La thérapie photodynamique (PDT) est un traitement médical destiné à certains types de cancer. Elle utilise un agent photosensibilisant qui se concentre dans les tissus pathologiques est qui sera. Cet agent est ensuite activé par une lumière d'une longueur d'onde précise produisant, après une cascade de réactions, des espèces réactives de l'oxygène qui endommagent les cellules cancéreuses. Cette thèse aborde les analyses d'identifiabilité et de sensibilité des paramètres du modèle dynamique non linéaire retenu. Après avoir précisé différents cadres d'analyse d'identifiabilité, nous nous intéressons plus particulièrement à l'identifiabilité a posteriori, pour des conditions expérimentales fixées, puis à l'identifiabilité pratique, prenant en plus en compte les bruits de mesure. Pour ce dernier cadre, nous proposons une méthodologie d'analyse locale autour de valeurs particulières des paramètres. En ce qui concerne l'identifiabilité des paramètres du modèle dynamique de la phase photocytotoxique de la PDT, nous montrons que parmi les dix paramètres localement identifiables a posteriori, seulement l'un d'entre eux l'est en pratique. Néanmoins, ces résultats locaux demeurent insuffisants en raison des larges plages de variation possibles des paramètres du modèle et nécessitent d'être complétés par une analyse globale. Le manque de méthode visant à tester l'identifiabilité globale a posteriori ou pratique, nous a orientés vers l'analyse de sensibilité globale de la sortie du modèle par rapport à ses paramètres. Une méthode d'analyse de sensibilité globale fondée sur l'étude de la variance a permis de mettre en évidence trois paramètres sensibilisants. Nous abordons ensuite les liens entre les analyses globales d'identifiabilité et de sensibilité des paramètres, en employant une décomposition de Sobol'. Nous montrons alors que les liens suivants existent : une fonction de sensibilité totale nulle implique un paramètre non-identifiable; deux fonctions de sensibilité colinéaires impliquent la non-identifiabilité mutuelle des paramètres en question ; la non-injectivité de la sortie par rapport à un de ses paramètres peut aussi entrainer la non-identifiabilité du paramètre en question mais ce dernier point ne peut être détecté en analysant les fonctions de sensibilité uniquement. En somme, la détection des paramètres non globalement identifiables dans un cadre expérimental donné à partir de résultats d'analyse de sensibilité globale ne peut être que partielle. Elle permet d'observer deux (sensibilité nulle ou négligeable et sensibilités corrélées) des trois causes de la non-identifiabilité.

La thérapie photodynamique (PDT) est un traitement médical destiné à certains types de cancer. Elle utilise un agent photosensibilisant qui se concentre dans les tissus pathologiques est qui sera. Cet agent est ensuite activé par une lumière d'une longueur d'onde précise produisant, après une cascade de réactions, des espèces réactives de l'oxygène qui endommagent les cellules cancéreuses.Cette thèse aborde les analyses d'identifiabilité et de sensibilité des paramètres du modèle dynamique non linéaire retenu.Après avoir précisé différents cadres d'analyse d'identifiabilité, nous nous intéressons plus particulièrement à l'identifiabilité a posteriori, pour des conditions expérimentales fixées, puis à l'identifiabilité pratique, prenant en plus en compte les bruits de mesure. Pour ce dernier cadre, nous proposons une méthodologie d'analyse locale autour de valeurs particulières des paramètres. En ce qui concerne l'identifiabilité des paramètres du modèle dynamique de la phase photocytotoxique de la PDT, nous montrons que parmi les dix paramètres localement identifiables a posteriori, seulement l'un d'entre eux l'est en pratique. Néanmoins, ces résultats locaux demeurent insuffisants en raison des larges plages de variation possibles des paramètres du modèle et nécessitent d'être complétés par une analyse globale.Le manque de méthode visant à tester l'identifiabilité globale a posteriori ou pratique, nous a orientés vers l'analyse de sensibilité globale de la sortie du modèle par rapport à ses paramètres. Une méthode d'analyse de sensibilité globale fondée sur l'étude de la variance a permis de mettre en évidence trois paramètres sensibilisants.Nous abordons ensuite les liens entre les analyses globales d'identifiabilité et de sensibilité des paramètres, en employant une décomposition de Sobol'. Nous