L’optimisation du contrôle de l’aération dans les stations d’épuration est essentielle pour répondre aux objectifs économiques et environnementaux. Le développement de stratégies avancées reste freiné par la difficulté de calibrer des modèles prédictifs fiables à partir de données limitées, partielles et bruitées. Cette thèse propose un cadre méthodologique unifié, de la modélisation à la commande, fondé sur les modèles stochastiques à espace d’état et l’assimilation de données afin d’estimer les dynamiques du procédé, reconstruire les états latents et quantifier rigoureusement les incertitudes. L'étude comparative des diverses familles de modèles (mécanistes, boîtes grises, boîtes noires) et des stratégies de contrôle en temps réel aboutit à la sélection d'une architecture robuste, combinant un modèle non paramétrique et la Programmation Dynamique Stochastique. Cette solution est ensuite validée dans une simulation en boucle fermée réaliste et testée face à des perturbations non modélisées, telle que la variabilité de la charge polluante. Il est démontré que ce cadre réduit les coûts d’exploitation de 15 à 25 % tout en respectant les contraintes, y compris en l'absence d'information sur les perturbations externes. Enfin, l'étude démontre que la performance de la commande repose moins sur la quête d'une justesse prédictive absolue que sur la capacité du contrôleur stochastique à intégrer l'incertitude globale, y compris les perturbations non modélisées, dans sa politique de décision.

L’électronique organique, visant la conception de dispositifs innovants et performants, exploite les propriétés des semi-conducteurs organiques (SCOs) en s’appuyant sur des études de type structure-propriétés approfondies. Au cours de cette thèse, deux familles de SCOs ont été étudiées dans des contextes distincts mais complémentaires : les nano-anneaux et les hydrocarbures purs (PHCs). Dans une première partie consacrée aux nano-anneaux de type donneur-accepteur, des structures π-conjuguées contraintes et originales, une solide relation structure-propriétés est établie. L’étude de nano-anneaux présentant différentes tailles et agencements, synthétisés grâce à une approche modulaire, a mis en évidence l’impact de ces deux paramètres sur leurs propriétés, ouvrant la voie à leurs applications potentielles en EO. La seconde partie s’appuie sur ce type de relation structure-propriétés, déjà bien établie, pour développer de nouvelles matrices hôtes de type PHCs, constitués uniquement d’atomes de carbone et d’hydrogène, pour accroître la stabilité et la performance des diodes organiques électroluminescentes bleues. Ainsi, des matrices hôtes dérivées du spirobifluorène (SBF), un fragment se démarquant des autres PHCs par le contrôle précis des propriétés qu’il permet, ont été conçus et ont conduit à des dispositifs bleus à la fois stables et hautement performants. Les deux parties de ce manuscrit sont représentatives de la recherche en électronique organique : l’une, fondamentale, visant à établir une relation structure propriété, et l’autre, appliquée, consacrée à repousser les performances des dispositifs actuels.

Cette thèse vise à réduire l'utilisation de ressources dans les systèmes de calcul haute performance (HPC). Elle commence par explorer l'utilisation d'algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer l'ordonnancement de tâches, mais conclut que les ordonnanceurs actuels sont déjà proches de l'optimal, et que de récents progrès proclamés dans ce domaine étaient dus à de mauvaises métriques et des méthodologies d'évaluation défaillantes. Les éléments d'une bonne évaluation sont donc discutés, et des métriques pertinentes mises en avant. La deuxième contribution explore l’usage de systèmes de mémoire désagrégée pour limiter la consommation de mémoire. Deux algorithmes d’allocation avec garanties théoriques sont proposés et évalués, montrant une réduction significative de la consommation mémoire tout en n'engendrant qu'une faible augmentation du response time. Le dernier volet introduit des modèles de vieillissement du matériel au niveau des nœuds de calcul, couplé à une stratégie de changement de fréquence pour maximiser la quantité totale de calcul sur la durée de vie du système. L’approche se montre robuste face aux incertitudes sur le vieillissement réel du matériel. En conclusion, ces approches augmentent l’efficience économique mais induisent aussi une hausse des temps de réponse, freinant ainsi l’effet rebond.

