Classification de signaux temporels avec un capteur neuromorphique : application au diagnostic de fautes automobiles

L’emploi d’une stratégie de diagnostic de fautes est un élément essentiel du cycle de vie opérationnel d’un système moderne. Cependant, la complexité de ces systèmes nécessite le développement de nouvelles approches de diagnostic plus performantes. En effet, les méthodes traditionnelles de diagnostic de fautes centralisées, qui analyse les données de nombreux capteurs en temps réel, sont limitées par leur capacité de traitement et leur consommation énergétique élevée. Cette tendance a poussé un groupe du 3IT à développer un nouveau type de capteurs intelligents (AIMEMS) capable de traiter les données sensorielles directement à la source (Edge computing). Ce nouveau capteur compact et à faible consommation énergétique permet l’emploi des méthodes de Reservoir Computing directement à la source des données. Les approches de diagnostic de fautes intégrant les méthodes de Reservoir Computing (RC) sont généralement dépendantes d’une collecte d’une quantité importante de données représentant chaque type de fautes. Par contre, dans le cas d’une application pratique, la détection d’anomalies à partir d’une seule classe (One-Class learning) est une alternative beaucoup mieux adaptée. L’objectif de ce projet est de démontrer qu’il est possible d’utiliser le AIMEMS pour effectuer une détection d’anomalies mécaniques automobiles à partir de signaux vibratoires basée sur une approche de One-Class learning tout en étant compatible avec l’utilisation du AIMEMS. La résolution du problème est effectuée de manière incrémentale. Une approche logicielle compatible au AIMEMS, basée sur les méthodes de RC nommée Echo State Network (ESN), est d’abord testée pour valider les performances de détection de fautes à partir des signaux vibratoires selon un entrainement supervisé. Les résultats montrent qu’une précision supérieure à 93% peut être atteinte, tout en capturant 97% des fautes présentes dans les données de tests. Puis, une nouvelle approche employant une paire d’AIMEMS se supervisant mutuellement et entraînée uniquement sur des données provenant d’un état mécanique sain est développée. Les simulations numériques montrent que plus de 80% des fautes peuvent être capturées avec une probabilité de fausses alarmes de 0.0048%. Enfin, la méthodologie développée est testée avec l’emploi d’une paire d’AIMEMS sur un banc de test en laboratoire. Une probabilité de détection de fautes de 62% est obtenue avec une probabilité de fausses alarmes de 8%. Les problèmes de performances sont analysés dans le but d’obtenir de meilleures performances pour des tests futurs

