peut avoir un impact majeur sur le ressenti et la mobilité de l’utilisateur.Pour accélérer ce processus et améliorer sa répétabilité, une alternative numérique se démocratise peu à peu. L’emboîture peut désormais être conçue à partir d’un scan 3D du membre résiduel, avec des outils de Conception et Fabrication Assistée par Ordinateur (CFAO). Cette évolution ouvre la voie à l’intégration d’outils quantitatifs dans le processus de rectification pour guider le prothésiste. Le projet ANR IMPRINT, dans lequel s’inscrit cette thèse, propose d’intégrer un modèle biomécanique du couple membre résiduel/emboîture, permettant d’estimer des indicateurs quantitatifs de l’ajustement de l’emboîture en amont de sa fabrication.La première partie de ce manuscrit présente un état de l’art des solutions pour optimiser la conception de l’emboîture. La distribution de pression à l’interface avec le membre résiduel a été identifiée comme un indicateur mécanique de l’ajustement de l’emboîture. De nombreux modèles, reposant sur la méthode des Éléments Finis (EF), ont donc été introduits pour estimer ce paramètre. Cependant, la majorité de ces modèles n’ont été implémentés que sur un seul sujet et n’ont pas été validés expérimentalement, ce qui constitue un frein majeur à leur transfert en pratique clinique.Ce travail de thèse visait donc à développer et évaluer un modèle EF personnalisé pour estimer la pression à l’interface, en vue de son intégration dans un logiciel de CFAO.L’absence de validation des modèles EF s’explique en partie par les limites des systèmes de mesure de pression disponibles en termes de précision et de praticité. Le second chapitre présente donc le développement d’une solution précise, robuste et abordable, reposant sur l’impression 3D et des capteurs de force, pour mesurer la pression à l’interface.La troisième partie présente le développement d’un modèle EF personnalisé de l’ensemble membre résiduel/emboîture pour estimer la pression à l’interface, et son évaluation sur 6 personnes amputées transtibiales à l’aide du système de mesure susmentionné. Il s’agit de la première étude de la littérature à évaluer un modèle EF de ce type sur une telle cohorte. Les résultats soulignent l’impact des caractéristiques individuelles sur la précision du modèle, et l’importance de l’évaluation sur plus de sujets. Une étude de sensibilité a été menée dans le double objectif d’améliorer la précision du modèle, et de le simplifier en vue d’un transfert clinique. Deux paramètres critiques ont été identifiés - la géométrie externe du membre résiduel, et la compressibilité des tissus mous - ouvrant deux axes de recherche.Enfin, la dernière partie aborde deux verrous au transfert clinique d’un tel outil. Une première section explore l’utilisation d’un modèle statistique pour estimer la géométrie interne du membre résiduel sans avoir recours à des systèmes d’imagerie médicale peu accessibles. La seconde propose une méthodologie semi-automatique de rectification de l’emboîture basée sur le modèle EF pour aider à l’interprétation des données de pression.Finalement, ces travaux démontrent la faisabilité d’une rectification de l’emboîture guidée par un modèle EF personnalisé, et constituent une première étape vers le développement d’outils biomécaniques destinés aux prothésistes pour optimiser et accélérer la conception des emboîtures
Prédiction améliorée de l'écoulement proche paroi en combinant la méthode de frontières immergées avec l'assimilation de données
No full textImmersed Boundary Methods (IBMs) encompass all those methods in which we simulate viscous flows with embedded boundaries on grids that do not conform to those boundaries. One of the main advantages of IBMs is that the mesh elements near the immersed boundaries do not need to be deformed, which could compromise the accuracy and computational efficiency of the numerical algorithms in the near-wall regions. Furthermore, when simulating moving objects, the grid does not need to be updated at each time step, which can otherwise be prohibitively expensive. However, accurately capturing near-wall turbulence remains a challenge, especially when compared with traditional body-conformal or body-fitted approaches. This work addresses this challenge by combining data-informed and data-driven tools to improve near-wall flow predictions. Specifically, we integrate a stochastic Data Assimilation (DA) method based on the Ensemble Kalman Filter (EnKF) with an ensemble machine learning (ML) approach using Random Forest Regression (RFR) to enhance low-fidelity IBM models. The DA method follows a two-step procedure—state estimation and parameter optimisation—that is executed "on the fly" thanks to the application developed by our research group, called CONES. This allows corrections to be made within the simulation without stopping and restarting it. The DA algorithm uses sparse, high-fidelity measurements from experiments or higher-fidelity simulations to improve the whole system's prediction. These high-fidelity fields obtained via DA can be used to train some ML models, which learn the corrections applied by the DA algorithm and perform effectively under similar conditions