Dans une situation de forte vulnérabilité induite par les crises laitières de 2009 et 2014-2016, de nombreux éleveurs laitiers se convertissent à l’AB qui semble une alternative prometteuse. Mais la conversion à l’AB est une période de changements de pratiques agricoles, d'interlocuteurs de conseil, etc. sources d’incertitudes sans valorisation immédiate du lait au prix du lait AB avant 1 an ½ à 2 ans. Ce choix de conversion pose la question de la vulnérabilité des exploitations laitières, c’est à dire de leur capacité à faire face, à s’adapter ou à se remettre des effets de divers aléas avant, pendant et à l’issue de la conversion à l’AB. Ma thèse visait à évaluer si la conversion à l’AB est un moyen de réduire la vulnérabilité des exploitations laitières. Pour ce faire, je me suis appuyée sur trois dispositifs de suivis d’éleveurs laitiers à différents moments de leur conversion à l’AB. Au plan de la production de connaissances, ce travail montre que la conversion à l’AB peut être un levier important pour la réduction de la vulnérabilité des exploitations agricoles à condition de s’orienter vers un système à dominante herbagère. Au plan méthodologique, la principale originalité de mon travail réside dans le développement d’une méthode d’évaluation intégrée et dynamique de la vulnérabilité.

Dans plusieurs territoires agricoles, les débits des rivières pendant l’étiage sont régulièrement inférieurs aux normes, signant des situations de « déséquilibre structurel » entre offre et demande en eau. Les différents acteurs du territoire peinent à s’accorder sur les changements à engager, d’autant que les impacts de ces changements sont incertains. Que valent alors les différentes propositions avancées pour résoudre le déséquilibre hydrique ? Je réponds à cette question en concevant une démarche d’évaluation multicritère multi-acteur que je déploie sur le territoire de l’Aveyron aval – Lère (Sud-Ouest de la France). Quatre scénarios - trois visant à réduire l’irrigation et un à améliorer le stockage de l’eau - sont comparés au travers de simulations informatiques (modèle MAELIA) et de jugements d’acteurs (outil KERBABEL DST). Les scénarios se différencient en termes d’intensité et de diversité des impacts simulés, d’intérêts ou préjudices perçus par les acteurs, et de capacité à produire du consensus ou de la discorde. Les connaissances développées à l’issue de cette thèse sont d’ordres agronomique, socioéconomique et méthodologique.

Dans une situation de forte vulnérabilité induite par les crises laitières de 2009 et 2014-2016, de nombreux éleveurs laitiers se convertissent à l’AB qui semble une alternative prometteuse. Mais la conversion à l’AB est une période de changements de pratiques agricoles, d'interlocuteurs de conseil, etc. sources d’incertitudes sans valorisation immédiate du lait au prix du lait AB avant 1 an ½ à 2 ans. Ce choix de conversion pose la question de la vulnérabilité des exploitations laitières, c’est à dire de leur capacité à faire face, à s’adapter ou à se remettre des effets de divers aléas avant, pendant et à l’issue de la conversion à l’AB. Ma thèse visait à évaluer si la conversion à l’AB est un moyen de réduire la vulnérabilité des exploitations laitières. Pour ce faire, je me suis appuyée sur trois dispositifs de suivis d’éleveurs laitiers à différents moments de leur conversion à l’AB. Au plan de la production de connaissances, ce travail montre que la conversion à l’AB peut être un levier important pour la réduction de la vulnérabilité des exploitations agricoles à condition de s’orienter vers un système à dominante herbagère. Au plan méthodologique, la principale originalité de mon travail réside dans le développement d’une méthode d’évaluation intégrée et dynamique de la vulnérabilité. / In a situation of high vulnerability induced by the 2009 and 2014-2016 milk crises, many dairy farmers convert to organic farming, which seems a promising alternative. But the conversion to organic farming is a period of changes in farming practices, farm consultants, etc. sources of uncertainties without immediate valuation of the milk at the organic price before 1 ½ to 2 years. This conversion decision raises the question of the vulnerability of dairy farms, i.e. their ability to cope with, adapt to or recover from the effects of various hazards before, during and after the conversion. My PhD project aimed to assess whether the conversion to organic farming is a way to reduce the vulnerability of dairy farms. To that end, my work relied on three research set-ups based on surveys with dairy farmers at different stages of their conversion to organic farming. In terms of knowledge production, this work shows that conversion to organic farming can be an important lever to reduce farms vulnerability, as long as they move towards pasture-based system. In terms of methodological production, the main originality of my work lies in the development of an integrated and dynamic method for vulnerability assessment.

