Dans cette recherche, un modèle de propagation d’ondes de choc sur grandes distances sur un environnement urbain est construit et validé. L’approche consiste à utiliser l’Equation Parabolique Nonlinéaire (NPE) comme base. Ce modèle est ensuite étendu afin de prendre en compte d’autres effets relatifs à la propagation du son en milieu extérieur (surfaces non planes, couches poreuses, etc.). La NPE est résolue en utilisant la méthode des différences finies et donne des résultats en accord avec d’autres méthodes numériques. Ce modèle déterministe est ensuite utilisé comme base pour la construction d’un modèle stochastique de propagation sur environnements urbains. La Théorie de l’Information et le Principe du Maximum d’Entropie permettent la construction d’un modèle probabiliste d’incertitudes intégrant la variabilité du système dans la NPE. Des résultats de référence sont obtenus grâce à une méthode exacte et permettent ainsi de valider les développements théoriques et l’approche utilisée / This research aims at developing and validating a numerical model for the study of blast wave propagation over large distances and over urban environments. The approach consists in using the Nonlinear Parabolic Equation (NPE) model as a basis. The model is then extended to handle various features of sound propagation outdoors (non-flat ground topographies, porous ground layers, etc.). The NPE is solved using the finite-difference method and is proved to be in good agreement with other numerical methods. This deterministic model is then used as a basis for the construction of a stochastic model for sound propagation over urban environments. Information Theory and the Maximum Entropy Principle enable the construction of a probabilistic model of uncertainties, which takes into account the variability of the urban environment within the NPE model. Reference results are obtained with an exact numerical method and allow us to validate the theoretical developments and the approach used

Cette thèse s'intéresse à une étude variée des EDSRs. Une grande partie des résultats sont obtenus sous l'hypothèse d'une croissance de type quadratique du générateur en sa dernière variable. Un premier lien entre EDSRs quadratiques unidimensionnelles et théorie des jeux nous amène à développer des résultats avec générateurs convexes. La théorie du contrôle optimal nécessite quant à elle de traiter du cas multidimensionnel, dans lequel existence et unicité globales ne sont obtenues que pour des générateurs diagonalement quadratiques. Les résultats majeurs sur les EDSRs réfléchies (dont la solution est contrainte à rester dans un domaine) concernent des générateurs Lipschitziens. C'est dans ce cadre que nous développons un résultat de propagation du chaos, avec une contrainte portant sur la loi de la solution plutôt que sur sa trajectoire. Nous dressons enfin un pont entre EDSRs quadratiques et EDSRs réfléchies grâce aux EDSRs quadratiques de type champ moyen. Nous donnons plusieurs nouveaux résultats sur la possibilité de résoudre une équation quadratique dont le générateur dépend également de la moyenne des deux variables. / In this thesis, we are interested in studying variously Backward Stochastic Differential Equations. A large proportion of the results are obtained under the assumption that the driver is of quadratic growth in its last variable. A first link between one-dimensional quadratic BSDEs and game theory leads us to develop results with convex drivers. Optimal control theory requires as for it to deal with the multidimensional case, in which global existence and uniqueness are obtained only for diagonaly quadratic drivers. Major achievements in reflected BSDEs (whose solution is constrained to remain in a domain) are reached for Lipschitz drivers. We develop a result of chaos propagation in this setting, with a constraint on the law of the solution rather than on its path. We finaly build bridge between quadratic BSDEs and reflected BSDEs thanks to mean field quadratic BSDEs. We give several new results on solvability of a quadratic BSDE whose driver depends also on the mean of both variables.

