Au cours de leur cycle de vie, la plupart des espèces de poissons marins côtiers passent par des nourriceries littorales dont la qualité influence largement le succès du recrutement et donc le maintien de l’abondance de leurs populations. Or, la construction de ports entrain irrémédiablement une perte de fonction pour les habitats côtiers impactés. Dans ce contexte,l’objectif général de cette thèse était de voir si les zones portuaires peuvent malgré tout servir de nourriceries alternatives pour les poissons marins côtiers. Pour cela, les abondances des juvéniles de quatre espèces de sars, du genre Diplodus, ont d’abord été suivies dans cinq ports méditerranéens. Ceci a permis de montrer que ces espèces côtières peuvent s’installer et grandir avec succès dans les ports. La complexification de la structure 3D de l’habitat augmente sensiblement les abondances de juvéniles. Dans un second temps, la croissance, la condition et les niveaux de contamination desjuvéniles de deux espèces de sars (D. sargus et D. vulgaris) ont été comparés entre différents ports et habitats naturels de la rade de Toulon. Ceci a montré que la croissance et la condition des juvéniles peut être équivalente dans certains ports et dans les zones naturelles adjacentes, avec des niveaux de contamination faibles, même dans les zones les plus polluées. Enfin, la composition multi- élémentaire des otolithes des juvéniles de D. sargus et D. vulgaris a été comparée entre trois ports et deux zones naturelles de la rade de Toulon. Aucun élément chimique lié aux activités portuaires n’aété retrouvé en plus forte concentration dans les otolithes des juvéniles issus des ports. Il n’existe donc pas une signature unique caractéristique de l’ensemble des ports. La composition chimique des otolithes peut néanmoins être utilisée pour étudier la contribution relative des ports aux stocks d’adultes à condition de caractériser la signature de l’ensemble des habitats juvéniles potentiels. L’ensemble des résultats acquis indiquent que les ports peuvent être utilisés comme nourriceries alternatives par plusieurs espèces de poissons marins côtiers. Les projets d’ingénierie écologiquevisant à augmenter la complexité structurale des habitats portuaires sont des pistes intéressantes pour maintenir la biodiversité côtières et les stocks de poissons. / During their life cycle, most of the marine coastal fish species use nursery grounds which quality influence their recruitment and then the conservation of their populations. However, the construction of ports impair irremediably fish nursery function of the coastal areas impacted. The ultimate aim of the PhD research was to assess if ports could provide suitable alternative nursery habitats for coastal fish species. Firstly, abundances of the juveniles of four Diplodus species were surveyed in five marinas located along the French Mediterranean coast. This showed that coastal fishes can successfully settle and grow inside these artificialized coastal areas. Moreover, increasing the complexity of port habitats can considerably enhance their suitability for juveniles, especially at the youngest stages. Secondly, body condition, growth rate and metal contamination in the juveniles of two Diplodus species (D. sargus and D. vulgaris) were compared between different ports and natural areas in the Bay of Toulon. Juvenile growth and condition can be equivalent between fish collected from ports and from adjacent natural areas. Contamination levels in fish were low, even in highly polluted areas. Finally, otolith composition in the juveniles of D. sargus and D. vulgaris was investigated in three ports and two natural areas in the Bay of Toulon. None of the port related had systematically higher concentrations in otoliths from Diplodus juveniles collected in ports. Therefore, otolith microchemistry cannot provide a unique and reliable fingerprint discriminating ports and natural areas. Nevertheless, otolith microchemistry could provide an effective natural tag to determine the contribution of ports to adult stocks provided that a library of all potential juvenile habitat fingerprints is established. All these results confirm that ports can be used as alternative nursery habitats by marine coastal fishes. Ecological engineering projects aiming at increasing structural complexity of port habitats seem promising for biodiversity and fish stock conservation.

