La résolution angulaire des observations à partir du sol est limitée par la turbulence atmosphérique qui déforme aléatoirement le front d'onde de la lumière d'un objet céleste. L'optique adaptative a été développée pour corriger cette déformation en temps réel. Cependant, cette correction n'est souvent que partielle, et une déconvolution de l'image s'impose dans le but d'effectuer une photométrie de bonne précision. La première partie de ce manuscrit est consacrée à l'estimation de la réponse impulsionnelle pour le système d'optique adaptative ADONIS du télescope de 3.6m de PUEO. La variabilité des conditions atmosphériques rend difficile sa calibration par l'observation d'une source quasi-ponctuelle. Pour cela, j'ai utilisé la méthode développée pour le système d'optique adaptative PUEO, qui estime la réponse impulsionnelle à partir des mesures de son senseur de courbure, et je l'ai adaptée au système ADONIS (basé sur un senseur de Shack-Hartmann). J'ai appliqué la méthode à des données obtenues dans différentes conditions atmosphériques et je discute ses limites. En particulier, le modèle ne peut pas reproduire une certaine aberration variable dont l'origine est probablement due à la présence d'une turbulence locale et non-stationnaire. Cette turbulence est clairement mise en évidence par le comportement spatial et temporel de la phase résiduelle. Dans la deuxième partie de cette thèse, je présente et discute les résultats d'une étude sur la variabilité photométrique des étoilesYY Orionis qui sont des étoiles jeunes montrant dans leurs spectres la signature de l'accrétion de matière. En particulier, une variabilité photométrique a pu être détectée pour l'étoile YY Ori. J'interprète cette variabilité par la présence d'une tache chaude relativement importante sur la surface de l'étoile, apparaissant et disparaissant périodiquement au cours de la rotation stellaire.

Le sujet principal de notre travail d'habilitation concerne l'extension de l'approche systémique, initialement implantée dans le Système de Recherche d'Information NOMAD, qui a fait l'objet de notre travail de thèse, pour mettre en place un nouveau paradigme général d'analyse de données basé sur les points de vue multiples, paradigme que nous avons baptisé MVDA (Multi-View Data Analysis). Ce paradigme couvre à la fois le domaine de l'analyse de données et celui de la fouille de données. Selon celui-ci, chaque analyse de données est considérée comme une vue différente sur les données. Le croisement entre les vues s'opère par l'intermédiaire d'un réseau bayésien construit, de manière non supervisée, à partir des données ou des propriétés partagées entre ces dernières. Le paradigme MDVA repose également sur l'exploitation de méthodes spécifiques de visualisation, comme la visualisation topographique ou la visualisation hyperbolique. La mise en place de nouveaux estimateurs de qualité de type Rappel/Précision non supervisés basés sur l'analyse de la distribution des propriétés associées aux classes, et qui à la fois sont indépendants des méthodes de classification et des changements relatifs à leur mode opératoire (initialisation, distances utilisées ...), nous a permis de démontrer objectivement la supériorité de ce paradigme par rapport à l'approche globale, classique en analyse de données. Elle nous a également permis de comparer et d'intégrer dans le paradigme MVDA des méthodes de classification non supervisées (clustering) neuronales qui sont plus particulièrement adaptées à la gestion des données ultra-éparses et fortement multidimensionnelles, à l'image des données documentaires, ainsi que d'optimiser le mode opératoire de telles méthodes. Notre démarche a par ailleurs impliqué de développer la cohabitation entre le raisonnement neuronal et le raisonnement symbolique, ou entre des modèles de nature différente, de manière à couvrir l'ensemble des fonctions de la recherche et de l'analyse de l'information et à éliminer, sinon à réduire, les défauts inhérents à chacun des types d'approche. A travers de nombreuses applications, notamment dans le domaine de l'évaluation des sciences, nous montrons comment l'exploitation d'un tel paradigme peut permettre de résoudre des problèmes complexes d'analyse de données, comme ceux liés l'analyse diachronique à grande échelle des données textuelles polythématiques. Nous montrons également comment l'ensemble des outils développés dans le cadre de ce paradigme nous ont permis mettre en place de nouvelles méthodes très robustes et très performantes pour la classification supervisée et pour le clustering incrémental. Nous montrons finalement comment nous envisageons d'étendre leur application à d'autres domaines très porteurs, comme ceux du traitement automatique des langues ou de la bioinformatique.

