Dimensionnée de manière semi-empirique, la voie ferrée est un système mécanique dont le comportement dynamique reste difficile à appréhender et à quantifier. Un outil numérique peut alors être à la fois une aide à la conception, en évaluant la performance de nouvelles structures, et un élément de diagnostic sur les voies existantes, en complément de mesures terrain adaptées.L'outil développé dans ce travail s'appuie sur les techniques de résolution des équations de propagation dans les guides d'ondes dans le domaine des fréquences/nombres d'onde. Sa particularité est l'introduction d'un modèle réduit basé sur une sous-structuration périodique de la structure, en ne conservant, pour la résolution des équations de dispersion, que quelques nombres d'onde judicieusement choisis. En s'appuyant sur cette technique de réduction de modèle et son extension à des modèles temporels avec contact mobile, les coûts de calcul et de stockage sont largement diminués. Cela en fait un outil performant et utilisable dans des études d'ingénierie portant sur la voie ferrée.Des étapes de vérifications numériques sur les hypothèses sous-jacentes à la réduction ont été réalisées en construisant un modèle fréquentiel complet par transformée de Floquet. En parallèle, des campagnes d'essais dynamiques (mesures de réceptance et d'accélération sur traverse au passage des trains) ont été réalisées sur une zone de transition entre voie ballastée et voie sur dalle sur ligne à grande vitesse. Les résultats obtenus expérimentalement permettent de valider les simulations dans les domaines temporel et fréquentiel sur les différentes zones de la transition. Le modèle permet de mieux comprendre l'effet de la sous-structure sur le comportement dynamique. Une des grandes avancées de ce travail est également l'introduction d'une stratégie permettant d'utiliser la méthode de réduction pour coupler des zones présentant des tranches différentes. Des outils de post-traitement ont été développés pour mettre en lumière les effets dynamiques générés par la transition. / Railway tracks have evolved over years based on empirical results and their dynamic behavior still can be difficult to assess or to quantify. A numerical model can thus provide assistance in track design by assessing the mechanical performance of new structures, or allowing the diagnostic of existing track parts, as a complement to relevant in-situ measurements.The numerical model developed in this work combines a reduction strategy with numerical techniques used to solve the propagation equations in waveguides in the frequency / wave number domains. The peculiarity of the exposed methodology is the introduction of a model based on a periodic sub structuring of the track, keeping only a few wavelengths carefully chosen to solve dispersion equations. Based on this model reduction technique and its extension to time domain models with moving contact, the computational time and storage capacity required are greatly reduced. Thus, this model is efficient and useful for engineering purposes in railway tracks studies.Numerical validation of the reduction is carried out by building a complete reference model in the frequency domain. In parallel, measurement campaigns (receptance measurement and sleeper acceleration under passing trains) were performed on a transition zone between ballasted and slab tracks on a High Speed Line. These tests are compared to simulation results in both time and frequency domains on different areas of the transition. After successful validation, the model is used to improve understanding of the role of the substructure on the dynamic behavior.The final major development of this work is the introduction of a strategy to extend the reduction to piecewise periodic structures and the development of post-processing tools to highlight the dynamic effects generated by the transition zone.

