L'objectif principal de cette thèse est le développement d'outils numériques peu coûteux pour la cartographie de concentrations de polluants a partir de mesures et de modèles déterministes avancés. Le développement mondial et l'urbanisation des populations génèrent une hausse d’émissions et d'expositions. A n d'estimer les expositions individuelles et évaluer leur association à des pathologies diverses, les campagnes de mesure de qualité de l'air, et des études épidémiologiques sur les effets de santé de la pollution sont devenues plus courantes. Cependant, les concentrations de pollution de l'air sont très variables en temps et en espace. La sensibilité et la précision de ces études est souvent détériorée par de mauvais classements des expositions dus aux estimations grossières des expositions individuelles. Les méthodes d'assimilation de données intègrent des données de mesures et des modèles mathématiques a n de mieux approximer le champ de concentration. Quand ces méthodes sont basées sur un modèle de qualité de l'air (AQM) déterministe avancé, elles sont capables de fournir des approximations détaillées et de petite échelle. Ces informations précises permettront de meilleures estimations d'exposition. Néanmoins, ces méthodes sont souvent tr es coûteuses. Elles nécessitent la résolution a plusieurs reprises du modèle, qui peut être coûteux soi-même. Dans ce travail nous enquêtons sur la combinaison des méthodes des bases réduites (RB) et d'assimilation de données pour des AQM avancés a l'échelle urbaine. Nous souhaitons diminuer le coût de résolution en exploitant les RB, et incorporer des données de mesure a n d'améliorer la qualité de la solution. On étend la méthode de Parameterized-Background Data-Weak (PBDW) pour des AQMs basés sur la physique. Cette méthode est capable d'estimer de façon rapide et "online" des concentrations de polluants à l'échelle du quartier. Elle se sert des AQMs disponibles dans une procédure non intrusive et efficace par rapport aux temps de calculs pour réduire le coût de résolution par des centaines de fois. Les résultats de PBDW sont comparés à la méthode d'interpolation empirique généralisée (GEIM) et à une méthode inverse usuelle, la méthode adjointe, a n de mesurer l'efficacité de la PBDW. Cette comparaison montre la possibilité d'augmenter la précision de la solution, et d'une grande réduction en temps de calcul par rapport à des méthodes classiques. Dans nos applications sur un modèle imparfait, l'étude a fourni des estimations d'état avec erreur d'approximation de moins de 10% presque partout. Les résultats se montrent prometteurs pour la reconstruction en temps réel de champs de pollution sur de grands domaines par la PBDW / The principal objective of this thesis is the development of low-cost numerical tools for spatial mapping of pollutant concentrations from field observations and advanced deterministic models. With increased pollutant emissions and exposure due to mass urbanization and development worldwide, air quality measurement campaigns and epidemiology studies of the association between air pollution and adverse health effects have become increasingly common. However, as air pollution concentrations are highly variable spatially and temporally, the sensitivity and accuracy of these epidemiology studies is often deteriorated by exposure misclassi cation due to poor estimates of individual exposures. Data assimilation methods incorporate available measurement data and mathematical models to provide improved approximations of the concentration. These methods, when based on an advanced deterministic air quality models (AQMs), could provide spatially-rich small-scale approximations and can enable better estimates of effects and exposures. However, these methods can be computationally expensive. They require repeated solution of the model, which could itself be costly. In this work we investigate a combined reduced basis (RB) data assimilation method for use with advanced AQMs on urban scales. We want to diminish the cost of resolution, using RB arguments, and incorporate measurement data to improve the quality of the solution. We extend the Parameterized-Background Data-Weak (PBDW) method to physically-based AQMs. This method can rapidly estimate "online" pollutant concentrations at urban scale, using available AQMs in a non-intrusive and computationally effcient manner, reducing computation times by factors up to hundreds. We apply this method in case studies representing urban residential pollution of PM2.5, and we study the stability of the method depending on the placement or air quality sensors. Results from the PBDW are compared to the Generalized Empirical Interpolation Method (GEIM) and a standard inverse problem, the adjoint method, in order to measure effciency of the method. This comparison shows possible improvement in precision and great improvement in computation cost with respect to classical methods. We fi nd that the PBDW method shows promise for the real-time reconstruction of a pollution eld in large-scale problems, providing state estimation with approximation error generally under 10% when applied to an imperfect model

