The main goal of this thesis is to investigate the frequentist asymptotic properties of nonparametric Bayesian procedures in inverse problems and the Gaussian white noise model. In the first part, we study the frequentist posterior contraction rate of nonparametric Bayesian procedures in linear inverse problems in both the mildly and severely ill-posed cases. This rate provides a quantitative measure of the quality of statistical estimation of the procedure. A theorem is proved in a general Hilbert space setting under approximation-theoretic assumptions on the prior. The result is applied to non-conjugate priors, notably sieve and wavelet series priors, as well as in the conjugate setting. In the mildly ill-posed setting, minimax optimal rates are obtained, with sieve priors being rate adaptive over Sobolev classes. In the severely ill-posed setting, oversmoothing the prior yields minimax rates. Previously established results in the conjugate setting are obtained using this method. Examples of applications include deconvolution, recovering the initial condition in the heat equation and the Radon transform. In the second part of this thesis, we investigate Bernstein--von Mises type results for adaptive nonparametric Bayesian procedures in both the Gaussian white noise model and the mildly ill-posed inverse setting. The Bernstein--von Mises theorem details the asymptotic behaviour of the posterior distribution and provides a frequentist justification for the Bayesian approach to uncertainty quantification. We establish weak Bernstein--von Mises theorems in both a Hilbert space and multiscale setting, which have applications in $L^2$ and $L^\infty$ respectively. This provides a theoretical justification for plug-in procedures, for example the use of certain credible sets for sufficiently smooth linear functionals. We use this general approach to construct optimal frequentist confidence sets using a Bayesian approach. We also provide simulations to numerically illustrate our approach and obtain a visual representation of the different geometries involved.

L'utilisation des modèles 3D, représentés sous forme de maillage, est sans cesse croissante dans de nombreuses applications. Pour une transmission efficace et pour une adaptation à l'hétérogénéité des ressources de ces modèles, des techniques de compression progressive sont généralement utilisées. Afin de protéger le droit d'auteur de ces modèles pendant la transmission, des techniques de tatouage sont également employées. Dans ces travaux de thèse, nous proposons premièrement deux méthodes de compression progressive pour des maillages avec ou sans information de couleurs et nous présentons finalement un système conjoint de compression progressive et de tatouage. Dans une première partie, nous proposons une méthode d'optimisation du compromis débit-distorsion pour des maillages sans attribut de couleur. Pendant le processus de l'encodage, nous adoptons la précision de quantification au nombre d'éléments et à la complexité géométrique pour chaque niveau de détail. Cette adaptation peut s'effectuer de manière optimale en mesurant la distance par rapport au maillage original, ou de façon quasi-optimale en utilisant un modèle théorique pour une optimisation rapide. Les résultats montrent que notre méthode donne des résultats compétitifs par rapport aux méthodes de l'état de l'art. Dans une deuxième partie, nous nous focalisons sur l'optimisation du compromis débit-distorsion pour des maillages possédant l'information de couleur attachée aux sommets. Après avoir proposé deux méthodes de compression pour ce type de maillage, nous présentons une méthode d'optimisation du débit-distorsion qui repose sur l'adaptation de la précision de quantification de la géométrie et de la couleur pour chaque maillage intermédiaire. Cette adaptation peut être effectuée rapidement selon un modèle théorique qui permet d'évaluer le nombre de bits de quantification nécessaire pour chaque maillage intermédiaire. Une métrique est également proposée pour préserver les éléments caractéristiques durant la phase de simplification. Finalement, nous proposons un schéma conjoint de compression progressive et de tatouage. Afin de protéger tous les niveaux de détails, nous insérons le tatouage dans chaque étape du processus d'encodage. Pour cela, à chaque itération de la simplification, nous séparons les sommets du maillage en deux ensembles et nous calculons un histogramme de distribution de normes pour chacun d'entre eux. Ensuite, nous divisons ces histogrammes en plusieurs classes et nous modifions ces histogrammes en décalant les classes pour insérer un bit. Cette technique de tatouage est réversible et permet de restaurer de manière exacte le maillage original en éliminant la déformation induite par l'insertion du tatouage. Nous proposons également une nouvelle méthode de prédiction de la géométrie afin de réduire le surcoût provoqué par l'insertion du tatouage. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode est robuste à diverses attaques géométriques tout en maintenant un bon taux de compression