Des simulations numériques rapides et précises du contact élastohydrodynamique (EHD) sont recherchées pour aider au développement de produits. L'objectif de cette thèse est de proposer un modèle compact pour le problème du contact EHD en appliquant des méthodes de réduction de modèle. Dans ce but l'équation de Reynolds (non-linéaire), l'équation d'élasticité (linéaire) et l'équilibre de la charge, sont résolus dans un système d'équations unique par la méthode de Newton. La réduction s'effectue par projection sur un sous espace de faible dimension, qui repose sur des solutions du système complet. De plus, une approximation du système est effectuée, dans laquelle les matrices du système réduit sont approximées. Pour le problème du contact EHD stationnaire, un algorithme de génération automatique des modèles compacts est présenté. L'algorithme fournit des modèles réduits stables et rapides sur une région de paramètres définies. La méthode de Newton réduite est également étendue aux fluides non-newtoniens. Les résultats du modèle réduit sont en très bon accord avec ceux du système complet, malgré un temps de calcul clairement plus petit. Par ailleurs, une nouvelle formulation pour le problème de contact EHD transitoire est introduite, dans laquelle la région de calcul est adaptée à la taille du contact. Ceci permet d'obtenir des modèles réduits efficaces, en particulier pour des excitations à grandes amplitudes. Alternativement, la méthode "Trajectory-Piecewise-Linear" (TPWL) est appliquée au problème du contact EHD transitoire. Cette méthode permet une accélération du calcul conséquente. / In today's product development process, fast and exact simulational models of complex physical problems gain in significance. The same holds for the elastohydrodynamic (EHD) contact problem. Thus, the objective of this work is to generate a compact model for the EHD contact problem by the application of model order reduction. Thereto, the EHD contact problem, consisting of the nonlinear Reynolds equation, the linear elasticity equation and the load balance, is solved as a monolithic system of equations using Newton's method. The reduction takes place by projection onto a low-dimensional subspace, which is based on solutions of the full system. Moreover, a so-called system approximation is executed at which the reduced system matrices are substituted by less complex surrogates. For the stationary EHD contact problem, an algorithm for the automated generation of the compact model is presented. This algorithm provides fast and numerically stable reduced systems on a given parameter range. Additionally, the reduced Newton method is extended to the consideration of Non-Newtonian fluids whereat highly accurate results are obtained requiring a very low computational time. Furthermore, a new formulation for the transient EHD contact problem is introduced, at which the computational area is adapted to the current contact size. This kind of morphing enables efficient reduced models in particular for excitations of large amplitude. Beside of the reduced Newton-method with system approximation, the method Trajectory Piecewise Linear (TPWL) is applied to the transient EHD contact problem. Here, further speed-up potential arises. Despite a distinctly lower computational time, the reduced model is in very good accordance with the full system.

Ce travail de recherche est une contribution au développement de la méthode Décomposition Propre Généralisée (PGD) à la résolution de problèmes de diffusion-réaction raides dédiés à la mécanique des matériaux. Ce type d’équations est notamment rencontré lors de l’oxydation des matériaux polymères et il est donc nécessaire de mettre en place un outil pour simuler ce phénomène afin de prédire numériquement le vieillissement de certains matériaux composites à matrice organique utilisés dans l’aéronautique. La méthode PGD a été choisie dans cette thèse car elle permet un gain en temps de calcul notable par rapport à la méthode des éléments finis. Néanmoins cette famille d’équations n’a jamais été traitée avec cette méthode. Cette dernière se résume à la recherche de solutions d’Équations aux Dérivées Partielles sous forme séparée. Dans le cas d’un problème 1D transitoire, cela revient à chercher la solution sous la forme d’une représentation séparée espace-temps. Dans le cadre de cette thèse, un outil numérique a été mis en place permettant une flexibilité telle que différents algorithmes peuvent être testés. La diffusion Fickienne 1D est tout d’abord évaluée avec en particulier une discussion sur l’utilisation d’un schéma de type Euler ou Runge-Kutta à pas adaptatif pour la détermination des fonctions temporelles. Le schéma de Runge-Kutta permet de réduire notablement le temps de calcul des simulations.Ensuite, la mise en place de l’outil pour les systèmes d’équation de type diffusion-réaction nécessite des algorithmes de résolution de systèmes non linéaires, couplés et raides. Pour cela, différents algorithmes ont été implémentés et discutés.Dans le cas d’un système non linéaire, l’utilisation de la méthode de Newton-Raphson dans les itérations pour la recherche du nouveau mode permet de réduire le temps de calcul en limitant le nombre de modes à considérer pour une erreur donnée. En ce qui concerne les couplages, deux stratégies de