Ce travail concerne l'imagerie micro-onde en vue d'application à l'imagerie biomédicale. Cette technique d'imagerie a pour objectif de retrouver la distribution des propriétés diélectriques internes (permittivité diélectrique et conductivité) d'un objet inconnu illuminé par une onde interrogatrice connue à partir des mesures du champ électrique dit diffracté résultant de leur interaction. Un tel problème constitue un problème dit inverse par opposition au problème direct associé qui consiste à calculer le champ diffracté, l'onde interrogatrice et l'objet étant alors connus.La résolution du problème inverse nécessite la construction préalable du modèle direct associé. Celui-ci est ici basé sur une représentation intégrale de domaine des champs électriques donnant naissance à deux équations intégrales couplées dont les contreparties discrètes sont obtenues à l'aide de la méthode des moments. En ce qui concerne le problème inverse, hormis le fait que les équations physiques qui interviennent dans sa modélisation directe le rendent non-linéaire, il est également mathématiquement mal posé au sens de Hadamard, ce qui signifie que les conditions d'existence, d'unicité et de stabilité de la solution ne sont pas simultanément garanties. La résolution d'un tel problème nécessite sa régularisation préalable qui consiste généralement en l'introduction d'information a priori sur la solution recherchée. Cette résolution est effectuée, ici, dans un cadre probabiliste bayésien où l'on introduit une connaissance a priori adaptée à l'objet sous test et qui consiste à considérer ce dernier comme étant composé d'un nombre fini de matériaux homogènes distribués dans des régions compactes. Cet information est introduite par le biais d'un modèle de « Gauss-Markov-Potts ». De plus, le calcul bayésien nous donne la distribution a posteriori de toutes les inconnues connaissant l'a priori et l'objet. On s'attache ensuite à déterminer les estimateurs a posteriori via des méthodes d'approximation variationnelles et à reconstruire ainsi l'image de l'objet recherché. Les principales contributions de ce travail sont d'ordre méthodologique et algorithmique. Elles sont illustrées par une application de l'imagerie micro-onde à la détection du cancer du sein. Cette dernière constitue en soi un point très important et original de la thèse. En effet, la détection du cancer su sein en imagerie micro-onde est une alternative très intéressante à la mammographie par rayons X, mais n'en est encore qu'à un stade exploratoire. / This work concerns the problem of microwave tomography for application to biomedical imaging. The aim is to retreive both permittivity and conductivity of an unknown object from measurements of the scattered field that results from its interaction with a known interrogating wave. Such a problem is said to be inverse opposed to the associated forward problem that consists in calculating the scattered field while the interrogating wave and the object are known. The resolution of the inverse problem requires the prior construction of the associated forward model. This latter is based on an integral representation of the electric field resulting in two coupled integral equations whose discrete counterparts are obtained by means of the method of moments.Regarding the inverse problem, in addition to the fact that the physical equations involved in the forward modeling make it nonlinear, it is also mathematically ill-posed in the sense of Hadamard, which means that the conditions of existence, uniqueness and stability of the solution are not simultaneously guaranteed. Hence, solving this problem requires its prior regularization which usually involves the introduction of a priori information on the sought solution. This resolution is done here in a Bayesian probabilistic framework where we introduced a priori knowledge appropriate to the sought object by considering it to be composed of a finite number of homogeneous materials distributed in compact and homogeneous regions. This information is introduced through a "Gauss-Markov-Potts" model. In addition, the Bayesian computation gives the posterior distribution of all the unknowns, knowing the a priori and the object. We proceed then to identify the posterior estimators via variational approximation methods and thereby to reconstruct the image of the desired object.The main contributions of this work are methodological and algorithmic. They are illustrated by an application of microwave imaging to breast cancer detection. The latter is in itself a very important and original aspect of the thesis. Indeed, the detection of breast cancer using microwave imaging is a very interesting alternative to X-ray mammography, but it is still at an exploratory stage.