Cette thèse s'inscrit dans le cadre des études menées sur les effets biologiques et sanitaires des radiofréquences associées à la téléphonie mobile. Le but de ce travail est d'évaluer l'influence des radiofréquences émises par le téléphone mobile sur l'activité corticale chez l'homme. Tout d'abord, un état des connaissances scientifiques relatives aux effets biologiques et sanitaires des radiofréquences associées à la téléphonie mobile a été dressé. Ensuite, on effectue une description du matériel et des méthodes d'acquisition des potentiels évoqués auditifs (PEA) caractéristiques de l'activité corticale auditive. De plus, on a sélectionné les électrodes qui recueillent les signaux les plus caractéristiques de PEA. Des variables dont certaines caractéristiques électrophysiologiques des PEA sont extraites et font l'objet d'une analyse statistique. Une sélection, basée sur la classification par Support Vector Machines, met en exergue les variables plus perturbées par les radiofréquences. Enfin, l'analyse statistique par électrode permet de localiser les effets des radiofréquences. On se consacre enfin à l'étude des signaux électroencéphalographiques en étudiant les coefficients de corrélations entre spectres et les densités spectrales de puissance par bande de fréquences. En conclusion, les radiofréquences émises par le téléphone mobile semblent montrer une incidence sur les potentiels évoqués auditifs et les signaux électroencéphalographiques. Cependant, aucun apport de causalité entre ces effets biologiques sur l'activité corticale et les effets néfastes sur la santé humaine ne peut être démontré à ce jour.

Les signaux électroencéphalographiques enregistrés chez les patients épileptiques reflètent, en dehors des périodes correspondant aux crises d'épilepsie, des signaux transitoires appelés "activités épileptiformes" (AE). L'analyse des AE peut contribuer à l'étude des épilepsies partielles pharmaco-résistantes. Une méthode de caractérisation de la dynamique spatio-temporelle des AE dans des signaux EEG de profondeur est présentée dans ce document. La méthode est constituée de quatre étapes:<br /><br />1. Détection des AE monovoie. La méthode de détection, qui repose sur une approche heuristique, utilise un banc de filtres en ondelettes pour réhausser la composante pointue des AE (généralement appelée "spike" dans la littérature). La valeur moyenne des statistiques obtenues en sortie de chaque filtre est ensuite analysée avec un algorithme de Page-Hinkley dans le but de détecter des changements abrupts correspondant aux spikes.<br /><br />2. Fusion des AE. Cette procédure recherche des co-occurrences entre AE monovoie à l'aide d'une fenêtre glissante puis forme des AE multivoies.<br /><br />3. Extraction des sous-ensembles de voies fréquement et significativement activées lors des AE multivoies (appelés "ensembles d'activation").<br /><br />4. Evaluation de l'éxistence d'un ordre d'activation temporel reproductible (éventuellement partiel) au sein de chaque ensemble d'activation.<br /><br />Les méthodes proposées dans chacune des étapes ont tout d'abord été évaluées à l'aide de signaux simulés (étape 1) ou à l'aide de models Markoviens (étapes 2-4). Les résultats montrent que la méthode complète est robuste aux effets des fausses-alarmes. Cette méthode a ensuite été appliquée à des signaux enregistrés chez 8 patients (chacun contenant plusieurs centaines d'AE). Les résultats indiquent une grande reproductibilité des distributions spatio-temporelles des AE et ont permis l'identification de réseaux anatomo-fonctionnels spécifiques.

