THÈSE DE DOCTORAT Ecole Doctorale « Sciences et ...

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Remerciements
Je remercie sincèrement Brigitte d’Andréa-Novel, Professeur à l’École des Mines de Paris,
de m’avoir fait l’honneur de présider le jury de ma thèse. Je suis très honoré que Jamal Daafouz,
Professeur à l’Institut National Polytechnique de Lorraine, et Frédéric Mazenc, Chargé
de Recherche à l’INRIA Sophia-Antipolis, aient accepté de rapporter mes travaux. Je tiens à
exprimer ma profonde reconnaissance envers Maria di Benedetto, Professeur à l’Université de
l’Aquila (Italie), et Antonio Loría, Directeur de Recherche au LSS-CNRS, pour avoir accepter
d’être membre du jury.
Je remercie chaleureusement Françoise Lamnabhi-Lagarrigue, directrice de thèse, pour sa
disponibilité au cours de ces trois années.
Je remercie Tarek Ahmed-Ali (ENSIETA - Brest, Université Basse-Normandie - Caen),
co-encadrant de thèse, de m’avoir initié à la commande des systèmes non linéaires à données
échantillonnées et de m’avoir permis d’enseigner à l’ENSIETA. Une pensée à Laurent Burlion,
mon prédécesseur, pour ses conseils au début de ma thèse.
Je remercie chaleureusement Elena Panteley, co-encadrante de thèse, pour tous nos échan–
ges, discussions et ses conseils. Ce fut un véritable plaisir de travailler avec elle. Je suis
conscient d’avoir beaucoup appris à ses côtés, je lui en suis plus que reconnaissant.
I warmly thank Dragan Nešić, who supervised me during my three-month visit at the University
of Melbourne (March - May 2009). It was a great honour and privilege to collaborate
with him. I am most grateful to him for his availability, his advices and his confidence.
Je remercie sincèrement Antonio Loría pour le temps passer à travailler ensemble sur un
problème commun. Ces recherches n’ont pas abouti mais elles m’ont apporté.
Je remercie sincèrement Antoine Chaillet pour nos nombreux échanges et discussions. Je
lui suis très reconnaissant pour le temps qu’il a passé à relire certains chapitres de ce mémoire
et pour ses commentaires précieux et justes. Je lui souhaite tout le meilleur pour l’avenir.