Abstract FR:

Les techniques dites de controle intelligent, les reseaux de neurones artificiels et la logique floue, sont considerees comme etant potentiellement robustes. Leur implantation digitale permet d'obtenir des solutions compactes et performantes pour certains problemes difficiles a aborder par des techniques classiques. De telles approches pourraient donc etre utilisees pour des applications destinees a fonctionner en environnement severe (nucleaire ou spatial). L'objectif de cette these est d'etudier la robustesse des reseaux de neurones artificiels et du controle flou face aux fautes de type upset (basculement intempestif du contenu d'une cellule memoire), afin d'evaluer leur viabilite et leur efficacite pour les traitements effectues a bord des engins spatiaux. Pour ce faire, un ensemble d'experiences a ete realise sur un reseau de neurones et un controleur flou, tous deux dedies a des applications spatiales reelles : la classification de textures issues d'images satellites et le controle des roues d'un rover martien. Une methode originale permettant d'augmenter la performance d'un reseau de neurones quelconque a ete developpee et appliquee au reseau etudie. Des architectures digitales permettant d'implanter les deux techniques etudiees dans cette these ont ete embarquees a bord de deux satellites scientifiques. L'un d'eux est en orbite depuis plus d'un an, le lancement du second est prevu fin 1999. Les resultats obtenus, aussi bien des simulations logicielles, des injections materielles d'erreurs que des tests en accelerateur de particules montrent que les techniques de controle intelligent presentent une robustesse significative face aux fautes de type upset. Les donnees issues du satellite en orbite confirment ces proprietes, demontrant que certains traitements peuvent etre effectues de maniere fiable a bord des engins spatiaux a l'aide de reseaux de neurones artificiels digitaux.