résolution ont été évaluées. Le couplage fort mène aux mêmes conclusions que dans le cas non linéaire. Les systèmes raides mais linéaires ont ensuite été traités en implémentant l’algorithme de Rosenbrock pour la détermination des fonctions temporelles. Cet algorithme permet contrairement à Euler et à Runge-Kutta de construire une solution avec un temps de calcul raisonnable liée à l’adaptation du maillage temporel sous-jacent à l’utilisation de cette méthode. La résolution d’un système d’équations de diffusion-réaction raides non linéaires utilisée pour la prédiction de l’oxydation d’un composite issu de la littérature a été testée en utilisant les différents algorithmes mis en place. Néanmoins, les non linéarités et la raideur du système génèrent des équations différentielles intermédiaires à coefficients variables pour lesquelles la méthode de Rosenbrock montre ses limites. Il sera donc nécessaire de tester ou développer d’autres algorithmes pour lever ce verrou.Mots / This work presents the development of the Proper Generalized Decomposition (PGD) method for solving stiff reaction-diffusion equations in the framework of mechanics of materials. These equations are particularly encountered in the oxidation of polymers and it is therefore necessary to develop a tool to simulate this phenomenon for example for the ageing of organic matrix composites in aircraft application. The PGD method has been chosen in this work since it allows a large time saving compared to the finite element method. However this family of equations has never been dealt with this method. The PGD method consists in approximating a solution of a Partial Differential Equation with a separated representation. The solution is sought under a space-time separated representation for a 1D transient equation.In this work, a numerical tool has been developed allowing a flexibility to test different algorithms. The 1D Fickian diffusion is first evaluated and two numerical schemes, Euler and Runge-Kutta adaptive methods, are discussed for the determination of the time modes. The Runge-Kutta method allows a large time saving. The implementation of the numerical tool for reaction-diffusion equations requires the use of specific algorithms dedicated to nonlinearity, couplingand stiffness. For this reason, different algorithms have been implemented and discussed. For nonlinear systems, the use of the Newton-Raphson algorithm at the level of the iterations to compute the new mode allows time saving by decreasing the number of modes required for a given precision. Concerning the couplings, two strategies have been evaluated. The strong coupling leads to the same conclusions as the nonlinear case. The linear stiff systems are then studied by considering a dedicated method, the Rosenbrock method, for the determination of the time modes. This algorithm allows time saving compared to the Runge-Kutta method. The solution of a realistic nonlinear stiff reaction-diffusionsystem used for the prediction of the oxidation of a composite obtained from the literature has been tested by using the various implemented algorithms. However, the nonlinearities and the stiffness of the system generate differential equations with variable coefficients for which the Rosenbrock method is limited. It will be necessary to test or develop other algorithms to overcome this barrier.

Dans le domaine de l’ingénierie (par exemple l’aéronautique, l’automobile, la biologie, les circuits), les systèmes dynamiques sont le cadre de base utilisé pour modéliser, contrôler et analyser une grande variété de systèmes et de phénomènes. En raison de l’utilisation croissante de logiciels dédiés de modélisation par ordinateur, la simulation numérique devient de plus en plus utilisée pour simuler un système ou un phénomène complexe et raccourcir le temps de développement et le coût. Cependant, le besoin d’une précision de modèle améliorée conduit inévitablement à un nombre croissant de variables et de ressources à gérer au prix d’un coût numérique élevé. Cette contrepartie justifie la réduction du modèle. Pour les systèmes linéaires invariant dans le temps, plusieurs approches de réduction de modèle ont été effectivement développées depuis les années 60. Parmi celles-ci, les méthodes basées sur l’interpolation se distinguent par leur souplesse et leur faible coût de calcul, ce qui en fait un candidat prédestiné à la réduction de systèmes véritablement à grande échelle. Les progrès récents démontrent des façons de trouver des paramètres de réduction qui minimisent localement la norme H2 de l’erreur d’incompatibilité. En général, une approximation d’ordre réduit est considérée comme un modèle de dimension finie. Cette représentation est assez générale et une large gamme de systèmes dynamiques linéaires peut être convertie sous cette forme, du moins en principe. Cependant, dans certains cas, il peut être plus pertinent de trouver des modèles à ordre réduit ayant des structures plus complexes. A titre d’exemple, certains systèmes de phénomènes de transport ont leurs valeurs singulières Hankel qui se décomposent très lentement et ne sont pas facilement approchées par un modèle de dimension finie. En outre, pour certaines applications, il est intéressant de disposer d’un modèle structuré d’ordre réduit qui reproduit les comportements