Laboratoire de Physique Théorique
Thèses en ligne de l'Université Toulouse III - Paul SabatierNot a member yet
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Apprentissage permanent par feedback endogène, application à un système robotique
Get PDFLes applications robotiques sont liées à l'environnement sociotechnique dynamique dans lequel elles sont intégrées. Dans ce contexte, l'auto-adaptation est une préoccupation centrale et la conception d'applications intelligentes dans de tels environnements nécessite de les considérer comme des systèmes complexes. Le domaine de la robotique est très vaste. L'accent est mis sur les systèmes qui s'adaptent aux contraintes de leur environnement et non sur la mécanique ou le traitement du signal. À la lumière de ce contexte, l'objectif de cette thèse est la conception d'un mécanisme d'apprentissage capable d'apprendre de manière continue en utilisant des feedbacks endogènes (i.e. des interactions internes) dans des environnements sociotechniques dynamiques. Ce mécanisme d'apprentissage doit aussi vérifier plusieurs propriétés qui sont essentielles dans ce contexte comme : l'agnosticité, l'apprentissage tout au long de la vie, l'apprentissage en ligne, l'auto-observation, la généralisation des connaissances, le passage à l'échelle, la tolérance au volume de données et l'explicabilité. Les principales contributions consistent en la construction de l'apprentissage endogène par contextes et la conception du mécanisme d'apprentissage ELLSA pour Endogenous Lifelong Learner by Self-Adaptation. Le mécanisme d'apprentissage proposé est basé sur les systèmes multi-agents adaptatifs combinés à l'apprentissage endogène par contextes. La création de l'apprentissage endogène par contextes est motivée par la caractérisation d'imprécisions d'apprentissage qui sont détectées par des négociations locales entre agents. L'apprentissage endogène par contextes comprends aussi un mécanisme de génération de données artificielles pour améliorer les modèles d'apprentissage tout en réduisant la quantité nécessaire de données d'apprentissage. Dans un contexte d'apprentissage tout au long de la vie, ELLSA permet une mise à jour dynamique des modèles d'apprentissage. Il introduit des stratégies d'apprentissage actif et d'auto-apprentissage pour résoudre les imprécisions d'apprentissage. L'utilisation de ces stratégies dépend de la disponibilité des données d'apprentissage. Afin d'évaluer ses contributions, ce mécanisme est appliqué à l'apprentissage de fonctions mathématiques et à un problème réel dans le domaine de la robotique : le problème de la cinématique inverse. Le scénario d'application est l'apprentissage du contrôle de bras robotiques multi-articulés. Les expériences menées montrent que l'apprentissage endogène par contextes permet d'améliorer les performances d'apprentissage grâce à des mécanismes internes. Elles mettent aussi en évidence des propriétés du système selon les objectifs de la thèse : feedback endogènes, agnosticité, apprentissage tout au long de la vie, apprentissage en ligne, auto-observation, généralisation, passage à l'échelle, tolérance au volume de données et explicabilité.Robotic applications are linked to the dynamic sociotechnical environment in which they are embedded. In this scope, self-adaptation is a central concern and the design of intelligent applications in such environments requires to consider them as complex systems. The field of robotics is very broad. The focus is made on systems that adapt to the constraints of their environment and not on mechanics or signal processing. In light of this context, the objective of this thesis is the design of a learning mechanism capable of continuous learning using endogenous feedback (i.e. internal interactions) in dynamic sociotechnical environments. This learning mechanism must also verify several properties that are essential in this context such as: agnosticity, lifelong learning, online learning, self-observation, knowledge generalization, scalability, data volume tolerance and explainability. The main contributions consist of the construction of Endogenous Context Learning and the design of the learning mechanism ELLSA for Endogenous Lifelong Learner by Self-Adaptation. The proposed learning mechanism is based on Adaptive Multi-Agent Systems combined with Context Learning. The creation of Endogenous Context Learning is motivated by the characterization of learning inaccuracies that are detected by local negotiations between agents. Endogenous Context Learning also includes an artificial data generation mechanism to improve learning models while reducing the amount of the required learning data. In a Lifelong Learning setting, ELLSA enables dynamic updating of learning models. It introduces Active Learning and Self-Learning strategies to resolve learning inaccuracies. The use of these strategies depends on the availability of learning data. In order to evaluate its contributions, this mechanism is applied to the learning of mathematical functions and to a real problem in the field of robotics: the Inverse Kinematics problem. The application scenario is the learning of the control of multi-jointed robotic arms. The conducted experiments show that Endogenous Context Learning enables to improve the learning performances thanks to internal mechanisms. They also highlight the properties of the system according to the objectives of the thesis: endogenous feedback, agnosticity, lifelong learning, online learning, self-observation, knowledge generalization, scalability, data volume tolerance and explainability
Signalisation de l'insuline au sein du système sérotoninergique central : nexus de la comorbidité diabète-dépression