Au cours du XIXème siècle, la lointaine colonie de Bourbon voit son statut évoluer au point de devenir un département français en 1946. Cette assimilation intégrale opérée après la seconde guerre mondiale est le résultat d’un processus long et tumultueux entamé lors de la Révolution française. Le XIXème siècle est riche de changements qui impactent la vie des Français de Métropole mais aussi d’outre-mer. Le législateur doit donc s’adapter à ces évolutions tout en tenant compte des nombreuses spécificités locales afin de doter la colonie de la meilleure organisation et des meilleures outils institutionnels. Jusqu’en 1848, le principal obstacle à l’assimilation est l’esclavage qui empêche la mise en place d’un système administratif et judiciaire analogue à celui de la Métropole. Cette société cloisonnée qui se fissure peu à peu par les inégalités entre propriétaires est bouleversée par l’abolition de l’institution servile qui donne l’égalité à tous les citoyens. Ce changement considérable permet de mesurer la volonté de chacun, à La Réunion ou à l’extérieur, de maintenir la colonie dans un statut dérogatoire tendant à une certaine autonomie ou bien une propension à davantage transposer les institutions métropolitaines selon ses intérêts. A l’aune de ces discussions légales et constitutionnelles, se développent une vie politique et une idéologie coloniale. S’appuyant principalement sur des documents d’archives, cette thèse retrace l’évolution singulière et sinueuse du processus d’assimilation de la colonie de la Réunion à la Métropole au XIXème siècle, d’un point de vue institutionnel, juridique et politique / During the XIXth century, the status of the long far colony of Bourbon Island evolved until becoming a French department in 1946. This complete assimilation is the result of a long and hard process, which started under the French Revolution. In the XIXth century, many changes affected the life of French people from Métropole but also from overseas. The legislator as to adapt to these evolutions considering many local specificities in order to provide the best organisation and the best institutional tools to the colony. Until 1848, the main obstacle to assimilation was slavery as it prevented the establishment of a similar administrative and legal system. This compartmentalised society, which was breaking gradually because of inequalities between owners, is disturbed by the abolition of slavery, which created equality between citizens. This dramatic change allows us to assess the willingness of each actor, inside or outside Reunion Island, to maintain the colony in a derogatory status towards autonomy, or to be more and more assimilated according to particular interests. In the light of these legal and constitutional discussions, a political life and a colonial ideology are developing. This thesis is mainly based on archives documents in order to show the singular and sinuous evolution of the colony’s assimilation to its Métropole regarding institutions, the legal and political systems in the XIXth century

Les méthodes hybrides combinant les méthodes de 4D Variationnelle et le filtre de Kalman d'ensemble fournissent un cadre flexible. Dans ce cadre, les avantages potentiels par rapport à chaque méthode (e.g. la matrice de covariances d'erreur d'ébauche dépendant d'écoulement, la capacité d'obtenir explicitement la matrice de covariances d'erreur d'analyse, la procédure de minimisation itérative et l'assimilation simultanée de toutes les observations dans un intervalle de temps etc.) peuvent être conservés. Dans cette thèse, un système d'ensemblist-4DVar renforcé a été proposé et a été analysé en détail dans le cas du modèle de 2D shallow-water. Nous avons proposé un nouveau schéma de boucle imbriquée dans laquelle la matrice de covariances d'erreur d'ébauche est mis à jour pour chaque boucle externe. Nous avons aussi élaboré différents schémas de mise à jour ensemble avec deux stratégies de localisation et exploité les liens entre la matrice de covariances d'erreur d'analyse et la matrice hessienne de la fonction coût. Toutes ces variantes ont été testées avec les données réelles de l'image capturés par Kinect et les données d'image associés à un modèle de Surface Quasi-Géostrophique, respectivement. A la deuxième étape, un système d'estimation des paramètres à partir de notre méthode ensemblist-4DVar proposée est conçu. Cette formulation nous permet de estimer des paramètres d'une incertitude de stress tenseur. Et cette incertitude de stress tenseur est dérivé d'un point de vue de phénomène d'écoulement entraînée par un processus stochastique. Enfin, un premier effort est fait pour l'assimilation des données d'image à haute résolution avec le modèle dynamique sur une grille plus grossière. / The hybrid methods combing the 4D variational method and the ensemble Kalman filter provide a flexible framework. In such framework the potential advantages with respect to each method (e.g. the flow-dependent background error covariance, the ability to explicitly get the analysis error covariance matrix, the iterative minimization procedure and the simultaneously assimilation of all observations with in a time span etc.) can be retained. In this thesis, an enhanced ensemble-based 4DVar scheme is proposed and has been analyzed in detail in the case of the 2D shallow water model. Several variations related to this method are introduced and tested. We proposed a new nested loop scheme in which the background error covariance matrix is updated for each outer loop. We also devised different ensemble update schemes together with two localization schemes. And we exploited the links between the analysis error covariance matrix and the inverse Hessian of our 4D cost function. All these variants have been tested with the real Kinect-captured image data and synthetic image data associated with a SQG (Surface Quasi-Geostrophic) model, respectively. At the second stage, a parameter estimation scheme of our proposed ensemble-based variational method is devised. Such formulation allows the parameter estimation of an uncertainty subgrid stress tensor. And this uncertainty subgrid stress tensor is derived from a perspective of flow phenomenon driven by a stochastic process. Finally, a first effort is made to assimilation high-resolution image data with the dynamical model running on a much coarser grid.

