Cette thèse se propose d’étudier la grammaticalisation, processus d’évolution linguistique par lequel les éléments fonctionnels de la langue se trouvent remplacés au cours du temps par des mots ou des constructions de contenu, c’est-à-dire servant à désigner des entités plus concrètes. La grammaticalisation est donc un cas particulier de remplacement sémantique. Or, la langue faisant l’objet d’un consensus social bien établi, il semble que le changement sémantique s’effectue à contre-courant de la bonne efficacité de la communication ; pourtant, il est attesté dans toutes les langues, toutes les époques et, comme le montre la grammaticalisation, toutes les catégories linguistiques. Dans cette thèse, nous étudions d’abord le phénomène de grammaticalisation d’un point de vue empirique, en analysant les fréquences d’usage de plusieurs centaines de constructions du langage connaissant une ou plusieurs grammaticalisations au cours de l’histoire de la langue française. Ces profils de fréquence sont extraits de la base de données de Frantext, qui permet de couvrir une période de sept siècles. L’augmentation de fréquence en courbe en S concomitante du remplacement sémantique, attestée dans la littérature, est confirmée, mais aussi complétée par l’observation d’une période de latence, une stagnation de la fréquence d’usage de la construction alors même que celle-ci manifeste déjà son nouveau sens. Les distributions statistiques des observables décrivant ces deux phénomènes sont obtenues et quantifiées. Un modèle de marche aléatoire est ensuite proposé reproduisant ces deux phénomènes. La latence s'y trouve expliquée comme un phénomène critique, au voisinage d’une bifurcation point-col. Une extension de ce modèle articulant l’organisation du réseau sémantique et les formes possibles de l’évolution est ensuite discutée. / This work aims to study grammaticalization, the process by which the functional items of a language come to be replaced with time by content words or constructions, usually providing a more substantial meaning. Grammaticalization is therefore a particular type of semantic replacement. However, language emerges as a social consensus, so that it would seem that semantic change is at odds with the proper working of communication. Despite of this, the phenomenon is attested in all languages, at all times, and pervades all linguistic categories, as the very existence of grammaticalization shows. Why it would be so is somehow puzzling. In this thesis, we shall argue that the components on which lies the efficiency of linguistic communication are precisely those responsible for these semantic changes. To investigate this matter, we provide an empirical study of frequency profiles of a few hundreds of linguistic constructions undergoing one or several grammaticalizations throughout the French language history. These frequencies of use are extracted from the textual database Frantext, which covers a period of seven centuries. The S-shaped frequency rise co-occurring with semantic change, well attested in the existing literature, is confirmed. We moreover complement it by a latency part during which the frequency does not rise yet, though the construction is already used with its new meaning. The statistical distribution of the different observables related to these two phenomenal features are extracted. A random walk model is then proposed to account for this two-sided frequency pattern. The latency period appears as a critical phenomenon in the vicinity of a saddle-node bifurcation, and quantitatively matches its empirical counter-part. Finally, an extension of the model is sketched, in which the relationship between the structure of the semantic network and the outcome of the evolution could be discussed.