Get PDFLes études épidémiologiques estiment que le risque de dépression majeure (DM) est plus élevé chez les patients diabétiques comparé à la population générale. Des études plus spécifiques mettent en lumière des corrélations entre la dégradation de certains paramètres métaboliques et les symptômes anxio-dépressifs chez l'humain. C'est notamment le cas pour l'insulino-résistance périphérique qui est positivement corrélée à la sévérité de la DM. En revanche, les conséquences de l'insulino-résistance centrale sur les troubles dépressifs n'ont jamais été étudiés de manière approfondie non seulement en clinique mais également chez l'animal de laboratoire. Compte tenu de la présence du récepteur à l'insuline dans le cerveau, une des hypothèses serait que cette hormone module directement (ou indirectement) l'activité des systèmes monoaminergiques et notamment celle des neurones sérotoninergiques (5-HT) majoritairement regroupé dans le noyau dorsal du raphé (NDR). En effet, si l'influence de l'insuline sur le système dopaminergique et le comportement alimentaire a déjà été montré, très peu d'études se sont intéressées à son impact sur le système 5-HT pourtant clé dans la physiopathologie de la DM. Au cours de ce travail de thèse nous avons pu montrer que le récepteur à l'insuline est présent sur les neurones 5-HT du NDR. Grâce à des techniques d'électrophysiologie ex- et in-vivo et de microdialyse intracérébrale réalisées sur modèle murin, nous avons caractérisé l'effet excitateur de l'insuline sur l'activité électrique des neurones 5-HT. Ces résultats nous ont amené à tester les effets comportementaux de l'insuline et à montrer les effets anxiolytiques de son injection intra-raphé et intra-nasale chez la souris saine. Dans un second temps, afin de se placer dans un contexte pathologique et de mieux comprendre l'impact de la perturbation de la signalisation de l'insuline sur l'humeur, nous avons étudié l'activité du système 5-HT et les comportements de type anxio-dépressifs dans des modèles murins de diabète de type 1 et 2 (DT1/DT2). Dans ces deux modèles, que ce soit dans un contexte d'insulinopénie (DT1) ou d'insulino-résistance (DT2), les souris présentent un phénotype anxieux et certains traits de la DM associés à un diminution de l'activité du système sérotoninergique du NDR. Enfin, nous avons tenté d'identifier l'implication de l'apeline, une adipokine connue pour ses propriétés insulino-sensibilisatrice sur les anomalies comportementales induites par un DT2. Nos résultats montrent que les souris présentant une invalidation génétique de l'apeline, sont plus susceptibles à développer une insulino-résistance en réponse à un régime alimentaire diabétogène et des troubles comportementaux. De manière intéressante le traitement par la metformine, un antidiabétique aux propriétés insulino-sensibilisatrice, ne permet pas l'amélioration des paramètres métaboliques de ces souris mutantes mais améliore leur état anxieux. Ainsi ce travail de thèse a permis de souligner l'existence d'interactions anatomiques et fonctionnelles entre le système insulinergique et sérotoninergique central ainsi que leur importance dans l'anxiété, un trouble psychiatrique souvent annonciateur d'un épisode dépressif. Par ailleurs, nous avons identifié l'apeline comme un acteur potentiel impliqué dans la comorbidité diabète-dépression laissant entrevoir de nouvelles pistes thérapeutiques ciblant cette adipokine ou l'insuline directement. En effet, ces travaux appuient également l'hypothèse selon laquelle des stratégies insulino-sensibilisatrices pourraient améliorer les symptômes anxio-dépressifs avec ou sans comorbidité de type syndrome métabolique. Ils ouvrent également la voie au développement de stratégies de potentialisation basées sur l'utilisation de l'insuline ou autres antidiabétiques oraux pour renforcer l'efficacité des antidépresseurs. En revanche, les mécanismes qui sous-tendent ces effets méritent d'être encore mieux caractérisés.Epidemiological studies estimate a higher risk of developing major depression (MD) among diabetic patients compared to the general population. More specifically, human studies highlighted correlations between impairments of metabolic parameters and depressive symptoms. Peripheral insulin resistance could be determinant in this relationship since this defect in insulin signaling positively correlates with the severity of MD. However, brain insulin resistance consequences on depressive disorders in humans and pre-clinical models are yet to be deeply investigated. Because the brain is endowed with a high density of insulin receptor, it has been proposed that insulin could directly (or indirectly) modulate monoaminergic systems and more particularly serotonergic (5-HT) neuronal activity in the dorsal raphe nucleus (DRN). In agreement with the latter hypothesis, previous findings indicate that insulin influences the dopaminergic system and related feeding behaviors but only few studies have focused on the impact of this hormone on the 5-HT system yet indisputably involved in MD physiopathology. During this thesis, we were able to show that insulin receptor is expressed in DRN 5-HT neurons. Through ex- and in-vivo electrophysiology along with intracerebral microdialysis in awake freely moving mice, we characterized insulin excitatory effects on 5-HT neurons. These results led us to test whether insulin modulate neurobehaviors. Doing so, we demonstrated that acute intra-DRN or intra-nasal insulin injection shows anxiolytic-like effects in healthy mice. In a second part, we studied the activity of the 5-HT system and anxio-depressive-like behaviors in mouse models of type 1 or type 2 diabetes (T1D/T2D) thereby providing insight into the effects of insulin signaling impairment in pathological conditions. In a context of insulinopenia (T1D) or insulin resistance (T2D), mice displayed apparent anxious behaviors accompanied by a significant reduction of 5-HT firing rate. Then, we tried to identify the implication of apelin, an adipokine known for its insulin-sensitizing properties, in T2D-induced behavioral anomalies. Our results showed that Apelin knock-out mice are more prone to develop insulin resistance in response to diabetogenic diet but also marked behavioral disturbances reminiscent of anxiety. Interestingly, although chronic metformin treatment, an oral antidiabetic drug, does not improve peripheral metabolic parameters but it exerts anxiolytic-like effects in these mutant mice. Thus far, this work highlights the existence of anatomic and functional interactions between insulinergic and serotonergic systems and their importance in anxiety, a psychiatric disorder often predictive of a depressive episode. Furthermore, we identified apelin as a potential actor implicated in the comorbidity between diabetes and depression anticipating putative pharmacological strategies targeting this adipokine. Indeed, this work strengthens the hypothesis in which insulin-sensitizers could alleviate anxio-depressive symptoms with or without metabolic syndrome comorbidity. It also paves the way for the development of potentiation strategies based on the use of insulin or antidiabetic treatments to reinforce antidepressant efficacy. However, the mechanisms underpinning such effects warrant further investigations for future studies
Représentation des erreurs de modélisation dans le système de prévision d'ensemble régional PEARO