Reconnaissance d’activités humaines à partir de séquences vidéo

Human activity recognition (HAR) from video sequences is one of the major active research areas of computer vision. There are numerous application HAR systems, including video-surveillance, search and automatic indexing of videos, and the assistance of frail elderly. This task remains a challenge because of the huge variations in the way of performing activities, in the appearance of the person and in the variation of the acquisition conditions. The main objective of this thesis is to develop an efficient HAR method that is robust to different sources of variability. Approaches based on interest points have shown excellent state-of-the-art performance over the past years. They are generally related to global classification methods as these primitives are temporally and spatially disordered. More recent studies have achieved a high performance by modeling the spatial and temporal context of interest points by encoding, for instance, the neighborhood of the interest points over several scales. In this thesis, we propose a method of activity recognition based on a hybrid model Support Vector Machine - Hidden Conditional Random Field (SVM-HCRF) that models the sequential aspect of activities while exploiting the robustness of interest points in real conditions. We first extract the interest points and show their robustness with respect to the person's identity by a multilinear tensor analysis. These primitives are then represented as a sequence of local "Bags of Words" (BOW): The video is temporally fragmented using the sliding window technique and each of the segments thus obtained is represented by the BOW of interest points belonging to it. The first layer of our hybrid sequential classification system is a Support Vector Machine that converts each local BOW extracted from the video sequence into a vector of activity classes’ probabilities. The sequence of probability vectors thus obtained is used as input of the HCRF. The latter permits a discriminative classification of time series while modeling their internal structures via the hidden states. We have evaluated our approach on various human activity datasets. The results achieved are competitive with those of the current state of art. We have demonstrated, in fact, that the use of a low-level classifier (SVM) improves the performance of the recognition system since the sequential classifier HCRF directly exploits the semantic information from local BOWs, namely the probability of each activity relatively to the current local segment, rather than mere raw information from interest points. Furthermore, the probability vectors have a low-dimension which prevents significantly the risk of overfitting that can occur if the feature vector dimension is relatively high with respect to the training data size; this is precisely the case when using BOWs that generally have a very high dimension. The estimation of the HCRF parameters in a low dimension allows also to significantly reduce the duration of the HCRF training phaseCette thèse s’inscrit dans le contexte de la reconnaissance des activités à partir de séquences vidéo qui est une des préoccupations majeures dans le domaine de la vision par ordinateur. Les domaines d'application pour ces systèmes de vision sont nombreux notamment la vidéo surveillance, la recherche et l'indexation automatique de vidéos ou encore l'assistance aux personnes âgées. Cette tâche reste problématique étant donnée les grandes variations dans la manière de réaliser les activités, l'apparence de la personne et les variations des conditions d'acquisition des activités. L'objectif principal de ce travail de thèse est de proposer une méthode de reconnaissance efficace par rapport aux différents facteurs de variabilité. Les représentations basées sur les points d'intérêt ont montré leur efficacité dans les travaux d'art; elles ont été généralement couplées avec des méthodes de classification globales vue que ses primitives sont temporellement et spatialement désordonnées. Les travaux les plus récents atteignent des performances élevées en modélisant le contexte spatio-temporel des points d'intérêts par exemple certains travaux encodent le voisinage des points d'intérêt à plusieurs échelles. Nous proposons une méthode de reconnaissance des activités qui modélise explicitement l'aspect séquentiel des activités tout en exploitant la robustesse des points d'intérêts dans les conditions réelles. Nous commençons par l'extractivité des points d'intérêt dont a montré leur robustesse par rapport à l'identité de la personne par une étude tensorielle. Ces primitives sont ensuite représentées en tant qu'une séquence de sac de mots (BOW) locaux: la séquence vidéo est segmentée temporellement en utilisant la technique de fenêtre glissante et chacun des segments ainsi obtenu est représenté par BOW des points d'intérêt lui appartenant. Le premier niveau de notre système de classification séquentiel hybride consiste à appliquer les séparateurs à vaste marge (SVM) en tant que classifieur de bas niveau afin de convertir les BOWs locaux en des vecteurs de probabilités des classes d'activité. Les séquences de vecteurs de probabilité ainsi obtenues sot utilisées comme l'entrées de classifieur séquentiel conditionnel champ aléatoire caché (HCRF). Ce dernier permet de classifier d'une manière discriminante les séries temporelles tout en modélisant leurs structures internes via les états cachés. Nous avons évalué notre approche sur des bases publiques ayant des caractéristiques diverses. Les résultats atteints semblent être intéressant par rapport à celles des travaux de l'état de l'art. De plus, nous avons montré que l'utilisation de classifieur de bas niveau permet d'améliorer la performance de système de reconnaissance vue que le classifieur séquentiel HCRF traite directement des informations sémantiques des BOWs locaux, à savoir la probabilité de chacune des activités relativement au segment en question. De plus, les vecteurs de probabilités ont une dimension faible ce qui contribue à éviter le problème de sur apprentissage qui peut intervenir si la dimension de vecteur de caractéristique est plus importante que le nombre des données; ce qui le cas lorsqu'on utilise les BOWs qui sont généralement de dimension élevée. L'estimation les paramètres du HCRF dans un espace de dimension réduite permet aussi de réduire le temps d'entrainemen

Fouille de données de santé

Dans le domaine de la santé, les techniques d’analyse de données sont de plus en plus populaires et se révèlent même indispensables pour gérer les gros volumes de données produits pour un patient et par le patient. Deux thématiques seront abordées dans cette présentation d'HDR.La première porte sur la définition, la formalisation, l’implémentation et la validation de méthodes d’analyse permettant de décrire le contenu de bases de données médicales. Je me suis particulièrement intéressée aux données séquentielles. J’ai fait évoluer la classique notion de motif séquentiel pour y intégrer des composantes contextuelles, spatiales et sur l’ordre partiel des éléments composant les motifs. Ces nouvelles informations enrichissent la sémantique initiale de ces motifs.La seconde thématique se focalise sur l’analyse des productions et des interactions des patients au travers des médias sociaux. J’ai principalement travaillé sur des méthodes permettant d’analyser les productions narratives des patients selon leurs temporalités, leurs thématiques, les sentiments associés ou encore le rôle et la réputation du locuteur s’étant exprimé dans les messages

