Le but de cette thèse fut de comprendre l’apprentissage de formateurs d’entraîneurs et d’entraîneurs dans le Programme national de certification des entraîneurs. Deux études furent réalisées. La première porte sur l’apprentissage de cinq formateurs au moment d’être formé et en présentant des ateliers à des entraîneurs. La deuxième examine l’apprentissage de onze entraîneurs dans des ateliers. Les données furent collectées à partir de séances d’observation non participante et d’entretiens semi-structurés multiples. Elles furent analysées à partir de la théorie de l’apprentissage humain (Jarvis, 2006, 2007, 2008, 2009) et la théorie de Moon (2001) sur l’apprentissage dans les ateliers de courte durée. Les résultats révélèrent qu’apprendre peut être un processus cognitif, émotif et/ou pratique. Les formateurs apprirent autant en présentant les ateliers à des entraîneurs qu’au moment d’être formé. Les entraîneurs validèrent leur pratique, la modifièrent ou éprouvèrent de l’inconfort à la modifier. Des suggestions furent proposées aux responsables du programme.

Ce travail de thèse porte sur la compréhension et la modélisation de la combustion de mélange de nanoparticules composée d'aluminium et d'oxydes métallique. Dans ce cadre, nous avons développé un modèle cinétique, reposant sur un ensemble de phénomènes élémentaires : diffusion, réactions, condensations, évaporations et décompositions. Nous avons montré que ce modèle permet de prédire l'évolution de la pression généré en fonction de nombreux paramètres : la compaction, la proportion d'aluminium et d'oxyde métallique et la taille des particules du mélange. Enfin, ce modèle a été couplé à une description des transferts thermiques lors de la combustion, afin d'étudier l'effet des pertes thermiques dans une chambre de combustion. / This thesis work deals with understanding and modeling the combustion of a mixture of nanoparticle made of aluminum and metal oxide. In this context, we developed a kinetic model, based on multiple elementary phenomena : diffusion, reaction, condensation, vaporization and decomposition. We showed that this model allows to predict the evolution of the pressure generated during the combustion as a function of multiple parameters : packing, proportion of aluminum and metal oxide, and particle sizes. Finally, this model have been coupled with a description of the thermal transport, in order to study the effect of heat losses in a combustion chamber.

Ce mémoire de thèse porte sur l’élaboration de systèmes de reconnaissance d’image qui sont robustes à la variabilité géométrique. La compréhension d’une image est un problème difficile, de par le fait qu’elles sont des projections en deux dimensions d’objets 3D. Par ailleurs, des représentations qui doivent appartenir à la même catégorie, par exemple des objets de la même classe en classification, peuvent être visuellement très différentes. Notre but est de rendre ces systèmes robustes à la juste quantité de déformations, celle-ci étant automatiquement déterminée à partir des données. Nos deux contributions sont les suivantes. Nous montrons tout d’abord comment utiliser des exemples virtuels pour rendre les systèmes de classification d’images robustes et nous proposons ensuite une méthodologie pour apprendre des descripteurs de bas niveau robustes, pour la recherche d’image.Nous étudions tout d’abord les exemples virtuels, en tant que transformations de vrais exemples. En représentant une image en tant que sac de descripteurs transformés, nous montrons que l’augmentation de données, c’est-à-dire le fait de les considérer comme de nouveaux exemples iid, est la meilleure manière de les utiliser, pourvu qu’une étape de vote avec les descripteurs transformés soit opérée lors du test. Du fait que les transformations apportent différents niveaux d’information, peuvent être redondants, voire nuire à la performance, nous pro-posons un nouvel algorithme capable de sélectionner un petit nombre d’entre elles,en maximisant la justesse de classification. Nous montrons par ailleurs comment remplacer de vrais exemples par des virtuels, pour alléger les couts d’annotation.Nous rapportons de bons résultats sur des bancs d’essai de classification.Notre seconde contribution vise à améliorer les descripteurs de régions locales utilisés en recherche d’image, et en particulier nous proposons une alternative au populaire descripteur SIFT. Nous proposons un nouveau descripteur, appelé patch-CKN, appris sans supervision. Nous introduisons un nouvel ensemble de données liant les images et les imagettes, construit à partir de reconstruction3D automatique d’images récupérées sur Internet. Nous définissons une méthode pour tester précisément la performance des descripteurs locaux au niveau de l’imagette et de l’image. Notre approche dépasse SIFT et les autres approches à base d’architectures convolutionnelles sur notre banc d’essai, et d’autres couramment utilisés dans la littérature. / This dissertation focuses on designing image recognition systems which are robust to geometric variability. Image understanding is a difficult problem, as images are two-dimensional projections of 3D objects, and representations that must fall into the same category, for instance objects of the same class in classification can display significant differences. Our goal is to make systems robust to the right amount of deformations, this amount being automatically determined from data. Our contributions are twofolds. We show how to use virtual examples to enforce robustness in image classification systems and we propose a framework to learn robust low-level descriptors for image retrieval. We first focus on virtual examples, as transformation of real ones. One image generates a set of descriptors –one for each transformation– and we show that data augmentation, ie considering them all as iid samples, is the best performing method to use them, provided a voting stage with the transformed descriptors is conducted at test time. Because transformations have various levels of information, can be redundant, and can even be harmful to performance, we propose a new algorithm able to select a set of transformations, while maximizing classification accuracy. We show that a small amount of transformations is enough to considerably improve performance for this task. We also show how virtual examples can replace real ones for a reduced annotation cost. We report good performance on standard fine-grained classification datasets. In a second part, we aim at improving the local region descriptors used in image retrieval and in particular to propose an alternative to the popular SIFT descriptor. We propose new convolutional descriptors, called patch-CKN, which are learned without supervision. We introduce a linked patch- and image-retrieval dataset based on structure from motion of web-crawled images, and design a method to accurately test the performance of local descriptors at patch and image levels. Our approach outperforms both SIFT and all tested approaches with convolutional architectures on our patch and image benchmarks, as well as several styate-of-theart datasets.