Il ne fait aucun doute que le coût relativement faible des échographes, la procédure rapide et la capacité d’imager des tissus biologiques mous ont permis à l’échographie de devenir l’un des outils de diagnostic médical les plus courants. Malheureusement, l’imagerie ultrasonore présente encore des inconvénients par rapport à d’autres techniques d’imagerie médicale, principalement en termes de qualité d’image et de détails fournis. Dans le souci d’améliorer la qualité d’image, le prix à payer est généralement la baisse de la cadence d’acquisition. Ce compromis profondément enraciné entre la qualité d'image fournie et le temps d'acquisition est peut-être l'un des plus difficiles verrous de la recherche dans le domaine de l’échographie et son dépassement pourrait mener à des meilleures performances des applications existantes et même à des nouvelles utilisations de l’échographie. Ce travail de thèse porte sur l’amélioration du compromis précédemment indiqué entre la qualité d’image et la cadence d’acquisition. En combinant des concepts tels que l’imagerie par ondes planes, les systèmes à entrées multiples / sorties multiples et les problèmes inverses, ce travail vise à acquérir simultanément des images ultrasonores du tissu insonifié, ce qui permet d’augmenter la cadence d’acquisition sans réduire la qualité de l’image fournie. À travers cette étude, nous avons mis au point un modèle mathématique permettant de modéliser la propagation des ondes ultrasonores dans les tissus mous. Ce modèle a été utilisé pour passer en revue un grand nombre de schémas d’acquisition en échographie déjà existants et pour exposer leurs avantages et leurs inconvénients. Nous avons proposé de surmonter le compromis qualité / cadence d’acquisition d'images en utilisant des ondes ultrasonores codées temporellement émises simultanément, et le modèle direct généré a permis l'utilisation des différentes approches de problèmes inverses afin de reconstruire la réponse impulsionnelle pulse / écho du milieu insonifié et donc de son image. De plus, nous avons encore amélioré le modèle direct, ce qui nous a permis de relier directement les échos rétrodiffusés à la position / magnitude des diffuseurs à l'intérieur du milieu imagé. Les résultats fournies par les approches de problèmes inverses basées sur ce modèle amélioré nous ont mis devant une méthode de pointe qui non seulement améliorent d’un facteur conséquent la qualité de l'image en termes de résolution et de cohérence du speckle, mais permettent également d'améliorer la cadence d'acquisition d’images. / It is beyond doubt that the relative low cost of ultrasound scanners, the quick procedure and the ability to image soft biological tissues helped ultrasound imaging to become one of the most common medical diagnostic tools. Unfortunately, ultrasound still has some drawbacks when compared to other medical imaging techniques mainly in terms of the provided image quality and details. In the quest for an improved image quality, usually, the price to pay is the drop in the frame acquisition rate. This deep rooted trade-off between the provided image quality and the acquisition time is perhaps one of the most challenging in today’s ultrasound research and its overcoming could lead to diagnostic improvements in the already existing ultrasound applications and even pave the way towards novel uses of echography. This study addresses the previously stated trade-off. Through a mix of such concepts as plane wave imaging, multiple-input /multiple-output systems and inverse problems, this work aims at acquiring ultrasound images of the insonified tissue simultaneously, thus providing an increased frame rate while not degrading the image quality. Through this study we came up with a mathematical model that allows modelling the ultrasound wave propagation inside soft tissues. This model was used to review a great number of existing ultrasound acquisition schemes and to expose their advantages and drawbacks. We proposed to overcome the image quality / frame rate trade-off by using temporally encoded ultrasound waves emitted simultaneously, and the generated direct model enabled the use of different inverse problem approaches in order to reconstruct the pulse-echo impulse response of the insonified medium and thus its image. Moreover, we further improved the direct model, which allowed us to directly link the backscattered echoes to the position / magnitude of the scatterers inside the imaged medium. The results yielded by the inverse problem approaches based on the former model put us face to face with state of the art method that not only increase the image quality several times in terms resolution and speckle coherence but also provide a boost in frame acquisition rate.

