Réseaux de neurones, SVM et approches locales pour la prévision de séries temporelles

La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. On y trouve des applications dans différents domaines tels que : la finance, la médecine, le transport, etc. Dans cette thèse, on s est intéressé aux méthodes issues de l apprentissage artificiel : les réseaux de neurones et les SVM. On s est également intéressé à l intérêt des méta-méthodes pour améliorer les performances des prédicteurs, notamment l approche locale. Dans une optique de diviser pour régner, les approches locales effectuent le clustering des données avant d affecter les prédicteurs aux sous ensembles obtenus. Nous présentons une modification dans l algorithme d apprentissage des réseaux de neurones récurrents afin de les adapter à cette approche. Nous proposons également deux nouvelles techniques de clustering, la première basée sur les cartes de Kohonen et la seconde sur les arbres binaires.Time series forecasting is a widely discussed issue for many years. Researchers from various disciplines have addressed it in several application areas : finance, medical, transportation, etc. In this thesis, we focused on machine learning methods : neural networks and SVM. We have also been interested in the meta-methods to push up the predictor performances, and more specifically the local models. In a divide and conquer strategy, the local models perform a clustering over the data sets before different predictors are affected into each obtained subset. We present in this thesis a new algorithm for recurrent neural networks to use them as local predictors. We also propose two novel clustering techniques suitable for local models. The first is based on Kohonen maps, and the second is based on binary trees.TOURS-Bibl.électronique (372610011) / SudocSudocFranceF

Comparaison des méthodes de sélection de structures de modèles non-linéaires en prédiction de séries temporelles: Application à la prévision des cycles endogènes des séries de la production industrielle en Tunisie

