Confronté à sa propre violence, voire aux forces de la nature, l’homme n’a cessé d’exprimer un besoin, celui d’être rassuré et protégé. Ainsi le droit à la sécurité est dès la création des sociétés organisées un principe primordial de leur existence. Depuis les attentats du 11 septembre 2001 la question de la sécurité préoccupe fortement l’actualité politico-médiatique. La mise en place de politiques de sécurité performantes est un objectif qui excite les foules, un facteur qui renforce l’exécutif. Cet objectif est caractérisé comme « besoin social impérieux ». Toutefois sur le plan purement textuel le droit à la sécurité n’apparaît pas d’une façon explicite comme norme constitutionnelle. La sécurité usant des techniques les plus avancées exige, sur le plan juridique, une adaptation du droit à l’ère numérique. Les systèmes de vidéosurveillance, les téléphones portables, la toile et les fichiers automatisés constituent les nouvelles armes de l’appareil policier. A ce titre le traitement des données représente le noyau dur des nouvelles orientations de sécurité. Toutefois l’utilisation des nouvelles technologies pour des raisons liées au maintien du bon ordre nécessite également un autre devoir: le respect des libertés fondamentales préoccupation manifeste du droit. Pour autant, la surestimation des politiques de sécurité et la prolifération des mesures sécuritaires sont susceptibles d’entraîner une certaine dégradation ou un affaiblissement du droit à la protection des données principe fondamental du droit de l’UE dès l’adoption du traité de Lisbonne. Face à ce défi, le droit cherche un juste équilibre entre vie privée et sécurité. Certes, l’équation est ancienne, mais ses modes de résolutions évoluent en raison des innovations technologiques, qui se rient des frontières et mettent à mal le principe de souveraineté territorial inhérent à l’Etat. Les droits nationaux, supportent également mal cette abolition des frontières. La comparaison, des ordres juridiques grecs et français, avec certes leurs différences, en sont de belles illustrations notamment dans le cadre de l’UE où la sécurité nationale en demeurant de la seule responsabilité des Etats membres crée des disparités entre les législations nationales. Dans cet environnement les AAI de protection des données des pays comparés se trouvent à la marge, captives dans des cadres juridiques précis. Seule le juge reste pour faire le contrepoids face aux abus des services policiers. Dans l’état actuel des traités constitutifs, la protection des données traitées à des fins policières par la juridiction luxembourgeoise est impossible. Ainsi la Cour EDH constitue la seule juridiction européenne dotée d’opérer une conciliation des deux exigences fondamentales: maintien de l’ordre public et protection des données. En effet, elle n’exerce qu’un contrôle de proportionnalité des mesures appliquées. Ainsi, l’établissement d’un juste équilibre au moins au sein de l’UE conduit in fine le droit à s’orienter vers la mise en œuvre d’une approche unique des politiques de sécurité à travers d’une éventuelle révision des traités. / Confronted by his own violence and the forces of nature, man has consistently expressed the need to be protected. Since the creation of organized societies, the right of security has been a fundamental principle of his existence. Since the attacks of September 11th, 2001, the question of security is being brought up constantly in the media. The implementation of effective security policies is an exciting objective, a factor that strengthens the executive power. This objective has been characterized as a "pressing social need". However, in the purely textual level, the right of security does not appear explicitly as a constitutional norm. Security using the most advanced techniques requires, legally, the adaptation of law to the digital era. CCTV systems, mobile phones, the word-wide-web and automatic archiving constitute the new weapons of the police apparatus. As such, data processing forms the core of the new security guidelines. Nevertheless, using new technologies for reasons related to the maintenance of public order also requires another duty: respect for fundamental freedoms, law's obvious concern. However, the overestimation of security policies and the proliferation of security measures may cause some degradation and loss of the right of data protection, a fundamental principle of EU law since the adoption of the Lisbon Treaty. Faced with this challenge, law seeks the right balance between privacy and security. Of course, the equation is old, but the ways to solve it evolve due to technological advances that laugh at borders and undermine the state's inherent principle of territorial sovereignty. National laws also handle poorly the abolition of frontiers. Comparison between Greek and French legal systems, albeit with their differences, is a beautiful illustration of this fact, notably within the EU where national security, remaining the sole responsibility of the member states, creates disparities between national laws. In this environment the Independent Administrative Authorities of data protection of the compared countries remain at the margin, trapped in specific legal frameworks. Only the judge remains to the counterweight police abuse. In the current state of the constitutive treaties, protection of processed data for police purposes by the Luxembourg court is impossible. And the ECHR is the only european court capable of providing a balance between the two basic requirements: maintenance of public order and data protection. Indeed, it only exercises a proportionality test of the applied measures. Thus, establishment of a balance at least within the EU ultimately leads law towards the implementation of a unique approach to security policies through a possible revision of the Treaties.

