Ce travail concerne l'imagerie tomographique 3-D par Radar à Synthèse d'Ouverture de terrain (GB-SAR) pour la détection in situ des défauts de chaussée.Un GB-SAR bistatique à visée latérale, fonctionnant en mode de propagation vers l'avant (FSC), caractérisé par un rapport Signal sur Bruit (SNR) élevé et une résolution verticale constante, est proposé. Une focalisation tomographique utilisant une ouverture dans la direction verticale est introduite pour résoudre l'ambiguïté et améliorer la résolution en distance au sol. Une configuration SAR bistatique FSC à déplacement horizontal et à décalage constant (COSBis), est proposée afin de réduire la complexité du système à un niveau minimal, en utilisant une seule paire d'antennes Tx et Rx, et qui permet d'obtenir une résolution en distance au sol améliorée par focalisation sur une ouverture angulaire générée par le mouvement horizontal. Les résultats expérimentaux démontrent la capacité du mode proposé à détecter des défauts artificiels et à caractériser des détails fins en utilisant une diversité de polarisation. Des techniques d'analyse spectrale à haute résolution sont appliquées à l'approche COSBis pour affiner le diagnostic routier. Cette configuration innovante de GB-SAR, associée à des techniques d'imagerie à haute résolution, démontre un fort potentiel pour l'inspection et la maintenance des chaussées.

L'Intelligence Artificielle est aujourd'hui sur toutes les lèvres, porté par la révolution des réseaux de neurones qui ont fait leurs preuves dans diverses tâches. Ils ont notamment surpassé les capacités humaines en vision par ordinateur. Cette thèse se concentre ainsi sur les réseaux de neurones, en mettant l'accent sur les tâches de classification d'images. Cependant, ce succès remarquable s'accompagne de certaines failles. Les réseaux de neurones présentent des faiblesses en termes de confidentialité, d'intégrité et de disponibilité de leurs composants. Les données d'entraînement, le modèle et les données d'inférence sont exposés à des attaques. Même dans le scénario réaliste considéré dans cette thèse, où le modèle fonctionne dans un environnement boîte noire avec des limitations sur le nombre de requêtes, il est possible de voler et de reconstruire le modèle et les données d'entraînement, ainsi que de manipuler les données d'inférence. Cette thèse met l'accent sur la protection de la confidentialité du modèle compromise l'extraction de modèle et l'extraction de paramètres. Elle explore également le domaine des exemples adverses. Ces perturbations soigneusement conçues entraînent des erreurs de classification, menaçant l'intégrité du modèle à l'inférence. Par conséquent, une partie de cette thèse est dédiée à l'exploration de leurs origines, de leur création et des stratégies de défense contre eux. Cependant, ce succès remarquable s'accompagne de certaines failles. Les réseaux de neurones présentent des faiblesses en termes de confidentialité, d'intégrité et de disponibilité de leurs composants. Les données d'entraînement, le modèle et les données d'inférence sont exposés à des attaques. Même dans le scénario réaliste considéré dans cette thèse, où le modèle fonctionne dans un environnement boîte noire avec des limitations sur le nombre de requêtes, il est possible de voler et de reconstruire le modèle et les données d'entraînement, ainsi que de manipuler les données d'inférence. Cette thèse met l'accent sur la protection de la confidentialité du modèle compromise l'extraction de modèle et l'extraction de paramètres. Elle explore également le domaine des exemples adverses. Ces perturbations soigneusement conçues entraînent des erreurs de classification, menaçant l'intégrité du modèle à l'inférence. Par conséquent, une partie de cette thèse est dédiée à l'exploration de leurs origines, de leur création et des stratégies de défense contre eux.