The nonlinear forecast of univariate time-series with discrete time is an exciting area of research. To develop efficient forecasting models, it must be able to understand precisely the related issues, unresolved in their particularities. The major difficulty is to choose from a possible family of future data generating process. However, normally in Econometrics, a real data generation process of observed time series is modeled with a stochastic process. But more important here is to assume that time series are generated by a deterministic dynamical system rather than a random process. In this case, the real issue mentioned is the dichotomy between deterministic and residual part of a data generating process.This thesis is organized as part of the econometrics of non-linear processes and chaos theory and admits on the analysis and prediction of the situation in Tunisia. Our guiding reference simply comes from the need to study and predict the contemporary phenomenon of endogenous instability of fluctuations of variables macroeconomic. Thus our original contribution is an explanation of endogenous cycle fluctuations of the index of industrial production in Tunisia and forecast analysis by threshold models with smooth transition of STAR Type (Smooth transition autoregressive) univariate.From then on, trying to make some theoretical and empirical insights on this subject, our results advocate the idea that the instability of the dynamic balance which is an endogenous weakening mechanism is causing dynamic cyclic structures by bifurcation (endogenous cycles) following a change of qualitative properties of the equilibrium at the level of the dynamics of nonlinear econometric model with a smooth transition of regime shift. But also, this growing fragility can sometimes result in massive and persistent asymmetries that reflect the sensitivity to initial conditions (Butterfly effect), causing endogenous instability of nonlinear model via a chaotic dynamics which is the major source of its inefficiency in anticipation of materials especially over a long period.The work presented in this thesis, with the goal of understanding a better representation of nonlinear dynamical fluctuations of self-sustained endogenous cycles of series of industrial production in Tunisia using the STAR univariate modeling, come from a very interesting personal reflection highlighting the contribution of the various techniques of analysis and forecasting of the economy, knowing that not only the growing interest but also the relevance of the results they provided for the prediction in an area of instability of dynamic structures. However, this presentation is still insufficient to provide a comprehensive and final study of, first, the dynamics of nonlinear models in the econometrics of time series, and secondly of predictive performance models to change plans with smooth transition so specified, to answer definitively many question marks that remain open until now.La prévision non-linéaire de séries temporelles univariées à temps discret est un domaine passionnant de recherche. Pour élaborer des modèles de prévision performants, il faut pouvoir comprendre précisément les problèmes en relation, non encore résolues, dans leurs particularités. La difficulté majeure est de choisir parmi une famille possible de processus générateurs de données celui qui est capable d'être qualifié comme étant le meilleur processus générateur de données futures. Or, normalement en économétrie, un processus générateur de données réelles observées d'une série temporelle est modélisé à l'aide d'un processus stochastique. Mais, le plus important ici est de supposer qu'une série temporelle est générée par un système dynamique déterministe plutôt qu'un processus aléatoire. Dans ce cas, le véritable problème évoqué est celui de la dichotomie entre partie déterministe et partie résiduelle d'un processus générateur de données.Cette thèse s'articule dans le cadre de l'économétrie des processus non linéaires en moyennes et de la théorie de chaos. Elle admet pour objet l'analyse et la prévision de la conjoncture en Tunisie. Notre fil conducteur provient tout simplement de la nécessité d'étudier et de prédire le phénomène contemporaine de l'instabilité endogène des fluctuations des variables macro-économiques qui est un sujet d'intérêt primordial aujourd'hui. Ainsi, notre apport originel consiste on l'explication et la modélisation des fluctuations du cycle endogène de l’indice de la production industrielle en Tunisie et son analyse prévisionnelle par les modèles à seuil avec transition lisse de type STAR (Smooth transition autoregressive) univariée.Dés lors, on essayant de suivre une démarche méthodologique permettant d'apporter quelques éclairages théoriques qu'empiriques sur ce sujet d'actualité, nos résultats préconisent d'une part l'idée selon laquelle l'instabilité de l'équilibre dynamique qui est un mécanisme de fragilisation endogène est à l'origine des dynamiques des structures cycliques par bifurcation (cycles endogènes), suite à un changement des propriétés qualitatives de l'équilibre au niveau de la dynamique du modèle économétrique non linéaire avec changement de régime par transition lisse. D'autre part, cette fragilisation croissante peut se traduire parfois par des asymétries massives et persistantes qui traduisent la sensibilité aux conditions initiales (effet papillon), qui cause l'instabilité endogène du modèle non linéaire via une dynamique chaotique qui est la majeure source de son inefficacité en matière de prévision surtout sur une longue période.Les travaux présentés dans ce thèse, ayant comme but d'appréhender une meilleure représentation des dynamiques non-linéaires des fluctuations auto-entretenues des cycles endogènes des séries de la production industrielle en Tunisie à l'aide de la modélisation STAR univariée. Ils sont issus d'une réflexion personnelle très intéressante mettant en évidence l'apport des diverses techniques d'analyse et de prévision de la conjoncture, sachant non seulement l'intérêt grandissant pour l'effort de diagnostic et d'évaluation de l'efficacité des décisions de planification stratégiques, mais aussi de la pertinence des résultats qu'elles fournies pour la prédiction dans un domaine d'instabilité des structures dynamiques. Néanmoins, cette présentation reste insuffisante pour fournir une étude complète et finale d'une part, des dynamiques des modèles non linéaires en économétrie des séries temporelles et d'autre part, des performances prévisionnelles des modèles à changement de régimes avec transition lisse, ainsi spécifiés, pour répondre définitivement à de nombreux points d'interrogations qui restent ouverts jusqu'à maintenant

Prévision statistique de la qualité de l'air et d'épisodes de pollution atmosphérique en Corse