Cette thèse porte sur les équations d’évolution et s’articule autour de trois parties. Dans la première partie, on se propose de se concentrer sur le critère oscillatoire de certaines équations différentielles. Des résultats classiques sur les fonctions presque-périodiques sont rassemblés dans le premier chapitre. Le deuxième chapitre de cette thèse a pour objectif de prouver l’existence d’une solution presque-périodique de Besicovitch d’une équation différentielle de second ordre sur un espace de Hilbert. L’approche utilisée se base sur un formalisme variationnel. La deuxième partie de cette thèse traite le comportement asymptotique des problèmes de Cauchy dans le cas non autonome. Les semi-groupes et les familles d’évolution étant les outils principaux utilisés dans cette partie, le troisième chapitre introduit des résultats importants de cette théorie, notamment ceux permettant de caractériser la stabilité des semigroupes et des familles d’évolution périodiques. Dans le quatrième chapitre de cette contribution, on prouve, en utilisant une approche basée sur les semigroupes, un résultat liant la bornitude de solutions de problèmes de Cauchy périodiques et la stabilité exponentielle uniforme des familles d’évolution issues de ces problèmes. Dans une troisième partie, on focalise l’attention sur quelques résultats sur la dichotomie exponentielle comme une propriété liée au comportement asymptotique des systèmes différentiels. Quelques résultats connus sont, par suite, réunis au cinquième chapitre qui introduit brièvement la notion de dichotomie exponentielle. Dans un dernier chapitre, une caractérisation de la dichotomie exponentielle d’une famille d’évolution en termes de bornitude des solutions de problèmes de Cauchy opératoriels correspondants sera démontrée. / This PhD thesis deals with the evolution equations and is organized in three parts. The first part is devoted to the almost periodic solutions of certain differential equations. Classic results on the almost periodic functions are collected in the first chapter. The second chapter of this thesis aims to prove the existence of an almost-periodic solution of Besicovitch of a second-order differential equation on Hilbert space. The used approach is based on a variational formalism. In the second part of this thesis, we study the asymptotic behavior of Cauchy problems in the non-autonomous case. We give in the third chapter important results on semigroups and evolution families, namely, those allowing to characterize the stability of semigroups and periodic evolution families. We prove in the fourth chapter sufficient conditions for the uniform exponential stability of a strongly continuous, q-periodic evolution family acting on a complex Banach space. The last part in this work focuses the attention on some results on the exponential dichotomy as a property for the asymptotic behavior of the differential systems. Some well-known results are given in the fifth chapter which introduces briefly the concept of the exponential dichotomy. A characterization of the exponential dichotomy for evolution family in terms of boundedness of the solutions to periodic operatorial Cauchy problems will be established.

Cette thèse s'intéresse à l'étude des stratégies d'introduction de populations dans l'environnement. Les deux principaux contextes présentés sont la lutte biologique et la réintroduction d'espèces. Si ces deux types d'introduction diffèrent, des processus biotiques et abiotiques les influencent de manière similaire. En particulier les populations introduites, souvent de petite taille, peuvent être sensibles à diverses formes de stochasticité, voire subir une baisse de leur taux de croissance à faible effectif, ce qu'on appelle « effet Allee ». Ces processus peuvent interagir avec les stratégies d'introduction des organismes et moduler leur efficacité. Dans un premier temps, nous modélisons le processus d'introduction à l'aide de systèmes dynamiques impulsionnels : la dynamique de la population est décrite par des équations différentielles ordinaires qui, à des instants donnés, sont perturbées par des augmentations soudaines de la taille de la population. Cette approche se concentre sur l'influence des effets Allee sur les populations isolées (réintroduction) ou dans un cadre proie-prédateur (lutte biologique). Dans un second temps, en nous concentrant sur l'aspect réintroduction, nous étendons ce cadre de modélisation pour prendre en compte des aspects stochastiques liés à l'environnement ou aux introductions elles-mêmes. Finalement, nous considérons un modèle individu centré pour étudier l'effet de la stochasticité démographique inhérente aux petites populations. Ces différentes approches permettent d'analyser l'influence de la distribution temporelle des introductions et ainsi déterminer les stratégies qui maximisent les chances de succès des introductions. / This thesis investigates introduction strategies of populations in the environment. Two main situations are considered: biological control and species reintroduction. Although these two kinds of introductions are different, many biotic and abiotic processes influence them in a similar way. Introduced populations are often small and may be sensitive to various stochastic factors. Further, small populations may suffer from a decrease of their growth rate when the population is small, a feature called "Allee effect". These processes may interact with introduction strategies and modulate their efficiency. First, we represent the introduction process using impulsive dynamical systems: population dynamics are described by ordinary differential equations that are disrupted at some instants by instantaneous increases of the population size. This approach focuses on the influence of Allee effects on single-species (reintroduction) or predator-prey interactions (biological control). Then, we concentrate on the reintroduction approach and extend the previous deterministic framework to take into consideration stochastic factors arising from the environment or from introductions themselves. Finally, we consider an individual-based model to study the effects of demographic stochasticity which is inherent to small populations. These different approaches allow to investigate the temporal distribution of introductions and determine which introduction strategies maximize the probability of success of introductions.