Les agents antimicrobiens sont souvent administrés aux bovins laitiers pouvant contaminer ainsi, le lait et les produits laitiers. Des limites maximales de résidus (LMRs) ont été établies dans de nombreux pays pour prévenir leurs effets nocifs sur la sante. Au Liban, l'absence de surveillance régulière des résidus dans les produits laitiers est due entre autres à l’absence des méthodes d’analyse multi-résidus sur les produits laitiers locaux. Notre projet vise à mettre en place une méthode multi-résidus rapides permettant de réaliser un plan de surveillance des agents antimicrobiens dans les produits laitiers au Liban. Une méthode de dépistage ciblée, adaptée et validée selon les critères de performance européens pour la détection de 71 agents antimicrobiens dans le lait et le labné au moyen de la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse (CL-SM/SM) a été appliquée sur 90 lots de labné et de lait collectés au Liban, révélant une contamination pour 71 % des lots principalement par des résidus de macrolides et de (fluoro)quinolones. Nous avons également évalué l'impact du processus de préparation du labné sur les agents antimicrobiens ; ce qui a permis de montrer la possibilité d’élimination, de concentration ou de dégradation de certains résidus en fonction de leur caractéristique physicochimique. En parallele, un biocapteur commercial immuno-chimioluminescent a également été testé. Les résultats de dépistage obtenus au moyen de ces kits dans le lait ont montré une grande similarité avec ceux obtenus par CL-SM/SM. Mais l’efficacité de ces kits pour le labné a été jugée insatisfaisante en raison du nombre de faux positifs et de faux négatifs probablement liés à la spécificité de ces kits développés pour le lait cru.

Les modèles physiques visant à prédire les propriétés mécaniques et rhéologiques des mousses liquides sont encore en développement. Une échelle locale pertinente pour attaquer ce problème du point de vue hydrodynamique est la mousse liquide élémentaire : quelques films de savon reliés entre eux par un ou deux ménisques. Ces travaux portent sur les écoulements dans de tels systèmes, plus précisément sur les mouvements dans les plans de ses différents films de savon. Il comporte essentiellement trois contributions. La première porte sur le comportement élastique individuel des films sous étirement. Nous avons étendu un modèle connu à une gamme de chimie plus large et plus commune, et avons pu mesurer les modules élastiques effectifs de nos solutions. La seconde porte sur la mise en évidence et la quantification d'une tension de ligne d’origine purement capillaire dans le plan d'un film de savon d'épaisseur hétérogène. En modélisant les mouvements de relaxation dans le plan du film de savon, nous validons cette mesure inédite par un accord quantitatif avec la dynamique observée. Enfin, la troisième contribution porte sur les échanges de surfactants entre films de savon voisins lorsque la mousse élémentaire est soumise à une contrainte mécanique. Le résultat principal de cette partie, et de cette thèse, est que le ménisque séparant les films n'intervient pas dans cet échange. Ceci est une information importante qui permet de fermer un modèle théorique préexistant qui vise à prédire la viscosité effective des mousses liquides.

Dans cette thèse nous étudions un ensemble de techniques relatives à l’application du chiffrement fonctionnel pour la conception de modèles d’apprentissage automatique sur données à caractère confidentiel. Après avoir passé en revu les schémas de chiffrement fonctionnels majeurs de l’état de l’art, nous proposons des combinaisons et des adaptations de schémas existants. Nous portons une attention particulière aux schémas basés sur les problèmes de réseaux LWE et RLWE pour leurs propriétés post-quantiques. A des fins d’expérimentations, nous déroulons des scénarios d’utilisation du chiffrement fonctionnel pour la conception et l’exploitation de modèles de classification sur des données de type images et acoustiques. Nous démontrons ainsi la faisabilité d’application de ce type de construction cryptographique à des cas d’usage industriels. En particulier, nous rapportons des exemples de déchiffrements fonctionnels permettant le calcul d’analyse par composantes principales, d’analyse discriminante linéaire et de transformée de Fourier, ainsi que le calcul de couches neuronales de convolutions linéaires et quadratiques. Enfin, nous proposons un ensemble de méthodes pour la recherche de paramètres de chiffrement fonctionnel maximisant les performances des modèles à apprendre tout en garantissant un niveau de sécurité et une probabilité d’exactitude de déchiffrement.