The objective of this doctoral work is to develop a forecasting model able to correctly predict next day pollutant concentrations in Corsica. We focused on PM10 and ozone, the two most problematic pollutants in the island. The model had to correspond to the constraints of an operational use in a small structure like Qualitair Corse, the local air quality monitoring network. The prediction was performed using artificial neural networks. These statistical models offer a great precision while requiring few computing resources. We chose the MultiLayer Perceptron (MLP), with input data coming from pollutants measurements, meteorological measurements, chemical transport model (CHIMERE via AIRES platform) and numerical weather predictionmodel (AROME). The configuration of the MLP was optimized prior to machine learning, in accordance with the principle of parsimony. To improve forecasting performances, we led a feature selection study. We compared the use of genetic algorithms, simulated annealing and principal componentanalysis to optimize the choice of input variables. The pruning of the MLP was also implemented. Then we proposed a new type of hybrid model, combination of a classification model and various MLPs, each specialized on a specific weather pattern. These models, which need largelearning datasets, allow an improvement of the forecasting for extreme and rare values, corresponding to pollution peaks. We led unsupervised classification with self organizing maps coupled with k-means algorithm, and with hierarchical ascendant classification. Sensitivity analysis wasled with ROC curves. We developed the application “Aria Base” running with Matlab and its Neural Network Toolbox, able to manage our datasets, to lead rigorously the experiments and to create operational models.We also developed the application “Aria Web” to be used daily by Qualitair Corse. It is able to lead automatically the prevision with MLP, and to synthesize forecasting information provided by other organizations and available on the Internet.L’objectif de ces travaux de doctorat est de développer un modèle prédictif capable de prévoir correctement les concentrations en polluants du jour pour le lendemain en Corse. Nous nous sommes intéressés aux PM10 et à l’ozone, les deux polluants les plus problématiques sur l’île.Le modèle devait correspondre aux contraintes d’un usage opérationnel au sein d’une petite structure, comme Qualitair Corse, l’association locale de surveillance de la qualité de l’air. La prévision a été réalisée à l’aide de réseaux de neurones artificiels. Ces modèles statistiquesoffrent une grande précision tout en nécessitant peu de ressources informatiques. Nous avons choisi le Perceptron MultiCouche (PMC), avec en entrée à la fois des mesures de polluants, des mesures météorologiques, et des sorties de modèles de chimie-transport (CHIMERE via laplate-forme AIRES) et de modèles météorologiques (AROME). La configuration des PMC a été optimisée avant leur apprentissage automatique, en conformité avec le principe de parcimonie. Pour en améliorer les performances, une étude de selection de variables a été au préalable menée. Nous avons comparé l’usage d’algorithmes génétiques, de recuits simulés et d’analyse en composantes principales afin d’optimiser le choix des variablesd’entrées. L’élagage du PMC a été également mis en oeuvre. Nous avons ensuite proposé un nouveau type de modèle hybride, combinaison d’un classifieur et de plusieurs PMC, chacun spécialisé sur un régime météorologique particulier. Ces modèles, qui demandent un large historique de données d’apprentissage, permettent d’améliorer la prévision des valeurs extrêmes et rares, correspondant aux pics de pollution. La classificationnon-supervisée a été menée avec des cartes auto-organisatrices couplées à l’algorithme des kmeans, ainsi que par classification hiérarchique ascendante. L’analyse de sensibilité à été menée grâce à l’usage de courbes ROC.Afin de gérer les jeux de données utilisés, de mener les expérimentations de manière rigoureuse et de créer les modèles destinés à l’usage opérationnel, nous avons développé l’application « Aria Base », fonctionnant sous Matlab à l’aide de la Neural Network Toolbox.Nous avons également développé l’application « Aria Web » destinée à l’usage quotidian à Qualitair Corse. Elle est capable de mener automatiquement les prévisions par PMC et de synthétiser les différentes informations qui aident la prévision rendues disponibles sur internetpar d’autres organismes

Évaluation de l’effet des vagues de bateau sur les conditions hydrauliques près des berges en milieu fluvial

