Cette étude de provenance porte sur la compréhension de la circulation et le commerce, au Moyen Âge, de matériaux ferreux archéologiques issus de filières spécifiques liées à l'usage de minerais manganésifères. Cette recherche s'intéresse particulièrement aux cas des Pyrénées ariégeoises et de la Lombardie, deux zones de production sidérurgiques qui occupaient une place majeure dans l'économie médiévale de leur région. Trois problématiques historiques spécifiques ont été approchées. D'une part, l'étude de la circulation des produits sidérurgiques, aux XIIIe-XVe siècles, en Ariège, et à proximité, dans le but de contribuer à la compréhension de l'organisation du marché du fer au sein de ce bassin sidérurgique. D'autre part, l'identification des sources d'approvisionnement dans la construction du Palais des Papes d'Avignon (XIVe siècle) situé à la confluence des zones d'exportations des produits lombards et ariégeois. Enfin, la vérification d'une hypothèse de provenance lombarde attribuée par les études stylistiques et techniques à des pièces d'armures de la Wallace Collection. L'origine géographique d'un objet archéologique ferreux issu du procédé d'élaboration direct peut être déterminée en reliant la signature chimique des inclusions non métalliques piégées au sein de sa matrice métallique à celle des produits, scories et minerais issus d'une zone de production sidérurgique spécifique. Celle-ci est étudiée à l'aide d'une approche combinant l'apport des éléments majeurs et de ceux présents à l'état de traces. Le premier axe de ce travail a donc consisté à déterminer la composition des minerais et des scories, issus des espaces ariégeois et lombard, à l'échelle macroscopique, et des inclusions des objets à l'échelle microscopique à l'aide d'un croisement de techniques (EDS, ICP-MS, INAA, LA-ICP-MS, µXRF confocale). L'accent a été mis sur les techniques de caractérisation microscopique des inclusions dans l'objet, en particulier la microfluorescence des rayons X en géométrie confocale sous rayonnement synchrotron pour les très petites inclusions (<30 µm). Le nombre conséquent de données analytiques ainsi acquises a requis la mise en place d'une méthodologie basée sur l'analyse multivariée. Elle consiste, dans une première étape, à sélectionner les éléments discriminants puis à appliquer une transformation logarithmique aux rapports de concentration des éléments chimiques. Dans une deuxième étape, la méthodologie s'appuie sur l'analyse discriminante linéaire appliquée aux logarithmes des rapports définissant les espaces sidérurgiques et les objets d'origine inconnue. L'outil méthodologique développé a été appliqué aux éléments retenus pour l'étude du marché ariégeois et des fournitures des fers d'oeuvre du Palais des Papes au Moyen Âge. Les résultats illustrent la complexité du marché du fer au sein de l'espace sidérurgique ariégeois aux XIIIe-XVe siècles. La présence du « fer de Foix » dans la collégiale St-Etienne à Capestang a également été mise en évidence. Pour le Palais des Papes, six sources d'approvisionnement au minimum peuvent être différenciées pour quatre chantiers du palais neuf, révélant par ailleurs des fournitures qui demeuraient à ce jour inconnues : le « fer de Foix » et éventuellement celle du Dauphiné. L'étude sur les échantillons d'armures, telle qu'elle a pu être réalisée avec la méthode d'analyse mise en jeu, a conduit à remettre en question la provenance lombarde attribuée à certains morions.

Lors du développement d'une nouvelle méthode de séparation, choisir la colonne CPL appropriée parmi les plus de 600 disponibles commercialement constitue un challenge d'autant plus difficile à relever que le mélange à séparer implique des produits basiques, rendant nécessaire le besoin d'une caractérisation et d'une classification objectives des phases stationnaires. Aucun des tests proposés dans la littérature n'étant apparu satisfaisant, nous avons développé et caractérisé notre propre procédure chromatographique en faisant appel notamment à l'outil chimiométrique. Notre méthodologie permet d'établir des cartographies interprétées des phases stationnaires testées, à la fois en fonction de la nature et de la teneur en solvant organique utilisé. Les classifications obtenues mettent aussi en évidence des différences notables de comportement chromatographiques et de mécanismes de rétention suivant les colonnes testées, différences qui sont relatées de façon synthétique par la construction de leur carte d'identité.