Les crues « éclair » parfois dévastatrices qui touchent les bassins versants méditerranéens du Sud de la France sont difficiles à anticiper. Leur prévision passe par l'utilisation de modèles pluie-débit, dont l'efficacité est encore limitée par les incertitudes liées notamment à la variabilité spatiale des pluies méditerranéennes et à la caractérisation de l'état hydrique initial des hydrosystèmes. Dans le cas de bassins karstiques, à ces incertitudes s'ajoutent celles liées à la dynamique des aquifères et à leur rôle sur la formation des crues. La première partie de ce travail de thèse propose un modèle pluie-débit horaire, distribué, événementiel et parcimonieux pour reproduire les crues « éclair » à l'exutoire du bassin karstique du Lez (Montpellier) de 114 km2. Le modèle est évalué non seulement sur la qualité des simulations de débits mais aussi sur la qualité de son initialisation obtenu grâce à une relation entre sa condition initiale et divers indicateurs de l'état hydrique de l'hydrosystème. Calibré sur 21 épisodes de crues, le modèle fournit des simulations satisfaisantes, et sa condition initiale est significativement corrélée à l'indice d'humidité Hu2 du modèle SIM de Météo-France ou à la piézométrie dans l'aquifère du Lez. Les pluies mesurées par radar en début d'automne sont de bonne qualité et conduisent à une amélioration des simulations de débit et de l'estimation de la condition initiale du modèle. En revanche, les pluies mesurées par radar en fin d'automne sont de moindre qualité et n'améliorent pas les simulations. Face aux incertitudes liées à la paramétrisation du modèle ou à l'estimation des pluies radar, la deuxième partie du travail de thèse analyse l'apport de l'assimilation des débits observés pour corriger en temps réel les paramètres les plus sensibles du modèle et notamment sa condition initiale ou les pluies radar en entrée du modèle. La procédure d'assimilation de données a été mise en place à l'aide du coupleur PALM, qui permet de relier modèle hydrologique à l'algorithme d'assimilation. La correction de la condition initiale du modèle permet généralement d'améliorer les prévisions (sous hypothèse de pluie future connue); la correction de la pluie a des effets similaires. Néanmoins les limites de cette correction sont atteintes dans le cas où le modèle ne reproduit pas de façon satisfaisante la partie initiale de montée des eaux, ce qui pourra être amélioré par la suite. Finalement, ce travail de thèse montre que la complexité d'un bassin karstique peut être représentée efficacement à l'aide d'un nombre réduit de paramètres, pour simuler les débits, et contribue à l'amélioration des outils opérationnels pour la prévision des crues. / The sometimes devastating flash floods which affect the Mediterranean watersheds of the South of France are difficult to anticipate. Flood forecasting requires the use of rainfall-runoff models which are limited in their efficiency by uncertainty related to the spatial variability of Mediterranean rainfall and the characterization of the initial hydric state of the system. In karstic catchments, these uncertainties are added to those due to aquifer dynamics and their role in flood genesis. The first part of this work will present a distributed event-based parsimonious hourly rainfall-runoff model in order to reconstruct flash flood events at the outlet of the 114 km2 Lez Catchment (Montpellier). The model is evaluated not only for the quality of the simulations produced, but for the quality of its parameter initialization obtained using a relationship between the initial condition and various hydric state indicators of the system. Calibrated using 21 flood episodes, the model produces satisfactory simulations and its initial condition is significantly correlated with the Hu2 soil humidity index of the Météo-France model or piezometers measuring the Lez aquifer. Radar rainfall data measured in early fall are of good quality and lead to improved discharge simulations and an improved estimation of the model initial condition. However, rainfall measured by radar in late fall are of poor quality and do not improve the simulations. Confronted with the uncertainty related to model parametrization or the estimation of radar rainfall, the second part of this dissertation analyzes improvements achieved by assimilating observed discharge measurements in order to perform real-time corrections to the most sensitive model parameters and notably the initial condition and the radar rainfall input to the model. The data assimilation procedure was implemented with the help of the PALM coupling software which allows for the linking of the hydrological model with the assimilation algorithm. Correcting the initial condition allowed for, on average, the improvement of forecasting (under a known future rainfall hypothesis); correcting the rainfall had similar effects. Nevertheless, the limits of this approach are reached when the model is unable to satisfactorily reproduce the rising limb of the hydrograph, a problem which may be addressed by future research. Finally, this body of work demonstrates that the complexity of a karstic catchment can be efficiently represented with a reduced number of parameters in order to simulate discharges and contribute to the improvement of operational tools for flood forecasting.