Dans le cadre du stockage des déchets nucléaires en couche géologique profonde (projet Cigéo), il est nécessaire de pouvoir prédire l'écoulement des radionucléides sous forme ionique dans des milieux poreux chargés tels que l'argile. Les matériaux argileux sont complexes et il est difficile de connaître leur structure, surtout à l'échelle nanoscopique où les phénomènes électrocinétiques deviennent primordiaux. Dans ce cas, la stratégie adoptée dans ce travail est de représenter la porosité à l'aide d'un réseau de pores connectés entre eux par des canaux. Cela nécessite de connaître les propriétés du transport couplé à l'échelle du canal en prenant en compte les flux de solvant, de solutés et de charges sous l'influence de gradients de pression, de concentration en sel et de potentiel électrostatique. La description du transport électrocinétique utilisée correspond à celle du modèle de Poisson-Nernst-Planck. On peut ainsi montrer que le comportement de ces propriétés peut différer entre l'échelle du canal et celle de l'échantillon (réseaux construits aléatoirement à partir de distributions de paramètres). Par exemple, on constate que la perméabilité d'un réseau diminue si les effets électrocinétiques augmentent, ce qui n'est pas le cas à l'échelle du canal. Ces différences proviennent de la présence simultanée de couplages entre les flux et de l'hétérogénéité du milieu. Un échantillon numérique ayant les mêmes propriétés qu'un échantillon réel d'argile a ainsi été créé au terme d'un processus de sélection des distributions de paramètres des canaux, il a ainsi servi à réaliser des études préliminaires sur le colmatage et la désaturation. / As part of the disposal of nuclear waste in deep geological formations (Cigéo project), it is necessary to predict the flow of radionuclides in ionic form in charged porous media such as clays. The clay materials are complex and it is difficult to know their structure, especially at the nanoscale where electrokinetic phenomena become paramount. In this case, the strategy adopted in this work is to represent the porosity with a network of pores interconnected by channels. This requires to know the properties of the coupled transport at the channel scale taking into account the flow of solvent, solutes and charges under the influence of gradients of pressure, salt concentration and electrostatic potential. We used the Poisson-Nernst-Planck model to describe the electrokinetic transport in the channels. It can be shown that the behavior of these properties may vary between the channel scale and the sample scale (random networks constructed from parameters distributions). For example, it is found that the permeability of a network decreases as electrokinetic effects increase, which is not the case at the level of a single channel. These differences arise from the simultaneous presence of coupling between the flows and the heterogeneity of the sample. A numerical sample having the same properties as real clay sample has been created following a process of selection of the channels parameters, it has been used to conduct preliminary studies on clogging and desaturation in clay.