La Génération Automatique de Langue Naturelle vise à produire des textes dans une langue humaine à partir d'un ensemble de données non-linguistiques. Elle comprend généralement trois sous-tâches principales: (i) sélection et organisation d'un sous-ensemble des données d'entrée; ii) détermination des mots à utiliser pour verbaliser les données d'entrée; et (iii) regroupement de ces mots en un texte en langue naturelle. La dernière sous-tâche est connue comme la tâche de Réalisation de Surface (RS). Dans ma thèse, j'étudie la tâche de RS quand les données d'entrée sont extraites de Bases de Connaissances (BC). Je présente deux nouvelles approches pour la réalisation de surface à partir de bases de connaissances: une approche supervisée et une approche faiblement supervisée. Dans l'approche supervisée, je présente une méthode basée sur des corpus pour induire une grammaire à partir d'un corpus parallèle de textes et de données. Je montre que la grammaire induite est compacte et suffisamment générale pour traiter les données de test. Dans l'approche faiblement supervisée, j'explore une méthode pour la réalisation de surface à partir de données extraites d'une BC qui ne requière pas de corpus parallèle. À la place, je construis un corpus de textes liés au domaine et l'utilise pour identifier les lexicalisations possibles des symboles de la BC et leurs modes de verbalisation. J'évalue les phrases générées et analyse les questions relatives à l'apprentissage à partir de corpus non-alignés. Dans chacune de ces approches, les méthodes proposées sont génériques et peuvent être facilement adaptées pour une entrée à partir d'autres ontologies / Natural Language Generation is the task of automatically producing natural language text to describe information present in non-linguistic data. It involves three main subtasks: (i) selecting the relevant portion of input data; (ii) determining the words that will be used to verbalise the selected data; and (iii) mapping these words into natural language text. The latter task is known as Surface Realisation (SR). In my thesis, I study the SR task in the context of input data coming from Knowledge Bases (KB). I present two novel approaches to surface realisation from knowledge bases: a supervised approach and a weakly supervised approach. In the first, supervised, approach, I present a corpus-based method for inducing a Feature Based Lexicalized Tree Adjoining Grammar from a parallel corpus of text and data. I show that the induced grammar is compact and generalises well over the test data yielding results that are close to those produced by a handcrafted symbolic approach and which outperform an alternative statistical approach. In the weakly supervised approach, I explore a method for surface realisation from KB data which does not require a parallel corpus. Instead, I build a corpus from heterogeneous sources of domain-related text and use it to identify possible lexicalisations of KB symbols and their verbalisation patterns. I evaluate the output sentences and analyse the issues relevant to learning from non-parallel corpora. In both these approaches, the proposed methods are generic and can be easily adapted for input from other ontologies for which a parallel/non-parallel corpora exists

La cystoscopie est l’examen de référence pour le diagnostic et le traitement du cancer de la vessie. Le champ de vue (CdV) réduit des endoscopes complique le diagnostic et le suivi des lésions. Les mosaïques d’images sont une solution à ce problème car elles visualisent des CdV étendus. Toutefois, pour la vessie, le mosaïque d’images est un véritable défi à cause du faible contraste dans les images, des textures peu prononcées, de la variabilité intra- et inter-patient et des changements d’illumination dans les séquences. Ce défi est également à relever dans d’autres modalités endoscopiques ou dans des scènes non médicales comme les vidéos sous-marines. Dans cette thèse, une énergie variationnelle totale a d’abord été minimisée à l’aide d’un algorithme primal-dual du premier ordre pour obtenir un flot optique fournissant une correspondance dense et précise entre les points homologues des paires d’images. Les correspondances sont ensuite utilisées pour déterminer les paramètres des transformations requises pour le placement des images dans le repère global de la mosaïque. Les méthodes proposées pour l’estimation du flot optique dense incluent un terme d’attache aux données qui minimise le nombre des vecteurs aberrants et un terme de régularisation conçu pour préserver les discontinuités du champ devecteurs. Un algorithme de flot optique qui est robuste vis-à-vis de changements d’illumination importants (et utilisable pour différentes modalités) a également été développé dans ce contexte. La précision et la robustesse des méthodes de recalage proposées ont été testées sur des jeux