Get PDFMalgré une amélioration constante des modèles numériques de prévision du temps, ceux-ci restent toujours entachés d'erreurs. La représentation de ces sources d'erreurs est donc primordiale, en particulier dans les systèmes de Prévision d'Ensemble. La Prévision d'Ensemble AROME (PEARO) utilisée à Météo-France représente actuellement les incertitudes du modèle AROME en perturbant des tendances en sortie des paramétrisations physiques. Cependant, cette méthode présente de nombreux inconvénients dont une difficile interprétabilité physique des résultats. Le présent travail s'intéresse à des méthodes plus physiques, s'appuyant sur la perturbation de paramètres au sein de ces paramétrisations. Sur les conseils d'experts en physique, 21 paramètres incertains à perturber ont été sélectionnés. Des analyses de sensibilité utilisant les méthodes de Morris et de Sobol' ont permis de réduire cette liste à huit paramètres ayant une influence forte sur les prévisions du modèle AROME. Différentes techniques de perturbations des paramètres incertains ont ensuite été mises en place et évaluées. Celles-ci améliorent les performances de la PEARO pour la plupart des variables de temps sensible telles que le vent et les précipitations. Différentes méthodes d'optimisation se focalisant sur l'amélioration du score statistique CRPS ont été testées. Ainsi, un jeu de paramètres pour chaque membre de la PEARO a été identifié. Cependant, celles-ci engendrent un biais systématique des membres de la PEARO. La réduction aux huit paramètres les plus influents a montré des résultats similaires à la version perturbant l'ensemble des paramètres incertains, suggérant un potentiel coût de réglage des modèles atmosphériques plus faible.Despite a continuous improvement of numerical weather prediction models, some forecast busts still occur due to a presence of error in models. The representation of the different origins of model uncertainty is an important aspect, in particular in Ensemble Prediction Systems (EPS). The regional Ensemble Prediction System used at Météo-France, AROME-EPS, currently represents model uncertainties through the perturbation of global output tendencies of physical parameterization. However, this method presents some disadvantages such as a difficult physical interpretation of results. Thus, this PhD-thesis aims to study more physical model error representation methods, based on the perturbation of input parameters of the physical parameterization schemes. Following advices of parameterization experts, 21 parameters to perturb, whose values are uncertain, have been selected. Sensitivity analyses using the Morris screening and Sobol' sensitivity indices, have led to reduce this list to eight parameters with a high impact on AROME forecasts. Several perturbed parameters techniques have then been set up and evaluated over long periods. They largely improve AROME-EPS performances for most near-surface variables including wind speed and accumulated precipitation. Different optimizations improving the statistical CRPS score have also been tested. Thus, a set of parameters have been identified for each AROME-EPS member. However, they induce a systematic bias of AROME-EPS members. Reducing the perturbation to the eight most influential parameters has shown similar results as the version perturbing the full set of parameters, suggesting a possible cheaper setting of weather prediction models
Apports des données radar à haute répétitivité et à haute résolution du capteur Sentinel-1 pour la caractérisation de l'état hydrique des surfaces agricoles dans les régions sud-méditerranéennes
Get PDFLe suivi de l'irrigation est un enjeu important pour l'optimisation de l'irrigation. L'humidité superficielle (SSM) est une variable clé pour la gestion de l'irrigation. De plus, la détection précoce du stress hydrique peut contribuer à une utilisation optimale de l'eau agricole. Les données radar en bande C ont montré un grand potentiel pour le suivi des conditions hydriques du sol et de la végétation. Dans ce contexte, cette thèse a pour objectif général d'évaluer les potentialités des données radar bande C pour suivre le fonctionnement hydrique des céréales irriguées. Nos objectifs spécifiques sont : (1) développer une nouvelle approche pour l'inversion de la SSM en utilisant uniquement les données radar ; (2) proposer une méthodologie pour l'estimation des quantités et des dates d'irrigation à l'échelle de la parcelle sur la base de ces nouveaux produits de SSM ; (3) étudier les potentialités de la réponse radar bande C pour le suivi du fonctionnement physiologique et, in fine, la détection du stress hydrique.
En préliminaire à l'inversion, les séries temporelles de données Sentinel-1, notamment le coefficient de rétrodiffusion (sigma^0), le rapport de polarisation (PR) et la cohérence interférométrique (rho) sont interprétées à l'aide de données expérimentales collectées sur des parcelles de blé irriguées au Maroc. Les résultats montrent que rho et PR sont fortement liés au développement de la végétation alors que la dynamique de sigma^0 suit les variations de SSM pendant les premiers stades de croissance du blé. En outre, les changements drastiques de la géométrie du couvert associés à la phase d'épiaison ont un fort impact sur sigma^0. Les résultats montrent que le modèle Water Cloud (WCM) est capable de reproduire le cycle saisonnier de Sentinel-1. Grâce à une configuration multicouche du modèle Karam, le 2ème cycle est attribué à la diffusion de volume au sein de la couche des épis. Dans un 2ème temps, une nouvelle approche basée sur l'inversion du WCM pour estimer la SSM a été proposée en utilisant uniquement les données radar Sentinel-1. Dans ce but, les descripteurs de la végétation : la biomasse aérienne (AGB) et le contenu en eau de la végétation ont été estimés à partir de rho et PR. Les meilleurs résultats d'inversion de SSM sont obtenus en utilisant la relation entre rho_VV et l'AGB (R = 0.82 et RMSE = 0.05 m3/m3). Les produits SSM sont assimilés dans la FAO-56 par une technique de filtrage particulaire pour estimer les dates et les quantités d'irrigation. Premièrement, des expériences jumelles sont conçues pour évaluer l'impact de certains paramètres de l'approche. La méthode est ensuite évaluée en utilisant des mesures in situ de SSM avec 3 temps de revisite différents (3, 6 et 12 jours). Enfin, les produits de SSM Sentinel-1 dérivés par l'approche rho_VV-AGB sont utilisés. L'utilisation de données in situ permet d'obtenir de bons résultats. Avec une observation tous les 6 jours, les quantités saisonnières sont inversés avec R > 0.98 et RMSE 0.98 and RMSE < 32 mm. Similarly, over the flood-irrigated fields, more than 70% of the events are correctly detected. Using the SSM products derived from Sentinel-1, the statistics are still acceptable. For the drip-irrigated fields, the 15-day cumulative amounts are estimated with R = 0.64 and RMSE = 28.7 mm; metrics close to those obtained using in situ data (R = 0.74 and RMSE = 24.8 mm). Finally, the last part is devoted to the preliminary analysis of in situ radar acquisition by the C-band antennas installed on a wheat field in Morocco. The analysis of the fully polarimetric acquisitions (sigma^0 and rho) with a time step of 15 min reveals the existence of a diurnal cycle of rho whose amplitude evolves with the development of the canopy. The drop in rho at dawn is concomitant with the increase in evapotranspiration. In contrast, the lowest coherence values at the end of the afternoon are rather related to wind peaks