La qualité des produits commercialisés représente un enjeu essentiel dans le domaine pharmaceutique. De plus en plus, les industriels cherchent à contrôler les différentes étapes de leurs procédés, les produits générés à toutes les étapes de fabrication ainsi que leurs produits finis, le but de tout cela étant une meilleure compréhension des procédés, ainsi qu’un gain de temps et une réduction des pertes financières. La chaire de recherche sur les Technologies d’Analyse de Procédés (PAT) en partenariat avec Pfizer travaille sur le développement de connaissances sur les phénomènes physico-chimiques régissant le comportement des procédés, et sur les critères de transferts technologiques basés sur des modèles phénoménologiques ou mathématiques. C’est dans le cadre de cette chaire que s’est déroulée cette maîtrise. Les travaux présentés mettent en lumière le développement d’une méthode permettant d’analyser de manière non destructive 100% des comprimés fabriqués, à vitesse réelle de production. À l’aide de la spectroscopie Proche-Infrarouge, l’objectif est de quantifier la teneur en principe actif dans chaque produit et dans le but d’identifier tous ceux étant sur ou sous-dosés. Également, l’adaptation de cette méthode à d’autres types d’analyses qui ont un intérêt dans l’industrie, comme la quantification d’humidité des comprimés, et l’enrobage, a été étudiée. Dans chaque cas, des spectres proche-infrarouge de produits fabriqués ont été acquis à l’aide d’une sonde installée sur un système de tri fonctionnant à une vitesse supérieure à celle d’une presse (c’est à dire généralement de 60,000 à 160,000 comprimés par heure). Les données ont été utilisées pour bâtir des modèles multivariés et prédire les valeurs souhaitées. Les résultats obtenus ont montré qu’il était possible d’analyser l’intégralité des échantillons d’un lot, à une vitesse garantissant de ne pas ralentir la production. L’utilisation d’une telle méthode dans l’industrie permettra de contrôler la globalité des produits finis, et donc permettre une qualité de 100% des produits commercialisés et éviter les rappels. Elle permettra également d’être utilisée en développement, lorsque la génération de beaucoup de données est nécessaire, comme pour le développement d’un algorithme par exemple.

Nous étudions le problème de suivi de cible dans une séquence vidéo sans aucune connaissance préalable autre qu'une référence annotée dans la première image. Pour résoudre ce problème, nous proposons une nouvelle méthode de suivi temps-réel se basant sur à la fois une représentation originale de l’objet à suivre (descripteur) et sur un algorithme adaptatif capable de suivre la cible même dans les conditions les plus difficiles comme le cas où la cible disparaît et réapparait dans le scène (ré-identification). Tout d'abord, pour la représentation d’une région de l’image à suivre dans le temps, nous proposons des améliorations au descripteur de covariance. Ce nouveau descripteur est capable d’extraire des caractéristiques spécifiques à la cible, tout en ayant la capacité à s’adapter aux variations de l’apparence de la cible. Ensuite, l’étape algorithmique consiste à mettre en cascade des modèles génératifs et des modèles discriminatoires afin d’exploiter conjointement leurs capacités à distinguer la cible des autres objets présents dans la scène. Les modèles génératifs sont déployés dans les premières couches afin d’éliminer les candidats les plus faciles alors que les modèles discriminatoires sont déployés dans les couches suivantes afin de distinguer la cibles des autres objets qui lui sont très similaires. L’analyse discriminante des moindres carrés partiels (AD-MCP) est employée pour la construction des modèles discriminatoires. Enfin, un nouvel algorithme d'apprentissage en ligne AD-MCP a été proposé pour la mise à jour incrémentale des modèles discriminatoires / We study the challenging problem of tracking an arbitrary object in video sequences with no prior knowledge other than a template annotated in the first frame. To tackle this problem, we build a robust tracking system consisting of the following components. First, for image region representation, we propose some improvements to the region covariance descriptor. Characteristics of a specific object are taken into consideration, before constructing the covariance descriptor. Second, for building the object appearance model, we propose to combine the merits of both generative models and discriminative models by organizing them in a detection cascade. Specifically, generative models are deployed in the early layers for eliminating most easy candidates whereas discriminative models are in the later layers for distinguishing the object from a few similar "distracters". The Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) is employed for building the discriminative object appearance models. Third, for updating the generative models, we propose a weakly-supervised model updating method, which is based on cluster analysis using the mean-shift gradient density estimation procedure. Fourth, a novel online PLS-DA learning algorithm is developed for incrementally updating the discriminative models. The final tracking system that integrates all these building blocks exhibits good robustness for most challenges in visual tracking. Comparing results conducted in challenging video sequences showed that the proposed tracking system performs favorably with respect to a number of state-of-the-art methods