Cette thèse se concentre sur l'amélioration des performances et de la qualité du contenu vidéo dans les réseaux multipath et multihomed, en explorant une gamme de mécanismes, protocoles et normes. Le multipath, défini dans ce contexte comme l'utilisation de plusieurs routes pour améliorer les techniques de routage réseau, offre des avantages tels que la fiabilité, la persistance de la connexion, l'augmentation du débit perçu et l'équilibrage de la charge. Par ailleurs, le multihoming, qui utilise plusieurs interfaces réseau pour la connectivité à internet, accroît la fiabilité, la résilience et les performances. La recherche englobe les couches de transport à l'application, s'étendant également aux technologies émergentes telles que l'apprentissage automatique, le Fog et le Mobile Edge Computing, la vidéo VR 360 et l'Internet of Multimedia Things (IoMT). Cette recherche met en lumière les exigences réseau du streaming vidéo à 360°, révélant la relation complexe entre la résolution vidéo et l'utilisation de la bande passante. Elle souligne le rôle crucial du multihoming dans l'optimisation des performances réseau, garantissant la stabilité et améliorant l'expérience de visionnage des contenus 360° à haute résolution. La demande croissante de trafic vidéo de la part des utilisateurs mobiles, qui constituent la majorité du trafic de données mobiles, pose des défis en raison de la bande passante limitée. La thèse propose un algorithme de sélection de réseau basé sur l'heuristique du Multi-Armed Bandit (MAB) pour améliorer la qualité vidéo pour les clients multihomed. Deux algorithmes MAB, UCB et Epsilon Greedy, sont utilisés pour améliorer MPEG-DASH, les évaluations expérimentales montrant la supériorité de l'UCB dans des conditions de réseau stables. De plus, la recherche introduit une solution novatrice, le streaming parallèle DASH, conçue pour les dispositifs multihomed courants tels que les smartphones. Elle exploite la diversité des connexions réseau pour améliorer la qualité vidéo dans le cadre du protocole DASH, montrant des améliorations significatives de la Qualité d'Expérience (QoE) perçue dans diverses conditions de réseau tout en maintenant l'efficacité énergétique. Cette étude exhaustive contribue à notre compréhension du streaming vidéo, présentant des aperçus sur les approches multipath et multihomed, les algorithmes de bandit et le streaming vidéo en temps réel. Elle prépare le terrain pour d'autres recherches et avancées dans les technologies et méthodologies de streaming vidéo.

Cette thèse vise à développer des lois de commande basées vision pour un satellite d'observation en basse orbite capable de s'orienter sur ses trois degrés de liberté. En effet, les satellites d'observation de la Terre doivent pointer précisément leur capteur vers la surface de la Terre, et les méthodes de commande traditionnelles font face à des problèmes en raison de la vitesse orbitale du satellite et des perturbations externes devenant fortes en orbite terrestre basse. Un guidage en temps réel de l'attitude d'un satellite à partir des informations d'un capteur de vision peut offrir davantage de fonctionnalités pour améliorer la robustesse, la précision et la flexibilité du pointage, et permettre des missions plus complexes, telles que le suivi d'un objet en mouvement, ce qui restait jusqu'à présent un problème ouvert. L'asservissement visuel est une approche prometteuse dans ce contexte. Elle a en effet déjà prouvé son efficacité pour effectuer des tâches robotiques (déplacement, manipulation, observation,..), avec de récentes applications à la robotique spatiale. En formulant la mission d'un satellite comme une tâche d'asservissement visuel, il devient possible d'appliquer ces techniques pour contrôler précisément son orientation. Cette thèse propose des lois d'asservissement visuel pour résoudre les problèmes liés aux mouvements rapides du satellite, à ses contraintes mécaniques, à la poursuite de cibles mobiles, et à la qualité de l'image, en atténuant spécifiquement le flou de mouvement lors d'une acquisition.