Dans ce travail nous avons développé des modèles de Monte Carlo cinétique d’objets (OKMC) qui ont permis de prédire l'évolution nano-structurelle des amas de lacunes et des auto-interstitiels sous irradiation neutronique, à la température de fonctionnement des réacteurs de génération II dans les alliages Fe-C-MnNi (alliages modèles pour les aciers de cuve) et Fe-Cr-C (matériaux envisagés pour les réacteurs de génération IV). Un véritable acier de cuve venant du programme de surveillance de la centrale nucléaire suédoise de Ringhals a aussi été modélisé. Pour ce faire nous avons développé deux modèles OKMC fondés sur les données les plus actuelles concernant la mobilité et la stabilité des amas de défauts. Les effets des solutés d'intérêt ont été introduits dans nos modèles dans l’hypothèse simplifiée ‘‘d’alliage gris’’, c'est-à-dire que les solutés ne sont pas explicitement introduits dans le modèle, qui ne peut donc pas décrire leur redistribution, mais leur effet est introduit dans les paramètres liés à la mobilité des amas de défauts. A l’aide de cette approche nous avons modélisé diverses conditions de température et de débit de dose ainsi que des études de recuits isochrones d’alliages Fe-C-MnNi. L'origine du durcissement par irradiation neutronique à basse température a également été étudiée et les modèles ont fortement soutenu l'hypothèse selon laquelle les solutés ségrégent sur des boucles interstitielles immobiles, qui agissent donc comme des sites de nucléation hétérogène pour la formation d’amas enrichis en NiSiPCr et MnNi. A chaque fois nos modèles ont été validés par comparaison des résultats obtenus avec les observations expérimentales disponibles dans la littérature. / We developed object kinetic Monte Carlo (OKMC) models that proved able to predict the nanostructure evolution under neutron irradiation in both RPV and F/M steels. These were modelled, respectively, in terms of Fe-C-MnNi and Fe-C-Cr alloys, but the model was also validated against data obtained on a real RPV steel coming from the surveillance programme of the Ringhals Swedish nuclear power plant. The effects of the substitutional solutes of interest were introduced in our OKMC model under the simplifying assumptions of ‘‘grey alloy’’ scheme, i.e. they were not explicitly introduced in the model, which therefore cannot describe their redistribution under irradiation, but their effect was translated into modified parameters for the mobility of defect clusters. The possible origin of low temperature radiation hardening (and subsequent embrittlement) was also investigated and the models strongly supported the hypothesis that solute clusters segregate on immobile interstitial loops, which act therefore as heterogeneous nucleation sites for the formation of the NiSiPCr- and MnNi-enriched cluster populations experimentally, as observed with atom probe tomography in, respectively, F/M and RPV steels. In other words, the so-called matrix damage would be intimately associated with solute atom clusters and precipitates which increase their stability and reduce their mobility: their ultimate effect is reflected in an alteration of the macroscopic mechanical properties of the investigated alloys. Throughout all our work the obtained results have been systematically validated on existing experimental data, in a process of continuous improvement of the physical hypotheses adopted.

Le but de cette thèse fut de comprendre l’apprentissage de formateurs d’entraîneurs et d’entraîneurs dans le Programme national de certification des entraîneurs. Deux études furent réalisées. La première porte sur l’apprentissage de cinq formateurs au moment d’être formé et en présentant des ateliers à des entraîneurs. La deuxième examine l’apprentissage de onze entraîneurs dans des ateliers. Les données furent collectées à partir de séances d’observation non participante et d’entretiens semi-structurés multiples. Elles furent analysées à partir de la théorie de l’apprentissage humain (Jarvis, 2006, 2007, 2008, 2009) et la théorie de Moon (2001) sur l’apprentissage dans les ateliers de courte durée. Les résultats révélèrent qu’apprendre peut être un processus cognitif, émotif et/ou pratique. Les formateurs apprirent autant en présentant les ateliers à des entraîneurs qu’au moment d’être formé. Les entraîneurs validèrent leur pratique, la modifièrent ou éprouvèrent de l’inconfort à la modifier. Des suggestions furent proposées aux responsables du programme.

