Résumé : RésuméL’exploration autonome d’un environnement inconnu peut être envisagée de différentes manières. On peut notamment citer les approchespar frontières, où des robots sont affectés à deszones inexplorées de la carte. Ces dernières méthodes sont efficaces mais nécessitent de partager une carte, globaliser les décisions d’affectation. Les approches Brick and Mortar, quantà elles, utilisent un marquage au sol avec uneprise de décision locale, mais donnent des performances beaucoup moins intéressantes. L’algorithme présenté ici est un compromis entreces deux approches, permettant une prise de décision locale et, de façon surprenante, des performances proche des approches par frontièresglobales. Nous proposons également une étudecomparative de la performance des trois différentes approches : Brick & Mortar, frontièresglobales et frontières locales. Notre algorithmelocal est également complet pour le problèmed’exploration et peut être facilement distribuésur des robots avec une perte de performancemineure.

Résumé : RésuméNous nous intéressons au problème du diagnostic de défaillances dans un réseau distribué.Lorsque les composants du réseau sont susceptibles de tomber en panne, comment détecter lemoment où le taux de composants défaillantsdépasse un certain seuil sans faire appel à uneautorité centrale ? Notre objectif est d’avoir uneestimation de l’état général du réseau par leseul biais d’interactions locales des composantsavec leurs voisins. En particulier, nous souhaitons qu’un consensus émerge sous forme d’étatd’alerte lorsque le taux de défaillance dépasseun certain seuil. Nous utilisons le modèle des automates cellulaires pour proposer des solutionsdans le cas d’un réseau ayant une structure degrille. Nous comparons trois méthodes d’autoorganisation du réseau, en partie inspirées dephénomènes physiques ou biologiques. Commedomaine d’application, nous avons en vue les réseaux de capteurs ou tout Systèmes fonctionnantde manière décentralisée.