Les nanocomposites polymères ont fait l'objet de recherches académiques et industrielles au cours des dernières décennies, du fait de leurs remarquables propriétés mécaniques et rhéologiques comparés aux polymères purs. En particulier, ils présentent du renforcement pour des fractions volumiques modérées, et des effets non linéaires pour des déformations relativement faibles. Malgré des décennies de recherche, la relation entre la rhéologie et la structure des nanocomposites est loin d'être comprise. Les simulations atomistiques peuvent donner une vision détaillée de l'interaction entre la dynamique des chaînes polymères et les charges renforçantes à une échelle locale. Cependant, il est difficile d'aborder les propriétés émergentes à une échelle mésoscopique, par exemple, simuler un grand nombre d'agrégats dans une matrice polymère enchevêtrée reste toujours hors de portée. Dans ce travail, nous proposons un modèle mésoscopique pour simuler la rhéologie des nanocomposites avec un fluide simple ou une matrice polymère enchevetrée, en utilisant la dynamique brownienne et la dynamique généralisée de Langevin, respectivement. Dans les deux dynamiques, le mouvement des chaines de polymère n'est pas décrit de façon explicite et son effet sur la dynamique de la charge est «moyenné». En utilisant ce modèle, nous étudions l'influence du type de charge, de leur taille, morphologie, et fraction volumique sur la rhéologie du composite modèle, ainsi que la morphologie des charges dans les simulations. Un cas particulièrement intéressant est celui d'agrégats quasi-fractals, qui peuvent être flexibles ou bien rigides. Nous démontrons que les systèmes avec agrégats présentent un renforcement significatif, qui augmente avec la taille des agrégats, leur rigidité, leur fraction volumique et leur polydispersité en taille. Une relaxation lente est également mise en évidence, et nous montrons qu'elle est liée à la rotation lente des agrégats. L'effet Payne, associé à la réponse non linéaire des modules dynamiques avec l'amplitude de déformation de cisaillement, est également observé pour nos modèles de composites. Nous faisons le lien entre l'arrangement microscopique des charges sous cisaillement et les propriétés macroscopiques du composite / Polymer nanocomposites have drawn a lot of attention both from the academic and industrial research in the last decades, thanks to their remarkable mechanical and rheological properties as compared to pure polymers. In particular, they may display reinforcement for moderate volume fractions, and several non linear effects that appear for small deformation amplitudes. In spite of decades of research, the relation between nanocomposites structure and rheology is far from being understood. Atomistic simulations can give a detailed view of the interplay between polymer chains dynamics and fillers at a local scale. However, it is much more difficult to address the properties emerging at a mesoscopic scale, for instance, to simulate a large number of aggregates in an entangled polymeric matrix remains out of reach. In this work, we build a mesoscopic model to simulate the rheology of polymer nanocomposites with a simple fluid and an entangled polymer matrix, by using the Brownian dynamics and the generalized Langevin dynamics, respectively. In both cases, the motion of the polymer chains is not explicitly described and its effect on the filler dynamics is "averaged out". Using this model, we quantitatively determine the influences of the filler type, the filler volume fraction, size and morphology on the rheology of the model composite. Of particular interest is the case of fractal-like aggregates, which may be flexible or rigid. We demonstrate that model aggregates display significant reinforcement, which increases with the aggregate size, aggregate rigidity, filler volume fraction and polydispersity. Long relaxation times are also evidenced, which are related to the slow rotation of the aggregates. The well-known Payne effect, associated to the nonlinear response of the dynamic moduli with the shear deformation amplitude, is also seen in our model composites. We relate the behavior of microscopic filler to the macroscopic properties of the composite

Nous étudions le comportement collectif d'une assemblée de colloïdes Janus, des sphères d'or de 1µm dont une moitié est recouverte de platine. Lorsqu'ils sont immergés dans une solution d'eau oxygénée, ils se déplacent à des vitesses de l'ordre de 5µm/s, contrôlable par la concentration en peroxyde. Individuellement, ces colloïdes suivent une marche aléatoire persistante ; Ils interagissent par effets phorétiques, formant des clusters dynamiques de quelques dizaines de colloïdes. Ces clusters, mobiles, échangent continuellement des colloïdes, se divisent et se fusionnent, formant une phase stationnaire. Nous avons développés ces colloïdes, ainsi qu'un système d'acquisition pour détecter et reconstituer les trajectoires des colloïdes. La taille moyenne des clusters augmente linéairement avec l'activité, définie comme la vitesse moyenne des colloïdes en dehors des clusters. La fonction densité de probabilité de la taille des clusters est une loi de puissance d'exposant -2. Nous quantifions les vitesses de translation et de rotation des clusters. Pour réaliser une étude thermodynamique, nous réalisons des expériences de sédimentation. Une transition est observée, entre une phase peu dense, un gaz parfait, dans lequel on mesure une température effective, et une phase dense à la dynamique hétérogène. L'équation d'état du système est mesurée, et une forme analytique heuristique est proposée / We study