Les vagues de bateau ajoutent une pression supplémentaire sur les berges de rivières et doivent être considérées dans les modèles de prédiction des taux de recul des berges. L’objectif de cette étude est d’examiner le rôle des vagues de bateau sur l’écoulement et le transport en suspension le long des berges en milieu fluvial. Pour atteindre cet objectif, nous utilisons un transect perpendiculaire à la berge de quatre courantomètres électromagnétiques (ECMs) mesurant deux dimensions de l’écoulement et deux turbidimètres (OBSs) placés dos à dos, orientés vers la berge et le large pour mesurer les conditions moyennes et turbulentes de l’écoulement longitudinal et vertical ainsi que les flux de sédiments en suspension provoqués par les vagues. Une chaloupe à moteur de 16 pieds, équipée d’un moteur 40 hp, a été utilisée afin de générer des vagues. Nous avons mesuré l’effet de trois distances à partir de la berge (5, 10, 15 m) et trois vitesses de bateau (5, 15 et 25 km/h) et cinq répliques de chaque combinaison de distance et de vitesse ont été réalisées, totalisant 45 passages. Nous avons caractérisé la variabilité des conditions d’écoulement, de vagues et de transport de sédiments et nous avons réalisé des analyses spectrales afin de séparer les portions oscillatoire et turbulente de l’écoulement généré par les vagues de bateau. L’effet de la distance et de la vitesse du bateau sur le transport de sédiments est non-linéaire et la réponse sédimentaire induite par les passages de bateau montre une variabilité importante entre les répliques et les deux sondes OBS, ce qui suggère un changement morphologique induit par les vagues de bateau. Les corrélations entre les variables d’écoulement et de transport montrent l’importance des relations entre le cisaillement et la puissance de la portion turbulente de l’écoulement avec le transport de sédiments. Cette étude a permis de quantifier les relations entre la dynamique des vagues et les flux de concentrations de sédiments en suspension, ce qui représente une contribution importante au développement de mesures de mitigation dans les environnements fluviaux où les berges sont fragilisées par le trafic plaisancier.Boat induced waves generate additional stress on banks and should be included in bank erosion predictive models. The objective of this study is to investigate the role of boat generated waves on near bank flow in a fluvial environment. We used a longitudinal array of four bi-directional eletromagnetic current meters (ECMs) perpendicular to the bank and two optical backcattering sensors (OBSs) set back to back, one facing the river bank (inner looking) and the other towards the river (outer looking) to measure mean and turbulent properties of the horizontal and vertical flow velocities and suspended sediment fluxes generated by the waves. The waves were generated using a 16 ft long boat equipped with a 40hp motor. The effect of three different distances between the bank and sailing line (5, 10, 15 m) and of three different speeds of the vessel (5, 15 and 25 km/h) was evaluated. Five replicates of each combination of distance and speed were realized for a total of 45 passages. Variability of flows conditions, wave characteristics and turbidity properties were characterized and spectral analyses were performed to separate oscillatory and turbulent flow induced by boat generated waves. An important variability in suspended sediment response to the passages of boat wave is observed between replications and the effect of speed and distance of sailing line is nonlinear. It was often unbalanced between the inner and outer looking OBS suggesting that the bank changed its morphology. Cross-correlation between hydraulic and turbidity variables show the significance of the relation between shear stress and suspended sediment transport variables. This study provides quantitative relations between wave dynamics and plumes of suspended sediment that could help to develop mitigation measures in fluvial environments where vessel traffic represents a major issue for bank erosion and retreat

Mise en application du reservoir computing pour l'analyse de la marche avec capteur IMU

L’analyse de la marche est une science qui s'assure de comprendre le lien entre les mouvements impliqués lors de la marche et la progression de maladies dégénératives articulaires et musculaires des membres inférieurs, comme l'arthrose du genou. Des traitements cliniques non invasifs permettent maintenant de limiter cette progression en modifiant la démarche des patients. Afin d'améliorer ces interventions cliniques, les technologies portatives IMU ont pris une place importante permettant de suivre l’état des patients dans la vie quotidienne. Une grande variabilité de mouvement en milieu écologique nécessite toutefois l’utilisation d’algorithmes de traitement de plus en plus robustes pour un capteur portatif, en plus de considérer une mémoire, une consommation et un volume limités. La technologie de reservoir computing par système micro-électro-mécanique (RC-MEMS) développée à l'Institut Interdisciplinaire d'Innovation Technologique de l'université de Sherbrooke (3IT) est un capteur inertiel intelligent qui démontre des capacités de classification de signaux et de prédiction de fonctions temporelles non linéaires. Cette technologie se base sur le paradigme d’intelligence artificielle nommée le reservoir computing, conçue pour traiter des signaux temporels tout en limitant la complexité de la phase d’entraînement. La réduction de la taille du capteur et de la consommation énergétique de la technologie RC-MEMS fait de lui une alternative très intéressante pour un capteur portatif conventionnel. Dans ce projet, nous avons fait une preuve de concept de l'application du reservoir computing (RC) pour la résolution de trois tâches de prédictions biomécaniques pertinentes pour le traitement de l’arthrose : la détection des évènements de marche, la classification de partons de marche et la prédiction des forces aux sols. Nous avons testé un algorithme de reservoir computing numérique appelé le Echo states Network (ESN) pour tester ces tâches. Des critères de conception sur la taille et la vitesse de traitement du RC numérique ont été sélectionnés afin que ce traitement soit compatible avec l’application du RC-MEMS. Des recommandations sur l’implémentation dans le contexte clinique du réservoir computer sont identifiées. Nos résultats montrent que l’algorithme du ESN est en mesure d’accomplir ces 3 types tâches. Les deux premières tâches, la prédiction des évènements de marche (GED) et la classification de patron de marche (CPDM) sont accomplies avec un niveau de précision satisfaisant, et confirment que le RC peut réellement servir dans un contexte clinique. La troisième tâche, consistant à faire une prédiction des forces de réactions au sol (PFS), obtenait des résultats comparables à la moyenne des résultats obtenus dans la littérature, mais cela reste insuffisant en termes de précisions pour l’utiliser pour traiter l’arthrose. Une amélioration de la méthode d’entraînements, appelé le kernel training, spécifiquement appliqué pour le PFS permet de minimiser l’erreur en segmentant les données d’entraînement de la méthode RC sur des intervalles temporel de marche spécifique