[pt] A seleção de variáveis em modelos estatísticos é um problema importante, para o qual diferentes soluções foram propostas. Tradicionalmente, pode-se escolher o conjunto de variáveis explicativas usando critérios de informação ou informação à priori, mas o número total de modelos a serem estimados cresce exponencialmente a medida que o número de variáveis candidatas aumenta. Um problema adicional é a presença de mais variáveis candidatas que observações. Nesta tese nós estudamos diversos aspectos do problema de seleção de variáveis. No Capítulo 2, comparamos duas metodologias para regressão linear: Autometrics, que é uma abordagem geral para específico (GETS) baseada em testes estatísticos, e LASSO, um método de regularização. Diferentes cenários foram contemplados para a comparação no experimento de simulação, variando o tamanho da amostra, o número de variáveis relevantes e o número de variáveis candidatas. Em uma aplicação a dados reais, os métodos foram comparados para a previsão do PIB dos EUA. No Capítulo 3, introduzimos uma metodologia para seleção de variáveis em modelos regressivos e autoregressivos de transição suave (STR e STAR) baseada na regularização do LASSO. Apresentamos uma abordagem direta e uma escalonada (stepwise). Ambos os métodos foram testados com exercícios de simulação exaustivos e uma aplicação a dados genéticos. Finalmente, no Capítulo 4, propomos um critério de mínimos quadrados penalizado baseado na penalidade l1 do LASSO e no CVaR (Conditional Value at Risk) dos erros da regressão out-of-sample. Este é um problema de otimização quadrática resolvido pelo método de pontos interiores. Em um estudo de simulação usando modelos de regressão linear, mostra-se que o método proposto apresenta performance superior a do LASSO quando os dados são contaminados por outliers, mostrando ser um método robusto de estimação e seleção de variáveis. / [en] Variable selection in statistical models is an important problem, for which many different solutions have been proposed. Traditionally, one can choose the set of explanatory variables using information criteria or prior information, but the total number of models to evaluate increases exponentially as the number of candidate variables increases. One additional problem is the presence of more candidate variables than observations. In this thesis we study several aspects of the variable selection problem. First, we compare two procedures for linear regression: Autometrics, which is a general-to-specific (GETS) approach based on statistical tests, and LASSO, a shrinkage method. Different scenarios were contemplated for the comparison in a simulation experiment, varying the sample size, the number of relevant variables and the number of candidate variables. In a real data application, we compare the methods for GDP forecasting. In a second part, we introduce a variable selection methodology for smooth transition regressive (STR) and autoregressive (STAR) models based on LASSO regularization. We present a direct and a stepwise approach. Both methods are tested with extensive simulation exercises and an application to genetic data. Finally, we introduce a penalized least square criterion based on the LASSO l1- penalty and the CVaR (Conditional Value at Risk) of the out-of-sample regression errors. This is a quadratic optimization problem solved by interior point methods. In a simulation study in a linear regression framework, we show that the proposed method outperforms the LASSO when the data is contaminated by outliers, showing to be a robust method of estimation and variable selection.