montrons alors que les liens suivants existent : une fonction de sensibilité totale nulle implique un paramètre non-identifiable; deux fonctions de sensibilité colinéaires impliquent la non-identifiabilité mutuelle des paramètres en question ; la non-injectivité de la sortie par rapport à un de ses paramètres peut aussi entrainer la non-identifiabilité du paramètre en question mais ce dernier point ne peut être détecté en analysant les fonctions de sensibilité uniquement. En somme, la détection des paramètres non globalement identifiables dans un cadre expérimental donné à partir de résultats d'analyse de sensibilité globale ne peut être que partielle. Elle permet d'observer deux (sensibilité nulle ou négligeable et sensibilités corrélées) des trois causes de la non-identifiabilité / Photodynamic therapy (PDT) is a treatment of dysplastic tissues such as cancers. Mainly, it involves the selective uptake and retention of the photosensitizing drug (photosensitizer, PS) in the tumor, followed by its illumination with light of appropriate wavelength. The PS activation is thought to produce, after multiple intermediate reactions, singlet oxygen at high doses (in the presence of molecular oxygen) and thereby to initiate apoptotic and necrotic death of tumor. The PDT efficiency stems from the optimal interaction between these three factors: photosensitizing agent (its chemical and photobiological properties), light (illumination conditions) and oxygen (its availability in the target tissue). The relative contribution of each of these factors has an impact on the effectiveness of treatment. It is a dynamic process and the objective of the thesis is to characterize it by a mathematical model. The points raised relate primarily to the determination of a dynamic model of the photodynamic phase (production of singulet oxygen), to the global analyses of identifiability and sensitivity of the parameters of the model thus built. The main difficulties of this work are the nonlinearity structure of the photophysical model, the large range of possible values (up to four decades) of the unknown parameters, the lack of information (only one measured variable over six state variables), the limited degrees-of-freedom for the choice of the laser light stimulus (input variable).Another issue concerns the links between the non-identifiability of parameters and the properties of global sensitivity functions. Two relationships between these two concepts are presented. We stress the need to remain cautious about the parameter identifiability conclusions based on the sensitivity study. In perspective, these results could lead to the development of new approaches to test the non-identifiability of parameters in an experimental framework

La transition énergétique est un enjeu majeur actuel et des années à venir. Parmi les défis qu'elle va soulever figure la limitation des impacts environnementaux de la production d'électricité. Pour cela, des outils d'aide à la décision, simples d'utilisation et suffisamment précis, considérant les aspects environnementaux et permettant d'optimiser les choix énergétiques futurs, doivent être mis en place. L'analyse environnementale d'une filière de conversion d'énergie est un sujet complexe. Elle comporte en effet deux niveaux. Le niveau " filière ", caractérise le profil global d'impacts environnementaux des systèmes, et le niveau " système " caractérise leurs impacts, permettant ainsi une analyse intra-filière. Pour répondre à ce besoin de caractérisation en deux niveaux, nous proposons une méthodologie générique permettant de développer des modèles d'estimation des profils environnementaux de chacune des filières et d'estimer simplement ceux des systèmes qui la composent sans avoir à réaliser une étude détaillée. Cette méthodologie repose sur la définition d'un modèle d'Analyse de Cycle de Vie paramétré prenant en compte, par Analyse Globale de Sensibilité, un large échantillon de systèmes représentatif des configurations observées en pratique au sein des filières. Dans un second temps, des modèles simplifiés estimant les performances environnementales des systèmes sont définis, en fonction de quelques paramètres clefs identifiés comme expliquant la plus grande part de variance des impacts environnementaux de la filière. Cette méthodologie de réduction de modèle a été appliquée à la filière éolienne terrestre en Europe et à la filière photovoltaïque résidentielle en France.