physiques. C’est pourquoi, dans cette thèse, les modèles à ordre réduit ayant des structures de retard ont été plus précisément considérés. Ce travail a consisté, d’une part, à développer de nouvelles techniques de réduction de modèle pour des modèles à ordre réduit avec des structures de retard et, d’autre part, à trouver de nouvelles applications d’approximation de modèle. La contribution majeure de cette thèse couvre les sujets d’approximation et inclut plusieurs contributions au domaine de la réduction de modèle. Une attention particulière a été accordée au problème de l’approximation du modèle optimale pour les modèles structurés retardés. À cette fin, de nouveaux résultats théoriques et méthodologiques ont été obtenus et appliqués avec succès aux repères académiques et industriels. De plus, la dernière partie de ce manuscrit est consacrée à l’analyse de la stabilité des systèmes retardés par des méthodes interpolatoires. Certaines déclarations théoriques ainsi qu’une heuristique sont développées permettant d’estimer de manière rapide et précise les diagrammes de stabilité de ces systèmes. / In the engineering area (e.g. aerospace, automotive, biology, circuits), dynamical systems are the basic framework used for modeling, controlling and analyzing a large variety of systems and phenomena. Due to the increasing use of dedicated computer-based modeling design software, numerical simulation turns to be more and more used to simulate a complex system or phenomenon and shorten both development time and cost. However, the need of an enhanced model accuracy inevitably leads to an increasing number of variables and resources to manage at the price of a high numerical cost. This counterpart is the justification for model reduction. For linear time-invariant systems, several model reduction approaches have been effectively developed since the 60’s. Among these, interpolation-based methods stand out due to their flexibility and low computational cost, making them a predestined candidate in the reduction of truly large-scale systems. Recent advances demonstrate ways to find reduction parameters that locally minimize the H2 norm of the mismatch error. In general, a reduced-order approximation is considered to be a finite dimensional model. This representation is quite general and a wide range of linear dynamical systems can be converted in this form, at least in principle. However, in some cases, it may be more relevant to find reduced-order models having some more complex structures. As an example, some transport phenomena systems have their Hankel singular values which decay very slowly and are not easily approximated by a finite dimensional model. In addition, for some applications, it is valuable to have a structured reduced-order model which reproduces the physical behaviors. That is why, in this thesis, reduced-order models having delay structures have been more specifically considered. This work has focused, on the one hand, in developing new model reduction techniques for reduced order models having delay structures, and, on the other hand, in finding new applications of model approximation. The major contribution of this thesis covers approximation topics and includes several contributions to the area of model reduction. A special attention was given to the H2 optimal model approximation problem for delayed structured models. For this purpose, some new theoretical and methodological results were derived and successfully applied to both academic and industrial benchmarks. In addition, the last part of this manuscript is dedicated to the analysis of time-delayed systems stability using interpolatory methods. Some theoretical statements as well as an heuristic are developed enabling to estimate in a fast and accurate way the stability charts of those systems.

La solution numérique des systèmes dynamiques est un moyen efficace pour étudier des phénomènes physiques complexes. Cependant, dans un cadre à grande échelle, la dimension du système rend les calculs infaisables en raison des limites de mémoire et de temps, ainsi que le mauvais conditionnement. La solution de ce problème est la réduction de modèles. Cette thèse porte sur les méthodes de projection pour construire efficacement des modèles d'ordre inférieur à partir des systèmes linéaires dynamiques de grande taille. En particulier, nous nous intéressons à la projection sur la réunion de plusieurs sous-espaces de Krylov standard qui conduit à une classe de modèles d'ordre réduit. Cette méthode est connue par l'interpolation rationnelle. En se basant sur ce cadre théorique qui relie la projection de Krylov à l'interpolation rationnelle, quatre algorithmes de type Lanczos rationnel pour la réduction de modèles sont proposés. Dans un premier temps, nous avons introduit une méthode adaptative de type Lanczos rationnel par block pour réduire l'ordre des systèmes linéaires dynamiques de grande taille, cette méthode est basée sur l'algorithme de Lanczos rationnel par block et une méthode adaptative pour choisir les points d'interpolation. Une généralisation de ce premier algorithme est également donnée, où différentes multiplicités sont considérées pour chaque point d'interpolation. Ensuite, nous avons proposé une autre extension de la méthode du sous-espace de Krylov standard pour les systèmes