En basant l'analyse des modèles épidémiologiques sur leur représentation graphique plutôt que sur leurs équations différentielles, il est possible de mettre en évidence plusieurs concepts importants à l'aide des composantes d'un hypergraphe. On décrit une manière formelle de créer automatiquement un système d'équations différentielles à partir de ces composantes et on adapte ensuite la définition du produit cartésien pour les hypergraphes décrits, ce qui permet la fusion de modèles. À l'aide d'un algorithme qui ajoute automatiquement de nouvelles composantes à l'hypergraphe, il est possible d'isoler virtuellement certains individus, afin d'expliciter le calcul de nombres de reproduction. On montre ensuite que la forme des équations différentielles créées admettent une solution unique et que l'algorithme d'ajout aux hypergraphes est stable au niveau de la structure et de la dynamique des hypergraphes. On trouve que la méthode décrite pour le calcul des nombres de reproduction permet une meilleure prédiction de la croissance de l'épidémie que le calcul standard \(\mathcal{R}_t = \mathcal{R}_0 \cdot S / N\) et que le calcul de \(\mathcal{R}_0\) est très similaire aux résultats trouvés à l'aide de la matrice de prochaine génération, en plus d'être plus simple à mettre en place et d'offrir une justification plus robuste. On conclue ce mémoire en décrivant sommairement un processus d'apprentissage automatique des paramètres dans les modèles à compartiments, afin de permettre une calibration de modèles plus rapide. L'apprentissage machine peut être intégré en faisant appel à la librarie torchdiffeq, qui implémente les équations différentielles ordinaires neuronales en utilisant Pytorch. / By basing the analysis of epidemiological models on their graphical representation rather than on their differential equations, it is possible to highlight a few key concepts by using the components of a hypergraph. We give a formal way to automatically create a system of differential equations by using these components and we then adapt the definition of the cartesian product for the defined hypergraphs, which permits the merging of models. Using an algorithm which automatically adds new components to the graph, we can virtually isolate a few individuals to explicitly compute the reproduction numbers. We then show that the resulting differential equations allow for a unique solution and that the modification algorithm is stable for the structure and dynamics of the hypergraphs. We find that the described method for the computation of reproduction numbers gives a more accurate prediction of the growth of the epidemic than the standard computation \(\mathcal{R}_t = \mathcal{R}_0 \cdot S/N\) and that the computation of \(\mathcal{R}_0\) is very similar to the results found using the next generation matrix method, as well as being simpler to integrate into models and offering a more robust justification. We conclude this thesis with a brief outline of an automatic learning process for the parameters in compartmental models, which allows a faster calibration of epidemiological models. The implementation of machine learning can be done through the torchdiffeq library, which applies the theory of neural ordinary differential equations using Pytorch.