Apprentissage automatique à partir de traces multi-sources hétérogènes pour la modélisation de connaissances perceptivo-gestuelles

Perceptual-gestural knowledge is multimodal : they combine theoretical and perceptual and gestural knowledge. It is difficult to capture in Intelligent Tutoring Systems. In fact, its capture in such systems involves the use of multiple devices or sensors covering all the modalities of underlying interactions. The "traces" of these interactions -also referred to as "activity traces"- are the raw material for the production of key tutoring services that consider their multimodal nature. Methods for "learning analytics" and production of "tutoring services" that favor one or another facet over others, are incomplete. However, the use of diverse devices generates heterogeneous activity traces. Those latter are hard to model and treat.My doctoral project addresses the challenge related to the production of tutoring services that are congruent to this type of knowledge. I am specifically interested to this type of knowledge in the context of "ill-defined domains". My research case study is the Intelligent Tutoring System TELEOS, a simulation platform dedicated to percutaneous orthopedic surgery.The contributions of this thesis are threefold : (1) the formalization of perceptual-gestural interactions sequences; (2) the implementation of tools capable of reifying the proposed conceptual model; (3) the conception and implementation of algorithmic tools fostering the analysis of these sequences from a didactic point of view.Les connaissances perceptivo-gestuelles sont difficiles à saisir dans les Systèmes Tutoriels Intelligents. Ces connaissances sont multimodales : elles combinent des connaissances théoriques, ainsi que des connaissances perceptuelles et gestuelles. Leur enregistrement dans les Systèmes Tutoriels Intelligents implique l'utilisation de plusieurs périphériques ou capteurs couvrant les différentes modalités des interactions qui les sous-tendent. Les « traces » de ces interactions –aussi désignées sous le terme "traces d'activité"- constituent la matière première pour la production de services tutoriels couvrant leurs différentes facettes. Les analyses de l'apprentissage ou les services tutoriels privilégiant une facette de ces connaissances au détriment des autres, sont incomplets. Cependant, en raison de la diversité des périphériques, les traces d'activité enregistrées sont hétérogènes et, de ce fait, difficiles à modéliser et à traiter. Mon projet doctoral adresse la problématique de la production de services tutoriels adaptés à ce type de connaissances. Je m'y intéresse tout particulièrement dans le cadre des domaines dits mal-définis. Le cas d'étude de mes recherches est le Système Tutoriel Intelligent TELEOS, un simulateur dédié à la chirurgie orthopédique percutanée. Les propositions formulées se regroupent sous trois volets : (1) la formalisation des séquences d'interactions perceptivo-gestuelles ; (2) l'implémentation d'outils capables de réifier le modèle conceptuel de leur représentation ; (3) la conception et l'implémentation d'outils algorithmiques favorisant l'analyse de ces séquences d'un point de vue didactique

Réduction de dimension pour modèles graphiques probabilistes appliqués à la désambiguïsation sémantique

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Segmentation et identification audiovisuelle de personnes dans des journaux télévisés

This Phd thesis is about speaker and face identification in broadcast news. The identification is relying on the names automatically extracted from overlaid texts which are used to announce the speakers. Since those names appear sparsely in the video, identification performance depends on the diarization performance i.e. the capacity of detecting and clustering together all the moments when a given person appears or speaks. However, intra-person variability in the video signal make this task difficult. In the audio modality, this variability comes from overlap speech and background noise. For the video, it consists in head pose variations and lighting conditions (especially in report scenes). A context-aware model is proposed to optimize the diarization for a better identification. Firstly, a Conditional Random Field (CRF) model isproposed to perform the diarization jointly over the speech segments and the face tracks. Secondly, an identifcation system is designed. It is based on the combination of a naming CRF at cluster level and the diarization CRF. In particular, context information extracted from the image background and the names extracted from the overlaid texts are integrated in the diarization CRF at segment level. The use of those elements enable us to obtain better performances in diarization and identification, especially in studio scenes.Cette thèse traite de l’identification des locuteurs et des visages dans les journaux télévisés. L’identification est effectuée à partir des noms affichés à l’écran dans les cartouches qui servent couramment à annoncer les locuteurs. Puisque ces cartouches apparaissent parcimonieusement dans la vidéo, obtenir de bonnes performances d’identification demande une bonne qualité du regroupement audiovisuel des personnes. Par regroupement, on entend ici la tâche de détecteret regrouper tous les instants où une personne parle ou apparaît. Cependant les variabilités intra-personnes gênent ce regroupement. Dans la modalité audio, ces variabilités sont causées par la parole superposée et les bruits de fond. Dans la modalité vidéo, elles correspondent essentiellement à des variations de la pose des visages dans les scènes de plateaux avec, en plus, des variations de luminosité (notamment dans le cas des reportages). Dans cette thèse, nous proposons une modélisation du contexte de la vidéo est proposée afin d’optimiser le regroupement pour une meilleure identification. Dans un premier temps, un modèle basé sur les CRF est proposé afin d’effectuer le regroupement audiovisuel des personnes de manière jointe. Dans un second temps, un système d’identification est mis en place, basé sur la combinaison d’un CRF de nommage à l’échelle des classes, et du CRF développé précédemment pour le regroupement. En particulier, des informations de contexte extraites de l’arrière plan des images et des noms extraits des cartouches sont intégrées dans le CRF de regroupement. Ces éléments permettent d’améliorer le regroupement et d’obtenir des gains significatifs en identification dans les scènes de plateaux