without incurring the additional computational costs associated with ensemble approaches. Notably, the computational costs remain close to those of the low-fidelity model.Through a selection of various test cases, results show significant improvements in flow field predictions achieved by this synergistic approach of state estimation combined with parameter optimisation, comparable to results from high-fidelity approaches. This development paves the way for real-time optimisation of IBMs using streaming data, which could be critical for applications such as digital twins, control systems, and models designed to mitigate extreme conditions.Les méthodes de frontières immergées (IBMs) regroupent l’ensemble des approches permettant de simuler des écoulements visqueux autour de géométries immergées, en utilisant des maillages qui ne sont pas conformes à ces frontières. L’un des principaux avantages de ces méthodes est que les mailles proches des frontières immergées n’ont pas besoin d’être déformées, ce qui permet de préserver la précision et l’efficacité numérique dans les régions proches des parois. De plus, dans le cas de la simulation d’objets en mouvement, le maillage n’a pas à être mis à jour à chaque pas de temps, ce qui représenterait sinon un coût computationnel très élevé. Toutefois, capturer avec précision la turbulence proche de la paroi reste un défi majeur, notamment par rapport aux approches traditionnelles à maillage conforme. Ce travail s’attaque à ce problème en combinant des outils fondés sur les données («data-informed») et des approches d’apprentissage automatique («data-driven») afin d’améliorer la prédiction des écoulements proche de paroi. Plus précisément, nous intégrons une méthode d’assimilation de données (DA) stochastique, basée sur le filtre de Kalman d’ensemble (EnKF), avec une approche d’apprentissage automatique (ML) de régression par forêt d'arbres décissionnels (RFR), pour corriger un modèle de frontières immergées de basse fidélité. La méthode d’assimilation de données suit une procédure en deux étapes—estimation de l’état et optimisation de paramètres—exécutées «online», grâce à l’application développée par notre groupe de recherche, appelée CONES. Cela permet d’introduire des corrections directement au cours de la simulation, sans avoir à l’interrompre. Des mesures de haute fidélité, issues d’expériences ou de simulations plus précises, sont utilisées pour améliorer la prédiction globale du système. Ces champs corrigés peuvent ensuite servir à l'entraînement de modèles d’apprentissage automatique, capables de reproduire les corrections effectuées par l’algorithme d’assimilation dans des conditions similaires, tout en évitant les coûts computationnels supplémentaires associés aux approches d'ensemble. Les coûts de calcul restent ainsi comparables à ceux du modèle initial de basse fidélité. À travers une série de cas de tests, les résultats montrent une nette amélioration des prédictions des champs d’écoulement, grâce à cette combinaison synergique entre l'estimation d’état et l'optimisation de paramètres, atteignant une précision proche de celle des approches de haute fidélité. Ce développement ouvre la voie à une optimisation en temps réel des méthodes de frontières immergées à l’aide de données en flux continu, ce qui est essentiel pour des applications telles que les jumeaux numériques, les systèmes de contrôle, ou les modèles destinés à anticiper des conditions extrêmes
Technologies vertes concurrentes : le cas de l'hydrogène bas-carbone
No full textThis dissertation investigates the economic competition among green technologies in the context of the energy transition, with a particular focus on low-carbon hydrogen. Beyond the classic "grey-to-green" paradigm that models cleaner technologies replacing fossil-fuel-based alternatives, this work emphasizes the increasingly relevant competition within green technologies. Low-carbon hydrogen provides a particularly illustrative case, as competition arises both internally, between hydrogen-based technologies, and externally, between hydrogen and alternative solutions such as electrification. This competition concerns both production pathways and end-use applications, and reflects either the substitution of carbon-intensive solutions or the allocation of scarce low-carbon resources. The dissertation seeks to understand how policy instruments, induced technological change and uncertainty interact to shape the deployment and allocation of competing low-carbon technologies. It is structured around three core chapters.The first chapter explores the competition between battery-electric and fuel cell buses, using a dynamic optimization model that incorporates learning-by-doing and market segmentation. The analysis shows how a niche market (for example, long-range routes) can sustain the survival of a higher-cost technology that is better suited to that specific segment, such as hydrogen, if it receives early support. The model highlights the importance of timing and deployment scale in shaping long-term outcomes, especially depending on whether technical change is treated as endogenous or exogenous. Learning-by-doing can