Dans cette thèse, nous commençons par étudier un modèle hamiltonien à champ moyen, dont les propriétés statistiques d'équilibre sont exactement solubles, et permettent en outre de prédire le comportement asymptotique des réalisations temporelles du système. Nous nous intéressons aux propriétés de relaxation vers des états dits d'équilibre à partir de conditions initiales particulières, et étudions en détail l'impact du nombre de particules sur les échelles temporelles en jeu. La motivation principale réside dans le fait que le modèle considéré, bien que très simple, présente une phénoménologie rappelant celle de systèmes bien plus complexes, fournissant ainsi à moindre coût un formidable terrain d'expérimentations numériques et théoriques. Nous avons obtenu une série de résultats sur les temps de relaxation du modèle en fonction du nombre de particules, confirmant d'une part les observations numériques existantes, et proposant d'autre part une nouvelle méthode d'étude d'états hors d'équilibre, basée sur l'exploration de l'espace des phases par le système. Nous nous intéressons ensuite au problème de la diffusion de particules lourdes en tokamak, dans l'optique de comprendre comment des impuretés, en situation réelle, pourraient voyager des bords de l'enceinte de confinement vers l'axe magnétique de l'appareil pour y absorber l'énergie du plasma, rendant alors vaine toute tentative de fusion. Nous mettons à l'épreuve la théorie de diffusion stochastique dans le régime de dents de scie, en nous basant sur des simulations numériques de particules test, et montrons que la stochasticité des lignes de champ magnétique, de par la topologie du champ électrique résultant, est une condition nécessaire permettant la reproduction résultats expérimentaux.

Les etonnantes performances de l'organe auditif des mammiferes sont<br />notamment dues aux proprietes generiques des oscillateurs critiques<br />couples qui constituent le systeme. Cette these presente une etude<br />des proprietes critiques generiques des<br />systemes spatialement etendus d'oscillateurs stochastiques couples,<br />operant dans le voisinage d'une instabilite oscillante homogene ou<br />bifurcation de Hopf. Dans ce contexte, cette bifurcation constitue un<br />point critique dynamique hors equilibre, exhibant des proprietes<br />universelles qui sont canoniquement decrites par l'equation<br />Ginzburg-Landau complexe en presence de bruit. La formulation du probleme<br />en termes d'une theorie statistique dynamique des champs non hamiltonienne<br />nous permet d'etudier le comportement critique du systeme a l'aide des<br />techniques de la renormalisation dynamique perturbative.<br /><br />Dans un cas particulier, une analogie exacte avec le modele O(2) dynamique<br />nous permet d'ecrire une relation generalisee de la relation<br />fluctuation-dissipation et de deduire le comportement critique du systeme<br />directement a partir des etudes anterieures. Dans le cas general,<br />nous etablissons la structure du groupe de renormalisation de la theorie<br />dans un espace de dimension<br />4-epsilon, en lui adaptant les schemas de renormalisation de Wilson et<br />de Callan-Symanzik. La presence d'une frequence caracteristique dans le<br />systeme - la frequence des oscillations spontanees a la transition -<br />impose d'associer aux transformations de renormalisation un changement de<br />referentiel oscillant dependant de l'echelle. Nous effectuons le<br />calcul a l'ordre de deux boucles en theorie des perturbations, et montrons<br />que la classe d'universalite du modele est decrite par le point fixe du<br />modele dynamique dissipatif<br />O(2) dans un referentiel oscillant bien choisi. Ainsi, bien que la<br />dynamique soit hautement hors equilibre et brise les relations de bilan<br />detaille, une relation fluctuation-dissipation generalisee est<br />asymptotiquement restauree a la transition. Cette relation prevoit<br />l'existence de fortes contraintes sur les principales observables<br />experimentales : la fonction de correlation a deux points et la fonction<br />de reponse lineaire a un stimulus sinusoidal.

