Cette Thèse est consacrée à l'étude des systèmes de spins à symétrie continue sur un réseau 2-D. Pour le modèle XY, on considère les transitions de phase de seconde espèce [Berezinskii, Kosterlitz et Thouless], en liaison avec la vorticité des états de Gibbs ou des paramètres d'ordre (minimiseurs de l'énergie libre $\cal F$). Les vortex présentent une analogie avec les interfaces dans le modèle d'Ising ; la symétrie continue du système a toutefois un effet régularisant sur les transitions de phase, excluant en 2-D toute aimantation spontanée, même à basse température, ce qui se traduit par une décroissance des fonctions de corrélation. Pour le modèle d'Heisenberg avec potentiel de Kac, les vortex sont remplacés par des instantons.<br>Dans le Chapître 1, on rappelle quelques propriétés de l'interaction entre plus proches voisins, pour le rotateur, ou sa version simplifiée appelée modèle de Villain. On introduit aussi le modèle du champ moyen.<br>Le modèle de Kac, qui partage certains aspects de ces deux modèles, est étudié au Chapître 2. Par un procédé d'homogénéisation, on ramène essentiellement l'étude de la mesure de Gibbs en volume fini à celle de la fonctionnelle énergie libre $\cal F$, généralisant des techniques utilisées dans le modèle d'Ising.<br>Les propriétés de vorticité du modèle de Kac sont analysées dans le Chapître 3, où l'on détermine les extrema de $\cal F$, avec conditions limite. On met ainsi en évidence des configurations très similaires à celles des solutions des équations de Ginzburg-Landau.<br>Dans le Chapître 4 on passe au cas quantique, en introduisant la notion de "matrice de vorticité" à température inverse $\beta$, dont on calcule le "degré non-commutatif". Il apparaît ainsi, pour le modèle XY de spin 1/2, des configurations de vorticité analogues à celles rencontrées dans le cas classique.

Ce travail s'intéresse aux processus physico-chimiques sous-jacents à l'auto-organisation du vivant, par lesquels une solution de réactifs chimiques, initialement homogène, s'auto-organise spontanément pour laisser apparaître de l'ordre et des structures macroscopiques. L'auto-organisation peut apparaître lors d'un couplage entre des processus réactifs et de la diffusion moléculaire. La présence ou l'absence d'un champ faible, comme la gravité, à un moment critique, précoce dans le processus d'auto-organisation, détermine l'état qui va se développer. Les préparations de microtubules, éléments essentiels du cytosquelette, s'auto-organisent ainsi, spontanément, par des processus de réaction-diffusion. Les morphologies qui se forment, dépendent de la présence de la gravité à un moment critique, précoce dans le processus. Le travail expérimental présenté a principalement concerné l'étude de l'effet des champs externes sur les préparations de microtubules. J'ai montré que l'on peut obtenir des conditions d'apesanteur au sol et que, dans ces conditions, les microtubules ne s'auto-organisent pas. Ceci peut être corrigé grâce à d'autres facteurs externes. En parallèle, j'ai développé un modèle numérique de réaction-diffusion, fondé sur la dynamique d'une population de microtubules, qui simule l'auto-organisation microtubulaire. Dans ce travail sont présentés les fondements du modèle et nous discutons de la façon dont un dialogue permanent, entre la simulation et les expériences, nous a aidé à développer une compréhension microscopique de ces phénomènes collectifs. Les simulations numériques ont permis de reproduire l'ensemble des observations expérimentales.