help alternative technologies overcome early cost barriers if the niche is sufficiently large, but strong learning in other markets, as with batteries, can also allow initially less-suited technologies to capture it.The second chapter develops a framework for allocating limited green hydrogen across competing end-uses to maximize social welfare. It introduces a "hydrogen merit order" that ranks sectors according to both abatement costs and the opportunity cost of abatement. A dynamic model captures how optimal allocation evolves with the carbon price and prioritizes early investment in sectors with high learning potential or limited low-carbon alternatives. Applied to the Marseille-Fos industrial cluster, the analysis highlights the importance of targeting sectors like chemicals and steel to avoid costly misallocation.The third chapter builds a model of competition between two low-carbon technologies under cost uncertainty, firm risk aversion, and information asymmetry between firms and policymakers. It analyzes the design of technology-neutral versus technology-specific support schemes and compares price and quantity policy instruments. The analysis is motivated by debates surrounding the design of carbon contracts for difference that have been proposed to support the deployment of hydrogen in the industry.The model is then applied to low-carbon hydrogen production, comparing water electrolysis and steam methane reforming with carbon capture and storage. It appears that the gains from targeted support increase with technology substitutability but decline as climate ambition rises.This dissertation combines theoretical modeling and numerical simulation to explore key questions in environmental, energy, and innovation economics. While hydrogen serves as the primary empirical case, the insights aim to inform broader governance challenges in managing low-carbon technological competition and designing effective public support mechanisms for the energy transition.Cette thèse étudie la concurrence économique entre technologies vertes dans le cadre de la transition énergétique, et s'intéresse tout particulièrement à l'hydrogène bas-carbone. Au-delà du paradigme classique « du gris au vert », qui modélise le remplacement de technologies fossiles par des alternatives plus propres, ce travail met en lumière la concurrence croissante entre technologies vertes. L'hydrogène bas-carbone en offre un cas particulièrement illustratif, la concurrence s'exerçant d'une part en interne, entre différentes filières hydrogène, et d'autre part en externe, face à d'autres solutions comme l'électrification directe. Cette concurrence concerne aussi bien les modes de production que les usages finaux de l'hydrogène. Elle s'inscrit soit dans une logique de substitution des solutions carbonées, soit dans un arbitrage sur l'allocation des ressources bas-carbone. La thèse analyse comment les politiques publiques, le changement technique induit, et l'incertitude façonnent le déploiement ainsi que l'allocation des technologies bas-carbone concurrentes. Elle s'articule en trois chapitres.Le premier chapitre examine la concurrence entre bus électriques à batteries et bus à pile à combustible hydrogène, à travers un modèle de contrôle optimal intégrant apprentissage par la pratique et segmentation de marché. L'analyse illustre comment un marché de niche (par exemple, le segment longue distance des bus) peut permettre la survie d'une technologie plus coûteuse mais mieux adaptée, comme l'hydrogène, en cas de soutien initial. Le modèle souligne l'importance du rythme et de l'échelle de déploiement, selon que le changement technique est endogène ou exogène. L'apprentissage par la pratique sur une niche peut aider les technologies hydrogène à franchir des barrières de coûts initiales. Cependant, un apprentissage rapide sur d'autres marchés plus larges, notamment pour les batteries, pourrait permettre à une technologie initialement moins adaptée de s'y imposer.Le deuxième chapitre propose un cadre pour allouer de manière optimale un volume limité d'hydrogène vert entre des usages concurrents afin de maximiser le bien être social. Il introduit un « ordre de mérite de l'hydrogène » classant les secteurs selon leurs coûts d'abattement et le coût d'opportunité lié à cet abattement. Un modèle dynamique décrit l'évolution de l'allocation optimale avec le prix du carbone, en priorisant les secteurs au fort potentiel d'apprentissage ou aux alternatives limitées. Appliquée au cluster industriel de Marseille-Fos, l'analyse démontre l'importance de cibler des secteurs comme la chimie et la sidérurgie pour éviter une allocation de l'hydrogène socialement sous-optimale.Le troisième chapitre propose un modèle mettant en concurrence deux technologies bas-carbone, avec incertitude sur les coûts, aversion au risque des entreprises, et asymétrie d'information entre entreprises et autorités publiques. Il analyse la conception de dispositifs de soutien neutres ou spécifiques aux technologies, et compare instruments en prix et en quantité. L'étude s'appuie sur les débats relatifs aux « contrats carbone pour différences » envisagés pour soutenir la production d'hydrogène. Le modèle est appliqué à la comparaison entre électrolyse de l'eau et réformage du méthane avec captage et stockage du carbone. Il apparaît que les gains d'un soutien technologiquement spécifique augmentent avec la substituabilité entre technologies, mais diminuent avec l'ambition climatique.En combinant modélisation théorique et simulations numériques, cette thèse explore des questions centrales en économie de l'environnement, de l'énergie et de l'innovation. Si l'hydrogène constitue l'étude de cas principale, les enseignements visent à éclairer plus largement les dynamiques de concurrence entre technologies bas-carbone et la conception d'instruments de politiques publiques efficaces pour la transition énergétique