Les cellules sanguines jouent un rôle fondamental dans le bon fonctionnement du corps et sont régulées de manière à répondre à ses besoins immédiats. Malgré leurs fonctions distinctes, plusieurs études suggèrent que les processus de régulations des globules rouges et des plaquettes sanguines interagissent entre eux, notamment par l'intervention d'hormones. On s'intéresse ici aux interactions conceptuelles entre ces deux familles de cellules sanguines à l'aide d'un modèle de deux équations différentielles à délais couplées. L'analyse de la distribution des valeurs propres de l'équation caractéristique du modèle linéarisé permet de dresser un portrait de stabilité de l'équilibre du système dans un plan de paramètre approprié. On s'intéresse notamment aux possibilités de déstabilisation et de restabilisation par le couplage des deux équations. L'analyse des diagrammes de stabilité pour ces différents cas de figure permet de mettre en évidence des dynamiques intéressantes comme des alternances de stabilité par l'action des délais et différents types de bifurcations déstabilisatrices de l'équilibre. / Blood cells play a fundamental role in the proper functioning of the body and are regulated to respond to its immediate needs. Despite their distinct functions, several studies suggest that the regulatory processes of red blood cells and blood platelets interact with each other, notably through the intervention of hormones. We aim to study the conceptual interactions between these two families of blood cells using a coupled two-delay differential equation model. The analysis of the distribution of eigenvalues of the characteristic equation of the linearized model allows us to outline a stability portrait of the system in a suitable parameter plane. We are particularly interested in exploring the possibilities of destabilization and restabilization through the coupling of the two equations. The analysis of stability diagrams for these different scenarios highlights interesting dynamics such as stability switches due to the influence of delays and various types of destabilizing bifurcations of the equilibrium.

La méthode des régions-solutions a été développée par Frigon [7] en 2018 pour montrer l'existence de solutions à des équations différentielles ordinaires de premier ordre, dont le graphe d'une solution se trouve à l'intérieur d'une région-solution \(R \subset [0, T] \times \mathbb{R}^{N}\). Cette méthode est en particulier une généralisation des sous et sur-solutions et des tubes-solutions. On présente cette méthode et certains résultats d'existence qui en découlent. D'autre part, la dérivée de Stieltjes, communément appelée \(g\)-dérivée, est le fruit du travail de Pouso et Rodríguez [20] en 2014, permettant l'unification des équations différentielles classiques, des équations aux échelles de temps et des équations différentielles avec impulsions. Elle est en particulier liée au théorème fondamental du calcul pour l'intégrale de Lebesgue-Stieltjes. On présente la base de cette théorie dans un premier temps, puis la façon dont cette \(g\)-dérivée généralise d'autres types d'équations différentielles ou aux échelles de temps. On introduit en particulier la notion de \((g \times I_{\mathbb{R}^{N}})\)-différentiabilité et des résultats qui découlent de cette définition. On présente de plus une fonction exponentielle qui permet de résoudre les équations différentielles de Stieltjes linéaires, introduite par Frigon et Pouso [8]. Le but de ce mémoire est de généraliser la méthode des régions-solutions, dont la généralisation s'appellera \(g\)-région-solution, afin de montrer l'existence de solutions aux équations différentielles de Stieltjes. On présente plusieurs exemples de \(g\)-régions admissibles et de \(g\)-régions-solutions, puis des théorèmes d'existence se basant sur cette méthode. On donne de plus des exemples où on applique ces théorèmes. On termine ce mémoire en présentant deux applications des théorèmes d'existence à l'évolution d'une population de cerfs de Virginie ainsi qu'à l'évolution de la tension générée par une diode à effet tunnel résonnant (DTR) dirigée vers une diode laser (DL). / The method of solution-regions has been developed by Frigon [7] in 2018 to show the existence of solutions for first-order ordinary differential equations, where the graph of a solution is inside a solution-region \(R \subset [0, T] \times \mathbb{R}^{N}\). This method is in particular a generalization of the lower and upper solutions and of the solution-tubes. We show this method and some existence results which follow. On the other hand, the Stieltjes derivative, more commonly called \(g\)-derivative, is the fruit of the work of Pouso and Rodríguez [20] in 2014, which unifies classic differential equations, equations on time scales and differential equations with impulses. In particular, it leads to the fundamental theorem of calculus for the Lebesgue-Stieltjes integral. We start by showing the basis of this theory, and then the way this \(g\)-derivative generalizes other types of differential or time scale equations. We introduce in particular the \((g \times I_{\mathbb{R}^{N}})\)-differentiability and results that follow from this definition. Furthermore, we present an exponential function which solves linear Stieltjes differential equations. The goal of this thesis is to generalize the method of solution-regions, where the generalization will be called \(g\)-solution-region, to show the existence of solutions for Stieltjes differential equations. We present multiple examples of \(g\)-admissible regions and \(g\)-solution-regions, then we establish existence theorems based on this method. We also show examples where we apply these theorems. Finally, we end this thesis by showing two applications of the existence theorems to the evolution of a population of white-tailed deer and to the evolution of the voltage generated by a resonant tunneling diode (RTD) to a laser diode (LD).