Cette Thèse est consacrée à l'étude des systèmes de spins à symétrie continue sur un réseau 2-D. Pour le modèle XY, on considère les transitions de phase de seconde espèce [Berezinskii, Kosterlitz et Thouless], en liaison avec la vorticité des états de Gibbs ou des paramètres d'ordre (minimiseurs de l'énergie libre $\cal F$). Les vortex présentent une analogie avec les interfaces dans le modèle d'Ising ; la symétrie continue du système a toutefois un effet régularisant sur les transitions de phase, excluant en 2-D toute aimantation spontanée, même à basse température, ce qui se traduit par une décroissance des fonctions de corrélation. Pour le modèle d'Heisenberg avec potentiel de Kac, les vortex sont remplacés par des instantons.<br>Dans le Chapître 1, on rappelle quelques propriétés de l'interaction entre plus proches voisins, pour le rotateur, ou sa version simplifiée appelée modèle de Villain. On introduit aussi le modèle du champ moyen.<br>Le modèle de Kac, qui partage certains aspects de ces deux modèles, est étudié au Chapître 2. Par un procédé d'homogénéisation, on ramène essentiellement l'étude de la mesure de Gibbs en volume fini à celle de la fonctionnelle énergie libre $\cal F$, généralisant des techniques utilisées dans le modèle d'Ising.<br>Les propriétés de vorticité du modèle de Kac sont analysées dans le Chapître 3, où l'on détermine les extrema de $\cal F$, avec conditions limite. On met ainsi en évidence des configurations très similaires à celles des solutions des équations de Ginzburg-Landau.<br>Dans le Chapître 4 on passe au cas quantique, en introduisant la notion de "matrice de vorticité" à température inverse $\beta$, dont on calcule le "degré non-commutatif". Il apparaît ainsi, pour le modèle XY de spin 1/2, des configurations de vorticité analogues à celles rencontrées dans le cas classique.

La première partie a pour sujet le comportement à l'équilibre du modèle d'Ising pour d>4. Dans un premier temps, nous étudions le comportement thermique dans le cadre du comportement d'échelle étendu. Par interpolation de données numériques en dimensions cinq à huit, nous obtenons un développement décrivant la susceptibilité dans toute la phase haute température. Dans un second temps, nous étudions les effets de taille finie. Les résultats numériques obtenus pour le modèle d'Ising 5d sont compatibles avec une croissance anormale de la longueur de corrélation pour des conditions de bords libres. La seconde partie a pour sujet le vieillissement dans les systèmes de spins 2d complètement frustrés. Dans un premier temps, nous étudions le vieillissement du modèle d'Ising complètement frustré 2d lors d'une trempe depuis la phase haute température jusqu'à la température critique. La présence de défauts topologiques, comme pour le modèle XY, se manifeste par des corrections logarithmiques lors de la croissance de la longueur caractéristique. Dans un second temps, nous étudions le vieillissement du modèle XY complètement frustré 2d. Lors d'une trempe depuis l'état fondamental jusque dans la ligne critique, le vieillissement des spins est bien décrit par les ondes de spins. Lors d'une trempe depuis la phase haute température jusqu'à la température BKT pour les spins et jusqu'à la température de brisure de symétrie de la chiralité, nous estimons les grandeurs universelles des deux variables. Les résultats pour la chiralité sont incompatibles avec la classe d'universalité du modèle d'Ising 2d. Des corrections logarithmiques sont également présentes.