Couplages multi-physique et multi-échelle pour la modélisation prédictive de la combustion de matériaux énergétiques intégrés dans leur environnement
Get PDFCette thèse présente le développement et l'exploitation d'un modèle qui simule à la fois l'initiation et la réaction complète de propagation de nanothermites à base de poudre avec la seule prise en compte de mécanismes en phase condensée. Trois objectifs ont été poursuivis. - Un modèle prédictif de l'initiation et de la propagation de la réaction nanothermite pour des systèmes à base de poudres, en mettant en œuvre le mécanisme découvert récemment de "fusion réactive" sous différentes rampes de chauffe. - Une étude de l'influence de nombreux paramètres clés tels que la taille du système expérimental, la taille des particules, le rapport stœchiométrique des matériaux ou le taux de compaction, sur les deux aspects de la réaction : initiation et propagation. Cela permet à la fois d'explorer les effets de ces facteurs pour la conception du système et d'accélérer les étapes de conception par des comparaisons systématiques théorie/expérience. - Une comparaison de ce modèle avec une approche purement en phase gazeuse pour expliquer les travaux expérimentaux récents explorant l'importance de la "fusion réactive" et pour contribuer à la discussion dans le domaine sur les mécanismes fondamentaux de la réaction de combustion des nanothermites. La réalisation de ces objectifs est détaillée dans ce manuscrit, organisé en deux chapitres, complétés par deux articles publiés. Dans un premier chapitre, un bref état de l'art des nanothermites est présenté pour donner la motivation et le contexte scientifique de ce projet. De nombreux travaux expérimentaux sont cités pour résumer les méthodes de fabrication et de synthèse des nanothermites, leurs principales caractéristiques et l'effet de la nanostructure sur les performances en termes de vitesse de combustion et de délais d'initiation. Cela inclut ensuite un aperçu des arguments actuels dans le débat sur les mécanismes fondamentaux qui dominent la combustion. Nous poursuivons par une présentation des approches de modélisation existantes, leurs objectifs, leurs formulations et leurs limites. Le chapitre 2 présente la base théorique de notre modèle qui s'appuie sur une formulation de mécanismes de combustion liés à la phase condensée, développée spécifiquement pour une application aux thermites à nanopoudres. Une première formulation propose l'initiation de deux nanoparticules (un combustible, un oxydant) en contact, couplées à une équation thermique. Ce modèle est ensuite étendu à la dimension de la propagation, qui comprend les différents éléments du transfert de chaleur macroscopique. Ainsi, la formulation finale du modèle combine les mécanismes hétérogènes à l'échelle nanométrique, les réactions chimiques aux interfaces et la propagation du front global de combustion à l'échelle de l'observation macroscopique. Nous ajoutons à ces deux chapitres un article publié dans Journal of Applied Physics, où nous nous concentrons sur le modèle de combustion élémentaire, c'est-à-dire à l'échelle d'un couple de nanoparticules en contact, afin d'étudier l'importance des mécanismes en phase condensée sur l'initiation des thermites. L'article porte particulièrement sur le processus et l'impact sur la combustion de la fusion réactive, pour différents couples de thermites et différentes vitesses de chauffe. Les résultats sont d'abord validés par comparaison avec des récents travaux expérimentaux puis sont comparés avec une simulation considérant seulement la phase gazeuse comme médiatrice de la combustion. Nous y ajoutons également un deuxième article, qui porte sur l'exploitation du modèle complet de propagation auto-entretenue, avec une discussion des facteurs probables qui influencent la vitesse de réaction. L'article se termine par une discussion sur la propagation du front de combustion fonction de la formulation du terme de conductivité thermique, en correspondance avec les bases théoriques discutées dans le chapitre 2.This thesis presents the development and exploitation of a model that simulates both the initiation and propagation reaction of powder-based nanothermites with purely condensed phase mechanisms. Three main goals have been targeted: - A predictive model of both the initiation and propagation of the nanothermite reaction for powder-based systems implementing the recently discovered "reactive sintering" mechanism under different external heating regimes at low computational cost with flexibility to adapt to newly interesting materials. - A study of the influence of numerous key parameters such as the size of the experimental apparatus, particle size, stoichiometric ratio of materials, or the amount of compaction on both aspects of the reaction. This permits an exploration of the effects of these factors for system design, as well as acts as a method of validation through comparison with experimental studies. - A comparison of this model with a purely gas phase approach to expound on the recent experimental works exploring the importance of reactive sintering and to contribute to the discussion within the domain on the fundamental driving mechanisms of the nanothermite combustion reaction. The fulfillment of these goals is detailed in this manuscript, organized into five chapters. In a first chapter, a state of the art of nanothermites is presented to outline the motivation and scientific context of this project. Numerous experimental works are cited to summarize the methods of manufacturing and synthesis of nanothermites, their principal characteristics, and the effect of the nanostructure on performance in terms of the burn rate and initiation delays. We include an overview of the current arguments in the debate on the fundamental driving mechanisms of reaction, followed by a presentation of the existing modelisation approaches, their aims, formulations, and limitations. Chapter 2 presents the theoretical basis for the proposed model exclusively based on a condensed state