Les éruptions solaires sont des tempêtes de rayonnement électromagnétique, de particules relativistes et parfois de masse coronale provoquées par la libération d’énergie magnétique provenant de la couronne solaire. Si ces tempêtes atteignent l'environnement terrestre, elles peuvent poser un danger à la santé des astronautes en hautes orbites et causer des perturbations importantes sur les systèmes GPS. Dans certains cas, elles peuvent même induire des dommages aux infrastructures technologiques, dont les réseaux électriques. La prédiction des éruptions solaires est donc considérée comme un des plus importants défis de la météorologie spatiale. Par contre, à ce jour, aucune méthode présentée dans la littérature n’est capable de produire des prédictions fiables, ce qui met en évidence la nature complexe du déclenchement des éruptions solaires. Nous présentons donc dans ce mémoire une méthode alternative aux techniques statistiques habituelles, basée sur l'assimilation de données couplée avec des modèles rapides en automate cellulaire appelés modèles d'avalanche. Les modèles d'avalanche sont une simplification drastique de la physique du déclenchement des éruptions solaires. Malgré leur simplicité, ils reproduisent assez bien les statistiques à long terme de la taille des éruptions. Nous présentons dans ce mémoire des analyses empiriques de la capacité prédictive de quatre modèles: le modèle de Lu et Hamilton (LH) (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), deux modèles à forçage déterministes (D) (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) et finalement deux modèles maximisant l'énergie libérée, appelées modèles DMC, qui sont fortement inspirés du modèle présenté par Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). Les modèles DMC ont été développés dans le cadre de cette maîtrise et donc un chapitre de ce mémoire est dédié à leur présentation et aux analyses plus détaillées de leurs caractéristiques. Nous montrons que pour les modèles D ainsi que les modèles DMC, une mémoire existe entre les évènements simulés de grandes tailles, malgré la forte stochasticité de chacun de ces modèles. Nous présentons de plus dans ce mémoire un nouveau protocole de prédiction des éruptions solaires, utilisant l'assimilation de données couplée avec les modèles d'avalanches. Notre protocole se base sur une méthode de recuit simulé pour ajuster la condition initiale du modèle jusqu'à ce qu'elle reproduise de façon satisfaisante une série d'évènements observés. Une fois cette condition initiale optimisée produite, la simulation qui en résulte représente notre prédiction. Nous montrons dans ce mémoire le succès de notre protocole à bien assimiler une centaine d'observations synthétiques (produit par les modèles d'avalanche eux-mêmes). / Solar flares are sudden releases of electromagnetic radiation, relativistic particles and occasionally coronal mass, caused by the release of magnetic energy from the solar corona. They pose a danger to astronauts in high orbits and directly impact the Earth, including significant disturbances on GPS systems, and can even cause damage to technological infrastructures, including electrical networks. Predicting solar flares is therefore considered to be one of the most critical challenges in space weather. However, no method presented in the literature can produce reliable predictions, highlighting the complex nature of the triggering of solar flares. We, therefore, present in this thesis an alternative method to the usual statistical forecasting techniques. Our method is based on data assimilation coupled with computationally inexpensive cellular automaton models called avalanche models. Avalanche models are a drastic simplification of the physics underlying the triggering of solar flares. Despite their simplicity, they reproduce reasonably well the long-term statistics of solar flares sizes. In this thesis, we present empirical analyses of the predictive capabilities of four models: the Lu and Hamilton (LH) model (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), two deterministic-driven (D) models (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) and finally two models using the principle of minimum energy during magnetic reconnection, called DMC models, which are strongly inspired by the models presented by Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). The DMC models were developed during this project; therefore, a chapter of this thesis is dedicated to their presentation and more detailed analyses of their characteristics. We show that for D and DMC models, a memory exists between large simulated events, despite the high stochasticity present within each of these models. We finally present in this thesis a new protocol for predicting solar flares, using data assimilation coupled with avalanche models. Our protocol is based on a simulated annealing method to adjust the initial condition of the model until it satisfactorily reproduces a series of observed events. Once this optimal initial condition is found, the resulting simulation produces our prediction. In this thesis, we show our algorithm's success in assimilating hundreds of synthetic observations (produced by the avalanche models themselves).