Étude de l’hétérogénéité génétique de la leucémie myéloïde aigue par analyse scRNA-seq.

Les leucémies myéloïdes aiguës (LMA) sont un groupe de cancers résultant de la différenciation anormale et incomplète des cellules souches et progénitrices hématopoïétiques (HSPC), suite à l'acquisition séquentielle de diverses anomalies génétiques et cytogénétiques. Ce processus se reflète probablement dans l'hétérogénéité cellulaire de la LMA mais reste mal caractérisé. Les technologies de séquençage de l'ARN sur cellule unique (scRNA-seq) ont permis d'explorer l'hétérogénéité phénotypique. Cependant, déduire l'hétérogénéité génotypique telle que les variantes sous-clonales d'un seul nucléotide (SNV) et les variations du nombre de copies (CNV) est très difficile en partie à cause de la rareté des données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un classificateur de forêt aléatoire pour annoter les cellules LMA. Nous avons développé un pipeline pour identifier les mutations liées à la LMA qui peuvent être détectées dans scRNA-seq. Nous avons combiné les données scRNA-seq avec les données de séquençage en « Bulk » d'exome appariées tumoraux et sains des mêmes échantillons pour définir la sous-structure clonale dans ces échantillons. Nous avons appliqué notre classificateur à plus de 130K cellules obtenues à partir de 20 patients LMA en utilisant le système 10X Genomics Chromium. Nous avons identifié 35 types cellulaires distincts, y compris un grand nombre de cellules de type HSPC. Dans cette cohorte, nous avons remarqué que des mutations dans les gènes NPM1, U2AF1, SMC3, EZH2, RAD21 et KRAS peuvent être détectées dans les données scRNA-seq à des occurrences allant de 0,02 % à 75 % de cellules mutées par échantillon. Dans huit échantillons, nous avons identifié des sous-populations de cellules tumorales portant de grandes CNV telles que les aneuploïdies des chromosomes 5 et 7. Ces aneuploïdies sont récurrentes et pertinentes sur le plan pronostique dans la LMA. Notre travail fournit un outil de recherche unique pour étudier la relation entre la diversité phénotypique et génotypique ; offrant de nouvelles perspectives sur le développement de la leucémie.Acute myeloid leukemias (AML) are a group of cancers resulting from the abnormal and incomplete differentiation of hematopoietic stem and progenitor cells (HSPC), following the sequential acquisition of various genetic and cytogenetic abnormalities. This process is likely reflected in the AML cellular heterogeneity but it remains poorly characterized. Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technologies enabled the exploration of phenotypic heterogeneity. However, inferring the genotypic heterogeneity such as subclonal single nucleotide variants (SNV) and copy number variations (CNV) is highly challenging partly because of data sparsity. To address this, we developed a random forest classifier to annotate AML cells. We developed a pipeline to identify which of the known AML driver mutations can be detected in scRNA-seq. We combined scRNA-seq data with bulk tumoral and germline exomes data from the same samples to define the clonal substructure in these samples. We applied our classifier to over 130K cells obtained from 20 AML patients using the 10X Genomics Chromium system. We identified 35 distinct cell types including large numbers of HSPClike. In this cohort, we noticed that mutations in NPM1, U2AF1, SMC3, EZH2, RAD21 and KRAS genes can be detected in scRNA-seq data at occurrences ranging from 0.02% to 75% of mutated cells per sample. In eight samples, we identified sub-populations of tumor cells carrying large CNVs such as aneuploidies of chromosomes 5 and 7. These aneuploidies are recurrent and prognostically relevant in AML. Our work provides a unique research tool to investigate the relationship between phenotypic and genotypic diversity; offering novel insights into leukemia development

