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Les archosaures sont un clade de vertébrés comprenant les oiseaux, les crocodiliens, ainsi que de nombreux groupes fossiles. Ce groupe fait depuis plusieurs décennies l'objet d'un important débat parmi les paléontologues quant à l'évolution du thermométabolisme au sein de ses différentes lignées. L'hypothèse classique considère que seuls les oiseaux modernes sont endothermes, tandis que tous les autres archosaures sont ectothermes. L'histologie osseuse permet d'étudier plusieurs traits relatifs au thermométabolisme impossibles à mesurer sur des spécimens fossiles ; c'est pourquoi nous avons utilisé des caractères mesurés sur des coupes histologiques d'os longs.Nous nous sommes consacrés dans une première partie à une revue détaillée de la mesure du signal phylogénétique pour des caractères ostéohistologiques dans deux clades de vertébrés, ce qui nous a permis de mieux définir l'approche à suivre dans la construction de nos modèles prédictifs.Après une étude préliminaire consacrée à l'élaboration d'un modèle prédictif du taux de croissance osseuse, nous avons construit un modèle global capable de prédire directement le taux métabolique de nos spécimens fossiles. Nos résultats montrent que la majorité des archosaures de notre échantillonnage étaient endothermes. Cela implique que le dernier ancêtre commun des archosaures était probablement endotherme, et que les crocodiliens sont donc devenus secondairement ectothermes, probablement en réponse aux contraintes du milieu aquatique. Des études plus spécifiques sur la lignée des pseudosuchiens devraient permettre de déterminer à quel niveau de l'arbre phylogénétique s'est effectué le retour à cet état ectotherme. / Archosaurs are a clade of vertebrates that includes birds, crocodiles, and numerous fossil groups. This clade has been a matter of debate among paleontologists for decades concerning the evolution of thermometabolism in its different lineages. The classical hypothesis considers that only modern birds are true endotherms, whereas all other archosaurs are ectotherms. Bone histology allows to study several traits linked to bone growth rate and thermometabolism, otherwise impossible to estimate on fossil specimens; for this reason, we used characters measured on long bone histological sections.In the first section, we extensively reviewed the measure of phylogenetic signal for osteohistological features in two clades of vertebrates, which was then used to define the methodology for building our predictive models.After a preliminary study during which we built a predictive model for bone growth rate, we built a global model to predict the metabolic rate of our fossil specimens, using both histological features and phylogenetic information for each specimen. Our results show that a majority of archosaurs in our sample were endotherms. This implies that the last common ancestor of archosaurs was likely an endotherm, and that modern crocodiles became secondarily ectothermic, probably in response to their aquatic environment. More specific studies on pseudosuchians should allow to precisely identify the level of the phylogenetic tree at which the ectothermic state was acquired, as well as adaptive constraints behind this acquisition.

Les neurones interagissent à travers leur potentiel de membrane qui a en général une évolution temporelle complexe due aux nombreuses entrées synaptiques irrégulières reçues. Cette évolution est mieux décrite en termes probabilistes, en raison de ces entrées irrégulières ou «bruit synaptique». L'évolution temporelle du potentiel de membrane est stochastique mais aussi déterministe: stochastique, car conduite par des entrées synaptiques qui arrivent de façon aléatoire dans le temps, et déterministe, car un neurone biologique a une évolution temporelle très similaire quand soumis à une même séquence d'entrées synaptiques. Nous étudions les propriétés statistiques d'un modèle simplifié de neurone soumis à des entrées à taux variable d'où en résulte l'évolution non-stationnaire du potentiel de membrane. Nous considérons un modèle passif de membrane neuronale, sans mécanisme de décharge neuronale, soumis à des entrées à courant ou à conductance sous la forme d'un processus de «shot noise». Les fluctuations du potentiel de membrane sont aussi modélisées par un processus stochastique similaire, de «shot noise» filtré. Nous avons analysé les propriétés statistiques de ces processus dans le cadre des transformations de processus ponctuels de Poisson. Des propriétés de ces transformations sont dérivées les statistiques non-stationnaires du processus. Nous obtenons ainsi des expressions analytiques exactes pour les moments et cumulants du processus filtré dans le cas général des taux d'entrée variables. Ce travail ouvre de nombreuses perspectives pour l'analyse de neurones dans les conditions in vivo, en présence d'entrées synaptiques intenses et bruitées. / Neurons interact through their membrane potential that generally has a complex time evolution due to numerous irregular synaptic inputs received. This complex time evolution is best described in probabilistic terms due to this irregular or "noisy" activity. The time evolution of the membrane potential is therefore both stochastic and deterministic: it is stochastic since it is driven by random input arrival times, but also deterministic, since subjecting a biological neuron to the same sequence of input arrival times often results in very similar membrane potential traces. In this thesis, we investigated key statistical properties of a simplified neuron model under nonstationary input from other neurons that results in nonstationary evolution of membrane potential statistics. We considered a passive neuron model without spiking mechanism that is driven by input currents or conductances in the form of shot noise processes. Under such input, membrane potential fluctuations can be modeled as filtered shot noise currents or conductances. We analyzed the statistical properties of these filtered processes in the framework of Poisson Point Processes transformations. The key idea is to express filtered shot noise as a transformation of random input arrival times and to apply the properties of these transformations to derive its nonstationary statistics. Using this formalism we derive exact analytical expressions, and useful approximations, for the mean and joint cumulants of the filtered process in the general case of variable input rate. This work opens many perspectives for analyzing neurons under in vivo conditions, in the presence of intense and noisy synaptic inputs.