Dans cette thèse, nous proposons et développons de nouvelles méthodes en statistiques et en traitement du signal et des images basées sur la théorie des possibilités. Ces nouvelles méthodes sont des adaptations d'outils usuels de traitement d'information dont le but est de prendre en compte les défauts dus à la méconnaissance de l'utilisateur sur la modélisation du phénomène observé. Par cette adaptation, on passe de méthodes dont les sorties sont précises, ponctuelles, à des méthodes dont les sorties sont intervallistes et donc imprécises. Les intervalles produits reflètent, de façon cohérente, l'arbitraire dans le choix des paramètres lorsqu'une méthode classique est utilisée.<br />Beaucoup d'algorithmes en traitement du signal ou en statistiques utilisent, de façon plus ou moins explicite, la notion d'espérance mathématique associée à une représentation probabiliste du voisinage d'un point, que nous appelons noyau sommatif. Nous regroupons ainsi, sous la dénomination d'extraction sommative d'informations, des méthodes aussi diverses que la modélisation de la mesure, le filtrage linéaire, les processus d'échantillonnage, de reconstruction et de dérivation d'un signal numérique, l'estimation de densité de probabilité et de fonction de répartition par noyau ou par histogramme,...<br />Comme alternative à l'extraction sommative d'informations, nous présentons la méthode d'extraction maxitive d'informations qui utilise l'intégrale de Choquet associée à une représentation possibiliste du voisinage d'un point, que nous appelons noyau maxitif. La méconnaissance sur le noyau sommatif est prise en compte par le fait qu'un noyau maxitif représente une famille de noyaux sommatifs. De plus, le résultat intervalliste de l'extraction maxitive d'informations est l'ensemble des résultats ponctuels des extractions sommatives d'informations obtenues avec les noyaux sommatifs de la famille représentée par le noyau maxitif utilisé. En plus de cette justification théorique, nous présentons une série d'applications de l'extraction maxitive d'informations en statistiques et en traitement du signal qui constitue une boîte à outils à enrichir et à utiliser sur des cas réels.

Le sujet de la thèse est l'étude et la construction de méthodes numériques géométriques pour les équations différentielles, qui préservent des propriétés géométriques du flot exact, notamment la symétrie, la symplecticité des systèmes hamiltoniens, la conservation d'intégrales premières, la structure de Poisson, etc.<br />Dans la première partie, on introduit une nouvelle approche de construction d'intégrateurs numériques géométriques d'ordre élevé en s'inspirant de la théorie des équations différentielles modifiées. Le cas des méthodes développables en B-séries est spécifiquement analysé et on introduit une nouvelle loi de composition sur les B-séries. L'efficacité de cette approche est illustrée par la construction d'un nouvel intégrateur géométrique d'ordre élevé pour les équations du mouvement d'un corps rigide. On obtient également une méthode numérique précise pour le calcul de points conjugués pour les géodésiques du corps rigide.<br />Dans la seconde partie, on étudie dans quelle mesure les excellentes performances des méthodes symplectiques, pour l'intégration à long terme en astronomie et en dynamique moléculaire, persistent pour les problèmes de contrôle optimal. On discute également l'extension de la théorie des équations modifiées aux problèmes de contrôle optimal.<br />Dans le même esprit que les équations modifiées, on considère dans la dernière partie des méthodes de pas fractionnaire (splitting) pour les systèmes hamiltoniens perturbés, utilisant des potentiels modifiés. On termine par la construction de méthodes de splitting d'ordre élevé avec temps complexes pour les équations aux dérivées partielles paraboliques, notamment les problèmes de réaction-diffusion en chimie.

Dans cette thèse, plusieurs modèles originaux, utilisant les modèles autorégressifs à change-ments de régimes markoviens, sont proposés pour les séries temporelles de vent. L'étude théorique de ces modèles fait l'objet du premier chapitre. Nous abordons en particulier les problèmes du calcul numérique des estimateurs du maximum de vraisemblance, de l'étude de leurs comportements asymptotiques ainsi que celui de la validation de modèle. Dans le deuxième chapitre, nous proposons divers modèles autorégressifs à changements de régimes markoviens permettant de décrire l'évolution du vent en un point fixé, puis dans le troisième chapitre son évolution spatio-temporelle. Pour chacun des modèles proposés, nous vérifions l'interprétabilité météorologique des différents paramètres et leur capacité à simuler des nouvelles séquences artificielles réalistes. Ces résultats sont comparés avec ceux corre-spondant aux modèles usuellement utilisés dans la littérature.