Exploration des contributions des living labs à l’innovation de business model : analyse de cas de PME et start-ups
No full textLiving labs have become increasingly popular in recent decades, driven by public policies aimed at fostering innovation and boosting firms' competitiveness. Research has questioned the benefits of integrating a living lab for organizations such as SMEs. Our thesis provides new insights through the business model innovation theoretical perspective. Based on a systematic analysis of 19 companies that integrated a living lab, we identify five recur-ring trajectories that illustrate trends in the way living lab activities influence the design and implementation of an innovative business model. Our case analysis highlights several key living lab contributions. User research within living labs provides the knowledge needed to assess the underlying assumptions of a value proposition. It can lead to broader revisions of the BM on components such as the revenue model or value delivery mechanisms, which are dependent on assumptions made about consumer needs. More generally, the activities of living labs, such as enabling real-life experiments, help reduce uncertainty by assessing the external validity of innovative business models. In addition, we highlight the legitimizing role of living lab activities, which facilitate the implementation of business model activities within the targeted ecosystem. Our model shows that living labs contribute to the implementation of the new business model within an ecosystem, while helping adaptations to emerging actor needs. These results confirm the relevance of the living lab approach to bridge the gap between innovation development and commercialization. Our analysis also looks at the contextual factors behind our observations. We highlight the importance of a systematic approach to steer experimentation towards questioning BM underlying assumptions, especially regarding consumer behaviors. For SMEs managers, our research shows the usefulness of integrating a living lab when introducing an innovative value proposition, new to both the firm and the target ecosystem, whose external validity is uncertain, and whose implementation requires a certain 4 degree of contextual adaptation and legitimacy. This contribution is particularly relevant if the targeted ecosystem includes actors that are hard to reach depending on the focal firm resources and legitimacy, such as local authorities, medical or educational establishments, or large companies. For living lab managers, this research argues they should consider integrating business model development into their activities.L'approche living lab s'est fortement popularisée ces dernières décennies à l'initiative de politiques publiques visant à favoriser l'innovation et à renforcer la compétitivité des entreprises. La communauté scientifique s'interroge alors sur les bénéfices émergents de l'intégration d'un living lab pour des acteurs organisationnels tels que des PME. Notre thèse fournit des éclairages nouveaux en adoptant une perspective centrée sur l'innovation de business model. À partir d'une analyse systématique de 19 cas d'entreprises ayant intégré un living lab, nous identifions cinq trajectoires récurrentes qui illustrent des tendances dans la manière à laquelle ils répondent aux enjeux de conception et d'implémentation d'un business model innovant. Notre analyse de cas nous amène à formuler plusieurs conclusions. La recherche sur les utilisateurs ayant lieu au sein du living labs fournit les connaissances nécessaires à l'évaluation des hypothèses sous-jacentes d'une proposition de valeur. Elle peut amener des révisions plus larges du BM sur des composantes telles que le modèle de revenu ou les modalités de livraison de valeur, qui sont dépendantes des hypothèses faites sur les besoins des consommateurs, et de la capacité de la solution à offrir une réponse efficace au besoin proposé. Plus globalement, les activités et les ressources des living labs permettent à un porteur de projet de réduire l'incertitude en évaluant la validité externe de son business model innovant. De plus, nous mettons en avant le rôle de légitimation des activités du living lab, qui facilitent l'implémentation des activités du business model au sein de l'écosystème visé. Notre modélisation reflète le fait que les living labs participent à l'implémentation des activités du business model au sein d'un