Le développement de nouveaux médicaments ou traitements contre le cancer requiert des années de travail préclinique avant de se rendre aux essais cliniques et ultimement le marché. Malheureusement, la grande majorité des composés ne réussiront pas cette transition et ne démontreront pas de bénéfices en essais cliniques. Dans le but de réduire l’attrition au long du processus de développement des médicaments, la modélisation mathématique est de plus en plus utilisée dans la recherche préclinique pour investiguer et optimiser les traitements pour améliorer les probabilités de succès de thérapies potentielles. Les modèles mécanistiques visent à incorporer les mécanismes d’action d’un médicament ainsi que les interactions physiologiques et cellulaires pour approfondir notre compréhension des systèmes et des effets thérapeutiques. La dissertation suivante traite de l’implémentation the modèles mécanistique hétérogènes dans des contextes précliniques pour la recherche contre le cancer. Le second chapitre discute du cancer des cellules granulosa ovarienne and du développement d’un modèle mathématique pour investiguer le potentiel d’une thérapie combinatoire qui inclut une chimiothérapie et une immunothérapie produisant une protéine en lien avec le facteur de nécrose tumorale (TRAIL) à l’aide d’un virus oncolytique (VO). Le modèle considère les cellules tumorales à travers les stades de la mitose, l’infection de ces cellules par le VO et la pression du système immunitaire inné sur la population de cellules tumorales. Le modèle incorpore aussi des modèles pharmacocinétique/pharmacodynamie (PK/PD) pour TRAIL et le médicament chimio thérapeutique, composé activateur de procaspase-1 (PAC-1). Cela inclue un modèle PK mécanistique décrivant la liaison de TRAIL à son récepteur ainsi qu’un modèle pharmacocinétique à deux compartiments pour PAC-1 dans le but d’intégrer les deux concentrations dans une fonction d’effets combinés affectant la population de cellules cancéreuses. À travers les simulations, nous avons déterminé les doses minimales requises et le schéma posologique optimal pour PAC-1 pour minimiser la croissance tumorale. Nous avons aussi établi un scénario permettant d’éradiquer la tumeur à l’aide d’un VO possédant un taux d’infection plus grand qu’initialement testé. 4 Dans le chapitre 3, nous présentons différentes approches pour inclure la variabilité inter-individuelle dans des modèles mécanistiques et discutons de leur bénéfices et désavantages. Nous décrivons comment les modèles PK de population (PopPK) informent sur la moyenne des paramètres d’une cohorte, la variation provenant des covariables et comment cette variabilité dans les paramètres permet d’étudier différentes dynamiques à travers une population. Dans une cohorte, la variabilité peut être généré par des algorithmes en assurant que les patients virtuels générés possèdent des paramètres et des résultats réalistiques. Nous discutons aussi des cohortes in silico pouvant prédire un intervalle de résultats and de scénarios potentiels d’un traitement. Ces essais cliniques virtuels sont très utiles en pharmacologie quantitative de systèmes (QSP). Enfin, nous présentons une application d’un modèle PopPK utilisant 300 patients virtuels dans un modèle QSP pour la différentiation des cellules souches mammaires affectées par des doses d’estrogène. Nous investiguons l’effet de cette thérapie hormonale sur la différentiation cellulaire pour son application potentiel pour traiter le cancer du sein triple négatif (TNBC) puisque la prolactine a été proposée dans des modèles expérimentaux pour forcer la différentiation cellulaire des cellules cancéreuses. Notre modèle et les résultats obtenus servent de preuve de concept pour continuer la recherche des méthode pharmacologiques pour induire la différentiation des cellules souches permettant de réduire la sévérité et la plasticité des cellules cancéreuses. / Developing novel cancer drugs or therapies requires years of preclinical work before translation to clinical trials and ultimately the market. Unfortunately, an overwhelming majority of compounds will fail to make this transition and will show no benefit in trials. To reduce attrition along the drug development pipeline, mathematical modelling is increasingly used in preclinical work to investigate and optimize treatment scenarios, in the hope of improving the success rate of potential therapies. Mechanistic models aim to incorporate the mechanisms of actions of drugs and physiological/cellular interactions to provide a deeper understanding of the system and rationally investigate therapeutic effectiveness. This thesis focuses on the implementation of heterogeneous, mechanistic mathematical models in preclinical contexts in cancer drug development. The first chapter of this thesis provides an overview of mathematical oncology and the drug discovery pipeline by presenting different tumour growth models and the integration of therapeutic effect through pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) models. The second chapter of this thesis discusses