the collective behavior of an assembly of Janus Colloids. These are 1µm gold colloids with one half coated in platinum. When immersed in a peroxide bath, they self-propel, owing to diffusiophoresis and electrophoresis, moving at velocities of order 5µm/s. The velocity can be tune by adjusting the amount of peroxide in the bath. At the single particle level, the colloids undergo a persistent random walk. When in denser groups, the colloids interact through chemical and steric effects. The combination of these interactions, with the colloids activity, leads to collective effects. A dynamic cluster phase is observed, the formation of motile clusters of colloids, formed of up to 100 colloids. The clusters are in a stationary state, constantly moving, and exchanging colloids, they are also colliding, merging and breaking apart. We developed both the colloids, whose synthesis is described, and a high-throughput acquisition and analysis system. We measure the positions, and reconstruct the trajectories of thousands of colloids for a few minutes. From the trajectories, we extract statistical observables. We show that the sizes of clusters increases linearly as a function of the activity of the colloids. The probability distribution functions of sizes are power laws. As the density increases, a jamming transition is observed. The dense phase heterogeneous dynamics is characterized. We study the transition from the dense phase to a low density assembly with sedimentation experiments. The low density phase behaves as an ideal gas, allowing the definition of an effective temperature. We measure an equation of state for the system, and propose a heuristic collapse

Dans le cadre de cette thèse, il s'agit d'étudier les effets électro-chimio-mécaniques à la nanoéchelle d'un système des argiles smectites saturés d'eau et des ions compensateurs à l'aide de la théorie de mécanique statistique. Des modèles plus complexes que celui de Poisson-Boltzmann comme DFT/MSA, HNC sont étudiés en prenant en compte des effets de corrélation entre des ions de taille finie ayant pour objectif de calculer la distribution des ions aux nanopores. D'autre part, en cherchant à comprendre la physique du système, nous avons résolu également le problème mécanique à cette échelle en introduisant les tenseurs des contraintes du fluide satisfaisant obligatoirement l'équilibre mécanique. Une fois les problèmes à la plus petite échelle sont dévoilés, une méthode d'homogénéisation périodique de type multi-échelles est utilisée pour passer aux échelles supérieures dans le but d'obtenir les lois constitutives macroscopiques des propriétés physiques comme la pression de gonflement, le transport, à partir des équations aux petites échelles. Dans ce contexte, les modèles à deux échelles et à trois échelles sont proposés pour atteindre les échelles microscopique ou macroscopique à partir des nanopores. En fin, le modèle de trois échelles (modèle de double porosité) est appliqué à la simulation d'une barrière argileuse avec un échange d'ions / In this work, we study electro-chemo-mechanical effects at the nanoscale of smectite clay particles saturated by saline solutions containing water and ions, with the aid of Statistical Mechanical theory. Some more complex models than Poisson-Boltzmann's one as DFT/MSA, HNC are studied taking into account the ion-ion correlations between ions with finite size in order to compute local ionic distributions in the nanopores. On the other hand, we resolved also the mechanical problem in this scale by introducing the stress tensors of fluid satisfying compulsorily mechanical equilibrium. Our aim next is to up-scale the model to higher scale based on homogenization of periodic structures aiming at obtaining the macroscopic constitutive laws for the disjoining pressure and transport problem. In this context, the two et three-scale models are proposed. Finally, the three-scale model (dual-porosity model) is applied for a clay barrier simulation with ion exchange problem

In the present paper, we identify several distributions from Physics and study their applicability to phenomena such as distribution of income, wealth, and expenditure. Firstly, we apply logistic distribution to these data and we find that it fits very well the annual data for the entire income interval including for upper income segment of population. Secondly, we apply Fermi-Dirac distribution to these data. We seek to explain possible correlations and analogies between economic systems and statistical thermodynamics systems. We try to explain their behaviour and properties when we correlate physical variables with macroeconomic aggregates and indicators. Then we draw some analogies between parameters of the Fermi-Dirac distribution and macroeconomic variables. Thirdly, as complex systems are modelled using polynomial distributions, we apply polynomials to the annual sets of data and we find that it fits very well also the entire income interval. Fourthly, we develop a new methodology to approach dynamically the income, wealth, and expenditure distribution similarly with dynamical complex systems. This methodology was applied to different time intervals consisting of consecutive years up to 35 years. Finally, we develop a mathematical model based on a Hamiltonian that maximises utility function applied to Ramsey model using Fermi-Dirac and polynomial utility functions. We find some theoretical connections with time preference theory. We apply these distributions to a large pool of data from countries with different levels of development, using different methods for calculation of income, wealth, and expenditure.