Cette these presente des travaux sur les aspects theoriques de la transformation en ondelettes et quelques applications en imagerie et en calcul de surface. Nous presentons trois approches de construction d'une base d'ondelettes, a savoir l'approche theorie des groupes. l'approche analyse multiresolution et l'approche banc de filtres. Les applications de la transformee en ondelettes portent sur la compression d'image, la representation de courbes discretes et le calcul de l'approximation d'une surface par les fonctions radiales. Nous commencons par un survol de differentes techniques de compression. Nous montrons graphiquement et numeriquement que les transformations en ondelettes, comparativement aux autres methodes pyramidales (Brt et Adelson) permettent d'anvisager de tres bons resultats de compression. On montre que parmi les representations hierarchiques, la representation par ondelettes est celle qui permet de preserver au mieux les indices visuels dans le cadre de la construction d'un modele numerique de terrain par exemple. En ce qui concerne la representation des courbes discrete, nous avons mis au point un algorithme d'analyse et de synthese multi-echelles. Ce nouvel algorithme s'applique a des directions elementaires correspondant a une suite de Freeman representant un contour discret ou une courbe discrete. On montre que l'ondelette de Haar permet d'obtenir une bonne representation multi-echelle d'une courbe discrete avec une taille memoire faible et un cout de calcul minimal. Enfin, apres avoir pose dans le cadre general le probleme d'interpolation par les fonctions radiales et presente une analyse des conditions d'existence de la solution, nous proposons une nouvelle approche de resolution de systeme lineaire qui definit les parametres du probleme. Notre approche est fondee sur la transformation en ondelettes et permet de rendre creuse la matrice du systeme. nous montrons la performance de cette approche surtout quand le nombre de donnees est important. Les resultats d'interpolation d'une surface par une spline de type plaque mince ou multiquadratique sont presentes. En particulier, nous avons teste les ondelettes splines, les ondelettes a support compact et les ondelettes biorthogonales. Les resultats graphiques sont accompagnes des estimations numeriques des erreurs, ceci permettant une meilleure appreciation des demarches proposees.

Ce travail de thèse a pour objet l'étude de modèles markoviens qui résultent de la prise en compte d'incertitudes dans des systèmes possédant une dynamique hybride : entrées bruitées, dynamique mal connue, ou évènements aléatoires par exemple. De tels modèles, parfois qualifiés de Systèmes Hybrides Stochastiques (SHS), sont utilisés principalement en automatique et en recherche opérationnelle.<br /><br />Nous introduisons dans la première partie du mémoire la notion de processus diffusif par morceaux, qui fournit un cadre théorique général qui unifie les différentes classes de modèles "hybrides" connues dans la littérature. Différents aspects de ces modèles sont alors envisagés, depuis leur construction mathématique (traitée grâce au théorème de renaissance pour les processus de Markov) jusqu'à l'étude de leur générateur étendu, en passant par le phénomène de Zénon.<br /><br />La deuxième partie du mémoire s'intéresse plus particulièrement à la question de la "propagation de l'incertitude", c'est-à-dire à la manière dont évolue la loi marginale de l'état au cours du temps. L'équation de Fokker-Planck-Kolmogorov (FPK) usuelle est généralisée à diverses classes de processus diffusifs par morceaux, en particulier grâce aux notions d'intensité moyenne de sauts et de courant de probabilité. Ces résultats sont illustrés par deux exemples de modèles multidimensionnels, pour lesquels une résolution numérique de l'équation de FPK généralisée a été effectuée grâce à une discrétisation en volumes finis. La comparaison avec des méthodes de type Monte-Carlo est également discutée à partir de ces deux exemples.