La tomographie d'émission par positrons (TEP) est un outil de choix en imagerie moléculaire grâce à sa capacité à quantifier certains métabolismes et à porter des diagnostics précis sur l'évolution de pathologies. Cependant, la qualité du diagnostic est dépendante de la qualité de l'image obtenue. La complexité des appareils TEP fait en sorte que ceux-ci nécessitent des calibrations fréquentes demandant un professionnel qualifié dans le domaine que très peu de laboratoires pourvus d'un scanner possèdent. Conséquemment, ce projet vise à concevoir un système intelligent pouvant détecter des fautes et porter un diagnostic sur un scanner TEP de façon automatique dans le but de maximiser la qualité des images produites. Le système intelligent développé permettra alors de pallier à la surcharge ou à l'absence d'un professionnel en laboratoire puisqu'il automatisera le contrôle de qualité de l'appareil. Le projet englobe donc: l'identification de données permettant de détecter et diagnostiquer les fautes, l'implantation de système intelligent par module et de façon hiérarchique, la validation de l'exactitude des diagnostics et finalement l'évaluation de l'impact du système sur la qualité des images produites par le scanner. Pour arriver à son but, le système intelligent met en oeuvre différentes méthodes d'intelligence artificielle comprenant des réseaux de neurones artificiels, un système expert à base de règles et diverses méthodes de traitement de signal. Ce projet se penche plus spécifiquement sur le scanner LabPET, un scanner TEP pour petits animaux développé à Sherbrooke. LabPET est un bon candidat car il comporte un nombre élevé de canaux non interdépendants accentuant ainsi les bénéfices de la parallélisation apportés par le système proposé. Ainsi, les travaux ont permis de réaliser un système ayant une efficacité de détection et une exactitude de diagnostic dépassant les attentes et, une étude de l'impact du système sur la qualité des images a démontré une amélioration significative des paramètres de qualité d'image. Il en découle que le système est bien en mesure d'aider les professionnels dans l'entretien du scanner LabPET. Les résultats devraient permettre de promouvoir le développement de systèmes intelligents de détection et de diagnostic de fautes d'appareils TEP. Des systèmes similaires seront certainement nécessaires au bon fonctionnement des prochaines générations d'appareils TEP, et les résultats de ce projet pourront alors servir de référence.

In satellite communications, non-linear interference is created by the non-linear power amplifier aboard the satellite. Even in the case of a memoryless power amplifier, the channel is a non-linear system with memory due to the presence of linear filters on ground and aboard the satellite. The non-linear interference degrades the system performance, especially when considering high-order modulations or in case of several signals being amplified by the same power amplifier. In this thesis, we have proposed algorithms at the transmitter and at the receiver to digitally compensate this interference. In particular, a new predistortion algorithm has been proposed, which significantly improves state-of-the-art algorithms. Since the complexity of this algorithm is an issue, low-complexity algorithms have also been proposed and achieve almost the same performance as the initial algorithm. We have also proposed joint predistortion and turbo-equalization algorithms to further improve the system performance. / En communications par satellite, de l’interférence non-linéaire est créée par l’amplificateur de puissance non-linéaire à bord du satellite. Même si l’amplificateur peut être considéré comme sans mémoire, le canal est malgré tout un système non-linéaire avec mémoire de par la présence de filtres linéaires au sol ou à bord du satellite. L'interférence non-linéaire dégrade les performances du système, en particulier lorsqu’on considère des modulations d’ordre élevé ou plusieurs signaux amplifiés par le même amplificateur de puissance. Dans cette thèse, nous avons proposé des algorithmes à l’émetteur et au récepteur pour compenser numériquement cette interférence. En particulier, nous avons proposé un nouvel algorithme de prédistorsion qui améliore de façon significative les algorithmes de l’état-de-l’art. La complexité de l’algorithme étant très élevée, nous avons proposé des algorithmes de plus faible complexité atteignant pratiquement les mêmes performances par rapport à l’algorithme initial. Nous avons aussi proposé des algorithmes de prédistorsion et d’égalisation conjointes, permettant d'atteindre des performances plus élevées qu'avec la prédistorsion seule. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Cette thèse porte sur deux méthodes à patch en traitement d’images dans le cadre de minimisation du risque Bayésien. Nous décrivons un mélange d’analyses factorielles pour modéliser la loi à priori des patchs dans une seule image et l’appliquons au débruitage et à l’inpainting. Nous étudions aussi les réseaux de neurones à multi-couches d’un point de vue probabiliste comme un outil permettant d’approcher l’espérance conditionnelle, ce qui ouvre quelques voies pour réduire leurs tailles et coût d’apprentissage. / This work looks at two patch based image processing methods in a Bayesian risk minimization framework. We describe a Gaussian mixture of factor analyzers for local prior modelling and apply it in the context of image denoising and inpainting. We also study multilayer neural networks from a probabilistic perspective as a tool for conditional expectation approximation, which suggests ways to reduce their sizes and training cost.