écosystème, tout en favorisant son adaptation face à des besoins émergents. Ces résultats confirment ainsi la pertinence de l'approche living lab pour franchir les obstacles situés entre les phases de développement et de commercialisation de l'innovation.Notre analyse porte également un regard sur le contexte et les facteurs à l'origine de nos 2 observations. Nous mettons notamment en évidence l'importance d'une approche systématique permettant d'orienter l'expérimentation vers le questionnement de postulats sur lesquels reposent la viabilité du business model. Pour les managers au sein de PME, nos recherches montrent l'utilité d'intégrer un living lab lorsqu'ils introduisent une proposition de valeur innovante ou un schéma d'organisation innovant, du point de vue de la firme comme du point de vue de l'écosystème cible, dont la validité externe est incertaine et dépend de la perception des acteurs externes clés du business model, et dont l'implémentation requiert un certain degré d'adaptation au contexte et de légitimité. Pour les managers au sein de living labs, ce travail les incite à envisager les résultats de leur activité à travers une perspective axée sur le business model. En adoptant telle perspective, les living labs pourraient participer de manière plus systématique à la formulation et au test des hypothèses relatives aux différents choix du business model, et ainsi améliorer la soutenabilité économique, sociale et environnementale des projets auxquels ils contribuent
Approche Lean-BIM pour l’amélioration des performances d’un projet de construction en phase de conception.
No full textIn recent years, the construction sector has faced major challenges related to low productivity, environmental impact, and the late adoption of innovative technologies. In this context, this thesis aims to improve decision-making during the design phase by exploring the synergies between Lean Construction (LC) and Building Information Modeling (BIM). By integrating Lean principles with BIM digital capabilities, this research seeks to structure and optimize key decisions in order to reduce inefficiencies, enhance stakeholder coordination, and ensure better control over overall project performance.To promote the integration of LC and BIM, the research applies Set-Based Design (SBD) principles to structure and streamline critical choices from the early stages of projects. The approach relies on a decision-support tool capable of automatically generating alternatives for the selection of insulation materials, leveraging centralized data from BIM models. This process is further strengthened by the Choosing by Advantages (CBA) method, which helps identify the most relevant solutions based on multiple criteria such as performance, environmental impact, and cost.On a practical level, two real-world case studies were conducted to evaluate the tool's performance. The first case study, carried out on a mixed-use building (residential and office), optimized the choice of insulation materials by reducing annual heating costs by 14% and CO₂ emissions by 74% compared to the initially selected solution. The second case study, focused on a single-family house, confirmed the tool’s ability to integrate environmental weighting alongside energy performance. This approach resulted in a 6% reduction in annual energy consumption and a 40% decrease in CO₂ emissions while maintaining high thermal performance.The tool has automated multicriteria analysis based on BIM data, facilitating the rapid evaluation of suitable insulation materials. It has simplified complex decision-making processes while supporting choices aligned with project objectives. Beyond its technical contributions, the tool acts as a lever for promoting more sustainable and efficient construction practices, while meeting client requirements and enhancing overall project performance.Ces dernières années, le secteur de la construction a dû relever des défis majeurs liés à sa faible productivité, à son impact environnemental et à l’adoption tardive des technologies innovantes. Dans ce contexte, cette thèse s’inscrit dans une démarche visant à améliorer la prise de décision durant la phase de conception, en explorant les synergies entre le Lean Construction (LC) et le Building Information Modeling (BIM). En intégrant les principes du Lean avec les fonctionnalités numériques du BIM, cette recherche ambitionne de structurer et d’optimiser les décisions clés afin de réduire les inefficacités, d’améliorer la coordination entre les parties prenantes et d’assurer une meilleure maîtrise des performances globales des projets.Afin de favoriser l’intégration du LC et du BIM, cette recherche applique les principes du Set-Based Design (SBD) pour structurer et rationaliser les choix critiques dès les premières phases des projets. L’approche repose sur un outil d’aide à la décision capable de générer automatiquement des alternatives pour le choix des matériaux isolants, en exploitant les données centralisées issues des modèles BIM. Ce processus est renforcé par la méthode Choosing by Advantages (CBA), qui permet d’identifier les solutions les plus pertinentes en fonction de plusieurs