Modélisation de signaux temporels hautes fréquences multicapteurs à valeurs manquantes : Application à la prédiction des efflorescences phytoplanctoniques dans les rivières et les écosystèmes marins côtiers

Because of the growing interest for environmental issues and to identify direct and indirect effects of anthropogenic activities on ecosystems, environmental monitoring programs have recourse more and more frequently to high resolution, autonomous and multi-sensor instrumented stations. These systems are implemented in harsh environment and there is a need to stop measurements for calibration, service purposes or just because of sensors failure. Consequently, data could be noisy, missing or out of range and required some pre-processing or filtering steps to complete and validate raw data before any further investigations. In this context, the objective of this work is to design an automatic numeric system able to manage such amount of data in order to further knowledge on water quality and more precisely with consideration about phytoplankton determinism and dynamics. Main phase is the methodological development of phytoplankton bloom forecasting models giving the opportunity to end-user to handle well-adapted protocols. We propose to use hybrid Hidden Markov Model to detect and forecast environment states (identification of the main phytoplankton bloom steps and associated hydrological conditions). The added-value of our approach is to hybrid our model with a spectral clustering algorithm. Thus all HMM parameters (states, characterisation and dynamics of these states) are built by unsupervised learning. This approach was applied on three data bases: first one from the marine instrumented station MAREL Carnot (Ifremer) (2005-2009), second one from a Ferry Box system implemented in the eastern English Channel en 2012 and third one from a freshwater fixed station in the river Deûle in 2009 (Artois Picardie Water Agency). These works fall within the scope of a collaboration between IFREMER, LISIC/ULCO and Artois Picardie Water Agency in order to develop optimised systems to study effects of anthropogenic activities on aquatic systems functioning in a regional context of massive blooms of the harmful algae, Phaeocystis globosa.La prise de conscience des problèmes d'environnement et des effets directs et indirects des activités humaines a conduit à renforcer la surveillance haute fréquence des écosystèmes marins par l'installation de stations de mesures multicapteurs autonomes. Les capteurs, installés dans des milieux hostiles, sont sujets à des périodes de calibration, d'entretien voire des pannes et sont donc susceptibles de générer des données bruitées, manquantes voire aberrantes qu'il est nécessaire de filtrer et compléter avant toute exploitation ultérieure. Dans ce contexte, l'objectif du travail est de concevoir un système numérique automatisé robuste capable de traiter de tel volume de données afin d’améliorer les connaissances sur la qualité des systèmes aquatiques, et plus particulièrement en considérant le déterminisme et la dynamique des efflorescences du phytoplancton. L'étape cruciale est le développement méthodologique de modèles de prédiction des efflorescences du phytoplancton permettant aux utilisateurs de disposer de protocoles adéquats. Nous proposons pour cela l'emploi du modèle de Markov caché hybridé pour la détection et la prédiction des états de l'environnement (caractérisation des phases clefs de la dynamique et des caractéristiques hydrologiques associées). L'originalité du travail est l'hybridation du modèle de Markov par un algorithme de classification spectrale permettant un apprentissage non supervisé conjoint de la structure, sa caractérisation et la dynamique associée. Cette approche a été appliquée sur trois bases de données réelles : la première issue de la station marine instrumentée MAREL Carnot (Ifremer) (2005-2009), la seconde d’un système de type Ferry Box mis en œuvre en Manche orientale en 2012 et la troisième d’une station de mesures fixe, installée le long de la rivière Deûle en 2009 (Agence de l’Eau Artois Picardie - AEAP). Le travail s’inscrit dans le cadre d’une collaboration étroite entre l'IFREMER, le LISIC/ULCO et l'AEAP afin de développer des systèmes optimisés pour l’étude de l’effet des activités anthropiques sur le fonctionnement des écosystèmes aquatiques et plus particulièrement dans le contexte des efflorescences de l’algue nuisible, Phaeocystis globosa

Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).More and more researches on Human-Computer Interactions (HCI) are trying to perform detailed analyses of interaction to determine its influence on users’ behaviours. A particular emphasis is now put on emotional reactions during the interaction, whether it’s from the perspective of user experience evaluation or user performance. Standard qualitative approaches are limited because they are based on observations and interviews after the interaction, therefore limiting the precision of the diagnosis. User experience and emotional reactions being, by nature, highly dynamic and contextualized, evaluation approaches should be the same to accurately diagnose the quality of interaction. This thesis presents an evaluation approach, both dynamic and quantitative, which allows contextualising users’ emotional reactions to help identify their causes during the interaction with a system. To this end, our work focuses on three main axes: 1) automatic task recognition using machine learning modeling of eye tracking and interaction data; 2) automatic inference of psychological constructs (emotional activation, emotional valence, and cognitive load) through physiological signals analysis; and 3) diagnosis of users’ reactions during interaction based on the coupling of the two previous operations. The ideas and development of our approach are illustrated using two experimental contexts: e-commerce and simulation-based training. We also present the tool we implemented in order to allow HCI professionals (e.g.: user experience expert, training supervisor, or game designer) to use our evaluation approach to assess interaction. This tool is designed to facilitate the triangulation of measuring instruments and the integration with more classical Human-Computer Interaction methods (ex.: surveys and observation coding)

Développement et automatisation de méthodes de classification à partir de séries temporelles d'images de télédétection : application aux changements d'occupation des sols et à l'estimation du bilan carbone

La quantité de données de télédétection archivées est de plus en plus importante et grâce aux nouveaux et futurs satellites, ces données offriront une plus grande diversité de caractéristiques : spectrale, temporelle, résolution spatiale et superficie de l'emprise du satellite. Cependant, il n'existe pas de méthode universelle qui maximise la performance des traitements pour tous les types de caractéristiques citées précédemment; chaque méthode ayant ses avantages et ses inconvénients. Les travaux de cette thèse se sont articulés autour de deux grands axes que sont l'amélioration et l'automatisation de la classification d'images de télédétection, dans le but d'obtenir une carte d'occupation des sols la plus fiable possible. En particulier, les travaux ont portés sur la la sélection automatique de données pour la classification supervisée, la fusion automatique d'images issues de classifications supervisées afin de tirer avantage de la complémentarité des données multi-sources et multi-temporelles et la classification automatique basée sur des séries temporelles et spectrales de référence, ce qui permettra la classification de larges zones sans référence spatiale. Les méthodes ont été testées et validées sur un panel de données très variées de : capteurs : optique (Formosat-2, Spot 2/4/5, Landsat 5/7, Worldview-2, Pleiades) et radar (Radarsat,Terrasar-X), résolutions spatiales : de haute à très haute résolution (de 30 mètres à 0.5 mètre), répétitivités temporelles (jusqu'à 46 images par an) et zones d'étude : agricoles (Toulouse, Marne), montagneuses (Pyrénées), arides (Maroc, Algérie). Deux applications majeures ont été possibles grâce à ces nouveaux outils : l'obtention d'un bilan carbone à partir des rotations culturales obtenues sur plusieurs années et la cartographie de la trame verte (espaces écologiques) dans le but d'étudier l'impact du choix du capteur sur la détection de ces élémentsAs acquisition technology progresses, remote sensing data contains an ever increasing amount of information. Future projects in remote sensing like Copernicus will give a high temporal repeatability of acquisitions and will cover large geographical areas. As part of the Copernicus project, Sentinel-2 combines a large swath, frequent revisit (5 days), and systematic acquisition of all land surfaces at high-spatial resolution and with a large number of spectral bands.The context of my research activities has involved the automation and improvement of classification processes for land use and land cover mapping in application with new satellite characteristics. This research has been focused on four main axes: selection of the input data for the classification processes, improvement of classification systems with introduction of ancillary data, fusion of multi-sensors, multi-temporal and multi-spectral classification image results and classification without ground truth data. These new methodologies have been validated on a wide range of images available: various sensors (optical: Landsat 5/7, Worldview-2, Formosat-2, Spot 2/4/5, Pleiades; and radar: Radarsat, Terrasar-X), various spatial resolutions (30 meters to 0.5 meters), various time repeatability (up to 46 images per year) and various geographical areas (agricultural area in Toulouse, France, Pyrenean mountains and arid areas in Morocco and Algeria). These methodologies are applicable to a wide range of thematic applications like Land Cover mapping, carbon flux estimation and greenbelt mappin