Dans plusieurs territoires agricoles, les débits des rivières pendant l’étiage sont régulièrement inférieurs aux normes, signant des situations de « déséquilibre structurel » entre offre et demande en eau. Les différents acteurs du territoire peinent à s’accorder sur les changements à engager, d’autant que les impacts de ces changements sont incertains. Que valent alors les différentes propositions avancées pour résoudre le déséquilibre hydrique ? Je réponds à cette question en concevant une démarche d’évaluation multicritère multi-acteur que je déploie sur le territoire de l’Aveyron aval – Lère (Sud-Ouest de la France). Quatre scénarios - trois visant à réduire l’irrigation et un à améliorer le stockage de l’eau - sont comparés au travers de simulations informatiques (modèle MAELIA) et de jugements d’acteurs (outil KERBABEL DST). Les scénarios se différencient en termes d’intensité et de diversité des impacts simulés, d’intérêts ou préjudices perçus par les acteurs, et de capacité à produire du consensus ou de la discorde. Les connaissances développées à l’issue de cette thèse sont d’ordres agronomique, socioéconomique et méthodologique. / In many agricultural landscapes, river flows during the low-water period regularly fall below regulatory thresholds, indicating situations of structural imbalance between the water offer and demand. The various stakeholders disagree on the changes to implement, especially since the impacts of these changes are uncertain. In this context, how valuable are the different proposals to solve the water imbalance? I answer this question by designing a multi-actor multicriteria evaluation method, which I adapt to the downstream Aveyron watershed (South-Western France). Four scenarios – three aiming to reduce irrigation withdrawals and one improving water storage – are compared based on computer simulations (MAELIA model) and stakeholder judgments (KERBABEL deliberation support tool). Scenarios differ from each other in terms of magnitude and diversity of the simulated impacts, perceived advantages and weaknesses, and capability to generate consensus or discord among stakeholders. Agronomic, socioeconomic and methodological knowledge is derived from this thesis.

L’objectif de ce travail était de comprendre l’état moléculaire des cellules dendritiques (CD) dans le microenvironnement tumoral. En intégrant l’analyse de tumeurs humaines par cytométrie en flux, de transcriptome, de secretome tumoral et l’analyse d’une base de données d’interaction CD-lymphocyte T générées in vitro, j’ai obtenus 2 résultats majeurs. Tout d’abord, nous proposons une nouvelle classification de CD activées humaines, qui sont soit « secrétantes », c’est-à-dire spécialisées dans la production de cytokines et chemokines, soit « aidantes » c’est-à-dire spécialisées dans l’induction de la sécrétion de nombreuses cytokines T helper après co-culture. Les CD infiltrant les tumeurs ORL inflammées correspondaient au type « sécrétantes ». Au-delà du nouveau concept biologique, cette classification est base théorique importante pour l’immunothérapie à base d’adjuvants. Deuxièmement, nous avons montré que l’inflammation tumorale n’était pas un facteur pronostic majeur des cancers ORL, mais que MMP2 et l’effraction extra-capsulaire étaient des facteurs pronostiques indépendants de la survie liée à la maladie. Nous avons pu classer les patients en 4 niveaux de risque et montré qu’ils avaient des chances équivalentes de réponse à l’immunothérapie. Nos données sont une base pour un essai clinique dirigé par biomarqueur, proposant de la chimiothérapie ou de l’immunothérapie néoadjuvantes, dans le but de diminuer le pourcentage de patients présentant des récidives sévères et précoces / The objective of the thesis was to decipher the molecular state of tumor infiltrating dendritic cell (DC) and their relation to the tumor microenvironment. By combining the analysis of human tumor samples by flow cytometry and RNA sequencing, of tumor secretome and of a large dataset of in vitro DC-Tcell interactions I obtained 2 main findings. First, we reported a novel classification of human activated DC, that are either “secretory” that is specialized in secreting cytokines and chemokines, or “helper” that is specialized at inducing the secretion of a broad range of T helper cytokines after cell co-culture. DC infiltrating inflamed human head and neck cancer matched the “secretory” phenotypic and transcriptomic signatures. Beyond this novel biological concept, this classification is of importance as a theoretical basis for adjuvant-based immunotherapy. Secondly, we showed that tumor inflammation was not the main prognostic factor for oral cavity cancer (OCC) patients, but that MMP2 and the presence of extra-nodal extension were independent predictors of reduced disease-specific survival. We could stratify OCC into 4 prognostic groups and showed that they had similar expected rates of response to immunotherapy. Our data may serve to design a biomarker-driven clinical trial proposing neoadjuvant chemotherapy or immunotherapy to high-risk patients, with the goal of reducing the percentage of OCC patients that will present with early and severe recurrences.