Les architectures d’ordinateur classiques sont optimisées pour le traitement déterministe d’informations pré-formatées et ont donc des difficultés avec des données naturelles bruitées (images, sons, etc.). Comme celles-ci deviennent nombreuses, de nouveaux circuits neuromorphiques (inspirés par le cerveau) tels que les réseaux de neurones émergent. Des nano-dispositifs, appelés memristors, pourraient permettre leur implémentation sur puce avec une haute efficacité énergétique et en s’approchant de la haute connectivité synaptique du cerveau.Dans ce travail, nous étudions des memristors basés sur des jonctions tunnel ferroélectriques qui sont composées d’une couche ferroélectrique ultramince entre deux électrodes métalliques. Nous montrons que le renversement de la polarisation de BiFeO3 induit des changements de résistance de quatre ordres de grandeurs et établissons un lien direct entre les états de domaines mixtes et les niveaux de résistance intermédiaires.En alternant les matériaux des électrodes, nous révélons leur influence sur la barrière électrostatique et les propriétés dynamiques des memristors. Des expériences d’impulsion unique de tension montrent un retournement de polarisation ultra-rapide. Nous approfondissons l’étude de cette dynamique par des mesures d’impulsions cumulées. La combinaison de leur analyse avec de l’imagerie par microscopie à force piézoélectrique nous permet d’établir un modèle dynamique du memristor. Suite à la démonstration de la spike-timing-dependent plasticity, une règle d’apprentissage importante, nous pouvons prédire le comportement de notre synapse artificielle. Ceci représente une avance majeure vers la réalisation de réseaux de neurones sur puce dotés d’un auto-apprentissage non-supervisé. / Classical computer architectures are optimized to process pre-formatted information in a deterministic way and therefore struggle to treat unorganized natural data (images, sounds, etc.). As these become more and more important, the brain inspires new, neuromorphic computer circuits such as neural networks. Their energy-efficient hardware implementations will greatly benefit from nanodevices, called memristors, whose small size could enable the high synaptic connectivity degree observed in the brain.In this work, we concentrate on memristors based on ferroelectric tunnel junctions that are composed of an ultrathin ferroelectric film between two metallic electrodes. We show that the polarization reversal in BiFeO3 films can induce resistance contrasts as high as 10^4 and how mixed domain states are connected to intermediate resistance levels.Changing the electrode materials provides insights into their influence on the electrostatic barrier and dynamic properties of these memristors. Single-shot switching experiments reveal very fast polarization switching which we further investigate in cumulative measurements. Their analysis in combination with piezoresponse force microscopy finally allows us to establish a model describing the memristor dynamics under arbitrary voltage signals. After the demonstration of an important learning rule for neural networks, called spike-timing-dependent plasticity, we successfully predict new, previously unexplored learning curves. This constitutes an important step towards the realization of unsupervised self-learning hardware neural networks.

La connaissance des propriétés diélectriques des tissus biologiques constitue un enjeu majeur pour la santé. Ces propriétés traduisent la manière dont un tissu stocke ou dissipe l’énergie électromagnétique transmise par un champ extérieur ; étant liées à la composition et à la structure du milieu organique, elles traduisent également la nature et l’état physiologique d’un tissu. Leur estimation fine permet donc, le cas échéant, de détecter et/ou de suivre l’évolution d’une pathologie. Parmi les méthodes de caractérisation diélectrique des tissus possibles, nous nous sommes concentrés sur une technique de caractérisation électromagnétique par antenne inductive exploitée en émission/réception, qui permet une mise en œuvre sans contact entre le système de mesure et le tissu. Celle-ci opère dans la gamme des radiofréquences (RF) ce qui présente l’avantage de rendre le dispositif sensible à la fois à la conductivité électrique et à la permittivité diélectrique du tissu. Cette technique travaillant en champ proche nécessite l’utilisation d’un modèle électromagnétique 3D des interactions sonde / tissu pour être mise en œuvre de manière pertinente. Dans ces travaux, nous nous sommes donc intéressés au problème de la modélisation des interactions, ainsi qu’à la résolution du problème inverse qui consiste à estimer les paramètres diélectriques recherchés à partir des données de mesure fournies par l’antenne et du modèle élaboré. Pour cela, nous nous sommes concentrés sur une configuration canonique, constituée d’une antenne RF filiforme circulaire, interagissant avec un milieu diélectrique homogène « sain » dont les paramètres diélectriques macroscopiques sont représentatifs d’un tissu organique (conductivité de 0.6 S/m et permittivité relative de 80), et d’une inclusion sphérique représentative d’une