Dans de nombreuses applications d’apprentissage machine, les données d’entraînement et de test diffèrent sensiblement, créant ce que l’on appelle un écart de domaine. Dans un contexte industriel, ce décalage apparaît typiquement lorsqu’un modèle est entraîné sur des données synthétiques puis déployé sur des données réelles. Un tel écart compromet la robustesse des modèles : leurs performances se dégradent dès qu’ils sont confrontés aux données de test. Cette thèse vise à concevoir de nouvelles méthodes pour limiter ces pertes de performance et renforcer la capacité de généralisation face à un changement de domaine. L’approche développée s’appuie sur l’exploitation des connaissances encodées par les grands modèles pré-entraînés, apparus peu avant le début de ces travaux, afin de tirer parti de leur richesse représentationnelle pour mieux gérer ces décalages. Nous proposons dans un premier temps une évaluation de l’efficacité de ces modèles sur des données issues de contextes académiques et industriels. Nous introduisons ensuite une méthode d’adaptation de domaine fondée sur l’utilisation d’une indication textuelle décrivant le domaine cible. Ces deux contributions portent sur la classification d’images, tandis qu’une dernière partie étend les travaux à la tâche de détection d’objets.

Ces dernières années, un intérêt scientifique croissant s'est manifesté pour le développement de circuits photoniques intégrés dans la gamme du visible et proche ultraviolet (UV) pour adresser des applications telles que la détection sous-marine, l’optogénétique ou encore celle liées à la quantique. Elles nécessitent également des sources lasers monomodes compactes à faible largeur de raie pouvant être obtenues en exploitant le principe de la contre-réaction optique. La conception de fonctions de filtrage intégrées est donc nécessaire pour développer ce type de sources compactes. Ces fonctions doivent être fabriquées à partir de matériaux transparents dans la gamme d’étude. L’oxyde d’aluminium présente un grand potentiel pour la conception de tels circuits grâce notamment à sa large fenêtre de transparence allant du proche ultraviolet au moyen infrarouge. Ce travail est dédié au développement de fonctions optiques intégrées pour le bleu et le proche-UV à partir d’oxyde d’aluminium. Les circuits optiques intégrés sont d’abord conçus par simulation, fabriqués par un intervenant extérieur dans le cadre d’une collaboration, puis caractérisés grâce à un banc optique adapté pour la gamme spectrale d’étude. Des composants tels que des interféromètres multimodes ou des micro-résonateurs en anneau sont présentés. Le développement d’un système de contre-réaction basé sur une diode intégrée et un réseau de Bragg fibré est également étudié et a permis d’affiner spectralement le mode principal de la diode.

La prophylaxie pré-exposition au VIH (PrEP) a démontré son efficacité pour prévenir les infections et à sa place dans l’offre diversifiée de prévention du VIH. Toutefois, elle est insuffisamment utilisée par les personnes exposées pour entraîner une baisse de l’incidence du VIH au niveau populationnel. L’objectif de la thèse est d’évaluer les barrières et les leviers d’accès aux outils de prévention biomédicaux du VIH, PrEP et traitement post-exposition (TPE). Dans un premier temps, une revue de la littérature scientifique a permis d’identifier les barrières du point de vue des usagers potentiels et des médecins prescripteurs. Dans un second temps, j’ai mené une étude qualitative à Rennes auprès de pharmaciens d’officine et d’acteurs associatifs de santé communautaire pour identifier plus spécifiquement les freins rencontrés par ces professionnels lors de la dispensation et la promotion de la PrEP auprès des usagers, ainsi que les pistes envisagées pour améliorer l’accès à la PrEP et au TPE.

Les systèmes multi-robots constituent une classe centrale de systèmes multi-agents, où plusieurs robots coopèrent pour accomplir des tâches dépassant les capacités d’un seul agent. Leur efficacité repose sur des mécanismes décentralisés ou distribués, mais les approches classiques, bien qu’efficaces pour analyser la coordination et le maintien de la connectivité, peinent à s’adapter à des environnements dynamiques et incertains. L’apprentissage automatique offre une alternative prometteuse en permettant aux agents d’apprendre des stratégies de coordination robustes à partir de données, mais il intègre rarement la communication explicite, pourtant essentielle à l’évolutivité. Cette thèse propose des méthodes hybrides combinant apprentissage et contrôle distribué sensible à la communication, afin de concevoir des systèmes multi-robots plus adaptatifs, robustes et déployables dans des environnements réels.