La vidéosurveillance représente l’un des domaines de recherche privilégiés en vision par ordinateur. Le défi scientifique dans ce domaine comprend la mise en œuvre de systèmes automatiques pour obtenir des informations détaillées sur le comportement des individus et des groupes. En particulier, la détection de mouvements anormaux de groupes d’individus nécessite une analyse fine des frames du flux vidéo. Dans le cadre de cette thèse, la détection de mouvements anormaux est basée sur la conception d’un descripteur d’image efficace ainsi que des méthodes de classification non linéaires. Nous proposons trois caractéristiques pour construire le descripteur de mouvement : (i) le flux optique global, (ii) les histogrammes de l’orientation du flux optique (HOFO) et (iii) le descripteur de covariance (COV) fusionnant le flux optique et d’autres caractéristiques spatiales de l’image. Sur la base de ces descripteurs, des algorithmes de machine learning (machines à vecteurs de support (SVM)) mono-classe sont utilisés pour détecter des événements anormaux. Deux stratégies en ligne de SVM mono-classe sont proposées : la première est basée sur le SVDD (online SVDD) et la deuxième est basée sur une version « moindres carrés » des algorithmes SVM (online LS-OC-SVM) / One of the major research areas in computer vision is visual surveillance. The scientific challenge in this area includes the implementation of automatic systems for obtaining detailed information about the behavior of individuals and groups. Particularly, detection of abnormal individual movements requires sophisticated image analysis. This thesis focuses on the problem of the abnormal events detection, including feature descriptor design characterizing the movement information and one-class kernel-based classification methods. In this thesis, three different image features have been proposed: (i) global optical flow features, (ii) histograms of optical flow orientations (HOFO) descriptor and (iii) covariance matrix (COV) descriptor. Based on these proposed descriptors, one-class support vector machines (SVM) are proposed in order to detect abnormal events. Two online strategies of one-class SVM are proposed: The first strategy is based on support vector description (online SVDD) and the second strategy is based on online least squares one-class support vector machines (online LS-OC-SVM)

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L’emballage joue un rôle important dans l’industrie alimentaire afin de maintenir la qualité des produits le plus longtemps possible. Les films de polymère sont largement utilisés dans l’emballage alimentaire et sont attrayants pour leurs propriétés exceptionnelles. Puisque les polymères à base de pétrole apportent des préoccupations environnementales, les polymères biodégradables tel que le PLA sont étudiés plus intensivement depuis quelques années considérant leurs propriétés écologiques. L’application de films renforcés permet, comparativement aux films simples, d’atteindre des fonctions spécifiques et d’améliorer leurs propriétés tel que l’étanchéité aux gaz. Toutefois, puisque la structure de ces films est plus complexe, le contrôle de qualité de ces derniers est plus difficile. Dans l’industrie, des méthodes hors-ligne sont très souvent utilisées pour effectuer le contrôle de qualité des films produits. Le contrôle est nécessaire puisque la variabilité de la matière première ainsi que le changement des conditions opératoires amènent des modifications qui changent considérablement les propriétés du film. Par conséquent, une inspection en temps réel ainsi qu’un contrôle des films de polymère est nécessaire sur la ligne de production afin d’obtenir un contrôle de qualité s’approchant de l’analyse en temps réel. Un système d’imagerie proche infrarouge (NIR) rapide et non-destructif est proposé pour caractériser les films biodégradables d’acide polylactique contenant du talc produits par extrusion-soufflage et utilisés pour l’emballage. Le but ultime est d’utiliser le système pour faire un contrôle de qualité sur la ligne d’extrusion ainsi qu’après le post-traitement termique, soit le recuit. Un ensemble d’échantillon de film de PLA contenant différentes concentrations en talc ont été fabriqués. Ces derniers ont ensuite été soumis à différentes conditions de recuit. Des images NIR ont été collectées avant la caractérisation des propriétés physiques et mécaniques ainsi que l’étanchéité aux gaz. Des techniques d’imagerie multivariées ont été appliquées aux images hyperspectrales. Celles-ci ont montré que la quantité de talc peut être déterminée et que l’information du spectre NIR permet de prédire les propriétés du film. Dans tous les cas, la méthode proposée permet de déterminer les variations dans les propriétés du film avec une bonne précision. / Food packaging plays a great role in the food industry to maintain food products quality as long as possible. Polymer films are widely used in food packaging and also attract attention because of their outstanding advantages. Since petroleum-based polymers are known to cause environmental concerns, biodegradable polymers like PLA were studied more intensively in recent years due to their environmentally friendly properties. The application of reinforced films exceeds simple ones in achieving specific functions