La thèse présente : 1)- de façon didactique, les principales méthodes d'analyse des données multivariées en géographie ; 2)- une application de ces méthodes à la Pennsylvanie, en identifiant des zones de développement socio-économique différentes afin de proposer une politique d'aménagement régional ; 3)- une critique détaillée des applications de ces méthodes dans la géographie anglo-saxonne.

Ce travail de thèse concerne le développement d'une méthode de pronostic de défaillance des systèmes de production en série. Une méthode de génération d'un indice de santé brut à partir d'un tenseur de données, appelée Méthode des Points Significatifs a été développée puis validée sur un exemple d'illustration. L'indice généré est ensuite traité par une nouvelle méthode appelée méthode des percentiles, qui permet de générer des profils monotones à partir d'un indice de santé brut. Les profils générés sont ensuite modélisés par un processus Gamma, et la fonction de densité de probabilité agrégée introduite dans ce travail a permis d'estimer le temps de vie résiduel (Remaining Useful Life (RUL)) dans un intervalle de confiance qui assure une marge de sécurité à l'utilisateur industriel. La méthode proposée est appliquée avec succès sur des données expérimentales issues des équipements de production industrielle. / This thesis develops a fault prognosis approach for Discrete Manufacturing Processes. A method of raw health index extraction from a data tensor, called Significant Points was developped and validated on an illustrative example. The generated index is later processed by a new method, called Percentile Method, which allows to generate the monotonic profiles from the raw health index. These profiles are then modelled by a Gamma process, and the aggregate probability density function introduced in this work allowed to estimate the Remaining Useful Life (RUL) in a confidence interval that ensures a safety margin for industrial users. The proposed method is applied successfully on the experimental data of industrial production machines.

Les désintégrations rares B0(s)→ll sont générées par des courants neutres avec changement de la saveur. Pour cette raison, ainsi qu'à cause de la suppression d'hélicité, leurs taux de désintégration sont très petits dans le Modèle Standard (MS), mais la présence de particules virtuelles de Nouvelle Physique peut radicalement modifier cette prédiction. Une partie du travail original présenté dans cette thèse est dédié à l'optimisation de l'algorithme d'Analyse Multi Varié (MVA) pour la recherche de la désintégration B0(s)→μμ avec l'échantillon collecté par l'expérience LHCb. Cet échantillon a été combiné avec celui collecté par l'expérience CMS et pour la première fois la désintégration B0(s)→μμ a été observée. En vue d'améliorer la sensibilité au mode B0(s)→μμ de nouvelles études ont également été menées pour augmenter la performance des analyses multivariées. Une autre partie du travail original présenté dans cette thèse concerne la définition d'une chaine de sélection pour la recherche des désintégrations B0(s)→τ τ dans l'état final où les deux τ vont en trois π chargées et un τ est étudié. La présence des deux ν dans l'état final de la désintégration rend difficile une reconstruction des impulsions des deux τ. Cependant, la possibilité de mesurer les deux vertex de désintégration des τ ainsi que le vertex d'origine du candidat B, permet d'imposer des contraintes géométriques qui peuvent être utilisées dans la reconstruction des impulsions des deux τ. En particulier, un nouvel algorithme pour la reconstruction complété, événement par événement, de ces impulsions et de leurs variables associées est présenté et discuté. / The B0(s)→ll decays are generated by Flavor Changing Neutral Currents, hence they can proceed only through loop processes. For this reason, and because of an additional helicity suppression, their branching ratios are predicted to be very small in the Standard Model (SM). A part of the original work presented in this thesis has been devoted to the optimization of the Multi Variate Analysis classifier for the search of the B0(s)→μμ with the full dataset collected at LHCb. This dataset has also been combined with the one collected from CMS to obtain the first observation of B0(s)→μμ has been obtained. In view of the update of the analysis aiming to improve the sensitivity for the B0(s)→μμ mode, a new isolation variable, exploiting a topological vertexing algorithm, has been developed and additional studies for a further optimization of the MVA classifier performances have been done. The presence of two ν in the final state of the decay makes the reconstruction of the τ momenta of the two τ. Nevertheless the possibility of measuring the two decay vertexes of the τ, as well as the B candidate production vertex, allows to impose geometrical constraints that can be used in the reconstruction of the τ momenta. In particular, a new algorithm for the full reconstruction of each event of these momenta and of related variables has been presented and discussed.

No description available.