L’utilisation des modèles 3D, représentés sous forme de maillage, est sans cesse croissante dans de nombreuses applications. Pour une transmission efficace et pour une adaptation à l’hétérogénéité des ressources de ces modèles, des techniques de compression progressive sont généralement utilisées. Afin de protéger le droit d’auteur de ces modèles pendant la transmission, des techniques de tatouage sont également employées. Dans ces travaux de thèse, nous proposons premièrement deux méthodes de compression progressive pour des maillages avec ou sans information de couleurs et nous présentons finalement un système conjoint de compression progressive et de tatouage. Dans une première partie, nous proposons une méthode d’optimisation du compromis débit-distorsion pour des maillages sans attribut de couleur. Pendant le processus de l’encodage, nous adoptons la précision de quantification au nombre d’éléments et à la complexité géométrique pour chaque niveau de détail. Cette adaptation peut s’effectuer de manière optimale en mesurant la distance par rapport au maillage original, ou de façon quasi-optimale en utilisant un modèle théorique pour une optimisation rapide. Les résultats montrent que notre méthode donne des résultats compétitifs par rapport aux méthodes de l’état de l’art. Dans une deuxième partie, nous nous focalisons sur l’optimisation du compromis débit-distorsion pour des maillages possédant l’information de couleur attachée aux sommets. Après avoir proposé deux méthodes de compression pour ce type de maillage, nous présentons une méthode d’optimisation du débit-distorsion qui repose sur l’adaptation de la précision de quantification de la géométrie et de la couleur pour chaque maillage intermédiaire. Cette adaptation peut être effectuée rapidement selon un modèle théorique qui permet d’évaluer le nombre de bits de quantification nécessaire pour chaque maillage intermédiaire. Une métrique est également proposée pour préserver les éléments caractéristiques durant la phase de simplification. Finalement, nous proposons un schéma conjoint de compression progressive et de tatouage. Afin de protéger tous les niveaux de détails, nous insérons le tatouage dans chaque étape du processus d’encodage. Pour cela, à chaque itération de la simplification, nous séparons les sommets du maillage en deux ensembles et nous calculons un histogramme de distribution de normes pour chacun d’entre eux. Ensuite, nous divisons ces histogrammes en plusieurs classes et nous modifions ces histogrammes en décalant les classes pour insérer un bit. Cette technique de tatouage est réversible et permet de restaurer de manière exacte le maillage original en éliminant la déformation induite par l’insertion du tatouage. Nous proposons également une nouvelle méthode de prédiction de la géométrie afin de réduire le surcoût provoqué par l’insertion du tatouage. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode est robuste à diverses attaques géométriques tout en maintenant un bon taux de compression / The use of 3D models, represented as a mesh, is growing in many applications. For efficient transmission and adaptation of these models to the heterogeneity of client devices, progressive compression techniques are generally used. To protect the copyright during the transmission, watermarking techniques are also used. In this thesis, we first propose two progressive compression methods for meshes with or without color information, and we present a joint system of compression and watermarking. In the first part, we propose a method for optimizing the rate-distortion trade-off for meshes without color attribute. During the encoding process, we adopt the quantization precision to the number of elements and geometric complexity. This adaptation can be performed optimally by measuring the distance regarding the original mesh, or can be carried out using a theoretical model for fast optimization. The results show that our method yields competitive results with the state-of-the-art methods. In the second part, we focus on optimizing the rate-distortion performance for meshes with color information attached to mesh vertices. We propose firstly two methods of compression for this type of mesh and then we present a method for optimizing the rate-distortion trade-off based on the adaptation of the quantification precision of both geometry and color for each intermediate mesh. This adaptation can be performed rapidly by a theoretical model that evaluates the required number of quantization bits for each intermediate mesh. A metric is also proposed in order to preserve the feature elements throughout simplification. Finally, we propose a joint scheme of progressive compression and watermarking. To protect all levels of detail, we insert the watermark within each step of the encoding process. More precisely, at each iteration of simplification, we separate vertices into two sets and compute a histogram of distribution of vertex norms for each set. Then, we divide these histograms into several bins and we modify these histograms by shifting bins to insert a bit. This watermarking technique is reversible and can restore exactly the original mesh by eliminating the distortion caused by the insertion of the watermark. We also propose a new prediction method for geometry encoding to reduce the overhead caused by the insertion of the watermark. Experimental results show that our method is robust to various geometric attacks while maintaining a good compression ratio