The conclusions extracted from this research project show that little research has been done on social issues presented by the African immigrant to America. Those charged with public welfare research and intervention must develop tools and strategies necessary to assess the needs of African immigrants, to facilitate their improved adjustment to their environment. African immigrants in the United States can benefit from similar research designs and resources accorded to the Latino and Asian populations.

The variables communication skills, state anxiety, communication apprehension, and level of integration are studied in relation to the assimilation of Alaskan Natives into a western-culture university. Specifically, the differences in communication skills between the two cultures and their effects on course grades are addressed. Results of the statistical analyses (ANOVA, MANOVA, discriminant function analysis, multiple regression) were not significant, most likely due to the small Alaskan Native sample size. The most significant relationship appeared between situational communication apprehension and the ethnicity of the interaction partner. Other results were directional, indicating that variables may be related to assimilation of Native students into a western university environment. Further research and replication is warranted, using an adequate sample of Alaskan Natives.

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Cette thèse a pour objectif d'implémenter un schéma d'assimilation de données dans le modèle hydro-biogéochimique ProSe, afin d’assimiler les mesures en continu d’oxygène dissous de la colonne d’eau et de déterminer l’évolution temporelle des propriétés physiologiques des communautés vivantes. Dans un premier temps, une nouvelle version parallélisée de ProSe, ProSe-P, est développée en couplant les librairies hydraulique, de transport et biogéochimique (C-RIVE). Dans un deuxième temps, une analyse de sensibilité du module C-RIVE permet d'identifier un nombre restreint de paramètres influençant fortement les concentrations en oxygène dissous. Basé sur cette sélection, un algorithme de filtrage particulaire est implémenté afin d'assimiler séquentiellement les données haute fréquence d'oxygène dissous. Le couple ProSe-P-filtre particulaire, ProSe-PA, est ensuite appliqué sur un cas synthétique afin d'identifier les paramètres numériques pertinents et de valider l'efficacité du filtre particulaire pour les modèles de qualité de l'eau en rivière. Enfin, les mesures en continu d'O2 dissous de l'année 2011 en Seine sont assimilées par ProSe-PA. Les résultats montrent que ProSe-PA améliore significativement la simulation des concentrations en oxygène dissous, notamment les dynamiques alguales et les chutes d'oxygène pendant les périodes de crise. L'application aux données réelles révèle cependant les limites de l'approche développée, notamment la sensibilité aux conditions aux limites. Plusieurs pistes sont proposées afin d'améliorer les performances de ProSe-PA. / The aim of the thesis is to implement a data assimilation scheme in the hydro-biogeochemical model ProSe, in order to assimilate continuous measurements of dissolved oxygen in the water column and to determine the temporal evolution of the physiological properties of the communities of living species. First, a new parallel version of ProSe, ProSe-P, is developed coupling the three packages: hydrodynamic, transport and biogeochemical (C-RIVE). Second, a sensitivity analysis of the C-RIVE model allows the identification of a limited number of influentiel parameters controlling the dissolved oxygen concentrations. Based on the selection, a particle filtering algorithm is implemented in order to assimilate sequentially the high frequency oxygen data. The coupling ProSe-P-particle filtre, ProSe-PA is then applied on a synthetic case to tune the numerical settings for the data assimilation and to test the efficiency of the particle filter in river water quality models. Finally, the continuous measurements of dissolved oxygen of the year 2011 in the Seine River are assimilated by ProSe-PA. The results show that ProSe-PA improves significantly the simulation of the dissolved oxygen concentrations, especially the dynamics of algal blooms periods and the fast chute of O2 for the critical periods. This application to the real oxygen data reveals however some limits of the developed approach, especially the sensitivity to the boundary conditions. Some ideas are proposed to improve the performances of ProSe-PA.