Les batteries lithium-métal tout-solide flexibles (ASSLMBs) offrent un fort potentiel pour l’alimentation de dispositifs portables, mais leur développement reste limité du fait de trois obstacles majeurs : une mise en forme difficile des électrolytes sulfureux sous forme de séparateurs minces, le transport ionique et électronique insuffisant dans les cathodes, ainsi que la croissance indésirable des dendrites de lithium à l’anode. Afin de surmonter ces verrous, nous avons développé des stratégies spécifiques et étudié leur efficacité de manière systématique. Un sol de Li3PS4 a été synthétisé puis transformé en films par spin-coating et pulvérisation ; grâce à un frittage assisté par solvant, une densification sans pression à 250 °C a permis d’obtenir des couches homogènes ultraminces (1–2,5 μm) présentant une conductivité ionique d’environ 10⁻⁵ S cm⁻¹, confirmée par des tests de dépôt de lithium. Parallèlement, des cathodes composites flexibles à base de Li2S ont été réalisées par pulvérisation, où les nanoparticules de Li3PS4 jouent le rôle de liants iono-conducteurs et les nanotubes de carbone forment des réseaux de conduction mixte, assurant une meilleure percolation électronique et limitant les contraintes mécaniques au cours du cyclage. Ces cathodes ont permis d’atteindre une capacité spécifique stable de 840 mAh gLi2S −1 sur 300 cycles à 0,1 C. De plus, l’introduction d’une interphase hybride Li–Ag/PEO à l’interface anode/électrolyte a amélioré le contact, favorisé un dépôt homogène du lithium et a permis d’absorber les contraintes induites par l’électrodéposition. Grâce à ces avancées combinées, des cellules Li–Li2S flexibles ont montré un fonctionnement stable pendant 110 cycles sans pression externe, avec une capacité spécifique conservée de 720 mAh gLi2S −1 . Ce travail met en évidence l’apport synergique d’électrolytes ultraminces, de cathodes flexibles et d’anodes sans dendrites, ouvrant de nouvelles perspectives pour la conception de batteries lithium tout-solide à base de sulfures sous forme de films minces.

Les attaques microarchitecturales menacent l’isolation dans les environnements cloud, permettant à une VM malveillante ou au fournisseur cloud d’accéder à des données sensibles. Pour s'y prémunir, les développeurs recourent à des techniques de programmation "temps constant" et des mécanismes d'enclave comme Intel SGX, des approches demeurant imparfaites. Dans cette thèse, nous renforçons la sécurité microarchitecturale à travers trois contributions. Nous proposons d’abord une rétrospective des outils de détection de vulnérabilités par canal auxiliaire, avec une classification multi-critère. Nous concevons un benchmark commun permettant de les comparer correctement, et de les évaluer sur des vulnérabilités connues. Nous identifions alors des fonctionnalités manquantes et formulons des recommandations pour de futurs outils de détection. Nous étendons ce benchmark pour créer une approche de test différentiel, identifiant les vulnérabilités par canal auxiliaire introduites par la compilation. Nous analysons manuellement ces vulnérabilités afin d’identifier précisément les optimisations problématiques. Nos résultats montrent que la désactivation ciblée de celles-ci améliore significativement la résilience à ce type d'attaque, sans dégradation notable des performances. Enfin, nous étendons un outil d’exécution symbolique dédié aux binaires SGX afin de détecter les vulnérabilités Spectre. Notre approche est inspirée de travaux antérieurs mais adaptée au modèle mémoire spécifique utilisé. Elle permet d’améliorer significativement le passage l'échelle de l’analyse des enclaves SGX, rendant ainsi l’exploration de larges programmes réalisable en pratique.

L'assistant de preuve Squirrel est dédié à la vérification de protocoles cryptographiques. Le modèle utilisé par ce prouveur est appelé modèle calculatoire. Il assure un haut niveau de garanties de sécurité, mais souffre d'un manque d'automatisation. Cette thèse propose d'utiliser des méthodes symboliques et de les adapter pour le modèle calculatoire de Squirrel. Tout d'abord, les protocoles dans Squirrel sont déclarés par des processus écrits dans une variante du pi-calcul appliqué. La sémantique de ces processus n'a pas été définie dans l'article initial présentant Squirrel. L'outil utilise à la place une représentation nommée systèmes d'actions, pour laquelle une sémantique bien définie existe. La première contribution de cette thèse est de définir cette sémantique et de fournir une traduction correcte du pi-calcul vers la représentation interne des protocoles de l'outil. Ensuite, pour automatiser les preuves écrites avec Squirrel, nous concevons un système de types pour les preuves de secret dans le modèle calculatoire. Nous prouvons la correction de ce système de types et l'implémentons dans l'outil, en supportant le chiffrement symétrique et asymétrique.