à plusieurs-entrées plusieurs-sorties, qui est le sous-espace de Krylov global. Nous avons obtenu des équations qui décrivent cette procédure. Finalement, nous avons proposé une méthode de Lanczos étendu par block et nous avons établi de nouvelles propriétés algébriques pour cet algorithme. L'efficacité et la précision de tous les algorithmes proposés, appliqués sur des problèmes de réduction de modèles, sont testées dans plusieurs exemples numériques. / Numerical solution of dynamical systems have been a successful means for studying complex physical phenomena. However, in large-scale setting, the system dimension makes the computations infeasible due to memory and time limitations, and ill-conditioning. The remedy of this problem is model reductions. This dissertations focuses on projection methods to efficiently construct reduced order models for large linear dynamical systems. Especially, we are interesting by projection onto unions of Krylov subspaces which lead to a class of reduced order models known as rational interpolation. Based on this theoretical framework that relate Krylov projection to rational interpolation, four rational Lanczos-type algorithms for model reduction are proposed. At first, an adaptative rational block Lanczos-type method for reducing the order of large scale dynamical systems is introduced, based on a rational block Lanczos algorithm and an adaptive approach for choosing the interpolation points. A generalization of the first algorithm is also given where different multiplicities are consider for each interpolation point. Next, we proposed another extension of the standard Krylov subspace method for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems, which is the global Krylov subspace, and we obtained also some equations that describe this process. Finally, an extended block Lanczos method is introduced and new algebraic properties for this algorithm are also given. The accuracy and the efficiency of all proposed algorithms when applied to model order reduction problem are tested by means of different numerical experiments that use a collection of well known benchmark examples.

Les roues aubagées sont des composants dont le comportement dynamique est très sensible au désaccordage involontaire causé par les tolérances de fabrication qui rendent les aubes légèrement différentes les unes des autres. Cette sensibilité se traduit généralement par une amplification des vibrations. L’objectif de ce travail de recherche est de proposer de nouvelles méthodologies permettant d’optimiser la conception en vibration des roues aubagées vis à vis du désaccordage involontaire. L’optimisation est faite pour la réponse forcée et sous une contrainte de marge à la stabilité aéroélastique. Dans ce contexte, le désaccordage intentionnel par modification géométrique des aubes est utilisé. Pour réduire les temps de calcul, une nouvelle méthode de réduction de modèles de roues aubagées désaccordées intentionnellement par modification géométrique est développée et validée. La modélisation des incertitudes incluant le désaccordage involontaire, est faite avec une approche probabiliste non paramétrique. Une application à l’optimisation de la conception en vibration d’une roue réelle a finalement été effectuée en deux phases : (1) une optimisation de la répartition des différentes aubes désaccordées intentionnellement sur la roue aubagée et (2) une optimisation du niveau de modification géométrique de ces aubes. Les résultats montrent qu’une conception robuste par désaccordage intentionnel de la roue aubagée a été effectuée / Bladed disks are components which dynamic behaviour are very sensitive to mistuning induced by the manufacturing process which makes blades differ from one another. This sensitivity increases in general the vibrations. The objective of this research is to propose new methods for optimizing design in vibration of bladed disks with respect to mistuning. Optimization is done for the forced response while keeping a sufficient aeroelastic stability margin. In this context, detuning by modifying geometrically the blades’ shapes is used. To reduce numerical computational costs, a new reduction method for geometrically detuned bladed disks is developed and validate. Uncertainties modeling including mistuning is done with a non-parametric probabilistic approach. An application by optimizing the design in vibration of a realistic bladed disk is finally done in two steps : (1) An optimization of the different detuned blades arrangements around the disk and (2) an optimization of the geometric modification level of blades. The results show that a robust design of the bladed disks has been done using geometric detuning