Développement d'une approche opérationnelle pour l'identification automatique des peupleraies à large échelle par télédétection hypertemporelle. : De l'adaptation de domaine à la création d'un indice spectral dédié

Le peuplier cultivé constitue la première essence de feuillus plantée en France. Il joue un rôle économique de premier plan, notamment pour la production de bois-matériau, contreplaqués et emballages légers. Il est également valorisé dans l’industrie papetière. Pourtant, malgré l'importance de la filière, les surfaces couvertes en peupleraies à l'échelle nationale sont encore très incertaines. Selon la source de données utilisée (BD Forêt IGN, cadastre, inventaire forestier), les estimations montrent des écarts de plus de 50 000 ha. La fréquence de mise à jour de ces sources est inadaptée pour suivre le peuplier cultivé dont le cycle de rotation est court (15-20 ans). La télédétection satellitaire est utilisée depuis longtemps pour cartographier les milieux forestiers, qu'il s'agisse de forêts naturelles ou de plantations. Avec l'amélioration constante des caractéristiques spatiale, spectrale et temporelle des capteurs, il est possible d'envisager son appropriation dans un contexte opérationnel, pour un suivi régulier de la ressource sur de grandes étendues. L'objectif de cette thèse est double. Le premier est d'explorer le potentiel des séries temporelles d'images optiques Sentinel-2 pour distinguer automatiquement les peupleraies des autres essences de feuillus en tenant compte de la diversité des contextes populicoles. Le second est de proposer une stratégie de classification à l'échelle nationale en tenant compte de la nonstationnarité spatiale de la réponse spectrale des peupleraies, de l’hétérogénéité des acquisitions, et du nombre limité de données de référence. La démarche adoptée a consisté à étudier différentes techniques d'adaptation de domaine disponibles dans le champ de l'apprentissage automatique. Ces techniques, non supervisées ou semi-supervisées, ont permis de répondre aux contraintes de passage à l'échelle avec un nombre limité d'échantillons de référence supplémentaires. Cette étude a débouché sur la création d'une chaîne de traitement opérationnelle permettant de produire la première carte des plantations de peuplier à l'échelle nationale à partir d'images satellitaires. Elle s'appuie sur un nouvel indice spectral proposé -- le Poplar Index (PI) -- qui exploite les bandes du SWIR et du Red edge des données Sentinel-2. Cet indice, et son évolution annuelle, ont permis de reconnaître les peupleraies avec une précision producteur de près de 95%. Le résultat de ce travail offre à la filière populicole une méthode robuste pour assurer une production annuelle d'une carte des peupleraies avec un niveau de fiabilité adapté