lésion présentant un contraste de 10% à 50% avec les paramètres du milieu « sain ». Nous avons établi un modèle d’interactions électromagnétiques 3D reposant sur une formulation semi – analytique à sources distribuées (DPSM) adaptée à cette configuration. Une étude paramétrique de la mise en œuvre du modèle, validée dans des configurations simples par rapport à des modèles analytiques et des expérimentations, a permis de construire un modèle qui montre des écarts inférieurs à 5 % par rapport à l’expérimentation, et qui établit un compromis acceptable entre exactitude et ressources informatiques nécessaires pour calculer la solution. Enfin, nous nous sommes intéressés à la résolution du problème inverse, consistant à retrouver les paramètres géométriques et diélectriques d’une lésion enfouie dans un milieu diélectrique « sain », à partir des variations d’impédances de l’antenne RF. Pour cela, nous avons construit un modèle inverse à réseaux de neurones artificiels (RNA) à partir de banque de données produites par le modèle DPSM. Une étude paramétrique a permis d’identifier les configurations de mise œuvre (fréquences, positions des antennes) les plus pertinentes permettant d’estimer les propriétés diélectrique, la taille et la position de l’inclusion dans le tissu, avec des erreurs d’estimation de l’ordre de 7% avec une antenne unique monofréquence, pour la caractérisation d’une inclusion de 3 cm de rayon enfouie jusqu’à 6 cm de profondeur. Ces travaux ouvrent la voix à des techniques de diagnostics de dans des milieux plus complexes (tissus stratifiés…) avec des techniques d’investigation multi-antennes et/ou multifréquences particulièrement prometteuses. / The characterization of the dielectric properties of organic tissues is a major issue in health diagnosis. These properties reflect the way organic material stores or dissipates the electromagnetic energy transmitted by an external field. They are related to the composition and the structure of the organic medium. Furthermore, they are also related to the nature and the physiological state of a tissue. For that reason the estimation of these properties is very valuable for detecting and/or monitoring the evolution of tissue pathology.Among the existing dielectric characterization methods, we focused on a characterization technique using an inductive antenna, which acts as a transmitter/receiver sensor and allows a contactless implementation between the measuring system and investigated tissue to be carried out. This system is operated in the radio-frequency (RF) band. Indeed, in the RF the device is equally sensitive to both the electrical conductivity and the dielectric permittivity of the tissue. This technique operates in a near-field and therefore a 3D electromagnetic modeling technique is required to accurately model the interactions between the sensor and the investigated tissue.This work deals with the 3D modeling and with the resolution of the inverse problem required to estimate the dielectric parameters of tissues starting from the data provided by the antenna and the outputs of the model. For this purpose, a canonical configuration featuring a filiform circular antenna is considered. This antenna interacts with a “healthy” homogeneous dielectric medium, which possess the macroscopic dielectric parameters of a typical organic tissue (i.e. conductivity 0.6S/m and relative permittivity of 80 at 100 MHz). Meanwhile, a spherical inclusion buried within the tissue is considered to simulate a tissue lesion. This inclusion features a dielectric contrast of 10% up to 50% by reference to the parameters of the “healthy” medium. A 3D modeling of the sensor/tissue interactions is established, which is based on the distributed point source method (DPSM), a versatile semi-analytical modeling technique. The model is adjusted using a parametric study and validated against analytical models (in simplified configurations) and experiments. The implemented DPSM modeling was found to feature a 5% accuracy error, compared to the experimentations, together with offering an acceptable trade-off between accuracy and the computation cost. Finally, we focused on the solving of the inverse problem which consists in estimating the geometric and dielectric parameters of a buried lesion in the “healthy” dielectric medium, starting from the variations of the impedance of the RF antenna. To do so, a behavioral model build up using an artificial neural network (ANN) was established. The model is build using a data base elaborated using the DPSM model. The parameters of the ANN is discussed in order to identify the relevant configuration (frequency, position of the antenna) to estimate the dielectric properties, the size and the position of the inclusion in the tissue. For a single antenna operated at a single frequency, an inclusion of 3cm radius buried as deep at 6 cm within the tissue was located and characterized with estimation errors of the order of 7%.The methodologies developed in these works open the way to the diagnosis of more complex material (such as layered tissues), using promising techniques such as multi-frequency non contact RF antenna arrays.