Distributed parameter systems (DPS) comprise an important class of engineering systems ranging from "traditional" such as tubular reactors, to cutting edge processes such as nano-scale coatings. DPS have been studied extensively and significant advances have been noted, enabling their accurate simulation. To this end a variety of tools have been developed. However, extending these advances for systems design is not a trivial task . Rigorous design and operation policies entail systematic procedures for optimisation and control. These tasks are "upper-level" and utilize existing models and simulators. The higher the accuracy of the underlying models, the more the design procedure benefits. However, employing such models in the context of conventional algorithms may lead to inefficient formulations. The optimisation and control of DPS is a challenging task. These systems are typically discretised over a computational mesh, leading to large-scale problems. Handling the resulting large-scale systems may prove to be an intimidating task and requires special methodologies. Furthermore, it is often the case that the underlying physical phenomena span various temporal and spatial scales, thus complicating the analysis. Stiffness may also potentially be exhibited in the (nonlinear) models of such phenomena. The objective of this work is to design reliable and practical procedures for the optimisation and control of DPS. It has been observed in many systems of engineering interest that although they are described by infinite-dimensional Partial Differential Equations (PDEs) resulting in large discretisation problems, their behaviour has a finite number of significant components , as a result of their dissipative nature. This property has been exploited in various systematic model reduction techniques. Of key importance in this work is the identification of a low-dimensional dominant subspace for the system. This subspace is heuristically found to correspond to part of the eigenspectrum of the system and can therefore be identified efficiently using iterative matrix-free techniques. In this light, only low-dimensional Jacobians and Hessian matrices are involved in the formulation of the proposed algorithms, which are projections of the original matrices onto appropriate low-dimensional subspaces, computed efficiently with directional perturbations.The optimisation algorithm presented employs a 2-step projection scheme, firstly onto the dominant subspace of the system (corresponding to the right-most eigenvalues of the linearised system) and secondly onto the subspace of decision variables. This algorithm is inspired by reduced Hessian Sequential Quadratic Programming methods and therefore locates a local optimum of the nonlinear programming problem given by solving a sequence of reduced quadratic programming (QP) subproblems . This optimisation algorithm is appropriate for systems with a relatively small number of decision variables. Inequality constraints can be accommodated following a penalty-based strategy which aggregates all constraints using an appropriate function , or by employing a partial reduction technique in which only equality constraints are considered for the reduction and the inequalities are linearised and passed on to the QP subproblem . The control algorithm presented is based on the online adaptive construction of low-order linear models used in the context of a linear Model Predictive Control (MPC) algorithm , in which the discrete-time state-space model is recomputed at every sampling time in a receding horizon fashion. Successive linearisation around the current state on the closed-loop trajectory is combined with model reduction, resulting in an efficient procedure for the computation of reduced linearised models, projected onto the dominant subspace of the system. In this case, this subspace corresponds to the eigenvalues of largest magnitude of the discretised dynamical system. Control actions are computed from low-order QP problems solved efficiently online.The optimisation and control algorithms presented may employ input/output simulators (such as commercial packages) extending their use to upper-level tasks. They are also suitable for systems governed by microscopic rules, the equations of which do not exist in closed form. Illustrative case studies are presented, based on tubular reactor models, which exhibit rich parametric behaviour.

Cette thèse porte sur la modélisation, l'analyse et la réduction de modèles biologiques, notamment de réseaux de régulation génique chez la bactérie E. coli. Différentes approches mathématiques sont utilisées. Dans la 1ère partie de la thèse, on modélise, analyse et réduit avec des outils classiques un modèle de transcription-traduction de grande dimension de l'ARN polymérase (RNAP) chez E. coli. Dans la 2de partie, l'introduction d'une nouvelle méthode appelée Analyse de Processus Principaux (PPA) nous permet d'analyser des modèles de haute dimension, en les décomposant en processus biologiques dont l'activité est évaluée pendant l'évolution du système. L'exclusion des processus inactifs réduit la dynamique du modèle à ses principaux mécanismes. La méthode est appliquée à des modèles d'horloge circadienne, de toxicologie endocrine et de voie de signalisation ; on teste également sa robustesse aux variations des conditions initiales et des paramètres. Dans la 3ème partie, on présente un modèle ODE de la machinerie d'expression génique de cellules d'E. coli dont la croissance est contrôlée par un inducteur de la synthèse de RNAP. On décrit notre contribution au développement du modèle et analyse par PPA les mécanismes essentiels du réseau de régulation. Dans une dernière partie, on modélise spécifiquement la réponse de RNAP à l'ajout d'inducteur et estime les paramètres du modèle à partir de données de cellules individuelles. On discute l'importance de considérer la variabilité entre