Portail "HAL-Francophonie Afrique et Océan Indien"
Not a member yet
43052 research outputs found
Sort by
Les effets socioéconomiques de l’endettement extérieur en Afrique centrale
No full textThis thesis assesses the socioeconomic consequences of external debt in Central Africa. Methodologically, it combines a macroeconomic analysis based on the Driscoll-Kraay estimation method applied to data covering the period 1975–2019 for seven countries in the region, and a microeconomic assessment using computable general equilibrium models integrated within a microsimulation framework using the MCS (2015), ECAM4, ECOSIT4, and EDS-DRC databases. The results reveal that external debt significantly influences growth, but that its effectiveness depends on the profile of leaders, with those trained in Africa proving more effective in debt management than their counterparts educated in the West. The findings also indicate that external debt exacerbates poverty in Cameroon and the Democratic Republic of Congo, while its effect remains mixed in Chad, and that, in some cases, improved debt dynamics contribute modestly to reducing inequality. Finally, the analysis highlights that domestic debt supports the Cameroonian economy more than external debt. Consequently, it is recommended that Central African governments value locally trained leaders, promote the development of relevant businesses, and, for Cameroon, prioritize domestic borrowing, expand access to affordable financing for businesses, and strengthen the national financial sector.Cette thèse évalue les conséquences socioéconomiques de la dette extérieure en Afrique centrale. Sur le plan méthodologique, elle combine une analyse macroéconomique fondée sur la méthode d’estimation de Driscoll-Kraay appliquée à des données couvrant la période 1975–2019 pour sept pays de la région, et une évaluation microéconomique mobilisant des modèles d’équilibre général calculable intégrés dans un cadre de micro-simulation avec les bases MCS (2015), ECAM4, ECOSIT4 et EDS-RDC. Les résultats révèlent que la dette extérieure influence significativement la croissance, mais que son efficacité dépend du profil des dirigeants, ceux formés en Afrique se montrant plus performants dans la gestion de la dette que leurs homologues ayant étudié en Occident. Ils indiquent également que la dette extérieure accroît la pauvreté au Cameroun et en République démocratique du Congo, tandis qu’au Tchad son effet reste mitigé, et que, dans certains cas, une meilleure dynamique de la dette contribue modestement à la réduction des inégalités. Enfin, l’analyse met en évidence que la dette intérieure soutient davantage l’économie camerounaise que la dette extérieure. En conséquence, il est recommandé aux gouvernements d’Afrique centrale de valoriser les dirigeants formés localement, de favoriser le développement d’entreprises pertinentes et, pour le Cameroun, de privilégier l’endettement intérieur, d’élargir l’accès des entreprises aux financements à taux abordables et de renforcer lesecteur financier national
Digital NGD Design for FPGA-based Application
No full textInternational audienceNegative Group Delay (NGD) remains a little-known concept in embedded digital signal processing, and most electronic designers are unfamiliar with its design and analysis. This paper presents a clear, step-by-step theoretical framework and a practical methodology for implementing baseband NGD using a low-order finite impulse response (FIR) filter. All FIRbased NGD parameters and characteristics can be defined under specific conditions based solely on the desired NGD value and the sampling frequency. Our synthesis results confirm that the realized time-advance increases with normalized frequency. We validate the approach through simulation and then demonstrate a proof-of-concept FPGA implementation. In transient experiments using a 3 kHz Gaussian pulse, the NGD circuit produces an advance of approximately 13 µs relative to the input signal and the NGD execution time is about 2µs
Contextualisation et laïcité scolaire à La Réunion. Religions et laïcité : conceptions de la justice et logiques à l’œuvre dans le système scolaire secondaire
No full textInternational audienc
Hybridation entre apprentissage statistique et mécanique des fluides numérique en vue d'accélérer les simulations de désenfumage de bâtiments
No full textComputational fluid dynamics is a valuable tool for designing built environments, enabling the simulation of complex flows, such as air or smoke movement. This modelling approach is particularly relevant in distinctive regions like La Réunion, which exhibits unique geographical, meteorological, and architectural characteristics. A notable example is the potential for simulations to address the recurring conflicts between natural ventilation guidelines and fire safety regulations. However, a significant challenge lies in the computational time required to solve complex, large-scale problems. Recent advances in artificial intelligence encourage researchers to explore whether data-driven models can efficiently capture these physical phenomena at a lower computational cost. In this context, this thesis investigates how machine learning techniques can accelerate computational fluid dynamics simulations related to smoke control in buildings. Our literature review highlights that, despite numerous initiatives, scalability issues and the absence of physical guarantees restrict the practical applicability of data-driven approaches. To overcome these limitations, a hybrid strategy integrating a machine learning model into a classical finite volume solver was developed. Specifically, neural networks were trained offline to predict temporal variations in the pressure field using simulated data from various two-dimensional transient buoyant plume flows. Our results reveal that machine learning estimates at the cell level can be employed as initial guesses to accelerate iterative solvers for the pressure equation while maintaining accuracy. Although this thesis remains within an academic context, it marks a step towards embedding data-driven models into computational fluid dynamics solvers, with the aim of developing fast, reliable, and scalable hybrid solutions to address real-world challenges.La mécanique des fluides numérique apporte une contribution précieuse à l’amélioration de la conception des bâtiments, offrant la possibilité de simuler avec précision