Les travaux de recherche présentés par l'auteur ont pour objet l'application de techniques d'extraction de connaissances à partir de données (ECD) en biologie. Deux thèmes majeurs de recherche en bio-informatique sont abordés : la recherche d'homologues distants dans des familles de protéines et l'analyse du transcriptome. La recherche d'homologues distants à partir de séquences protéiques est une problématique qui consiste à découvrir de nouveaux membres d'une famille de protéines. Celle-ci partageant généralement une fonction biologique, l'identification de la famille permet d'investiguer le rôle d'une séquence protéique. Des classifieurs ont été développés pour discriminer une superfamille de protéines particulière, celle des cytokines. Ces protéines sont impliquées dans le système immunitaire et leur étude est d'une importance cruciale en thérapeutique. La technique des Séparateurs à Vastes Marges (SVM) a été retenue, cette technique ayant donné les résultats les plus prometteurs pour ce type d'application. Une méthode originale de classification a été conçue, basée sur une étape préliminaire de découverte de mots sur-représentés dans la famille d'intérêt. L'apport de cette démarche est d'utiliser un dictionnaire retreint de motifs discriminants, par rapport à des techniques utilisant un espace global de k-mots. Une comparaison avec ces dernières méthodes montre la pertinence de cette approche en termes de performances de classification. La seconde contribution pour cette thématique porte sur l'agrégation des classifieurs basée sur des essaims grammaticaux. Cette méthode vise à optimiser l'association de classifieurs selon des modèles de comportement sociaux, à la manière des algorithmes génétiques d'optimisation. Le deuxième axe de recherche traite de l'analyse des données du transcriptome. L'étude du transcriptome représente un enjeu considérable, tant du point de vue de la compréhension des mécanismes du vivant que des applications cliniques et pharmacologiques. L'analyse implicative sur des règles d'association, développée initialement par Régis Gras, a été appliquée aux données du transcriptome. Une approche originale basée sur des rangs d'observation a été proposée. Deux applications illustrent la pertinence de cette méthode : la sélection de gènes informatifs et la classification de tumeurs. Enfin, une collaboration étroite avec une équipe INSERM dirigée par Rémi Houlgatte a conduit à l'enrichissement d'une suite logicielle dédiée aux données de puces à ADN. Cette collection d'outils dénommée MADTOOLS a pour objectifs l'intégration de données du transcriptome et l'aide à la méta-analyse. Une application majeure de cette suite utilise les données publiques relatives aux pathologies musculaires. La méta-analyse, en se basant sur des jeux de données indépendants, améliore grandement la robustesse des résultats. L'étude systématique de ces données a mis en évidence des groupes de gènes co-exprimés de façon récurrente. Ces groupes conservent leur propriété discriminante au travers de jeux très divers en termes d'espèces, de maladies ou de conditions expérimentales. Cette étude peut évidemment se généraliser à l'ensemble des données publiques concernant le transcriptome. Elle ouvre la voie à une approche à très grande échelle de ce type de données pour l'étude d'autres pathologies humaines.

Cette thèse concerne l'apprentissage de règles relationnelles à partir d'exemples et de contre-exemples, à l'aide d'algorithmes évolutionnaires. Nous étudions tout d'abord un biais de langage offrant une expressivité suffisamment riche pour permettre de couvrir à la fois le cadre de l'apprentissage relationnel par interprétations et les formalismes propositionnels classiques. Bien que le coût de l'induction soit caractérisé par la complexité NP-difficile du test de subsomption pour cette classe de langages, une solution capable de traiter en pratique les problèmes réels complexes est proposée. Le système SIAO1, qui utilise ce biais de langage pour l'apprentissage de règles relationnelles est ensuite présenté. Il est fondé sur une stratégie de recherche évolutionnaire qui se distingue principalement des approches classiques par: - des opérateurs de mutation et de croisement dirigés par la théorie du domaine et par les exemples d'apprentissage; - le respect de la relation d'ordre définie sur le langage. L'évaluation du système sur plusieurs bases faisant référence en apprentissage automatique montre que SIAO1 est polyvalent, se compare favorablement aux autres approches et sollicite peu l'utilisateur en ce qui concerne la spécification de biais de recherche ou d'évaluation. La troisième partie de ce travail propose deux architectures parallèles génériques derivées des modèles maître-esclave asynchrone et du pipeline. Elles sont étudiées dans le cadre de l'extraction de connaissances à partir de données à l'aide de SIAO1 du point de vue de l'accélération qu'elles procurent d'une part et de leur capacité à changer d'échelle d'autre part. Un modèle de prédiction simple mais précis des performances de chacune des architectures parallèles est également proposé.