formulation of the combustion, developed specifically for application to nanopowder thermites. A first formulation considers a base model of the initiation of two nanoparticles (one fuel, one oxidizer) sintered into contact, coupled to a thermal equation. Then, the base model is expanded into a full propagation model, which includes theoretical constructions of different macroscopic heat transfer mechanisms that were compared to find the best reproduction of experimental results. Thus, the final iteration combines the heterogeneous nanoscale mechanisms and chemical reactions with the overall macroscale propagation reaction. In Chapter 3, the base model is utilized to investigate the importance of condensed-phase mechanisms on the initiation of these thermites, with particular insights into reactive sintering for different thermite couples and different heating rates, and comparison with recent experimental works in addition to a purely gas phase simulation. This is supplemented by a benchmark study of the initiation of nanothermites with different varying parameters including the particle size, stoichiometric ratio, native oxide thickness, and the fuel and oxide material species. Chapter 4 continues with the exploitation of the full self-sustaining propagation model with discussion of the probable factors that most influence the reaction rate. This begins with a presentation of the basic results for an Al:CuO system for each of the three model formulations presented in Chapter 2. Once the chosen system was validated, this version was then used to test the effect of varying important parameters such as the compaction rate, the material species', and the different heat transfer mechanisms also discussed previously. Finally, this is followed by a general conclusion to summarize this work and its implications, as well as explore the perspectives for future work. A Software Architecture Document is available in Appendix A
Étude de l'extension des cœurs convectifs par la sismologie des étoiles sous-géantes
Get PDFLes cœurs convectifs jouent le rôle de réservoirs d'hydrogène durant la séquence principale d'étoiles de masse supérieures à environ 1,2 masses solaires. De ce fait, leur taille a une influence importante sur l'évolution stellaire. Néanmoins, plusieurs phénomènes physiques, qui restent mal compris par la théorie, étendent ces cœurs au-delà des limites définies par les critères classiques. Ils sont généralement modélisés par une extension simple du cœur, dont la dimension est un paramètre libre. Dans cette thèse, j'ai utilisé, pour contraindre cette extension, la sismologie des sous-géantes. Ces étoiles ont en effet un intérêt double : leur structure est encore dépendante du cœur convectif de séquence principale, et elles montrent dans leur spectre d'oscillations des modes mixtes qui permettent de sonder très précisément leur structure centrale. De ce fait, elles représentent une façon indirecte de contraindre et mesurer l'extension des cœurs convectifs.
Cependant, leur modélisation sismique est difficile, principalement à cause des variations fortement non-linéaires des fréquences des modes mixtes en fonction du temps. En conséquence, les techniques classiques de recherche de modèles optimaux (utilisation de grilles, optimisations itératives) échouent à reproduire les observations dans les incertitudes observationnelles. Pour cette raison, les étoiles sous-géantes ont été peu utilisées pour tester la physique stellaire, en dépit du très fort potentiel des modes mixtes. Une méthode spécialement adaptée à ce problème a été développée dans le cadre de cette thèse. L'idée sous-jacente est de découpler l'optimisation des paramètres stellaires qui sont très fortement dépendants des modes mixtes, la masse et l'âge, de celle des autres paramètres libres des modèles d'évolution stellaire. Cela assure une convergence robuste vers les modèles optimaux et ouvre la voie à une étude approfondie de la physique de ces étoiles. Après avoir validé cette méthode en utilisant des tests à l'aveugle, je l'ai appliquée à une étoile sous-géante observée par la mission spatiale Kepler (NASA, 2009--2019). Ce travail a permis de significativement contraindre l'extension du cœur convectif que l'étoile a eu en séquence principale. Il a, de plus, permis de montrer les fortes contraintes obtenues grâce aux modes mixtes sur la densité centrale et le gradient de composition chimique dans le cœur. Aussi, il a mis en lumière une forte dégénérescence entre la fraction de masse initiale d'hélium et la masse de l'étoile, qui joue un rôle dominant dans la précision à laquelle les paramètres stellaires peuvent être mesurés par la sismologie des étoiles sous-géantes. La méthode d'optimisation développée lors de cette thèse a également été utilisée pour estimer les paramètres stellaires de plusieurs sous-géantes observées avec Kepler et TESS (NASA, lancé en 2008). Par ailleurs, la plupart des codes d'évolution stellaire considèrent un mélange instantané des éléments chimiques dans les cœurs convectifs. Lors de mon travail de thèse, j'ai montré que cette hypothèse mène à des erreurs significatives sur l'abondance au cœur des éléments chimiques dont le temps de mise à l'équilibre des réactions nucléaires est plus court que le temps caractéristique du mélange convectif, comme c'est le cas pour le Lithium 7. Cela modifie la production d'énergie nucléaire et, in fine, la taille des cœurs convectifs. Ce travail m'a permis de montrer que pour rendre compte de façon cohérente des variations de la taille des cœurs convectifs au cours de l'évolution, il est nécessaire de considérer un mélange de type diffusif dans ces cœurs, et de prendre en compte les variations hors équilibre du Béryllium et du Lithium.Convective cores are the hydrogen reservoirs of main-sequence stars that are more massive than around 1.2 solar masses. Therefore, their sizes strongly impact the stellar evolution. However, several physical processes, which remain poorly understood by theory, can extend those convective cores beyond the classical limits. Those are generally modeled as a crude extension of the core in stellar evolution codes the size of which is defined by a free parameter. In this thesis, I studied the seismology of subgiant stars in order to constrain this extension. Indeed, those stars are interesting for two reasons. Firstly, their structure is still highly dependent on the former main-sequence convective core. Secondly, they exhibit mixed modes which allow us to precisely probe the very center of the star. They are therefore an indirect way to measure the extensions of convective cores. However, the seismic modeling of subgiants is challenging, mainly