Les données d’expression génique sont reconnues comme étant de grande dimension, etnécessitant l’emploi de méthodes statistiques adaptées. Mais dans le contexte des essaisvaccinaux, d’autres mesures, comme par exemple les mesures de cytométrie en flux, sontégalement de grande dimension. De plus, ces données sont souvent mesurées de manièrelongitudinale. Ce travail est bâti sur l’idée que l’utilisation d’un maximum d’informationdisponible, en modélisant les connaissances a priori ainsi qu’en intégrant l’ensembledes différentes données disponibles, améliore l’inférence et l’interprétabilité des résultatsd’analyses statistiques en grande dimension. Tout d’abord, nous présentons une méthoded’analyse par groupe de gènes pour des données d’expression génique longitudinales. Ensuite,nous décrivons deux analyses intégratives dans deux études vaccinales. La premièremet en évidence une sous-expression des voies biologiques d’inflammation chez les patientsayant un rebond viral moins élevé à la suite d’un vaccin thérapeutique contre le VIH. Ladeuxième étude identifie un groupe de gènes lié au métabolisme lipidique dont l’impactsur la réponse à un vaccin contre la grippe semble régulé par la testostérone, et donc liéau sexe. Enfin, nous introduisons un nouveau modèle de mélange de distributions skew t àprocessus de Dirichlet pour l’identification de populations cellulaires à partir de donnéesde cytométrie en flux disponible notamment dans les essais vaccinaux. En outre, nousproposons une stratégie d’approximation séquentielle de la partition a posteriori dans lecas de mesures répétées. Ainsi, la reconnaissance automatique des populations cellulairespourrait permettre à la fois une avancée pratique pour le quotidien des immunologistesainsi qu’une interprétation plus précise des résultats d’expression génique après la priseen compte de l’ensemble des populations cellulaires. / Gene expression data is recognized as high-dimensional data that needs specific statisticaltools for its analysis. But in the context of vaccine trials, other measures, such asflow-cytometry measurements are also high-dimensional. In addition, such measurementsare often repeated over time. This work is built on the idea that using the maximum ofavailable information, by modeling prior knowledge and integrating all data at hand, willimprove the inference and the interpretation of biological results from high-dimensionaldata. First, we present an original methodological development, Time-course Gene SetAnalysis (TcGSA), for the analysis of longitudinal gene expression data, taking into accountprior biological knowledge in the form of predefined gene sets. Second, we describetwo integrative analyses of two different vaccine studies. The first study reveals lowerexpression of inflammatory pathways consistently associated with lower viral rebound followinga HIV therapeutic vaccine. The second study highlights the role of a testosteronemediated group of genes linked to lipid metabolism in sex differences in immunologicalresponse to a flu vaccine. Finally, we introduce a new model-based clustering approach forthe automated treatment of cell populations from flow-cytometry data, namely a Dirichletprocess mixture of skew t-distributions, with a sequential posterior approximation strategyfor dealing with repeated measurements. Hence, the automatic recognition of thecell populations could allow a practical improvement of the daily work of immunologistsas well as a better interpretation of gene expression data after taking into account thefrequency of all cell populations.