Durant les dernières décennies, l’évolution de la puissance de calcul a conduit au développement de codes de simulation en physique des réacteurs de plus en plus prédictifs pour la modélisation du comportement d’un réacteur nucléaire en situation de fonctionnement normal et accidentel. Un cadre d’analyse d’incertitudes cohérent avec l’utilisation de modélisations Best Estimate (BE) a été développé. On parle d’approche Best Estimate Plus Uncertain-ties (BEPU) et cette approche donne lieu `a de nombreux travaux de R&D à l’international en simulation numérique. Dans cette thèse, on étudie la quantification d’incertitudes multi-physiques dans le cas d’un transitoire d’ éjection de Grappe de contrôle (REA- Rod Ejection Accident) dans un Réacteur à Eau Pressurisée (REP). La modélisation BE actuellement disponible au CEA est réalisée en couplant les codes APOLLO3 R (netronique) et FLICA4 (thermohydraulique-thermique du combustible) dans l’environnement SALOME/CORPUS. Dans la première partie de la thèse, on examine différents outils statistiques disponibles dans la littérature scientifique dont la réduction de dimension, l’analyse de sensibilité globale, des modèles de substitution et la construction de plans d’expérience. On utilise ces outils pour développer une méthodologie de quantification d’incertitudes. Dans la deuxième partie de la thèse, on améliore la modélisation du comportement du combustible. Un couplage Best Effort pour la simulation d’un transitoire REA est disponible au CEA. Il comprend le code ALCYONE V1.4 qui permet une modélisation fine du comportement thermomécanique du combustible. Cependant, l’utilisation d’une telle modélisation conduit à une augmentation significative du temps de calcul ce qui rend actuellement difficile la réalisation d’une analyse d’incertitudes. Pour cela, une méthodologie de calibrage d’un modèle analytique simplifié pour le transfert de chaleur pastille-gaine basé sur des calculs ALCYONE V1.4 découplés a été développée. Le modèle calibré est finalement intégré dans la modélisation BE pour améliorer sa prédictivité. Ces deux méthodologies sont maquettées initialement sur un cœur de petite échelle représentatif d’un REP puis appliquées sur un cœur REP à l’échelle 1 dans le cadre d’une analyse multi-physique d’un transitoire REA. / The computational advancements of the last decades lead to the development of numerical codes for simulating the reactor physics with increa-sing predictivity allowing the modeling of the beha-vior of a nuclear reactor under both normal and acci-dental conditions. An uncertainty analysis framework consistent with Best Estimate (BE) codes was develo-ped in order to take into account the different sources of uncertainties. This framework is called Best Esti-mate Plus Uncertainties (BEPU) and is currently a field of increasing research internationally. In this the-sis we study the multi-physics uncertainty quantifi-cation for Rod Ejection Accident (REA) in Pressuri-zed Water Reactors (PWR). The BE modeling avai-lable in CEA is used with a coupling of APOLLO3 (neutronics) and FLICA4 (thermal-hydraulics and fuel-thermal) in the framework of SALOME/CORPUS tool. In the first part of the thesis, we explore different statistical tools available in the scientific literature including: dimension reduction, global sensitivity analy-sis, surrogate modeling and design of experiments. We then use them in order to develop an uncer-tainty quantification methodology. In the second part of the thesis, we improve the BE modeling in terms of its uncertainty representation. A Best Effort coupling scheme for REA analysis is available at CEA. This in-cludes ALCYONE V1.4 code for a detailed modeling of fuel-thermomechanics behavior. However, the use of such modeling increases significantly the compu-tational cost for a REA transient rendering the uncer-tainty analysis prohibited. To this purpose, we deve-lop a methodology for calibrating a simplified analytic gap heat transfer model using decoupled ALCYONE V1.4 REA calculations. The calibrated model is finally used to improve the previous BE modeling. Both de-veloped methodologies are tested initially on a small scale core representative of a PWR and then applied on a large scale PWR core.

