CETTE THÈSE EST CONSACRÉE À LA QUANTIFICATION AVEC DES APPLICATIONS À LA FINANCE. LE CHAP.1 RAPPELLE LES BASES DE LA QUANTIFICATION ET LES MÉTHODES DE RECHERCHE DE QUANTIFIEURS OPTIMAUX. AU CHAP.2 ON ÉTUDIE LE COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE, DANS L^S, DE L'ERREUR DE QUANTIFICATION ASSOCIÉE À UNE TRANSFORMATION LINÉAIRE D'UNE SUITE DE QUANTIFIEURS OPTIMALE DANS L^R. ON MONTRE QU'UNE TELLE TRANSFORMATION PERMET DE RENDRE LA SUITE TRANSFORMÉE L^S TAUX OPTIMALE POUR TOUT S, POUR UNE LARGE FAMILLE DE PROBABILITÉS. LE CHAP.3 ÉTUDIE LE COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE DE LA SUITE DU RAYON MAXIMAL ASSOCIÉE À UNE SUITE DE QUANTIFIEURS L^R OPTIMALE. ON MONTRE QUE DÈS QUE SUPP(P) EST NON BORNÉ CETTE SUITE TEND VERS L'INFINI. ON DONNE, POUR UNE GRANDE FAMILLE DE PROBABILITÉS, LA VITESSE DE CONVERGENCE VERS L'INFINI. LE CHAP.4 EST CONSACRÉ AU PRICING D'OPTIONS DE TYPE LOOKBACK ET À BARRIÈRRE. ON ÉCRIT CES PRIX SOUS UNE FORME QUI NOUS PERMET DE LES ESTIMER PAR MONTE CARLO, PAR UNE MÉTHODE HYBRIDE MONTE CARLO-QUANTIFICATION ET PAR PUR QUANTIFICATION.

Un des buts de l'infographie est de produire des images réalistes. Pour cela, des artistes créent des modèles géométriques complexes ornés de textures détaillées. Malheureusement, selon l'application visée et les ressources disponibles, il doivent souvent "prendre des raccourcis" en répétant des textures ou en utilisant des modèles simples dont les détails sont simulés par une série de couches d'apparence. Afin de créer des objets 3D réalistes, la meilleure source d'inspiration est le monde réel lui-même. Dans ce contexte, nous proposons d'aider l'artiste à créer ces couches d'apparence à partir de l'analyse d'exemples. Nous nous attaquons tout d'abord à la couche de texture couleur, et plus particulièrement aux textures structurées.<br />En effet, ces dernières sont difficilement reproductibles de manière automatique et leur répétition visuelle est gênante pour l'observateur. Afin de réussir à propager de telles textures à partir d'un exemplaire donné, nous proposons de découpler la structure de l'apparence.<br />Nous traitons le problème tout d'abord sous un aspect géométrique. Les textures structurées sont représentées par un maillage 2D qui est analysé afin d'en extraire une description statistique compacte menant à la création d'un générateur permettant de reproduire la structure originelle à volonté. L'utilisateur est pris en compte tout au long du processus et peut influencer le résultat grâce à des cartes de contraintes.<br />En parallèle, nous analysons l'apparence de la texture structurée afin d'extraire un ensemble réduit de textures représentant les matériaux utilisés pour l'intérieur des régions et leur contour. Ces informations nous permettent d'"habiller" de nouvelles structures de manière efficace. Dans un troisième temps, nous utilisons l'information de structure et de texture, ainsi que des informations usager afin de générer et propager des détails 3D sur des modèles. Nous proposons un système générique qui permettra d'alléger les artistes de tâches souvent répétitives et fastidieuses. Nous appliquons ce système à la génération de cartes de hauteurs et présentons plusieurs autres cas d'application.<br />L'ensemble des techniques proposées permet de synthétiser des textures structurées détaillées à partir d'exemples avec un coût mémoire réduit et permettant un rendu en temps-réel, tout en laissant du contrôle à l'utilisateur.