cellules pour modéliser ce processus : ainsi, la moyenne des calibrations sur chaque cellule apparaît mieux représenter les données moyennes observées que la calibration de la cellule moyenne. / This thesis deals with modeling, analysis and reduction of various biological models, with a focus on gene regulatory networks in the bacterium E. coli. Different mathematical approaches are used. In the first part of the thesis, we model, analyze and reduce, using classical tools, a high-dimensional transcription-translation model of RNA polymerase in E. coli. In the second part, we introduce a novel method called Principal Process Analysis (PPA) that allows the analysis of high-dimensional models, by decomposing them into biologically meaningful processes, whose activity or inactivity is evaluated during the time evolution of the system. Exclusion of processes that are always inactive, and inactive in one or several time windows, allows to reduce the complex dynamics of the model to its core mechanisms. The method is applied to models of circadian clock, endocrine toxicology and signaling pathway; its robustness with respect to variations of the initial conditions and parameter values is also tested. In the third part, we present an ODE model of the gene expression machinery of E. coli cells, whose growth is controlled by an external inducer acting on the synthesis of RNA polymerase. We describe our contribution to the design of the model and analyze with PPA the core mechanisms of the regulatory network. In the last part, we specifically model the response of RNA polymerase to the addition of external inducer and estimate model parameters from single-cell data. We discuss the importance of considering cell-to-cell variability for modeling this process: we show that the mean of single-cell fits represents the observed average data better than an average-cell fit.

Le comportement d'une cellule dépend de sa capacité à recevoir, propager et intégrer des signaux, constituant ainsi des voies de signalisations. Les protéines s'associent entre elles sur des sites de liaisons, puis modifient la structure spatiale des protéines voisines, ce qui a pour effet de cacher ou de découvrir leurs autres sites de liaisons, et donc d'empêcher ou de faciliter d'autres interactions. En raison du grand nombre de différents complexes bio-moléculaires, nous ne pouvons pas écrire ou générer les systèmes différentiels sous-jacents. Les langages de réécritures de graphes à sites offrent un bon moyen de décrire ces systèmes complexes. Néanmoins la complexité combinatoire resurgit lorsque l'on cherche à calculer de manière effective ce comportement. Ceci justifie l'utilisation d'abstractions. Nous proposons deux méthodes pour réduire la taille des modèles de voies de signalisation, décrits en Kappa. Ces méthodes utilisent respectivement la présence de symétries parmi certains sites et le fait que certaines corrélations entre l'état de différentes parties des complexes biomoléculaires n'ont pas d'impact sur la dynamique du système global. Des sites qui ont la même capacité d'interaction sont liés par une relation de symétrie. Nous montrons que cette relation induit une bisimulation qui peut être utilisée pour réduire la taille du modèle initial. L'analyse du flot d'information détecte les parties du système qui influencent le comportement de chaque site. Ceci nous autorise à couper les espèces moléculaires en petits morceaux pour écrire un nouveau système. Enfin, nous montrons comment raffiner cette analyse pour tenir compte d'information contextuelle. Les deux méthodes peuvent être combinées. La solution analytique du modèle réduit est la projection exacte de la solution originelle. Le calcul du modèle réduit se fait au niveau des règles, en évitant l'exécution du modèle initial. / The behaviour of a cell is driven by its capability to receive, propagate and communicate signals. Proteins can bind together on some binding sites. Post-translational modifications can reveal or hide some sites, so new interactions can be allowed or existing ones can be inhibited. Due to the huge number of different bio-molecular complexes, we can no longer derive or integrate ODE models. A compact way to describe these systems is supplied by rule-based languages. However combinatorial complexity raises again when one attempt to describe formally the behaviour of the models. This motivates the use of abstractions. We propose two methods to reduce the size of the models, that exploit respectively the presence of symmetries between sites and the lack of correlation between different parts of the system. The symmetries relates pairs of sites having the same capability of interactions. We show that this relation induces a bisimulation which can be used to reduce the size of the original model. The information flow analysis detects, for each site, which parts of the system influence its behaviour. This allows us to cut the molecular species in smaller pieces and to write a new system. Moreover we show how this analysis can be tuned with respect to a context. Both approaches can be combined. The analytical solution of the reduced model is the exact projection of the original one. The computation of the reduced model is performed at the level of rules, without the need of executing the original model.