Du point de vue de la médecine et des sciences du vivant, la médecine personnalisée (MP) est trop souvent réduite à cette idée d'adapter un diagnostic, une prédisposition ou un traitement, en fonction des caractéristiques génétiques d'un individu. Cependant, du point de vue des sciences humaines et sociales, la MP peut être considérée comme un phénomène social complexe en raison d'une existence propre et d'une composition sui generis, de l'effet de contraintes qu'il exerce sur les individus, d'un grand nombre d'interactions et d'interférences entre un grand nombre d'unités, mues d'incertitudes, d'indéterminations, de hasard, d'ordre et de désordre. Selon nous, cet autre point de vue permet de mieux étudier la MP par un travail de recherche en bioéthique, mais avec un nouvel objectif, opposé mais complémentaire de celui du droit et de la philosophie morale, et une nouvelle méthode. En effet, l'objectif de la bioéthique devrait être un travail de recherche prospectif questionnant les normes établies faisant face à un phénomène social complexe émergeant, non l'inverse. Ceci permet de déterminer les bénéfices pour la société, et ses individus, à laisser le phénomène émerger en son sein, et d'étudier des solutions possibles et probables et non des certitudes, pour le présent et le futur. De cette façon, les bénéfices identifiés pourront se produire. Mais cet objectif nécessite une méthode permettant d'étudier le fonctionnement du phénomène dans son ensemble, à l'échelle de la société, sans le réduire à l'a priori de certains individus, en privilégiant ses interactions à ses éléments : il s'agit de la modélisation théorique systémique inductive qualitative. L'idée clé est d'être dans une logique de découverte, non de preuve. Cette nouvelle approche nous a tout d'abord permis de comprendre que la MP ne devrait plus être nommée «personnalisée », ni même « génomique » ou de « précision», mais «médecine des données» (MD) étant donné le caractère centrale de la « donnée » (data) pour son fonctionnement. En effet, les finalités du phénomène semblent être, à partir d'une masse importante de données (génétiques), déduire (Datamining) ou induire (Big Data) différentes informations valorisables au niveau du soin, de la recherche et de l'industrie. Le moyen pour ça semble être le développement d'un réseau d'échange ou de partage d'échantillons biologiques, de données génétiques et d'informations entre patients, cliniciens, chercheurs et industriels, grâce à des voies de communication dématérialisées, qui centralisent le stockage des échantillons biologiques et des données génétiques, et une partie du traitement et de l'analyse, au niveau de centres de soin et de recherche académiques (France), et/ou d'entreprises privées (États-Unis), avec ou sans l'intermédiaire du clinicien. Les enjeux éthiques majeurs semblent donc résider dans les moyens et les modalités d'accès, de stockage et d'usage des données génétiques, car delà découle pour une organisation globalement similaire du phénomène un fonctionnement radicalement (social/libéral) opposé qui questionne certaines normes morales et juridiques. Au final, notre méthode nous a permis d'apporter différents arguments en faveur du consentement éclairé exprès électronique (e-CE) dynamique comme solution et moyen permettant un développement de la MD plus optimal concernant l'accès, le stockage et l'usage des données génétiques que ce soit pour le partage (France) ou l'échange (États-Unis) des données génétiques. / In the context of medicine and life sciences, personalized medicine (PM) is all too often reduced to the idea of adapting a diagnosis, predisposition or treatment according to the genetic characteristics of an individual. However, in human and social sciences, PM may be considered as a complex social phenomenon, due to the proper existence and unique composition of the constraints it imposes on individuals, the large number of interactions and interferences between a large number of units, rich in uncertainties, indeterminations, chance, order and disorder. We feel that this alternative point of view makes it possible to study PM more effectively by bioethics research approaches, but with a new objective, contrasting but complementary to those of law and moral philosophy, and a new method. Indeed, the objective of bioethics should be prospective studies questioning established norms in the face of emerging complex social phenomena, rather than the other way round. This makes it possible to determine the benefits, to society and its individuals, of allowing the phenomenon to emerge fully, and to study possible and probable solutions, rather than certainties, for the present and the future. This may allow the identified benefits to occur. However, this objective requires a method for studying the functioning of the phenomenon as a whole, at the scale of society, without a priori restriction to certain individuals, thereby favoring its interactions over its elements. Qualitative inductive systemic theoretical modeling is just such an approach. The key idea here is a rationale of discovery, rather than of proof. This new approach allowed us to understand that PM should not be called "personalized", or even "genomic" or "precision" medicine, and that the term "data medicine" (DM) should be favored, given the key role of data in its functioning. Indeed, the goal of this phenomenon seems to be to use a large mass of data (genetics) to deduce (data mining) or induce (big data) different types of information useful for medical care, research and industry. The means of achieving this end seems to be the development of a network for exchanging or sharing biological samples, genetic data and information between patients, clinicians, researchers and industrial partners, through electronic communication, with the central storage of biological samples and genetic data, and with treatment and analysis carried out at academic care and research centers (France) or in private companies (United States), with or without the involvement of a clinician. The major ethical issues thus seem to relate to the means and mode of access to, and the storage and use of genetic data, which may lead to a radically opposed (social/liberal) organizations and functioning, calling into question certain moral and legal standards. Finally, our method provided several arguments in favor of the use of dynamic electronic informed consent (e-CE) as a solution optimizing the development of PM in terms of genetic data access, storage and use, for the sharing (France) or exchange (United States) of genetic data.