La motilité cellulaire est fondamentale dans de nombreux processus physiologiques, qu’ils soient normaux ou pathologiques. Cependant, bien que ces derniers impliquent la plupart du temps de nombreuses cellules se mouvant en même temps, les effets des interactions entre cellules sur leur dynamique, à la fois individuelle et collective, restent assez mal connu. Dans cette thèse, j’ai utilisé Dictyostelium discoideum à l’état végétatif pour étudier cette régulation collective de la motilité. Je me suis principalement appuyé sur une analyse minutieuse de nombreuses trajectoires cellulaires dans des situations variées pour (i) caractériser un facteur sécrété qui régule négativement la motilité cellulaire (nature chimique, voie de signalisation, dynamique de sécrétion et de réponse) et (ii) analyser et modéliser quantitativement la dynamique d’étalement de colonie cellulaires de forme, dimension et densité contrôlées. Je décris enfin un phénomène d’agrégation dynamique observé lorsque les cellules sont placées à haute densité dans un milieu nutritif / Cell motility is fundamental in many physiological, either normal or pathological, phenomena. Yet, although these most often involve several cells moving at the same time, how the interactions between cells affect both individual and collective dynamics remains a poorly understood question. In this thesis, I used vegetative Dictyostelium discoideum cells as a model to study this collective regulation of the motility. I relied mainly on the thorough analysis of numerous cell trajectories in various situations to (i) characterise a secreted factor used to down-regulate the cells’ motility (biochemical nature, response pathway, secretion and response dynamics) and (ii) quantitatively analyse and model the dynamics of spreading cell colonies of controlled initial shape, size and density. Last, I describe a dynamic aggregation phenomenon that occurs when the cells are seeded at high density in a nutrient-rich medium

Grâce aux progrès des techniques de séquençage, les bases de données génomiques ont connu une croissance exponentielle depuis la fin des années 1990. Un grand nombre d'outils statistiques ont été développés à l'interface entre bioinformatique, apprentissage automatique et physique statistique, dans le but d'extraire de l'information de ce déluge de données. Plusieurs approches de physique statistique ont été récemment introduites dans le contexte précis de la modélisation de séquences de protéines, dont l'analyse en couplages directs. Cette méthode d'inférence statistique globale fondée sur le principe d'entropie maximale, s'est récemment montrée d'une efficacité redoutable pour prédire la structure tridimensionnelle de protéines, à partir de considérations purement statistiques.Dans cette thèse, nous présentons les méthodes d'inférence en question, et encouragés par leur succès, explorons d'autres domaines complexes dans lesquels elles pourraient être appliquées, comme la détection d'homologies. Contrairement à la prédiction des contacts entre résidus qui se limite à une information topologique sur le réseau d'interactions, ces nouveaux champs d'application exigent des considérations énergétiques globales et donc un modèle plus quantitatif et détaillé. À travers une étude approfondie sur des donnéesartificielles et biologiques, nous proposons une meilleure interpretation des paramètres centraux de ces méthodes d'inférence, jusqu'ici mal compris, notamment dans le cas d'un échantillonnage limité. Enfin, nous présentons une nouvelle procédure plus précise d'inférence de modèles génératifs, qui mène à des avancées importantes pour des données réelles en quantité limitée. / Over the last decades, genomic databases have grown exponentially in size thanks to the constant progress of modern DNA sequencing. A large variety of statistical tools have been developed, at the interface between bioinformatics, machine learning, and statistical physics, to extract information from these ever increasing datasets. In the specific context of protein sequence data, several approaches have been recently introduced by statistical physicists, such as direct-coupling analysis, a global statistical inference method based on the maximum-entropy principle, that has proven to be extremely effective in predicting the three-dimensional structure of proteins from purely statistical considerations.In this dissertation, we review the relevant inference methods and, encouraged by their success, discuss their extension to other challenging fields, such as sequence folding prediction and homology detection. Contrary to residue-residue contact prediction, which relies on an intrinsically topological information about the network of interactions, these fields require global energetic considerations and therefore a more quantitative and detailed model. Through an extensive study on both artificial and biological data, we provide a better interpretation of the central inferred parameters, up to now poorly understood, especially in the limited sampling regime. Finally, we present a new and more precise procedure for the inference of generative models, which leads to further improvements on real, finitely sampled data.