Ce travail de thèse a pour but de modéliser la capacité de dégradation des polysaccharides non digestibles par le microbiote intestinal humain. Nous exploitons pour cela des données métagénomiques. Il s'agit de données d'abondances de séquences de nucléotides dans 1408 échantillons dont les fonctions métaboliques sont assignées par annotation contre une base de données. Les séquences sont annotées par des marqueurs fonctionnels. Après une étape de sélection manuelle de 86 marqueurs fonctionnels pertinents à l'activité de métabolisation des polysaccharides, nous étudions leurs variations d'abondances parmi les échantillons métagénomiques.Nous proposons une approche de modélisation écologique du microbiote intestinal humain et considérons principalement la sélection fonctionnelle intense de cet écosystème pour faire l'hypothèse que des regroupements identiques de fonctions métaboliques sont présents en proportions différentes dans tous les microbiotes intestinaux humains. Nous proposons le terme d'assemblage fonctionnel qui rend compte de la co-occurrence spatiale et temporelle d'un groupement de fonctions. Ces assemblages sont en pratiques déterminés par leur composition en marqueurs fonctionnels, et peuvent s'interpréter comme une combinaison de traits fonctionnels agrégés au niveau des microorganismes composant l'assemblage.Les assemblages fonctionnels sont inférés par le biais d'une factorisation en matrice positive aussi nommée NMF de l'anglais Non-Negative Matrix Factorisation. Cette méthode permet de déterminer les assemblages fonctionnels, à la fois concernant leur composition et à la fois concernant leur abondance dans chacun des 1408 échantillons. Nous exploitons par ailleurs une information métabolique provenant de 190 génomes microbiens et de la bibliographie qui permet de préciser la composition de ces assemblages fonctionnels. Cette information se traduit sous forme d'une contrainte.Nous trouvons 4 assemblages en considérant un consensus entre différents critères. L'utilisation de l'information métabolique nous permet d'interpréter biologiquement ces assemblages. Les métadonnées associées aux 1408 échantillons nous permettent d'observer un comportement différent pour les échantillons provenant d'individus atteints de la maladie de Crohn. Nous validons cette observation sur des données extérieures.Nous avons proposé une approche réductionniste permettant de représenter un processus métabolique important à l'échelle du microbiote. Nous trouvons un nombre réduit de 4 assemblages fonctionnels qui sont biologiquement vraisemblables et permettent de bien approcher les 1408 échantillons métagénomiques. / The purpose of this work of thesis is to model the capacity of degradation of non-digestible polysaccharides by the human intestinal microbiote. To this end we exploit metagenomic data. We use abundances of nucleotide sequences in 1408 samples whose metabolic function are assigned by annotation against a database. The sequences are annotated with functional markers. Upon manual selection of 86 functional markers relevant to the activity of metabolisation of polysaccharides, we their abundances variation among the metagenomic samples are studied.We propose an ecological approach in modeling the human intestinal microbiote. We consider the intense functional selection of this ecosystem and assume that identical cluster of metabolic functions can be found in different proportions in every human gut microbiota. We propose the term of functional assembly as to account for spacial and temporal co-occurence of functional cluster. In practice, theses assemblies are determined by their composition and can be interpreted as combinations of functional traits aggregated at the levels of the cluster of microorganisms composing each assembly. Functional assemblies are inferred by the means of Non-Negative Matrix Factorization (NMF). This method allows to determine the composition of functional assemblies and their abundance in each of the 1408 metagenomic sample.Furthermore, we exploit metabolic information from bibliographic resources and 190 microbial genomes in order to specify the composition of these functional assemblies. This information is translated in the form of a constraint.We find 4 assemblies by considering a consensus between various criteria. The use of metabolic information allow to interpret theses assemblies biologically. By exploiting the metadata of the 1408 samples, we observe a different behaviour for the samples coming from individuals suffering from Crohn disease. We validate this observation on external data.We proposed a reductionistic approach allowing to represent an important metabolic process at the level of the microbiota. We find a small number of 4 functional assemblies which are biologically likely and approach well the 1408 metagenomic samples.