de données (de flot optique) publiquement accessibles et sur des fantômes de vessies et de la peau. Des résultats sur des données patients acquises avec des cystoscopes rigides et flexibles, en lumière blanche ou en fluorescence, montrent la robustesse des algorithmes proposés. Ces résultats sont complétés par ceux obtenus pour d’autres séquences endoscopiques réelles de dermatoscopie, de scène sous-marine et de données d’exploration spatiale. / Cystoscopy is the reference procedure for the diagnosis and treatment of bladder cancer. The small field of view (FOV) of endoscopes makes both the diagnosis and follow-up of lesions difficult. Image mosaics are a solution to this problem since they visualize large FOVs of the bladder scene. However, due to low contrast, weak texture, inter- and intra-patient texture variability and illumination changes in these image sequences, the task of image mosaicing becomes challenging. This is also a major concern in other endoscopic data and non-medical scenes like underwater videos. In this thesis, a total variational energy has been first minimized using a first-order primal-dual algorithm in convex optimization to obtain optical flow vector fields giving a dense and accurate correspondence between homologous points of the image pairs. The correspondences are then used to obtain transformation parameters for registering the images to one global mosaic coordinate system. The proposed methods for dense optical flow estimation include a data-term which is modeled to minimize at most the outliers and a regularizer which is designed to preserve at their best the flow field discontinuities. An optical flow algorithm, which is robust to strong illumination changes (and which suits to different modalities), has also been developed in this framework. The registration accuracy and robustness of the proposed methods are tested on both publicly available datasets for optical flow estimation and on simulated bladder and skin phantoms. Results on patient data acquired with rigid and flexible cystoscopes under the white light and the fluorescence modality show the robustness of the proposed approaches. These results are also complemented with those of other real endoscopic data, dermoscopic sequences, underwater scenes and space exploration data.

La recherche d'images basée sur le contenu visuel est un domaine très actif de la vision par ordinateur, car le nombre de bases d'images disponibles ne cesse d'augmenter.L’objectif de ce type d’approche est de retourner les images les plus proches d'une requête donnée en terme de contenu visuel.Notre travail s'inscrit dans un contexte applicatif spécifique qui consiste à indexer des petites bases d'images expertes sur lesquelles nous n'avons aucune connaissance a priori.L’une de nos contributions pour palier ce problème consiste à choisir un ensemble de descripteurs visuels et de les placer en compétition directe. Nous utilisons deux stratégies pour combiner ces caractéristiques : la première, est pyschovisuelle, et la seconde, est statistique.Dans ce contexte, nous proposons une approche adaptative non supervisée, basée sur les sacs de mots et phrases visuels, dont le principe est de sélectionner les caractéristiques pertinentes pour chaque point d'intérêt dans le but de renforcer la représentation de l'image.Les tests effectués montrent l'intérêt d'utiliser ce type de méthodes malgré la domination des méthodes basées réseaux de neurones convolutifs dans la littérature.Nous proposons également une étude, ainsi que les résultats de nos premiers tests concernant le renforcement de la recherche en utilisant des méthodes semi-interactives basées sur l’expertise de l'utilisateur. / Image Retrieval is still a very active field of image processing as the number of available image datasets continuously increases.One of the principal objectives of Content-Based Image Retrieval (CBIR) is to return the most similar images to a given query with respect to their visual content.Our work fits in a very specific application context: indexing small expert image datasets, with no prior knowledge on the images. Because of the image complexity, one of our contributions is the choice of effective descriptors from literature placed in direct competition.Two strategies are used to combine features: a psycho-visual one and a statistical one.In this context, we propose an unsupervised and adaptive framework based on the well-known bags of visual words and phrases models that select relevant visual descriptors for each keypoint to construct a more discriminative image representation.Experiments show the interest of using this this type of methodologies during a time when convolutional neural networks are ubiquitous.We also propose a study about semi interactive retrieval to improve the accuracy of CBIR systems by using the knowledge of the expert users.