Cette thèse se consacre à l'étude du modèle de dénaturation de l'ADN introduit par Poland et Scheraga dans les années soixante. Les modèles de dépiégeage en milieu aléatoire, avec lesquels la correspondance a été établie, sont également traités. Dans le cas où les interactions entre le système et l’environnement sont homogènes, le problème a été résolu : selon la valeur d'un paramètre géométrique, une transition de phase d'ordre un ou deux se produit. En revanche, lorsque les interactions sont prises aléatoires (on parle d'un système en présence de désordre), nous ne connaissons ni le point critique, ni l'ordre de la transition en régime defort désordre. Pour simplifier le problème, de nombreux auteurs font usage d'une représentation hiérarchique grâce à laquelle une renormalisation exacte de la fonction de partition peut être écrite. Mais à nouveau, la question du point critique et de l'ordre de la transition n'a pas été résolue. Nous avons introduit un nouveau système (Toymodel) plus simple que la version hiérarchique en changeant la forme de la renormalisation. Le problème, ainsi posé, permet de mettre en évidence une famille de distributions qui ne varient presque pas lors d'une renormalisation, avec lesquelles nous avons pu dériver des équations du type Berezinskii-Kosterlitz- Thouless. Aussi, en présence de désordre, la transition de phase n'admet pas de point fixe critique. Ces deux éléments, en accord avec nos résultats numériques, nous poussent à croire que nous sommes en présence d'une transition de phase d'ordre infini. La seconde partie de la thèse rapporte un travail sur le processus simple d'exclusion symétrique, qui est l'un des modèles les plus simples de physique statistique hors d'équilibre pour lequel un état stationnaire est connu. La fonction de grandes déviations a été calculée dans le passé par les approches microscopiques et macroscopiques et ici, nous en avons calculé la première correction de taille finie. Le résultat a ensuite été comparé aux corrections similaires pour des systèmes à l'équilibre. / This thesis is a study of a DNA denaturation model, introduced by Poland and Scheraga during the 1960s. The depinning models with random environment, with which the similarity has been made, are also concerned. If the interactions between the system and the environment are homogeneous, the problem has been solved: depending on the value of a geometrical parameter, a first or a second order phase transition happens. On the other hand, when the interactions are random, we know neither the critical point nor the phase transition order in the case of strong disorder. In order to simplify the problem, some authors have used a hierarchical representation through which an exact renormalization can be written. Despite this simplification, the critical point and the transition order have not been found. By changing the renormalization relation, we introduced a Toy-model which is simpler than the hierarchical version. The new problem leaded us to a family of distributions, which stay almost the same under renormalization, and allow us to derive the Berezinskii-Kosterlitz- Thouless equations. Also, with strong disorder, the phase transition does not have a critical fixed point. These two elements, according to our numerical results, predict that the order transition is infinite. The second part of this thesis reports on a work about the simple symmetric exclusion process, which is one of the simplest out of equilibrium models for which a stationary state is known. The large deviation function has been calculated in the past through microscopic and macroscopic approaches. Here, we calculated the leading finite-size correction. Then the result has been compared to similar corrections for equilibrium systems.