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Tri :
Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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Vision-based shape servoing of soft objects using finite element model
Date de publication :
12-12-2025 |
Auteur(s) :
Ouafo Fonkoua Mandela |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La manipulation robotique d'objets déformables demeure un défi majeur, car leurs déformations continues et dépendantes de la configuration échappent aux méthodes de contrôle classiques conçues pour les objets rigides. Cette thèse aborde l'asservissement de forme d'objets souples à travers deux approches. Dans un premier temps, nous établissons la relation analytique entre les déplacements de point...
Référencé le :
02-04-2026
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Modélisation et caractérisation de capteurs à fibre optique continus
Date de publication :
11-12-2025 |
Auteur(s) :
Kabbara Mira |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les capteurs à fibre optique de mesure répartie de déformation constituent une technologie prometteuse pour le suivi de santé structurale. Cependant, les mesures peuvent être lissées par rapport aux déformations réelles en raison d’un effet de transfert mécanique entre le capteur et la structure. À partir d’un modèle unidimensionnel issu de la mécanique des milieux continus, cette thèse vise à com...
Référencé le :
16-03-2026
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Généralisation de domaine en vision par ordinateur : apport des modèles pré-entraînés à grande échelle
Date de publication :
10-12-2025 |
Auteur(s) :
Hémadou Louis |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
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 d...
Référencé le :
04-03-2026
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VAE-based compression of light field images using disentangled latent modeling and perceptual quality assessment
Date de publication :
22-01-2026 |
Auteur(s) :
Takhtardeshir Soheib |
Editeur(s) :
Université de Rennes, Mid Sweden University (Suède) |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La demande d'expériences visuelles immersives dans des applications telles que la réalité virtuelle et la téléprésence a mis en évidence les limites de l'imagerie 2D traditionnelle. L'imagerie Light Field (LF) répond à ce problème en capturant une représentation 4D d'une scène, encodant à la fois les informations spatiales (texture) et angulaires (point de vue). Cette richesse permet une véritable...
Référencé le :
02-03-2026
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Apprentissage par renforcement profond multi-agents pour l'allocation et la planification des ressources en 6G
Date de publication :
26-11-2025 |
Auteur(s) :
Bouroudi Abdelmounaim |
Editeur(s) :
Université de Rennes, Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse propose des approches avancées pour la gestion des ressources dans les réseaux 6G, en utilisant l’apprentissage par renforcement multi-agents. Face à la diversité des exigences de qualité de service (QoS) et à la complexité des environnements multi-domaines et multi-acteurs, une solution distribuée et optimisée est cruciale. Premièrement, un algorithme de placement multi-agents pour le...
Référencé le :
12-02-2026
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Modulating social perception during virtual interactions with affective haptic feedback
Date de publication :
25-11-2025 |
Auteur(s) :
Hecquard Jeanne |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La réalité virtuelle (RV) offre des expériences immersives en sollicitant de multiples sens. Bien que loin de reproduire parfaitement le monde physique, la RV sociale suscite néanmoins des comportements qui reflètent les normes sociales du monde réel, même en l'absence d'indices clés tels que les expressions faciales ou un langage corporel précis. Parmi ces éléments manquants, le toucher social re...
Référencé le :
11-02-2026
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Graph signal processing to estimate biomarkers of brain connectivity
Date de publication :
24-10-2025 |
Auteur(s) :
Dam Sébastien |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse étudie l’approche multimodale basée sur le traitement de signal sur graphe (TSG) pour intégrer la connectivité cérébrale structurelle et les signaux BOLD, mesurés par l’IRM de diffusion et fonctionnelle, respectivement. Dans une première partie, nous utilisons la théorie des graphes pour extraire les régions cérébrales liées à la dépression. Puis, du point de vue du TSG, nous montrons ...
Référencé le :
02-02-2026
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"Faire confiance mais vérifier" : robustesse des audits statistiques des modèles d’apprentissage en boîte noire
Date de publication :
06-10-2025 |
Auteur(s) :
Garcia Bourrée Jade |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
L'opacité des modèles d'apprentissage automatique soulève d'importantes questions quant à leur équité, en particulier lorsque leurs décisions ont une influence directe sur la vie des individus. Les audits externes, réalisés sans accès au code ou aux données internes, constituent un outil essentiel pour évaluer ces systèmes. Cette thèse analyse les conditions de validité des audits en boîte noire e...
Référencé le :
08-01-2026
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Combining implicit and explicit representations for modeling 3D shape and appearance
Date de publication :
23-06-2025 |
Auteur(s) :
Jena Shubhendu |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse aborde la reconstruction de géométrie 3D précise et éditable ainsi que la synthèse d’apparence réaliste à partir d’entrées éparses, non posées ou bruitées, en combinant des représentations 3D implicites et explicites. Les champs implicites permettent une modélisation continue et flexible, mais restent coûteux et peu robustes. Les représentations explicites, comme les maillages, sont ra...
Référencé le :
01-12-2025
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Optimisation des réductions polyédriques et leur utilisation dans la tolérance aux fautes basée sur les algorithmes
Date de publication :
10-12-2024 |
Auteur(s) :
Narmour Louis |
Editeur(s) :
Université de Rennes, Colorado State University (États-unis) |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Nous étendons les travaux antérieurs sur la simplification des réductions pour l'amélioration algorithmique et montrons comment traiter une classe de programmes strictement plus générale que celle supportée précédemment. Nous montrons également que la simplification permet de redécouvrir plusieurs résultats clés en matière d'amélioration algorithmique dans de nombreux domaines, qui n'étaient aupar...
Référencé le :
10-10-2025
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