critères tels que la performance, l’impact environnemental et le coût.Sur le plan pratique, deux études de cas réelles ont été menées pour évaluer la performance de l’outil. La première étude de cas, réalisée sur un bâtiment à usage mixte (résidentiel et bureaux), a permis d’optimiser le choix des isolants en réduisant les coûts de chauffage annuels de 14 %, tout en diminuant les émissions de CO₂ de 74 % par rapport à la solution initialement retenue. La seconde étude de cas, portant sur une maison individuelle, a confirmé la capacité de l’outil à intégrer une pondération environnementale en plus de la performance énergétique. Cette approche a permis une réduction simultanée de la consommation énergétique annuelle de 6 % et une diminution de 40 % des émissions de CO₂, tout en maintenant une performance thermique élevée.L’outil a automatisé l’analyse multicritère à partir des données BIM, facilitant l’évaluation rapide de matériaux isolants adaptés. Il a simplifié les processus complexes tout en soutenant des décisions alignées sur les objectifs du projet. Au-delà de l’aspect technique, il constitue un levier pour des pratiques de construction plus durables et efficaces. Il répond ainsi aux exigences des clients tout en renforçant la performance globale des projets
Les légumineuses à graines dans l'agriculture européenne face au changement climatique : modélisation, perceptions des acteurs et conception de politiques publiques
No full textIncreasing grain legume production and consumption has been identified as a crucial lever in the transition towards more sustainable agriculture in Europe. These species are, however, sensitive to numerous biotic and abiotic stresses which hinder their development. This thesis aims to study the impacts of climate change on grain legumes in Europe and to explore ways to create favourable conditions for the development of these crops in the context of climate change.In the first part, we synthesised existing knowledge from modelling. This literature review highlighted a contrasted impact of climate change on soybean yields by 2100, with yield gains in northern Europe and yield losses in current production hotspots in the south. Adaptation strategies such as irrigation and change in sowing dates could enhance yields in future climate conditions. However, we identified several knowledge gaps such as a notable imbalance between research about soybean (80% of studies) versus other grain legumes, a lack of data on several climate-related factors (e.g., impacts of CO2 and biotic pressure), crop performance criteria such as yield stability and the services provided, and the environmental and economic feasibility of the adaptation options considered.In the second part, we studied how actors involved at various stages of the grain legume value chains in France perceive climate change and envision adaptation strategies. According to the interviewees, climate change is already a barrier to the development of these crops and could reinforce their marginalisation in European agriculture compared to cereals and nonlegume oleaginous species. In the third part, we sought to confirm these perceptions by modelling past and future impacts of climate change on two key species, namely pea and faba bean, using a machine learning algorithm (Random Forest). We found that climate change has significantly contributed to the decline in pea and faba bean yields in the recent past (1981-2020) and will continue to do so in the future (2020-2100). Climate change has also contributed to the widening yield gaps with "competing" crops such as wheat and rapeseed. Without effective adaptation strategies, these gaps will continue to widen.Although the interviewed stakeholders are experimenting with or implementing incremental adaptation measures (mainly adjustments to management practices) to address the impacts of climate change, they identify a need for transformative adaptation, such as a substantial evolution of the economic, regulatory, and institutional systems. In the final part, we studied the role of public policies in supporting the development of grain legumes. We highlighted a lack of consistency among existing instruments which has prevented a long-term increase in the production and consumption of these crops. To overcome these limitations, we implemented an innovative design approach which resulted in proposals for public policies oriented towards supporting the sustainable development of grain legumes in the context of climate change.Augmenter la production et la consommation de légumineuses à graines est souvent proposé comme un levier majeur pour la transition agroécologique en Europe, en raison des nombreux bénéfices agronomiques, environnementaux et nutritionnels associés à ces cultures. Ces espèces sont cependant sensibles à de nombreux stress biotiques et abiotiques qui font obstacle à leur développement. Cette thèse vise à étudier les impacts du changement climatique sur les légumineuses à graines en Europe et à explorer les moyens de créer des conditions favorables au développement de ces cultures face au changement climatique.Dans un premier axe, nous avons synthétisé les