Parmi l’ensemble des organisations, les banques ont trois caractéristiques majeures : la prééminence des calculs dans la définition des cours de l’action de l’organisation ; la construction de mécanismes d’examen et de contrôle du comportement de leurs clients qui sont, en termes comptables, leurs actifs ; un rôle essentiel dans le cadrage des comportements économiques dans les sociétés modernes. Ainsi, tous les projets bancaires se construisent à partir des calculs mais aussi au travers de paradigmes liés à l’économie politique et aux injonctions morales qui leur sont concomitantes. Cette thèse se propose de contribuer à la connaissance des pratiques bancaires et de leur rôle dans la construction d’individus gouvernés par une certaine raison économique. Pour ce faire nous nous sommes intéressés à l’histoire socio-technique de la Banque Populaire et pour le développement communautaire du Costa Rica. Nous avons construit cette histoire à trois niveaux différents. D’abord le niveau des ‘discours du gouvernement’ qui a été étudié grâce à la consultation d’archives portant sur les discussions des lois définissant le cadre normatif de la Banque à l’Assemblée législative du Costa Rica. L’analyse de ces discussions nous a permis d’identifier cinq rationalités politiques se disputant l’hégémonie pour définir les conceptions de contrôle de l’organisation au cours de son histoire. Puis, nous nous sommes intéressés au niveau de la prise de décision stratégique. Nous l’avons étudié grâce à la consultation des comptes rendus portant sur des disputes concernant la gestion actif-passif de la banque de 1969 à 2010. Lors de l’analyse de ces discussions nous avons montré comment interagissent les technologies de calcul avec les rationalités politiques identifiées au premier niveau de la recherche et les trajectoires sociales et politiques des administrateurs participant dans les disputes. Ainsi, nous avons montré les modalités par lesquelles se déplacent les épreuves de justification permettant d’arriver à des accords sur le budget de crédit de la banque. Enfin, le troisième niveau de la thèse est une reconstruction historique des dispositifs d’évaluation des demandeurs de crédit. Au cours de cette partie nous montrons les relations qui existent entre la manière d’équilibrer le bilan et les formes d’évaluation et valorisation des demandeurs de crédit. Notre recherche s’inscrit dans la ligne des travaux portant sur une étude de l’économie politique par les instruments de gestion. Elle discute avec les études gouvernementalistes en comptabilité et propose un déplacement dans la manière de comprendre le déploiement de la rationalité économique dans le fonctionnement des organisations. / In the world of organizations, banks are characterized by three particular elements: the preeminence of calculations in defining the course of action of the organization; building control and evaluation devices for customers, who, in accounting terms, are their assets; the key role they play in the dissemination of economic rationality in society. Therefore, all banks are based on calculations, and also on paradigms from political economy and its implicit moral imperatives. However, relations between these constitutive dimensions of the banking practices have been little explored by research in accounting. The aim of this work is to contribute to a better knowledge of banking practices and its role in the construction of individuals governed by economic reason. To this end, this work was conducted with close reference to the social and technical history of a particular banking organization, Costa Rica’s Banco Popular y de Desarrollo Comunal (BPDC). The case study has three levels. First, the “governmental discourse” level, which we studied through systematic analysis of the original files and amendments of the organic law of BPDC. In this analysis we identified five political rationales that have historically disputed hegemony in the definition of the conception of control of the organization. Secondly, we studied the level of strategic decision, emphasizing the conflicts linked to the management of assets and liabilities. In this part we put in evidence the relationship between calculative technologies and political rationales identified in the previous level and we show the ways in which the evidence of justification was displaced to reach agreements and make decisions. Finally, the third level of the study has to do with the interaction between the borrowers and the organization. To address it, we reconstructed the history of the devices used to evaluate the borrowers. Thus, we show the relationship between ways of resolving conflicts at the strategic level of the organization and ways to assess credit risk. This work is related to current research trends that study relationships between political economy and management tools. Its aim is to discuss with governmentality studies in accounting. Its main contribution is the construction of a different approach to understand the way in which economic rationality is diffused into the functioning of organizations.