due to the highly non-linear variations of the frequencies of the mixed modes with time. Consequently, classical modeling methods, such as grids or iterative optimizations, fail to reproduce the observations within the uncertainties. For this reason, subgiant stars have not been much used as a laboratory to test stellar physics, despite the high potential of mixed modes. A specifically tailored method has therefore been developped during this thesis. Its main idea is to separate the optimization of the parameters which are highly dependent on the mixed modes, namely the mass and the age of the star, from the optimization of the other free parameters of the stellar evolution codes. This ensures a robust convergence to optimal models and paves the way to an in-depth study of the physics of the star. After validating this method by testing it through Hares & Hounds exercises, I applied it to a subgiant star observed by the Kepler space mission (NASA, 2009--2019). This work allowed me to significantly constrain the extent of the convective core that this star used to have during the main sequence. Moreover, it showed that mixed modes provide strong constraings on the central density and the core composition gradient. Also, it highlighted a strong degeneracy between the initial helium mass fraction and the mass of the star, which plays a dominant role in the precision to which stellar parameters can be measured by the seismology of subgiants. Finally, the method developped during this thesis has also been used to model several subgiant stars observed with Kepler and TESS (NASA, launched in 2008). On another note, most stellar evolution codes consider an instantenous mixing of the chemical elements in convective cores. During my thesis, I showed that this hypothesis leads to significant errors in the abundancies of the chemical elements for which the nuclear equilibrium timescale is lower than the convective timescale, as it is the case for Lithium 7. This modifies the nuclear energy production, and thus the size of convective cores. This work allowed me to show that, in order to correctly take into account the variations of convective core sizes during the main sequence, it is necessary to consider a diffusive mixing in the core and to take into account the variations of Lithium and Beryllium abundances out of equilibrium
Approches légères pour le raisonnement sur les connaissances et les croyances
Get PDFDans cette thèse nous étudions un cadre simple dans lequel modéliser les croyances et les connaissances ainsi que leur évolution dans des systèmes multi-agents. La logique standard de représentation des connaissances est très expressive, mais au prix d'une haute complexité calculatoire. Nous proposons ici un cadre qui permet de capturer plus de situations que d'autres approches existantes tout en restant efficace. En particulier, nous considérons l'application de notre logique à la planification épistémique : étant données une situation initiale et des actions possibles, peut-on atteindre un but fixé ? Cela peut signifier savoir à qui poser des questions pour apprendre des informations, faire en sorte de ne pas être remarquée lorsque l'on lit le courrier de quelqu'un d'autre, ou empêcher quelqu'un d'entendre nos secrets. Nous considérons aussi de possibles extensions à des logiques de croyance, ainsi que les liens entre notre système et d'autres cadres proches.In this thesis we study a lightweight framework in which to model knowledge and beliefs and the evolution thereof in multiagent systems. The standard logic used for this is very expressive, but this comes at a high cost in terms of computational efficiency. We here propose a framework which captures more than other existing approaches while remaining cost-effective. In particular, we show its applicability to epistemic planning: given an initial situation and some possible actions, can we find a way to reach our desired goal? This might mean knowing who to ask in order to learn something, making sure we aren't seen when reading someone else's mail, or preventing someone from overhearing our secrets. We also discuss possible extensions to logics of belief, and the relations between our framework and other related approaches
Évaluation de l'évapotranspiration des zones irriguées en piémont du Haut Atlas, Maroc : modélisation, mesures micro-météorologiques et télédétection spatiale
Get PDFUne évaluation précise de l'évapotranspiration (ET) est indispensable à l'échelle du bassin pour étudier les processus hydrologiques et le bilan hydrique, en particulier de l'amont vers l'aval. Dans les montagnes, ce terme est mal connu en raison de divers défis, notamment la diversité de la végétation, la variabilité topographique, le manque de données disponibles et la difficulté d'effectuer des mesures sur ces terrain complexe. Dans ce contexte, l'objectif principal de cette thèse est d'étudier le potentiel de différents modèles basés sur la télédétection, à savoir TSEB (Two-Source-Energy-Balance model), SPARSE (Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration), Shuttleworth-Wallace (SW) and SAMIR (SAtellite Monitoring of IRrigation), pour estimer l'ET sur une région du piémont du montagne. Premièrement, les modèles ont été testés à l'échelle locale en comparant avec les mesures de deux systèmes d'Eddy covariance (EC). Deuxièmement, la performance des modèles à l'échelle de la zone d'étude a été évaluée en pondérant les estimations par le footprint d'un scintillomètre à grande ouverture (LAS) et en les comparant aux mesures. D'abord TSEB basé sur les données de télédétection, MODIS et Landsat, a été testé à l'échelle locale en comparant ses estimations aux mesures EC. Quant à
l'échelle locale, les résultats de comparaison des flux de chaleur latente simulés par TSEB basé sur les données Landsat sont très encourageants en comparant aux mesurés LAS, tandis qu'une dispersion plus importante a été observée lors de l'utilisation des produits MODIS. En suit, SW a été testé à l'échelle locale et de bons accords avec la mesure ont été démontrés. Cependant, ce modèle a besoin de nombreuses variables d'entrée pour calculer les résistances du sol (rss) et de la végétation (rsv), qui sont souvent difficiles à estimer à grande échelle, en particulier l'humidité du sol. Pour ce fait, une nouvelle approche pour spatialiser rss et rsv basée sur deux proxys de variables thermiques a été proposée. La comparaison entre les valeurs ET estimées par la nouvelle approche et mesurées confirme la capacité de l'approche proposée à fournir des cartes ET satisfaisantes. SPARSE a montré des performances acceptables pour l'estimation des flux de chaleur latente et sensible. Cependant, il est limité par plusieurs hypothèses et incertitudes. Notamment, la fiabilité des données de température de surface. De plus, le fait de prendre des paramètres calibrés constants sur toute l'année dans