granulosa cell tumour (GCT) of the ovary and the development of a mathematical model to investigate the potential of a combination therapy using a chemotherapy and an immunotherapy that produces tumour necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) through an oncolytic virus (OV). The model considers tumour cells throughout the phases of the cell cycle, the infection of these cancer cells by the OV, and the innate-immune pressure from the body. It also incorporates detailed PK/PD models for TRAIL and the chemotherapeutic drug, procaspase activating compound-1 (PAC-1). This includes a mechanistic receptor binding PK model for TRAIL as well as a two-compartment PK model for PAC-1 to properly integrate the concentrations of both compounds in the combination effect function applied to the cancer cell populations. Through simulations and hypothesis testing, we determined the minimal doses and ideal dosing regimens for PAC-1 that best controlled tumour growth. We also established how to successfully eradicate the tumour under the assumption of a much higher infection rate of the OV. 6 In the third chapter, we present different approaches to include inter-individual variability into mechanistic mathematical models, each with their own benefits and challenges. We describe how population PKs (PopPK) inform on cohort averages and variability due to covariates, and how to use this heterogeneity to recover the dynamics of drug treatment in patient populations. Variability in cohorts can also be generated through algorithms ensuring that virtual patients have realistic parameters and outcomes. We also touch upon in silico trials that help to predict a range of outcomes and treatment scenarios. These in silico clinical trials are highly valuable in quantitative system pharmacology (QSP) due to their predictive nature. Lastly, we present an application of PopPK using 300 generated patients in a QSP model for mammary stem cell differentiation under treatment with estrogen (estradiol). We investigate the effect of hormone therapy on mammary cell differentiation due to its potential application in triple negative breast cancer (TNBC), as prolactin has been proposed in experimental models to induce differentiation in TNBC stem cells. Our model and results serve as proof of concept for the continued investigation into pharmacological means of inducing stem cell differentiation to reduce cancer plasticity and severity.

La modélisation mathématique de la dynamique des maladies auto-immunes contribue à la compréhension de leurs mécanismes, offrant ainsi une meilleure orientation pour les traite- ments. Dans ce contexte, ce mémoire fait l’analyse d’un système d’équations différentielles à délai distribué modélisant l’évolution du VIH dans un corps infecté, mettant en relation les cellules CD4-T non infectées, les cellules infectées, les particules de virus et la réponse immunitaire. Aavani [1] a étudié un tel modèle à délai discret, que nous généralisons et qui demande une méthode alternative d’analyse de stabilité des points fixes. Le comportement asymptotique des solutions est alors caractérisé entièrement par le délai, noté \(\tau \) , représentant le temps que prend une cellule infectée avant de produire des particules de virus. Nous démontrons que pour une valeur de \(\tau \) assez grande, soit au-dessus d’un certain seuil \(\tau_1 \), l’infection tend à s’éteindre puisque le point fixe sans maladie est asymptotiquement stable. Pour un délai en dessous de ce seuil, l’infection perdure : le point fixe sans maladie est instable. Dans ce cas, le point fixe aigu et le point fixe chronique s’échangent la stabilité asymptotique selon un autre seuil \(\tau_2 \). Des simulations numériques appuient finalement les conclusions obtenues analytiquement / The mathematical modeling of the dynamics of autoimmune diseases contributes to the understanding of their mechanisms, thus providing better guidance for treatments. In this context, this thesis analyzes a distributed delay differential equations system modeling the evolution of HIV in an infected body, describing the interactions between uninfected CD4-T cells, infected cells, virus particles and the immune response. Aavani [1] studied a similar but simpler model, incorporating a discrete delay, which we generalize using alternative methods for the investigation of stability of stationary solutions. The asymptotic behavior of the solutions is entirely characterized by the delay, denoted \(\tau \) , representing the time before an infected cell produces virus particles. It is shown that for a sufficiently large value of \(\tau \) , i.e. above a certain threshold \(\tau_1 \), the infection tends to die out since the disease-free steady-state is asymptotically stable. Then, for a delay below this threshold, the infection persists : the disease-free steady-state being unstable. In this case, the acute steady-state and the chronic stage exchange asymptotic stability according to another threshold \(\tau_2 \). Numerical simulations finally support the conclusions obtained analytically.