L’enseignement en RDC, favorise une partie des élèves et en désavantage d’autres, parce qu’elle propose à tous les élèves une seule et même voie d’apprentissage, sans tenir compte du style d’apprentissage de chacun. Ce qui explique les échecs et les abandons. C’est le cas des enfants de la rue et des enfants-soldats démobilisés qui, suite au manque d’encadrement, risqueront d’être un danger social. Or ces jeunes, s’ils avaient été orientés vers les structures scolaires correspondant à leurs rythmes et styles d’apprentissage pourraient s’intégrer dans la société. Malheureusement, elles n’existent pas. Pour que le système scolaire soit épanouissant pour tous et chacun, il faudrait que les autorités de la RDC, ouvrent le système scolaire aux nouvelles approches pédagogiques, forment les enseignants, leur donnent un salaire décent, construisent de nouvelles écoles et les équipent. / Education in the DRC (Republic Democratic of Congo) favors some students and disadvantages others because it offers all the students a single learning path, regardless of their learning style. Which explains the failures and the abandonments. This is the case of street and demobilized child soldiers who, due to lack of supervision, may be a social danger.However, if these young people had been oriented towards school structures corresponding to their rhythms and learning styles, they could integrate into society. Unfortunately, they do not exist. For the education system that benefiting everyone, the DRC authorities should open up the school system with new pedagogical approaches, train teachers, give them a good salary, build new schools and equip them.

Les systèmes aérospatiaux sont des systèmes complexes dont la fiabilité doit être garantie dès la phase de conception au regard des coûts liés aux dégâts gravissimes qu’engendrerait la moindre défaillance. En outre, la prise en compte des incertitudes influant sur le comportement (incertitudes dites « aléatoires » car liées à la variabilité naturelle de certains phénomènes) et la modélisation de ces systèmes (incertitudes dites « épistémiques » car liées au manque de connaissance et aux choix de modélisation) permet d’estimer la fiabilité de tels systèmes et demeure un enjeu crucial en ingénierie. Ainsi, la quantification des incertitudes et sa méthodologie associée consiste, dans un premier temps, à modéliser puis propager ces incertitudes à travers le modèle numérique considéré comme une « boîte-noire ». Dès lors, le but est d’estimer une quantité d’intérêt fiabiliste telle qu’une probabilité de défaillance. Pour les systèmes hautement fiables, la probabilité de défaillance recherchée est très faible, et peut être très coûteuse à estimer. D’autre part, une analyse de sensibilité de la quantité d’intérêt vis-à-vis des incertitudes en entrée peut être réalisée afin de mieux identifier et hiérarchiser l’influence des différentes sources d’incertitudes. Ainsi, la modélisation probabiliste des variables d’entrée (incertitude épistémique) peut jouer un rôle prépondérant dans la valeur de la probabilité obtenue. Une analyse plus profonde de l’impact de ce type d’incertitude doit être menée afin de donner une plus grande confiance dans la fiabilité estimée. Cette thèse traite de la prise en compte de la méconnaissance du modèle probabiliste des entrées stochastiques du modèle. Dans un cadre probabiliste, un « double niveau » d’incertitudes (aléatoires/épistémiques) doit être modélisé puis propagé à travers l’ensemble des étapes de la méthodologie de quantification des incertitudes. Dans cette thèse, le traitement des incertitudes est effectué dans un cadre bayésien où la méconnaissance sur les paramètres de distribution des variables d‘entrée est caractérisée par une densité a priori. Dans un premier temps, après propagation du double niveau d’incertitudes, la probabilité de défaillance prédictive est utilisée comme mesure de substitution à la probabilité de défaillance classique. Dans un deuxième temps, une analyse de sensibilité locale à base de score functions de cette probabilité de défaillance prédictive vis-à-vis des hyper-paramètres de loi de probabilité des variables d’entrée est proposée. Enfin, une analyse de sensibilité globale à base d’indices de Sobol appliqués à la variable binaire qu’est l’indicatrice de défaillance est réalisée. L’ensemble des méthodes proposées dans cette thèse est appliqué à un cas industriel de retombée d’un étage de lanceur. / Aerospace systems are complex engineering systems for which reliability has to be guaranteed at an early design phase, especially regarding the potential tremendous damage and costs that could be induced by any failure. Moreover, the management of various sources of uncertainties, either impacting the behavior of systems (“aleatory” uncertainty due to natural variability of physical phenomena) and/or their modeling and simulation (“epistemic” uncertainty due to lack of knowledge and modeling choices) is a cornerstone for reliability