L’objectif de ce travail de recherche est de déterminer l’influence de la présence de particules thermoplastiques dans une intercouche sur le comportement mécanique d’un stratifié. L’ajout de cette intercouche entre chaque pli permet d’accroître la ténacité inter-pli, diminuant ainsi le délaminage, principalement lors de chargements hors-plan. Cette thèse se concentre sur les endommagements qui apparaissent suite à des sollicitations dans le plan du stratifié et plus particulièrement la fissuration transverse et le micro-délaminage. En s’appuyant sur des essais mécaniques appropriés, à la fois à l’échelle des particules (essais Compact Tension) et de la structure (essais double entaille), l’interaction entre ces deux endommagements et les particules est mise en évidence. Une analyse numérique locale a été réalisée sur un Volume Elémentaire Représentatif en se basant sur la mécanique de la rupture. Elle a permis d’étudier la sensibilité aux divers paramètres de l’intercouche tels que son épaisseur, sa raideur vis-à-vis de celle de la partie fibreuse du pli et la répartition de ses particules. Les résultats de cette analyse ainsi que l’outil numérique créé pour la réaliser fournissent une aide à la conception des matériaux composite stratifiés. La suite du travail a permis de montrer, après une étape d’identification des paramètres suivie d’une étape de vérification, l’aptitude du méso-modèle issu du laboratoire LMT de l’ENS à prédire le comportement mécanique de plusieurs essais avec des sollicitations dans le plan du stratifié mais également hors-plan. La comparaison systématique des résultats numériques et expérimentaux montre la capacité de ce modèle à prédire le comportement des endommagements des stratifiés avec intercouches. / The aim of this research work is to determine the influence of thermoplastic particles which are inside the interleaf of a laminate on its mechanical behavior. This interleaf between each ply enables the interply toughness to increase and prevents from delamination, especially for out-of-plane loadings. This PhD focuses on damages occurring during in-plane-loading, such as transverse crack and micro-delamination. Appropriate experimental tests have been performed, both at the scale of the particles (Compact Tension) and at the scale of the structure (double notch) in order to describe the interaction between the particles and these two damages. A local numerical study based on fracture mechanics has been performed on a Representative Volume Element. The influence of several parameters of the interleaf, such as its thickness, its stiffness compared to the one the ply and the repartition of the particles was determined. The results of this study constitute a new route towards a material by design of interleaved laminates approach. At the coupon structural scale, the parameters for the simulation using the damage meso model of the laboratory LMT of ENS have been accurately identified. Several experiments for both in-plane and out-of-plane loadings have been simulated using the meso model in order to verify the required model parameters. All experimental results have been compared to the numerical ones, showing that this model is able to describe the damage behavior of interleaved laminates.

Les questionnaires mesurant l’alliance thérapeutique utilisent des définitions variables pour opérationnaliser ce construit, reflet d’un manque de cohésion théorique, et plusieurs écueils concernant leur fiabilité et validité ont été identifiés (redondance conceptuelle avec la satisfaction des services, items moins pertinents dans les phases avancées des suivis, structures factorielles instables et effets plafond). Le Questionnaire Intégratif de l’Alliance Thérapeutique (QIAT) a été élaboré afin d’opérationnaliser une définition modernisée, intégrative et flexible de l’alliance thérapeutique et de pallier ces lacunes. Pour valider le QIAT, 223 canadiens francophones suivis pour des motifs reliés à la santé mentale ou au bien-être psychologique ont été recrutés par le biais de médias sociaux et de courriels institutionnels afin de remplir des questionnaires sur une plateforme web sécurisée. Un processus de sélection des meilleurs items à partir de la théorie classique des tests et de la théorie de réponse aux items (TRI), de l’analyse factorielle exploratoire et de plusieurs autres critères a mené à la création du QIAT-SG-10 (suivi global) et du QIAT-DS6 (dernière séance). Les deux versions du QIAT ont démontré des indices de cohérence interne nettement appréciables ainsi que des preuves solides de validité convergente, discriminante et concourante. La structure factorielle (deux facteurs corrélés) a également été confirmée. En comparaison au Session Rating Scale, le QIAT-DS-6 a démontré une meilleure fidélité en TRI, alors que le QIAT-SG-10 a présenté un effet plafond légèrement plus élevé que le Working Alliance Inventory – Short Revised (WAI-SR), mais il discrimine mieux l’alliance de la satisfaction des services. Malgré une certaine redondance avec le WAISR, le contenu des items du QIAT révèle des distinctions importantes (emphase sur les compétences affectives du thérapeute et sur les aspects de négociation, intégration du lien émotionnel relié au travail collaboratif et la pertinence des items peu importe les phases du suivi) justifiant son existence. / Questionnaires measuring therapeutic alliance use various definitions to operationalize this construct, reflecting a lack of theoretical cohesion, and several pitfalls concerning their reliability and validity have been identified (conceptual redundancy with service satisfaction, less relevant items in the advanced phases of therapeutic process, unstable factor structures and ceiling effects). The Therapeutic Alliance Integrative Questionnaire (QIAT) was developed to operationalize a modernized, integrative, and flexible definition of therapeutic alliance and to address these shortcomings. To validate the QIAT, 223 French-speaking Canadians engaged in a therapeutic process for reasons related to mental health or psychological well-being were recruited through social media and institutional emails to complete questionnaires on a secure web platform. Selecting the best items based on classical test theory and item response theory (IRT), exploratory factor analysis, and several other criteria led to the creation of the QIAT-SG-10 (overall follow-up) and QIAT-DS-6 (last session). Both versions of the QIAT demonstrated appreciable indices of internal consistency as well as strong evidence of convergent, discriminant, and concurrent validity. The factor structure (two correlated factors) was also confirmed. In comparison to the Session Rating Scale, the QIAT-DS-6 demonstrated better reliability in IRT, while the QIAT-SG-10 showed a slightly higher ceiling effect than the Working Alliance Inventory - Short Revised (WAI-SR), but its discrimination from service satisfaction was higher. Despite a certain redundancy with the WAI-SR, the content of the QIAT items reveals important distinctions (emphasis on the emotional skills of the therapist and on aspects of negotiation, integration of the emotional bond specifically related to collaborative work, and the relevance of the items regardless of phases of therapeutic process) justifying its existence.