des écoulements complexes, tels que les mouvements d'air ou de fumée. À La Réunion, les particularités géographiques, météorologiques et architecturales renforcent l'intérêt pour ce type de modélisation, comme l'illustrent les conflits entre ventilation naturelle et désenfumage. Cependant, le temps de calcul demeure un obstacle majeur. Les récents progrès en intelligence artificielle incitent à se demander si des modèles statistiques sont capables de décrire avec suffisamment de précision ces phénomènes physiques, et ce à moindre coût. Dans ce contexte, cette thèse vise à examiner si les méthodes d’apprentissage automatique peuvent contribuer à accélérer les simulations de mécanique des fluides numérique pour des études d’ingénierie de désenfumage des bâtiments. L'analyse de la littérature met en évidence que, malgré de nombreuses initiatives, le manque de garanties physiques et de solutions adaptées à des cas réels freine encore le déploiement de ces approches. Pour répondre aux limitations identifiées, un solveur hybride intégrant un modèle statistique à la méthode des volumes finis a été développé. En particulier, nous avons montré que des prédictions locales de l'évolution du champ de pression peuvent fournir une approximation initiale pertinente pour accélérer la résolution itérative de l'équation de pression. Ce solveur hybride a été évalué sur des écoulements transitoires incompressibles de propagation d’un panache thermique, prouvant sa capacité à réduire les temps de calcul pour des simulations liées à un domaine spécifique tout en préservant la précision des résultats. Bien que cette démonstration s’inscrive dans un contexte académique, elle constitue une avancée encourageante vers une hybridation efficace entre modèles statistiques et numériques, capitalisant sur leurs forces respectives pour des applications plus ambitieuses
Characterization and strength prediction of a Belite cement matrix incorporating micro glass powder
No full textInternational audienceConcrete is the second most used material on the planet after water. Its output is primarily determined by the available natural resources. Cement is an important component of concrete. More than 4 billion tons of cement are manufactured each year. The chemical and thermal combustion processes used in cement manufacture are a significant source of CO 2 emissions, accounting for approximately 8% of annual global CO 2 emissions. Furthermore, cement production is likely to rise. In 2016, the total area of buildings worldwide was around 235 billion square meters (m 2 ). This area is expected to Discover Civil Engineering</div
Intelligence économique comme levier stratégique du développement entrepreneurial, du ciblage d'opportunités et de la prise de décision : regard du top management d'un incubateur
No full textInternational audienceRésumé : La compétitivité de toute entité économique repose aujourd’hui sur sa capacité à mobiliser l’information afin d’opérer des choix managériaux efficaces. Evoluant dans un environnement fortement concurrentiel, toutes les entreprises se doivent de mettre en œuvre des démarches répondant à leurs objectifs de performance et de durabilité. C’est dans cette optique que l’intelligence économique apparaît comme une solution stratégique très indispensable visant à soutenir les managers dans leur processus de prise rationnelle de décisions. Ce sont ces raisons qui nous ont amenés à s’intéresser à l’étude de l’intelligence économique comme levier de développement entrepreneurial, de ciblage d’opportunité et de prise de décision stratégique. Pour ce faire, nous avons opté comme cadre empirique d’analyse un incubateur entrepreneurial opérant dans la ville de Libreville (Gabon). A partir d’une approche qualitative de collecte et d’analyse des données obtenues à l’aide de nos entretiens avec quatre (4) membres du Top Management, les résultats, obtenus au moyen de l’analyse de contenu, nous ont permis de confirmer notre intuition de départ selon laquelle l’intelligence économique permet aux managers de collecter, traiter, stocker, diffuser et protéger des informations à forte valeur ajoutée. Ces informations utiles à une prise de décision efficace permettent à l’entreprise de dégager un avantage compétitif durable, de développer ses compétences et de maitriser son environnement
Enhancing nutritional value through semi-solid fermentation of quinoa and mango-orange juice: A sustainable approach to food processing
No full textSource Agritrop Cirad (https://agritrop.cirad.fr/616080/) * Autres projets (id;sigle;titre): PICT-2018-04254;;(ARG) Tecnologıas Combinadas de Fermentacion Solida y Deshidratacion Para la Mejora de la Bioaccesibilidad de Carotenoides y Tocoferoles Naturales en Alimentos// ;;(ARG) Productos Alimentarios Intermedios obtenidos a base de maız y frutas//International audienceThis research explores the semi-solid fermentation (SSF) of quinoa (Chenopodium quinoa wild) in combination with mango–orange (Mangifera indica–Citrus sinensis) juice as a sustainable and innovative approach to food processing. Quinoa, renowned for its rich nutritional profile, presents challenges due to the presence of antinutrients that can inhibit nutrient absorption. By employing lactic acid bacteria (LAB) from kefir in the fermentation process, this study aims to enhance the bioavailability of essential nutrients while concurrently reducing the levels of antinutritional factors. The results indicate that fermentation leads to a significant increase in protein content, phytosterols, and antioxidant properties, while facilitating the conversion of bound phenolic compounds into more bioavailable forms. The incorporation of mango–orange juice enriched the nutritional profile of the product but lowered the pH, inhibiting microbial growth and necessitating a pH regulator to improve fermentation. Overall, this work contributes to the development of a probiotic-rich, functional beverage that not only supports food security but also aligns with sustainable food practices and promotes the nutritional health of populations where quinoa is a dietary staple. Further investigations will focus on optimizing fermentation conditions and exploring additional quinoa varieties to enhance product quality and health benefits
Musik und Genozid: Musikalische Praktiken und soziale Vergemeinschaftung im Kontext der Vernichtung der Tutsi Ruandas (1994)
No full textInternational audienc