Le développement de capillaires sanguins à partir d'un réseau pré-existant, l'angiogenèse, joue un rôle fondamental dans de nombreux contextes physiopathologiques, tels la cicatrisation des tissus ou le développement d'une tumeur solide. Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à la régulation de ce phénomène par les facteurs mécaniques (rigidité, viscosité, traction cellulaire). Dans un dialogue permanent entre l'expérimentation et la modélisation, nous avons développé un modèle théorique biomécanique minimal des premières étapes de l'angiogenèse in vitro, où l'angiogenèse est supposée issue d'une instabilité mécanique entre les forces actives de traction cellulaire et la résistance passive viscoélastique de la matrice extracellulaire. Notre modèle consiste en un système d'équations aux dérivées partielles non-linéaires couplées, résolu par la méthode des éléments finis. Nous avons mené des analyses de stabilité linéaire et non-linéaire de l'état d'équilibre homogène pour déterminer les points de bifurcation du système correspondant à une instabilité de Turing. Nous avons ensuite effectué une étude approfondie de l'influence des différents paramètres sur la formation du réseau. Les résultats des simulations numériques sont comparés avec succès aux résultats expérimentaux, obtenus par notre équipe ou extraits de la littérature. Dans une seconde partie de nos travaux, nous avons étudié des voies de régulation possibles, par les effets mécaniques, de la dégradation de la matrice extracellulaire. Nous avons alors montré que la régulation mécanique de la dégradation pouvait être un processus clé de l'angiogenèse in vitro.

Cette thèse est consacrée à l'analyse statistique de données en grande dimension. Nous nous intéressons à trois problèmes statistiques motivés par des applications médicales : la classification supervisée de courbes, la segmentation supervisée d'images hyperspectrales et la segmentation non-supervisée d'images hyperspectrales. Les procédures développées reposent pour la plupart sur la théorie des tests d'hypothèses (tests multiples, minimax, robustes et fonctionnels) et la théorie de l'apprentissage statistique. Ces théories sont introduites dans une première partie. Nous nous intéressons, dans la deuxième partie, à la classification supervisée de données gaussiennes en grande dimension. Nous proposons une procédure de classification qui repose sur une méthode de réduction de dimension et justifions cette procédure sur le plan pratique et théorique. Dans la troisième et dernière partie, nous étudions le problème de segmentation d'images hyper-spectrales. D'une part, nous proposons un algorithme de segmentation supervisée reposant à la fois sur une analyse multi-échelle, une estimation par maximum de vraisemblance pénalisée, et une procédure de réduction de dimension. Nous justifions cet algorithme par des résultats théoriques et des applications pratiques. D'autre part, nous proposons un algorithme de segmentation non supervisée impliquant une décomposition en ondelette des spectres observées en chaque pixel, un lissage spatial par croissance adaptative de régions et une extraction des frontières par une méthode de vote majoritaire.

Cette thèse porte sur l'utilisation d'ondelettes de seconde génération pour l'étude statistique de champs aléatoires sphériques. Parmi les phénomènes modélisables par un tel champ, on s'intéressera en particulier au Fond diffus cosmologique (CMB).<br /><br />La localisation des needlets (récente construction d'ondelettes) sur la sphère est étudiée et optimisée en terme de concentration spatiale et d'estimation statistique. Ces fonctions sont ensuite utilisées pour construire un nouvel estimateur du spectre de puissance angulaire. L'examen des propriété de cet estimateur, d'un point de vue théorique (dans l'asymptotique des hautes fréquences angulaires) et pratique, montre qu'il améliore les méthodes existantes dans un modèle réaliste comportant des données manquantes et un bruit hétéroscédastique. A côté de l'estimation spectrale, l'utilisation des needlets est également introduite dans un problème de séparation de sources.<br /><br />Après quatre chapitres introductifs (dédiés respectivement aux aspects physiques, analytiques et statistiques de l'étude du CMB, puis à une présentation d'ensemble des résultats), quatre articles de revue (en collaboration) sont présentés : "Practical wavelet design on the sphere" ; "CMB power spectrum estimation using wavelets" ; "Spectral estimation on the sphere with needlets: high frequency asymptotics" et "A full sky, low foreground, high resolution CMB map from WMAP".