Modèles stochastiques de mesures archéomagnétiques

The aim of this thesis is to build stochastic models of the magnetic field for the last four millenia from archeomagnetic measurements. The sparse repartition of these data in space and time, and their associated large measurement and dating errors lead to an ill-posed problem. To determine the best solution, one needs to choose some prior information which consists usually on arbitrary regularizations in space and time. Instead, we use the temporal statistics of the geomagnetic field available from satellites, observatories and paleomagnetic measurements, and validated by numerical simulations, to define our prior information via auto-covariance functions. This bayesian method allows to get rid of arbitrary support functions, like splines, usually necessary to interpolate the model in time. The result consists in an ensemble of several possible realizations of the magnetic field. The ensemble dispersion represents the model uncertainties. We find that the methodology can be adapted to account for the age uncertainties and we use Markov Chain Monte Carlo to explore the possible dates of observations. This method improves the bootstrap method which gives the same weight to every draws of dates presenting very disparate probabilities. Each ensemble of realizations is then constructed from each selected model and the result is presented as a probability density function. The bayesian method together with the Markov Chain Monte Carlo provides regional time series with rapid variations compared to previous studies. We find that the possible values of geomagnetic field elements are not necessarily normally distributed. Another output of the model is better age estimates of archeological artefacts. The bayesian method has been used to build global models for which the axial dipole presents more rapid variations than for previous studies. Moreover, the obtained magnetic field displays reasonably similar behavior than models obtained from direct measurements (satellites, observatories, historical), despite very few data and sparser repartition. Models obtained from this study offer an alternative to published regularized models and can be used in a purpose of data assimilation together with dynamical models in the Earth's core.Cette thèse porte sur la construction de modèles stochastiques, régionaux et globaux du champ magnétique sur les quatre derniers millénaires à l'aide de mesures archéomagnétiques. Ces données présentent une répartition spatiale et temporelle très inhomogène, et sont caractérisées par de fortes incertitudes sur la mesure et sur la date. La reconstruction du champ constitue alors un problème inverse mal posé. Afin de déterminer la solution la plus adaptée, une information a priori sur le modèle doit être choisie. Elle consiste généralement en une régularisation arbitraire du champ magnétique (lissage en temps et en espace). Contrairement aux études précédentes, nous utilisons les statistiques temporelles du champ magnétique, dérivées des données d'observatoires, satellitaires et paléomagnétiques pour définir l'information a priori via des fonctions d'auto-covariances. Ces statistiques sont confirmées par des résultats issus de simulations numériques. Cette méthode bayésienne permet de s'affranchir de l'utilisation de fonctions supports arbitraires comme les splines pour l'interpolation temporelle. Le résultat final consiste en un ensemble de réalisations possibles du champ magnétique dont la dispersion caractérise l'incertitude sur le modèle. Afin de prendre en compte les erreurs de datation, nous développons par ailleurs une méthode basée sur l'utilisation de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Elle nous permet d'explorer de manière efficace l'espace des dates possibles et ainsi de sélectionner les modèles les plus probables. Cette méthode est une amélioration de la méthode de bootstrap classique, qui donne le même poids à des tirages aléatoires de dates présentant des probabilités très variables. Les ensembles de réalisations sélectionnés par la méthode MCMC aboutissent à la construction d'une densité de probabilités en lieu et place d'une courbe unique. La méthode bayésienne combinée à la méthode Markov Chain Monte Carlo nous a permis de construire des courbes régionales présentant des variations plus rapides que celles obtenues par d'autres études. Les courbes représentées sous forme de densités de probabilités ne sont pas nécessairement gaussiennes, et la méthode permet d'affiner l'estimation de l'âge de chacune des observations. La méthode bayésienne a été utilisée pour la construction de modèles globaux pour lesquels le dipôle axial présente des variations plus rapides que celui obtenu par de précédentes études. D'autre part, le champ magnétique obtenu pour les époques les plus récentes est raisonnablement similaire à celui construit à partir de mesures directes (satellites, observatoires, historiques) malgré des données beaucoup moins nombreuses et une répartition beaucoup moins homogène. Les modèles issus de cette étude offrent une alternative aux modèles existants régularisés, et pourront servir dans un objectif d'assimilation de données avec des modèles de la dynamique dans le noyau terrestre

Contribution à la surveillance des systèmes de production à l'aide des réseaux de neurones dynamiques : Application à la e-maintenance