Dans la zone interfrontale de l'Océan Austral, de grandes structures agencent la distribution spatio-temporelle des blooms phytoplanctoniques. Ces structures, à grande (fronts) et moyenne (tourbillons) échelles, amènent à une agrégation des ressources des échelons trophiques supérieurs dans les zones favorables. L'approvisionnement des prédateurs parmi ces champs repose sur une maximisation du gain énergétique net. Ainsi la concentration de la recherche d'un prédateur dans une zone donnée est un comportement adaptatif souvent observé s'expliquant par la fréquente agrégation locale des ressources. A partir de données de déplacements d'éléphants de mer, un prédateur supérieur de l'Océan Austral, nous cherchons à identifier l'intensification du comportement de recherche, dans les dimensions horizontale et verticale, et à déterminer l'importance des structures meso-échelles dans ces zones. Différents procédés statistiques ont été employés pour estimer l'effort et le succès de recherche le long des trajets et des plongées des animaux. Les résultats d'analyses des trajets ont ensuite été confrontés à des données environnementales in situ et satellitaires. De fortes corrélations entre les zones de recherche intensive des animaux, le comportement de plongée adopté par les animaux dans ces zones et certaines structures tourbillonnaires ont ainsi été mises en évidence. La répartition spatio-temporelle de l'effort de recherche des éléphants de mer a ainsi permis une meilleure compréhension de la dynamique de ces prédateurs soumis aux fortes contraintes de leur environnement.

Malgré l'amélioration constante des modèles de prévision opérationnelle, certains événements demeurent difficilement prévisibles, même à courte échéance. Dans ces cas, la qualité de la prévision dépend fortement de celle des conditions initiales qui lui sont fournies. Dans ce contexte, il apparaît essentiel d'améliorer des méthodes existantes et d'en développer de nouvelles afin de prendre au mieux en compte les incertitudes liées aux conditions initiales, en particulier pour la prévision d'événements intenses tels que les fortes pluies qui touchent régulièrement le bassin Méditerranéen. L'impact d'incertitudes aux conditions initiales sur la prévision de la dite “supertempête” d'Alger (novembre 2001) a été examiné au travers de simulations haute résolution réalisées avec le modèle Méso-NH. Ce cas était caractérisé par la présence d'un profond thalweg d'altitude associé à une cyclogenèse intense. Il a été montré qu'une faible perturbation initiale de la profondeur du thalweg d'altitude (et de l'intensité de l'anomalie positive de tourbillon potentiel associée) pouvait se propager et s'intensifier durant la simulation, impactant alors la prévision du cyclone de surface. Une étude détaillée des conditions de développement de la convection profonde dans chaque expérience a montré que les perturbations de petites échelles observées sur les champs de précipitations étaient directement liées à la prévision du cyclone et donc aux perturbations initiales. Dans une seconde partie, l'influence de corrections de tourbillon potentiel sur la prévision du même cas d'étude a été examinée. A l'aide du modèle opérationnel Français ARPEGE, nous avons montré que la prévision démarrant de l'analyse opérationnelle du 9 novembre 2001 à 1200 UTC n'était pas capable de reproduire le cycle de vie et le creusement de la dépression de surface. Des corrections locales de tourbillon potentiel guidées par des observations satellites issues du canal vapeur d'eau de Meteosat 7 ont conduit à une amélioration significative de la prévision du minimum dépressionnaire et des précipitations associées. A l'aide de simulations très haute résolution (2 km) Méso-NH et de l'utilisation de l'approche dite modèle-vers-satellite, nous avons montré que l'impact des modifications initiales était particulièrement positif lors des périodes de forte activité convective précédent celles de précipitations intenses.