assessment of those systems. Thus, uncertainty quantification and its underlying methodology consists in several phases. Firstly, one needs to model and propagate uncertainties through the computer model which is considered as a “black-box”. Secondly, a relevant quantity of interest regarding the goal of the study, e.g., a failure probability here, has to be estimated. For highly-safe systems, the failure probability which is sought is very low and may be costly-to-estimate. Thirdly, a sensitivity analysis of the quantity of interest can be set up in order to better identify and rank the influential sources of uncertainties in input. Therefore, the probabilistic modeling of input variables (epistemic uncertainty) might strongly influence the value of the failure probability estimate obtained during the reliability analysis. A deeper investigation about the robustness of the probability estimate regarding such a type of uncertainty has to be conducted. This thesis addresses the problem of taking probabilistic modeling uncertainty of the stochastic inputs into account. Within the probabilistic framework, a “bi-level” input uncertainty has to be modeled and propagated all along the different steps of the uncertainty quantification methodology. In this thesis, the uncertainties are modeled within a Bayesian framework in which the lack of knowledge about the distribution parameters is characterized by the choice of a prior probability density function. During a first phase, after the propagation of the bi-level input uncertainty, the predictive failure probability is estimated and used as the current reliability measure instead of the standard failure probability. Then, during a second phase, a local reliability-oriented sensitivity analysis based on the use of score functions is achieved to study the impact of hyper-parameterization of the prior on the predictive failure probability estimate. Finally, in a last step, a global reliability-oriented sensitivity analysis based on Sobol indices on the indicator function adapted to the bi-level input uncertainty is proposed. All the proposed methodologies are tested and challenged on a representative industrial aerospace test-case simulating the fallout of an expendable space launcher.

Cette thèse aborde l'étude de la fonction cérébrale en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) à l'aide de deux séquences : l'IRM fonctionnelle (IRMf) BOLD et l'imagerie de perfusion par marquage de spins (ASL). Dans ce contexte, les analyses de groupe jouent un rôle important dans l'identification des dysfonctionnements globaux associés à une pathologie. D'autre part, les études individuelles, qui fournissent des conclusions au niveau d'un sujet unique, présentent un intérêt croissant. Dans ce travail, nous abordons à la fois les études de groupe et les analyses individuelles. Dans un premier temps, nous réalisons une analyse de groupe en IRMf BOLD en vue d'étudier la dysphasie chez l'enfant, une pathologie peu explorée en neuroimagerie. Nous mettons ainsi en évidence un fonctionnement et une latéralisation atypiques des aires langagières. Ensuite, nous nous concentrons sur les analyses individuelles. Nous proposons l'utilisation d'estimateurs robustes pour calculer les cartographies de débit sanguin cérébral en ASL. Ensuite, nous étudions la validité des hypothèses qui sous-tendent les analyses statistiques standard dans le contexte de l'ASL. Finalement, nous proposons une nouvelle méthode localement multivariée basée sur une approche a contrario. La validation de cette nouvelle approche est réalisée dans deux contextes applicatifs : la détection d'anomalies de perfusion en ASL et la détection de zones d'activation en IRMf BOLD. / This thesis deals with the analysis of brain function in Magnetic Resonance Imaging (MRI) using two sequences: BOLD functional MRI (fMRI) and Arterial Spin Labelling (ASL). In this context, group statistical analyses are of great importance in order to understand the general mechanisms underlying a pathology, but there is also an increasing interest towards patient-specific analyses that draw conclusions at the patient level. Both group and patient-specific analyses are studied in this thesis. We first introduce a group analysis in BOLD fMRI for the study of specific language impairment, a pathology that was very little investigated in neuroimaging. We outline atypical patterns of functional activity and lateralisation in language regions. Then, we move forward to patient-specific analysis. We propose the use of robust estimators to compute cerebral blood flow maps in ASL. Then, we analyse the validity of the assumptions underlying standard statistical analyses in the context of ASL. Finally, we propose a new locally multivariate statistical method based on an a contrario approach and apply it to the detection of atypical patterns of perfusion in ASL and to activation detection in BOLD functional MRI.

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