and enhancing their properties such as barrier properties. Since the films structures are more complex, quality control is more challenging. In industry, off-line methods are vastly used for quality control of the produced films while variability in raw materials and processing conditions substantially change the film specifications. Consequently, real-time inspection and monitoring of polymer films is needed on the production line to achieve a real-time quality control of the films. A fast and non-invasive near-infrared (NIR) imaging system is proposed to characterize biodegradable polylactic acid (PLA) films containing talc, and produced by extrusion film-blowing for packaging applications. The ultimate goal is to use the system for quality control on the extrusion line, and after a post-processing via thermal treatment (annealing). A set of PLA-talc films with varying talc contents were produced and submitted to annealing under different conditions. NIR images of the films were collected after which the samples were characterized for their physical, mechanical, and gas barrier properties. Multivariate imaging techniques were then applied to the hyperspectral images. It is shown that various talc loadings can be distinguished, and the information contained in the NIR spectra allows predicting the film properties. In all cases, the proposed approach was able to track the variation in film properties with good accuracy

Le mécanisme permettant d’expliquer l’origine de la masse des neutrinos demeure, encore aujourd’hui, un mystère complet dont la résolution est susceptible de modifier considérablement la structure du modèle standard en physique des particules élémentaires. Dans la littérature, plusieurs candidats potentiels sont donc proposés afin de combler cette lacune et, ainsi, faire la lumière sur certaines des propriétés les plus étranges des neutrinos. Parmi ceux-ci, les mécanismes seesaw de type I, II et III constituent sans doute les approches les plus attrayantes et les plus étudiées. Cependant, bien que ces mécanismes offrent un cadre de travail simple et élégant pour expliquer la faible masse des neutrinos (l’ordre de grandeur), ceux-ci n’offrent aucune prédiction sur les paramètres fondamentaux caractérisant le phénomène d’oscillation, soit les angles de mélange, les phases complexes et la hiérarchie des masses. Afin d’obtenir des prédictions concrètes sur la phénoménologie des neutrinos, certaines hypothèses de travail supplémentaires doivent donc être formulées pour contraindre la structure des matrices de masse obtenue. Dans ce travail, l’hypothèse anarchique propre au secteur des neutrinos est adoptée. Les matrices de masse générées par les trois mécanismes seesaw dans la limite des basses énergies sont traitées dans le contexte d’une théorie de matrices aléatoires, ce qui permet de définir et d’analyser de nouveaux ensembles matriciels aléatoires appelés ensembles seesaw. Un cadre théorique unifié est donc présenté pour la construction de ces ensembles. Grâce au formalisme élaboré, qui repose sur les outils traditionnels relevant de la théorie des matrices aléatoires, les densités de probabilité jointes caractérisant ces ensembles sont obtenues de façon analytique. Une étude détaillée de leurs propriétés est alors réalisée, ce qui permet d’extraire les tendances dominantes propres à ces mécanismes de masse et d’analyser leurs conséquences pour le secteur des neutrinos du modèle standard étendu. En ce qui concerne le spectre de masse, les résultats obtenus indiquent que les mécanismes seesaw de type I et de type III sont plus adéquats pour reproduire les observations expérimentales. De plus, une forte préférence pour la différence de masses associée à la hiérarchie normale est observée. En contrepartie, il est également démontré que pour une différence de masses donnée entre les trois générations, toutes les permutations des masses sont équiprobables, ce qui rend hors de portée toute prédiction concernant la hiérarchie du spectre (normale ou inverse) sous l’hypothèse anarchique. En ce qui concerne les variables du groupe de symétrie (les angles de mélange et les phases complexes), on constate, d’une part, que la notion de mélange quasi-maximal est naturellement favorisée et, d’autre part, que la matrice PMNS peut être décrite comme une matrice unitaire générique tirée au hasard d’un ensemble matriciel caractérisé par la mesure de Haar du groupe de Lie correspondant. Par ailleurs, il est également démontré que ces conclusions sont indépendantes du mécanisme de masse considéré. / The neutrino mass generation mechanism remains, to this day, a complete mystery which is likely to play an important role in understanding the foundations of the Standard Model of particle physics. In an effort to fill this gap and, ultimately, shed some light on some of the most intriguing properties of neutrinos, many theoretical models are proposed in the literature. Among the many candidates, the type I, type II and type III seesaw mechanisms may very well be the most attractive and the most studied propositions. However, despite the fact that these mechanisms provide a simple and elegant framework for explaining the smallness of neutrino masses (the order of magnitude), no prediction can be made on the fundamental parameters governing neutrino oscillations (the mixing angles, the CP-violating phases and the mass differences). Thus, to