L’objectif de la thèse est d’étudier la gestion de bout en bout des architectures à la SDN, et comment nos briques OSS (Operation Support System) doivent évoluer: cela implique d’étudier les processus métier associés, leurs implémentations ainsi que l’outillage nécessaire. Les objectifs de la thèse sont donc de répondre aux verrous suivants:1. Identifier les changements impliqués par l’émergence de ces réseaux programmables sur les architectures de gestions en termes d’exigences ou "requirements". L’étude peut être focalisée sur un type de réseau, mobile par exemple. 2. Identifier l’évolution à apporter aux interfaces de gestions actuelles: quelles alternatives aux FCAPS (fault, configuration, accounting, performance, and security) ? Quels changements à apporter aux couches de gestions allant du gestionnaire d’équipement ou "Element Management System" jusqu’au OSS ? / The main goal of the PhD activities is to define and develop architecture and mechanisms to ensure consistency and continuity of the operations and behaviors in mixed physical/virtual environments, characterized by a high level of dynamicity, elasticity and heterogeneity by applying a cognitive approach to the architecture where applicable. The target is then to avoid the "build it first, manage it later" paradigm. The research questions targeted by the PhD are the following: 1. Identify the changes on Network Operation Support Systems implementation when using SDN as a design approach for future networks. The study could be restricted to mobile networks for example, or sub-part of it (CORE networks, RAN, data centers, etc); 2.Identify the needed evolution at the management interfaces level: a. Shall we need alternative to the well-known FCAPS and do we still need the element management system? b. What will change to provision an SDN based service? c. How to ensure resiliency of SDN based networks?

L’objectif de ces travaux de doctorat est de développer un modèle prédictif capable de prévoir correctement les concentrations en polluants du jour pour le lendemain en Corse. Nous nous sommes intéressés aux PM10 et à l’ozone, les deux polluants les plus problématiques sur l’île. Le modèle devait correspondre aux contraintes d’un usage opérationnel au sein d’une petite structure, comme Qualitair Corse, l’association locale de surveillance de la qualité de l’air.La prévision a été réalisée à l’aide de réseaux de neurones artificiels. Ces modèles statistiques offrent une grande précision tout en nécessitant peu de ressources informatiques. Nous avons choisi le Perceptron MultiCouche (PMC), avec en entrée à la fois des mesures de polluants, des mesures météorologiques, et des sorties de modèles de chimie-transport (CHIMERE via la plate-forme AIRES) et de modèles météorologiques (AROME).La configuration des PMC a été optimisée avant leur apprentissage automatique, en conformité avec le principe de parcimonie. Pour en améliorer les performances, une étude de sélection de variables a été au préalable menée. Nous avons comparé l’usage d’algorithmes génétiques, de recuits simulés et d’analyse en composantes principales afin d’optimiser le choix des variables d’entrées. L’élagage du PMC a été également mis en œuvre.Nous avons ensuite proposé un nouveau type de modèle hybride, combinaison d’un classifieur et de plusieurs PMC, chacun spécialisé sur un régime météorologique particulier. Ces modèles, qui demandent un large historique de données d’apprentissage, permettent d’améliorer la prévision des valeurs extrêmes et rares, correspondant aux pics de pollution. La classification non-supervisée a été menée avec des cartes auto-organisatrices couplées à l’algorithme des k-means, ainsi que par classification hiérarchique ascendante. L’analyse de sensibilité à été menée grâce à l’usage de courbes ROC.Afin de gérer les jeux de données utilisés, de mener les expérimentations de manière rigoureuse et de créer les modèles destinés à l’usage opérationnel, nous avons développé l’application « Aria Base », fonctionnant sous Matlab à l’aide de la Neural Network Toolbox.Nous avons également développé l’application « Aria Web » destinée à l’usage quotidien à Qualitair Corse. Elle est capable de mener automatiquement les prévisions par PMC et de synthétiser les différentes informations qui aident la prévision rendues disponibles sur internet par d’autres organismes. / The objective of this doctoral work is to develop a forecasting model able to correctly predict next day pollutant concentrations in Corsica. We focused on PM10 and ozone, the two most problematic pollutants in the island. The model had to correspond to the constraints of an operational use in a small structure like