connaissances existantes issues de la modélisation. Cette revue de la littérature a mis en évidence un effet contrasté du changement climatique sur les rendements du soja d'ici 2100, avec des gains au nord de l'Europe et des pertes dans certains bassins de production au sud. Plusieurs mesures d'adaptation simulées (e.g. irrigation, ajustement des dates de semis) pourraient accroître les rendements dans les conditions climatiques futures. Nous avons cependant mis en lumière d'importantes lacunes dans les connaissances disponibles, notamment une minorité de travaux (moins de 20%) concernant d'autres espèces que le soja, un manque de données sur certains facteurs liés au climat (e.g., CO2, bioagresseurs), sur l'évolution des performances autres que le rendement moyen (e.g., stabilité du rendement, services fournis) et sur la faisabilité économique et environnementale des mesures d'adaptation modélisées.Dans un deuxième axe, nous avons étudié la manière dont différents acteurs des filières de légumineuses à graines en France perçoivent le changement climatique et imaginent les stratégies d'adaptation susceptibles de soutenir le développement de ces cultures. D'après les acteurs interrogés, le changement climatique constitue d'ores et déjà un frein au développement de ces espèces, et pourrait renforcer à l'avenir leur marginalisation par rapport aux céréales et oléagineux. Pour confirmer ces perceptions, nous avons, dans un troisième axe, modélisé l'impact passé et futur du changement climatique sur deux espèces clefs, le pois et la féverole, grâce à un algorithme de machine learning (Random Forest). Nous avons mis en évidence une contribution significative du changement climatique à la baisse des rendements de pois et féverole dans le passé récent (1981-2020) et dans le futur (2020-2100). Le changement climatique a également contribué à l'accroissement des écarts de rendement avec des cultures « concurrentes » telles que le blé et le colza. En l'absence de stratégie d'adaptation volontariste, ces écarts continueront à se creuser.Pour faire face aux effets du changement climatique, nous avons constaté que les acteurs interrogés expérimentent ou mettent en œuvre des mesures d'adaptation incrémentales (principalement des ajustements des techniques culturales), mais identifient un besoin d'adaptation transformante telle qu'une évolution drastique du système économique, réglementaire et institutionnel. Dans un dernier axe, nous avons donc étudié le rôle des politiques publiques passées sur le développement des légumineuses à graines. Nous avons notamment mis en évidence un manque de cohérence entre les instruments existants qui nuit à la mise en place d'une dynamique sur le long-terme. Pour dépasser ces limites, nous avons mis en œuvre une démarche de conception innovante, qui a conduit à des propositions pour des politiques publiques résolument orientées vers un soutien au développement pérenne des légumineuses à graines dans le contexte du changement climatique
Impact des mécanismes d’usure des forets sur l’endommagement thermomécanique des empilages Ti6Al4V/CFRP
No full textThis thesis aims to improve the understanding of tool wear during the drilling of Ti6Al4V/CFRP stacks by analyzing its impact on thermomechanical loads and the defects generated in the machined assembly. The study highlights the effect of abrasive wear, caused by CFRP, on the tool’s micro-geometry, while considering operating parameters and cutting angles. It also examines how mechanical forces and additional heat fluxes evolve as wear progresses. Furthermore, it explores the formation of defects, such as burrs in Ti6Al4V and delamination in CFRP, by linking them to the thermomechanical forces measured at the drill exit. Finally, supercritical CO2 (scCO2) assistance is investigated as a promising solution to better control the thermal conditions during drilling and reduce these defects. These findings contribute to optimizing the drilling process and improving the quality of the stacks, with potential applications in aerospace.Cette thèse permet d’approfondir la compréhension des mécanismes d’usure des forets lors du perçage des empilages Ti6Al4V/CFRP, en analysant leur impact sur les chargements thermomécaniques et, par conséquent, sur les défauts générés dans l’assemblage usiné. L’étude met en évidence l’effet de l’usure abrasive, causée par le CFRP, sur la micro-géométrie de l’outil, tout en prenant en compte les paramètres opératoires et les angles de coupe. Elle s’intéresse ensuite à l’évolution des efforts mécaniques et des flux thermiques additionnels dues à l’usure. Ces travaux explorent également la formation de défauts, tels que la bavure dans le Ti6Al4V et le délaminage dans le CFRP, en les reliant aux efforts thermomécaniques mesurés en sortie de perçage. Enfin, l’assistance par CO2 supercritique (scCO2) est étudiée comme une solution prometteuse pour améliorer le régime thermique lors du perçage, afin de réduire ces défauts. Ces avancées ouvrent la voie à l’optimisation de l’opération de perçage et à l’amélioration de la qualité des empilages, avec des applications potentielles dans des secteurs tels que l’aéronautique