obtain concrete results regarding neutrino phenomenology, additional working assumptions must be made in order to constrain the structure of the corresponding mass matrices. In this work, the anarchy hypothesis relevant to the neutrino sector is investigated. The mass matrices generated by the three seesaw mechanisms in the low-energy limit are studied within the framework of random matrix theory, which leads to the development and the analysis of the seesaw ensembles. A unified and precise theoretical formalism, based on the usual tools of random matrix theory, is presented for the construction of these new random matrix ensembles. Using this formalism, the joint probability density functions characterizing these ensembles are obtained analytically, thus paving the way for a detailed study of their properties. This study is then carried out, revealing the underlying trends in these ensembles and, thereby, offering a thorough analysis of their consequences for the neutrino sector of the seesaw-extended Standard Model. Regarding the mass spectrum, it is found that the type I and type III seesaw mechanisms are better suited to accommodate experimental data. Moreover, the results indicate a strong preference for the mass splitting associated to normal hierarchy. However, since all permutations of the masses are found to be equally probable for a particular mass splitting between the three generations, predictions concerning the hierarchy of the mass spectrum (normal or inverted) remains out of reach in the framework of anarchy. Regarding the group variables (the mixing angles an CP-violating phases), it is found that near-maximal mixing is naturally favored by these ensembles and, that the PMNS matrix can be described as a generic unitary matrix drawn at random from a matrix ensemble characterized by the Haar measure of the corresponding Lie group. Furthermore, these conclusions are found to be independent of the mass mechanism considered.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2005-2006 / La régression non paramétrique est un outil statistique permettant de décrire la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables explicatives, sans spécifier de forme stricte pour cette relation. Dans ce mémoire, on présente d'abord la théorie entourant la régression non paramétrique univariée ainsi que différentes méthodes d'estimation, en mettant l'accent sur les fonctions de lissage loess et les splines de régression. On traite ensuite de l'ajustement de relations multidimensionnelles, en s'intéressant plus particulièrement aux méthodes GAM, polyMARS et MARS. On ap- plique finalement ces dernières à une étude portant sur la relation entre la densité mammaire et deux facteurs de croissance analogues à l'insuline, IGF-I et IGFBP-3, ce qui permet de mettre en évidence les avantages de la régression non paramétrique, mais aussi les difficultés rencontrées lors de son application.

« Nous avons présenté dans cette étude une nouvelle méthodologie pour l'étude des phénomènes saisonniers, basée sur l'approche AEP de Carbone-Longini. On retrouve en général dans la littérature deux réponses aux problèmes posés par la saisonnalité des séries chronologiques: un effort de modélisation en vue de la prévision, et la désaisonnalisation pour fin d'interprétation. Nous avons présenté une nouvelle modélisation, GUNIAEP pour les séries chronologiques, dans laquelle la variation systématique est expliquée par une évaluation associée au long terme, au court terme et à la saisonnalité respectivement. Le modèle est estimé par le filtre adaptatif AEP, et les paramètres en vigueur au dernier point, origine de prévision, servent à calculer les valeurs extrapolées. L'observation de ce modèle sur plusieurs exemples nous a permis de voir qu'il permet de reconnaître l'existence et l'ampleur des variations saisonnières à l'aide des coefficients saisonniers. Cette propriété permet de simplifier la phase d'identification qui peut facilement être programmée, tout en fournissant une performance satisfaisante. C'est dans ces conditions que nous avons appliqué le modèle, pour comparer sa précision à celle des méthodes reconnues les plus précises. Cette comparaison s'est faite sur un échantillon de 111 séries, et a révélé que cette méthode était très compétitive, si non la meilleure. Cette nouvelle formulation est donc meilleure que le modèle auto-régressif simple qui avait initialement exploité le filtre AEP. La robustesse des coefficients saisonniers nous a ensuite encouragés à utiliser ce modèle pour dériver une nouvelle méthode de désaisonnalisation: DESAEP. Une interprétation appropriée des composantes a permis de développer une heuristique pour décomposer une série chronologique en composantes saisonnière, irrégulière et tendance-cycle, puis fournir une série désaisonnalisée. Une étude empirique sur 33 séries réelles impliquant les méthodes Xll-ARIMA et SIGEX a permis de voir que dans le long terme les séries désaisonnalisées produites par DESAEP ne seront pas très différentes de celles des autres méthodes, cependant les différences sont plus fortes pour les valeurs les plus récentes. On a vu que généralement, l'ampleur des révisions augmente avec le niveau de bruit existant dans la série, mais qu'en utilisant DESAEP, ces révisions sont d'une ampleur nettement inférieure à celles produites par les deux autres méthodes. »--Pages i-ii