différentes conditions de végétation et d'environnement n'est pas représentatif d'une surface aussi complexe, en
particulier la résistance stomatique minimale (rstmin). Le modèle SAMIR (Satellite Monitoring of Irrigation), est utilisé pour effectuer un suivi journalier du bilan hydrique de la zone étudiée. SAMIR a montré une très bonne performance pour la prévision de l'ET. Toutefois, une surestimation est observée de l'ET en été du fait de la non prise en compte de l'arrêt des irrigations lié à l'assèchement de l'Oued. Malgré l'avantage du modèle SAMIR dans l'estimation des composantes du bilan hydrique, la nécessité des données des apport en eau (irrigation et pluie) nécessaires pour l'estimation de l'ET réelle reste le principal inconvénient de ce modèle. Enfin, SW, SPARSE et SAMIR ont été intercomparé afin d'investiguer leur précision et leur applicabilité pratique compte tenu des différents niveaux de complexité et des exigences en variable d'entrée. Les trois modèles prédisent bien l'évolution saisonnière de l'ET pendant les deux saisons 2017 et 2018. Cependant, SAMIR affiche de meilleures performances que SPARSE et SW. Cette comparaison a montré le potentiel de chaque modèle pour l'estimation de l'ET. De plus, les résultats obtenus montrent que les performances des modèles sont contrastées et varient au cours de la saison en fonction des conditions de stress et du développement de la végétation. Ceci met en évidence l'idée que la complémentarité de ces modèles pourrait être exploitée, par exemple en assimilant les
estimations SPARSE dans SAMIR qui a montré une bonne cohérence temporelle mais avec biais sur certaines périodes.An accurate assessment of evapotranspiration (ET) is crucially needed at the basin scale for studying the hydrological processes and water balance especially from upstream to downstream. In the mountains, this term is poorly understood because of various challenges, including the vegetation diversity, topography variation, lack of available data and because the in situ direct measurement of ET is difficult in complex terrain. The main objective of this theses was to investigate the potential of different models, namely Two-Source-Energy-Balance model (TSEB), Soil Plant Atmosphere and Remote Sensing Evapotranspiration (SPARSE), Shuttleworth-Wallace (SW) and SAtellite Monitoring of Irrigation (SAMIR), driven by remote sensing data for estimating ET over a complex mountain region. First, the models were tested at the local scale against the EC measurements using local measurement or/and remote sensing inputs at the satellite overpasses. Secondly, the potential of the models for evaluating the evapotranspiration at large scale was investigated by aggregating the estimated map based on the LAS footprint and compared them to the LAS measurements. TSEB was tested at the local scale against the EC measurements using multi-scale remote sensing (MODIS and Landsat) inputs at the satellite overpasses. As for the local scale, the comparison of the latent heat fluxes simulated by TSEB driven by Landsat data performed well against those measured by the LAS, while slightly more scattering was observed when MODIS products were used. SW was tested at the local scale and good agreements
with the measurement was shown. However, this model needs many input variables to compute soil (rss) and vegetation (rsv) resistances, which are often difficult to estimate at large scale particularly soil moisture. In this study, a new
approach to spatialize rss and rsv based on two thermal-based proxy variables was proposed. The comparison between the ET values estimated using the proposed approach and measured confirm the ability of the proposed approach to provide satisfactory ET maps. The parallel version of SPARSE is used by calibrating five of these more sensitive parameters. SPARSE has shown acceptable performance in estimating latent and sensible heat fluxes. The SPARSE model is limited by several assumptions and uncertainties. In particular, the reliability of the surface temperature data. In addition, the fact of taking constant calibrated parameters over the whole year in different vegetation and environmental conditions is not representative of such a complex surface, in particular the minimum stomatal resistance (rstmin). The SAMIR model (Satellite Monitoring of Irrigation) is used to simulate water fluxes at a daily time step in the area studied. SAMIR showed a very good performance for the estimating ET. However, an overestimation is observed of ET in summer due to the
failure to take into account the stoppage of irrigations linked to the drying up of the river. Despite the advantage of the SAMIR model in estimating the components of the water balance, the need for water supply data (irrigation and rain) necessary for the estimation of the actual ET remains the main drawback of this model. SW, SPARSE and SAMIR were compared to investigate their accuracy and practical applicability given different levels of complexity and input variable requirements. All three models predict well the seasonal evolution of ET during the two seasons 2017 and 2018. However, SAMIR performs better than SPARSE and SW. This comparison has shown the potential of each
approach in estimating ET and the utility of optical and thermal remote sensing data to provide maps of ET at high
temporal satellite revisit. Additionally, the results obtained show that the performance of the models was contrasting and vary in the season depending on the stress condition and vegetation development. This highlights the idea that the complementarity of these models could be exploited, for example assimilating SPARSE values in SAMIR which has shown a good temporal coherence but with bias during some periods
Activité d'antibiotiques et de substances non antibiotiques sur des biofilms de Staphylococcus aureus