Pour l'évaluation du risque inondation, l’emploi de modèles numériques 2D d’hydraulique à surface libre reposant sur la résolution des équations de Saint-Venant est courant. Ces modèles nécessitent entre autre la description de la topographie de la zone d’étude. Sur des secteurs urbains denses ou des sites industriels, cette topographie complexe peut être appréhendée de plus en plus finement via des technologies dédiées telles que le LiDAR et la photogrammétrie. Les Modèles Numériques d'Elévation Haute Résolution (HR MNE) générés à partir de ces technologies, deviennent employés dans les études d’évaluation du risque inondation. Cette thèse étudie les possibilités, les avantages et les limites, liées à l'intégration des données topographiques HR en modélisation 2D du risque inondation en milieux urbains et industriels. Des modélisations HR de scénarios d'inondation d'origines pluviale ou fluviale sont testés en utilisant des HR MNE crées à partir de données LiDAR et photo-interprétées. Des codes de calculs (Mike 21, Mike 21 FM, TELEMAC-2D, FullSWOF_2D) offrant des moyens différent d'intégration de la donnée HR et basés sur des méthodes numériques variées sont utilisés. La valeur ajoutée de l'intégration des éléments fins du sur-sol impactant les écoulements est démontrée. Des outils pour appréhender les incertitudes liées à l'emploi de ces données HR sont développés et une analyse globale de sensibilité est effectuée. Les cartes d'indices de sensibilité (Sobol) produites soulignent et quantifient l'importance des choix du modélisateur dans la variance des résultats des modèles d'inondation HR ainsi que la variabilité spatiale de l'impact des paramètres incertains testés. / High Resolution (infra-metric) topographic data, including LiDAR photo-interpreted datasets, are becoming commonly available at large range of spatial extent, such as municipality or industrial site scale. These datasets are promising for High-Resolution (HR) Digital Elevation Model (DEM) generation, allowing inclusion of fine aboveground structures that influence overland flow hydrodynamic in urban environment. DEMs are one key input data in Hydroinformatics to perform free surface hydraulic modelling using standard 2D Shallow Water Equations (SWEs) based numerical codes. Nonetheless, several categories of technical and numerical challenges arise from this type of data use with standard 2D SWEs numerical codes. Objective of this thesis is to tackle possibilities, advantages and limits of High-Resolution (HR) topographic data use within standard categories of 2D hydraulic numerical modelling tools for flood hazard assessment purpose. Concepts of HR topographic data and 2D SWE based numerical modelling are recalled. HR modelling is performed for : (i) intense runoff and (ii) river flood event using LiDAR and photo-interpreted datasets. Tests to encompass HR surface elevation data in standard modelling tools ranges from industrial site scale to a megacity district scale (Nice, France). Several standard 2D SWEs based codes are tested (Mike 21, Mike 21 FM, TELEMAC-2D, FullSWOF_2D). Tools and methods for assessing uncertainties aspects with 2D SWE based models are developed to perform a spatial Global Sensitivity Analysis related to HR topographic data use. Results show the importance of modeller choices regarding ways to integrate the HR topographic information in models.

La transition énergétique est un enjeu majeur actuel et des années à venir. Parmi les défis qu’elle va soulever figure la limitation des impacts environnementaux de la production d’électricité. Pour cela, des outils d’aide à la décision, simples d’utilisation et suffisamment précis, considérant les aspects environnementaux et permettant d’optimiser les choix énergétiques futurs, doivent être mis en place. L’analyse environnementale d’une filière de conversion d’énergie est un sujet complexe. Elle comporte en effet deux niveaux. Le niveau « filière », caractérise le profil global d’impacts environnementaux des systèmes, et le niveau « système » caractérise leurs impacts, permettant ainsi une analyse intra-filière. Pour répondre à ce besoin de caractérisation en deux niveaux, nous proposons une méthodologie générique permettant de développer des modèles d’estimation des profils environnementaux de chacune des filières et d’estimer simplement ceux des systèmes qui la composent sans avoir à réaliser une étude détaillée. Cette méthodologie repose sur la définition d’un modèle d’Analyse de Cycle de Vie paramétré prenant en compte, par Analyse Globale de Sensibilité, un large échantillon de systèmes représentatif des configurations observées en pratique au sein des filières. Dans un second temps, des modèles simplifiés estimant les performances environnementales des systèmes sont définis, en fonction de quelques paramètres clefs identifiés comme expliquant la plus grande part de variance des impacts environnementaux de la filière. Cette méthodologie de réduction de modèle a été appliquée à la filière éolienne terrestre en Europe et à la filière photovoltaïque résidentielle en France. / The energy transition debate is a key issue for today and the coming years. One of the challenges is to limit the environmental impacts of electricity production. Decision support tools, sufficiently accurate, simple to use, accounting for environmental aspects and favoring future energetic choices, must be implemented. However, the environmental assessment of the energy pathways is complex, and it means considering a two levels characterization. The “energy pathway” is the 1st level and corresponds to its environmental distribution, to compare overall pathways. The “system pathway” is the 2nd level and compares environmental impacts of systems within each pathway. We have devised a generic methodology covering both necessary characterization levels by estimating the energy pathways environmental profiles while allowing a simple comparison of its systems environmental impacts. This methodology is based on the definition of a parameterized Life Cycle Assessment model and considers, through a Global Sensitivity Analysis, the environmental impacts of a large sample of systems representative of an energy pathway. As a second step, this methodology defines simplified models based on few key parameters identified as inducing the largest variability in the energy pathway environmental impacts. These models assess in a simple way the systems environmental impacts, avoiding any complex LCAs. This reduction methodology has been applied to the onshore wind power energy pathway in Europe and the photovoltaic energy pathway in France.