La manipulation d'objets rigides a depuis longtemps alimenté l'automatisation, tandis que l'adaptation aux matériaux souples reste un problème ouvert. Cette étude se concentre sur la commande de la forme d'objets déformables en utilisant le modèle masse-ressort (MSM) pour développer des relations analytiques entre les déplacements des points de l'objet et le mouvement des points manipulés. Nous dérivons une loi de commande basée sur cette relation pour positionner avec précision en temps réel plusieurs points de l'objet dans différentes expériences mettant en œuvre divers objets souples, deux manipulateurs robotiques et une caméra RGB-D. Nous proposons en outre deux méthodes de déformation de la forme des objets souples, en utilisant des vecteurs de caractéristiques de faible dimension, en exploitant les descripteurs de Fourier ou les moments 3D, pour paramétrer la surface de l'objet. Diverses expériences confirment l'efficacité de ces paramétrisations dans la commande de la forme. Nous détaillons également la création du modèle, l'estimation de ses paramètres et le suivi des objets déformables, comblant ainsi l'écart entre les déformations du modèle et celles du monde réel.

Les verres de chalcogénure jouent un rôle central en optique infrarouge et leur importance industrielle ne fait que croître en raison de leurs propriétés optiques uniques dans l’infrarouge et de leur capacité à être mis en forme pour fabriquer de nombreux systèmes opérationnels, notamment des fibres optiques. Ainsi, les verres de chalcogénure servent déjà à fabriquer des capteurs en spectroscopie infrarouge, par exemple pour le diagnostic médical, des systèmes de thermométrie optique, ou encore systèmes à base de matériaux à changement de phase. Dans ce travail de thèse, de nouvelles fibres optiques basées sur la composition (Ge21Te79)85-AgI15 ont été développées strictement à base de tellure. Elles ont été caractérisées et utilisées en tant que capteur pour mettre en œuvre des mesures par spectroscopie par ondes évanescentes sur un modèle d'urine de patient affecté par la maladie de Fabry. De plus des fibres optiques double-indice de composition (Ge21Te79-xSex)85-AgI15 (x = 0, 3, 5 et 8) ont été conçues par « rotational casting ». Les tests de propagation optique ont montré que la lumière est bien transmise en leur cœur, loin dans l’infrarouge. De plus la fibre au plus fort contraste d’indice (x=8) permet de filtrer 2 modes de propagation, nous approchant d’une transmission monomode. Par ailleurs, des verres dits « équichalcogénure », riches en Sb, de composition Ge15Sb40S15Se15Te15 ont été synthétisés pour étudier leurs propriétés de changement de phase. Des films minces de ces verres déposés par évaporation thermique ont montré des propriétés de changement de phase exceptionnelles. L'étude de résistivité montre trois points de commutation autour de ~140 ℃, ~ 200 ℃ et 300 ℃. Ces propriétés pourront être exploitées dans des systèmes intégrées photoniques/électroniques entièrement à base de chalcogène et pour des applications de mémoire numérique non volatile.

L'estimation du temps d'exécution des programmes est une tâche clé mais difficile, rendue encore plus complexe par la croissance de la complexité et l'insuffisance de la documentation des architectures de processeurs modernes. Bien que les méthodes traditionnelles comme les simulateurs précis au cycle soient exactes, elles sont également longues et nécessitent une compréhension approfondie de l'architecture du processeur. Pour aborder ces limitations, une nouvelle approche basée sur les données et utilisant des techniques d'apprentissage automatique a été développée. Cependant, bien que les modèles d'apprentissage automatique existants offrent des estimations rapides, ils sont principalement adaptés à des architectures simples avec des temps d'instruction constants. Ce document vise à développer de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique pour des processeurs complexes et non documentés en introduisant la prise en compte du contexte dans les modèles de timing basés sur l'apprentissage automatique. Une approche novatrice traitant les séquences d'instructions comme un langage naturel et emploie des algorithmes d'apprentissage automatique avancés tels que les réseaux Long Short-Term Memory et les Transformers. Ceci permet au modèle de prendre en compte des caractéristiques complexes telles que les effets de cache et de pipeline, améliorant la précision pour les temps d'exécution moyens et pires cas.