Get PDFLe but de notre recherche était de proposer une nouvelle stratégie antibiofilm pour détruire efficacement les biofilms matures formés par S. aureus et d'explorer les mécanismes moléculaires qui pourraient conduire à des spécificités de souche dans la capacité à former du biofilm. Nous avons constaté, par microscopie confocale à balayage laser, que la subtilisine A et l'ion calcium détruisaient de manière significative la matrice du biofilm. L'association de l'oxytétracycline à chacune de ces molécules a amélioré le détachement des bactéries du biofilm, tout en maintenant leur effet destructeur sur la matrice du biofilm. Cent cinq isolats de S. aureus ST398 ont ensuite été analysés pour leurs gènes et leur capacité à former du biofilm. Les résultats ont démontré que deux isolats provenant du même hôte avec les mêmes gènes impliqués dans le biofilm et le même spa-type pouvaient avoir des capacités de production de biofilm significativement différentes. D'autres expériences analyseront l'expression de gènes impliqués dans le biofilm et exploreront les mécanismes pouvant expliquer la différence de productivité du biofilm entre ces deux types d'isolats. Notre recherche a proposé une nouvelle stratégie pour cibler la matrice des biofilms en combinant des antibiotiques avec des substances non-antibiotiques et pourrait fournir de nouvelles cibles pour la recherche et le développement de stratégies contre les biofilms.The purpose of our research was to design a new anti-biofilm strategy to effectively destruct mature biofilms formed by S. aureus and to explore the possible mechanisms which lead to the strain specificity of biofilm forming capacity at the molecular level. By confocal laser scanning microscopy, we found that subtilisin A and calcium ion significantly destroyed the biofilm matrix. Combining oxytetracycline with each of them enhanced the detachment of biofilm bacteria, while maintaining their destructive effect on the biofilm matrix. One hundred and five S. aureus ST398 isolates were then analyzed for their biofilm forming capacity and their biofilm-related genes. The results demonstrated that, two isolates with the same host source, the same type of biofilm-related genes, and the same spa-type could have significantly different biofilm-producing abilities. Further experiments will analyze the expression of biofilm-related genes and explore the possible mechanism of the difference in biofilm productivity between these two types of isolates. Our research proposed a new strategy to target biofilm matrix by combining antibiotics with non-antibiotics and may provide new targets for future research and development of antibiofilm strategies
Algorithmes et techniques de détection des bots dans les réseaux sociaux
Get PDFDans cette thèse nous proposons des techniques d'apprentissage automatique ayant comme but la détection et caractérisation des bots malveillants dans les réseaux sociaux. Une nouveauté de ces méthodes est qu'uniquement des motifs d'interaction avec des " amis " des comptes analysés sont utilisés comme source de données pour la détection des bots. Les techniques proposées ont plusieurs nouveaux avantages. Il n'y a plus de nécessité de télécharger des gros volumes de données textuelles et médiatiques, qui dépendent fortement du langage. Cela permet aussi détecter des bots cachés par des paramètres de confidentialité ou bloqués, des bots camouflés imitant des personnes réelles, les groupes de bots, et estimer la qualité et le prix d'un bot. Dans une solution que nous avons développée, nous proposons extraire des données pour l'analyse sous la forme des graphes sociaux, utilisant un modèle de réseau social hiérarchisé. Après, afin de déterminer des paramètres, nous utilisons les méthodes statistiques, algorithmes de graphes, et les méthodes nous permettant d'analyser le plongement de graphe. La décision finale est prise utilisant le modèle de foret aléatoire ou le réseau de neurones. A la base de ce schéma, nous proposons 4 techniques nous permettant de réaliser le cycle complet de détection des attaques - 2 techniques de détection des bots (détection individuelle et détection de groupe); et 2 techniques pour les caractériser - l'estimation de qualité et l'estimation de prix. La thèse aussi présente des expériences permettant à évaluer les solutions proposées. Comme exemple le réseau social VKontacte a été choisi. A ce but, nous avons développé le logiciel prototype qui peut effectuer toute la chaine d'analyse, de collection des données à la prise de décision. Et afin d'entrainer nos modèles, nous avons obtenu directement de vendeurs les données concernant les bots de qualité, prix et stratégies de camouflage différentes. L'étude a montré qu'en utilisant uniquement l'information concernant les graphes des amis il est possible de reconnaitre et caractériser les bots très efficacement (AUC-ROC ~ 0.9). En même temps, la solution proposée est robuste par rapport à l'émergence de nouveaux types des bots, et au changement de leur type - de bots générés automatiquement et comptes piratés jusqu'aux utilisateurs humaines qui se chargent de l'activité malveillante contre une rémunération.In this thesis, we propose machine learning techniques to detecting and characterizing malicious bots in social networks. The novelty of these techniques is that only interaction patterns of friends' of analysed accounts are used as the source data to detect bots. The proposed techniques have a number of novel advantages. There is no need to download a large amount of text and media data, which are highly language-dependent. Furthermore, it allows one to detect bots that are hidden by privacy settings or blocked, to detect cam- ouflages bots that mimic real people, to detect a group of bots, and to estimate quality and price of a bot. In the developed solution, we propose to extract the input data for the analysis in form of a social graphs, using a hierarchical social network model. After, to construct features from this graph we use statistical methods, graph algorithms, and methods that analyze graph embedding. And finally, we make a decision using a random forest model or a neural network. Based on this schema we propose 4 techniques, that allows one to perform the full cycle attack detection pipeline - 2 techniques for bot detection: individual bot detection, and group bot detection; and 2 techniques for characterization of bots: estimation of bot quality, and estimation of bot price. The thesis also presents experiments that evaluate the proposed solutions on the example of bot detection in VKontakte social network. For this, we developed the software prototype that implements the entire chain of analysis - from data collection to decision making. And in order to train the models, we collected the data about bots with different quality, price and camouflage strategies directly from the bot sellers. The study showed that using only information about the graphs of friends it is possible to recognize and characterize bots with high efficiency (AUC - ROC ˜ 0.9). At the same time, the proposed solution is quite resistant to the emergence of new types of bots, and to bots of various types - from automatically generated and hacked accounts to users that perform malicious activity for money