Qualitair Corse, the local air quality monitoring association.The prediction was performed using artificial neural networks. These statistical models offer a great precision while requiring few computing resources. We chose the MultiLayer Perceptron (MLP), with input data coming from pollutants measurements, meteorological measurements, chemical transport model (CHIMERE via AIRES platform) and numerical weather prediction model (AROME).The configuration of the MLP was optimized prior to machine learning, in accordance with the principle of parsimony. To improve forecasting performances, we led a feature selection study. We compared the use of genetic algorithms, simulated annealing and principal component analysis to optimize the choice of input variables. The pruning of the MLP was also implemented.Then we proposed a new type of hybrid model, combination of a classification model and various MLPs, each specialized on a specific weather pattern. These models, which need large learning datasets, allow an improvement of the forecasting for extreme and rare values, corresponding to pollution peaks. We led unsupervised classification with self organizing maps coupled with k-means algorithm, and with hierarchical ascendant classification. Sensitivity analysis was led with ROC curves.We developed the application “Aria Base” running with Matlab and its Neural Network Toolbox, able to manage our datasets, to lead rigorously the experiments and to create operational models.We also developed the application “Aria Web” to be used daily by Qualitair Corse. It is able to lead automatically the prevision with MLP, and to synthesize forecasting information provided by other organizations and available on the Internet.

La micropropagation est une technique efficace pour multiplier rapidement in vitro plusieurs espèces de végétaux. Cependant, les conditions de culture in vitro sont très différentes des conditions naturelles ce qui entraîne, lors du transfert ex vitro, la mortalité de plusieurs plantules. On sait que les conditions de culture in vitro et le saccharose exogène ont un effet majeur sur la photosynthèse et le succès lors de l'acclimatation. Dans cette thèse, nous avons étudié la réponse métabolique des plantules de tomate (Solanum lycopersicum) aux conditions de culture in vitro et à la présence de saccharose dans le milieu de culture. Dans un premier temps, nous avons observé que l'environnement in vitro, comparativement aux conditions ex vitro, entraîne la surexpression de gènes impliqués dans la photosynthèse et l'assimilation de l'azote, la sousexpression des gènes liés à la force des puits et l'induction d'une réponse de stress chez les plantules de tomates. Dans un deuxième temps, nous avons observé que le retrait du saccharose lors du transfert ex vitro stimule à court terme la biosynthèse de l'éthylène et initie une cascade signalétique causant une modification des propriétés de la paroi et une stimulation des gènes de défense. Dans un dernier temps, l'étude de l'impact à long terme du saccharose exogène sur le proteome des plantules à montrer un rôle central de ce facteur dans la régulation de la prolifération cellulaire, la photosynthèse et le mécanisme de défense contre les espèces réactives de l'oxygène. Globalement, la perturbation du métabolisme des espèces réactives de l'oxygène (ROS), de la paroi cellulaire, du système de défense, et du développement et de la division des cellules sont des réponses prédominantes chez les plantules en culture in vitro et lors de l'acclimatation. Ces données ont permis de mieux expliquer le phénotype des plantules in vitro et leur impact sur l'acclimatation devra inévitablement être mesuré dans le futur.

Pour une culture biologique de tomate de serre, l'enrichissement en oxygène de la solution nutritive, associé à l'utilisation d'agents bénéfiques a eu un effet positif sur le rendement en fruits de classe 1 de la tomate. Les rendements en fruits totaux et vendables les plus importants ont été obtenus chez les plantes inoculées avec Trichoderma harzianum (Rootshield®) et recevant une solution nutritive enrichie en oxygène. Les fruits de ces plantes présentaient également moins de désordres physiologiques en termes de microfendillement et de pourriture apicale. Cependant, la combinaison de l'enrichissement en oxygène de la solution nutritive et des agents bénéfiques n'a eu aucun effet significatif (P<0,05) sur les paramètres de croissance des plantes par rapport aux traitements témoins. Aucun effet marqué de l'oxygène et des agents bénéfiques n'a été observé, non plus, sur l'infection par Pythium ultimun dont la présence, en revanche, a été notée chez tous les traitements.