La thèse est composée d’un chapitre de préliminaires et de deux articles sur le sujet du déploiement de singularités d’équations différentielles ordinaires analytiques dans le plan complexe. L’article Analytic classification of families of linear differential systems unfolding a resonant irregular singularity traite le problème de l’équivalence analytique de familles paramétriques de systèmes linéaires en dimension 2 qui déploient une singularité résonante générique de rang de Poincaré 1 dont la matrice principale est composée d’un seul bloc de Jordan. La question: quand deux telles familles sontelles équivalentes au moyen d’un changement analytique de coordonnées au voisinage d’une singularité? est complètement résolue et l’espace des modules des classes d’équivalence analytiques est décrit en termes d’un ensemble d’invariants formels et d’un invariant analytique, obtenu à partir de la trace de la monodromie. Des déploiements universels sont donnés pour toutes ces singularités. Dans l’article Confluence of singularities of non-linear differential equations via Borel–Laplace transformations on cherche des solutions bornées de systèmes paramétriques des équations non-linéaires de la variété centre de dimension 1 d’une singularité col-noeud déployée dans une famille de champs vectoriels complexes. En général, un système d’ÉDO analytiques avec une singularité double possède une unique solution formelle divergente au voisinage de la singularité, à laquelle on peut associer des vraies solutions sur certains secteurs dans le plan complexe en utilisant les transformations de Borel–Laplace. L’article montre comment généraliser cette méthode et déployer les solutions sectorielles. On construit des solutions de systèmes paramétriques, avec deux singularités régulières déployant une singularité irrégulière double, qui sont bornées sur des domaines «spirals» attachés aux deux points singuliers, et qui, à la limite, convergent vers une paire de solutions sectorielles couvrant un voisinage de la singularité confluente. La méthode apporte une description unifiée pour toutes les valeurs du paramètre. / The thesis is composed of a chapter of preliminaries and two articles on the theme of unfolding of singularities of analytic differential equations in a complex domain. They are both related to the problem of local analytic classification of parametric families of linear systems: When two parametric families of linear systems are equivalent by means of an analytic change of coordinates in a neighborhood of the singularity? The article Analytic classification of families of linear differential systems unfolding a resonant irregular singularity deals with the question of analytic equivalence of parametric families of systems of linear differential equations in dimension 2 unfolding a generic resonant singularity of Poincaré rank 1 whose leading matrix is a Jordan bloc. The problem is completely solved and the moduli space of analytic equivalence classes is described in terms of a set of formal invariants and a single analytic invariant obtained from the trace of the monodromy. Universal unfoldings are provided for all such singularities. The article Confluence of singularities of non-linear differential equations via Borel-Laplace transformations investigates bounded solutions of systems of differential equations describing a 1-dimensional center manifold of an unfolded saddle-node singularity in a family of complex vector fields. Generally, a system of analytic ODE at a double singular point possesses a unique formal solution in terms of a divergent power series. The classical Borel summation method associates to it true solutions that are asymptotic to the series on certain sectors in the complex plane. The article shows how to unfold the Borel and Laplace integral transformations of the summation procedure. A new kind of solutions of parameter dependent systems of ODE with two simple (regular) singular points unfolding a double (irregular) singularity are constructed, which are bounded on certain “spiraling” domains attached to both singular points, and which at the limit converge uniformly to a pair of the classical sectorial solutions. The method provides a unified treatment for all values of parameter.