Alain BOURJAULT : Professeur à l'ENSMM de Besançon, Jean-Marc FAURE : Professeur à l'ISMCM-CESTI de Paris Denis HAMAD : Professeur à Université du Littoral Côte d'Opale, Calais Raphaël LABOURIER : PDG Sté. AVENSY Ingénierie, Besançon Daniel NOYES : Professeur à l'ENI de Tarbes Daniel RACOCEANU : Maître de Conférences à l'Université de Franche-Comté Jean-Pierre THOMESSE : Professeur à l'ENSEM-INPL de Nancy, Noureddine ZERHOUNI : Professeur à l'ENSMM de BesançonThe industrial monitoring methods are divided into two categories: monitoring methods based on the existence of the equipment formal model, and those which not use any equipment formal model. Generally, there are many uncertainties in the formal model and for complex industrial equipment, it is very difficult to obtain a correct mathematical model. This thesis presents an application of the artificial neural networks to the industrial monitoring. We propose a new architecture of Radial Basis Function Networks which exploits the dynamic properties of the locally recurrent architectures for taking into account the input data temporal aspect. Indeed, the consideration of the dynamic aspect requires rather particular neural networks architectures with special training algorithms which are often very complicated. In this sense, we propose an improved version of the k-means algorithm which allows to determine easily the neural network parameters. The validation tests show that at the convergence of the learning algorithm, the neural network is situated in the zone called « good generalization zone ». The neural network was then decomposed into elementary functions easily interpretable in industrial automation languages. The applicative part of this thesis shows that a real-time monitoring treatment is possible thanks to the automation architectures. The neural network loaded in a PLC is completely configurable at distance by the TCP/IP communication protocol. An Internet connection allows then a distant expert to follow the evolution of its equipment, and also to validate the artificial neural network learning.Les méthodes de surveillance industrielle sont divisées en deux catégories : méthodes de surveillance avec modèle formel de l'équipement, et méthodes de surveillance sans modèle de l'équipement. Les modèles mathématiques formels des équipements industriels sont souvent entachés d'incertitudes et surtout difficiles à obtenir. Cette thèse présente l'application des réseaux de neurones artificiels pour la surveillance d'équipements industriels. Nous proposons une architecture de Réseaux à Fonctions de base Radiales qui exploite les propriétés dynamiques des architectures localement récurrentes pour la prise en compte de l'aspect temporel des données d'entrée. En effet, la prise en compte de l'aspect dynamique nécessite des architectures de réseaux de neurones particulières avec des algorithmes d'apprentissage souvent compliqués. Dans cette optique, nous proposons une version améliorée de l'algorithme des k-moyennes qui permet de déterminer aisément les paramètres du réseau de neurones. Des tests de validation montrent qu'à la convergence de l'algorithme d'apprentissage, le réseau de neurones se situe dans la zone appelée « zone de bonne généralisation ». Le réseau de neurones a été ensuite décomposé en fonctions élémentaires facilement interprétables en langage automate. La partie applicative de cette thèse montre qu'un traitement de surveillance en temps réel est possible grâce aux architectures à automates programmables industriels. Le réseau de neurones chargé dans l'automate est entièrement configurable à distance par le protocole de communication TCP/IP. Une connexion Internet permet alors à un expert distant de suivre l'évolution de son équipement et également de valider l'apprentissage du réseau de neurones artificiel

Analyse de la demande des produits forestiers et modèle conceptuel

L'évolution de l'environnement d'affaire de l'industrie des produits forestiers semble avoir un impact important sur les tendances du marché, et contribue à créer des incertitudes en ce qui a trait aux tendances de la demande. Alors que de nouveaux produits forestiers sont apparus, le comportement des consommateurs et certains facteurs externes semblent réorienter les tendances de la demande de certains produits traditionnels. Pour cela, les entreprises du secteur cherchent continuellement à améliorer leur compréhension du marché et à prévoir les tendances futures de la demande. C'est dans cette optique que s'insère cette maîtrise dont le but est d'analyser le marché des produits forestiers, et de concevoir un outil prévisionnel de la demande pour faciliter la prise de décision stratégique des entreprises forestières. Grâce à ces prévisions, les entreprises seront en mesure de prévoir les fluctuations de la demande, ainsi que leur besoin d'approvisionnement. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été menée pour décrire le marché des produits forestiers, et identifier les facteurs capables de l'impacter. Ensuite, des modèles prévisionnels de la demande et des exportations du bois d'œuvre québécois ont été développés à l'aide de la technique de régression multiple. Les modèles obtenus ont démontré leur aptitude à prévoir la demande et les exportations du bois d'œuvre avec des RMSE de 0,12 et de 0,08 respectivement, et des MAE de 0,1 et 0,06 respectivement sur un ensemble test. Finalement, un portrait général de la concurrence a été élaboré pour l'industrie du sciage au Canada, avec un accent sur la province de Québec. Ceci inclut une description des principaux concurrents dans le domaine, ainsi qu'une analyse de l'évolution de la part canadienne dans le marché américain du bois d'œuvre. L'étude a donc permis de fournir une vue d'ensemble sur les tendances du marché des produits forestiers, la concurrence dans l'industrie du sciage et les facteurs qui les influencent. Elle a de plus proposé un outil de visualisation des données, qui a pu mettre en relief les prévisions dégagées des modèles prévisionnels, tout en facilitant l'interprétation des données, grâce aux graphiques interactifs