Abstract FR:

L’objectif de ce travail est double: (i) définir et mettre au point une nouvelle technique d'optimisation issue de l'informatique avancée, (ii) utiliser cet outil d'optimisation pour la conduite d'un procédé non-linéaire: la production de levures de boulangerie en réacteur semi-continu. La première partie de ce mémoire décrit le développement de deux nouveaux algorithmes d'optimisation. Ils s'inspirent conjointement des algorithmes génétiques et des stratégies d'évolution, de par l'utilisation de principes de la sélection naturelle. Le premier est basé sur un modèle haploïde et le deuxième utilise des concepts génétiques plus évolués en modélisant les organismes diploïdes. Leurs performances sont évaluées et comparées sur la recherche d'optimums de fonctions mathématiques et sur l'identification paramétrique d'un modèle hydrodynamique d'un bioréacteur. La seconde partie traite de l'application de cette méthode d'optimisation pour assurer le pilotage du procédé semi-continu. Le développement, en simulation, d'une technique de conduite a été réalisé en tenant compte de nombreuses contraintes pratiques et de perturbations pouvant intervenir. La mise en œuvre expérimentale de cette technique de conduite est la dernière phase du travail. Pour ce faire, des interfaces logicielles et matérielles ont été développées pour permettre le couplage entre les différents ordinateurs nécessaires au calcul, à la gestion des mesures de certaines variables d'état et aux actions sur le fermenteur et son instrumentation associée. Parallèlement au développement de la technique de conduite, l'algorithme développé a été également utilisé dans le cas de la détermination du profil optimal d'alimentation qui maximise la productivité. Le profil expérimental peut ainsi être comparé au profil défini comme optimal. Ces différentes applications montrent l'intérêt de la méthodologie développée en vue d'applications à divers problèmes plus ou moins complexes