L’assimilation variationnelle de données 4D-Var est une technique très utilisée en géophysique, notamment en météorologie et océanographie. Elle consiste à estimer des paramètres d’un modèle numérique direct, en minimisant une fonction de coût mesurant l’écart entre les sorties du modèle et les mesures observées. La minimisation, qui est basée sur une méthode de gradient, nécessite le calcul du modèle adjoint (produit de la transposée de la matrice jacobienne avec le vecteur dérivé de la fonction de coût aux points d’observation). Lors de la mise en œuvre de l’AD 4D-Var, il faut faire face à des problèmes d’implémentation informatique complexes, notamment concernant le modèle adjoint, la parallélisation du code et la gestion efficace de la mémoire. Afin d’aider au développement d’applications d’AD 4D-Var, le logiciel YAO qui a été développé au LOCEAN, propose de modéliser le modèle direct sous la forme d’un graphe de flot de calcul appelé graphe modulaire. Les modules représentent des unités de calcul et les arcs décrivent les transferts des données entre ces modules. YAO est doté de directives de description qui permettent à un utilisateur de décrire son modèle direct, ce qui lui permet de générer ensuite le graphe modulaire associé à ce modèle. Deux algorithmes, le premier de type propagation sur le graphe et le second de type rétropropagation sur le graphe permettent, respectivement, de calculer les sorties du modèle direct ainsi que celles de son modèle adjoint. YAO génère alors le code du modèle direct et de son adjoint. En plus, il permet d’implémenter divers scénarios pour la mise en œuvre de sessions d’assimilation.Au cours de cette thèse, un travail de recherche en informatique a été entrepris dans le cadre du logiciel YAO. Nous avons d’abord formalisé d’une manière plus générale les spécifications deYAO. Par la suite, des algorithmes permettant l’automatisation de certaines tâches importantes ont été proposés tels que la génération automatique d’un parcours “optimal” de l’ordre des calculs et la parallélisation automatique en mémoire partagée du code généré en utilisant des directives OpenMP. L’objectif à moyen terme, des résultats de cette thèse, est d’établir les bases permettant de faire évoluer YAO vers une plateforme générale et opérationnelle pour l’assimilation de données 4D-Var, capable de traiter des applications réelles et de grandes tailles. / Variational data assimilation 4D-Var is a well-known technique used in geophysics, and in particular in meteorology and oceanography. This technique consists in estimating the control parameters of a direct numerical model, by minimizing a cost function which measures the misfit between the forecast values and some actual observations. The minimization, which is based on a gradient method, requires the computation of the adjoint model (product of the transpose Jacobian matrix and the derivative vector of the cost function at the observation points). In order to perform the 4DVar technique, we have to cope with complex program implementations, in particular concerning the adjoint model, the parallelization of the code and an efficient memory management. To address these difficulties and to facilitate the implementation of 4D-Var applications, LOCEAN is developing the YAO framework. YAO proposes to represent a direct model with a computation flow graph called modular graph. Modules depict computation units and edges between modules represent data transfer. Description directives proper to YAO allow a user to describe its direct model and to generate the modular graph associated to this model. YAO contains two core algorithms. The first one is a forward propagation algorithm on the graph that computes the output of the numerical model; the second one is a back propagation algorithm on the graph that computes the adjoint model. The main advantage of the YAO framework, is that the direct and adjoint model programming codes are automatically generated once the modular graph has been conceived by the user. Moreover, YAO allows to cope with many scenarios for running different data assimilation sessions.This thesis introduces a computer science research on the YAO framework. In a first step, we have formalized in a more general way the existing YAO specifications. Then algorithms allowing the automatization of some tasks have been proposed such as the automatic generation of an “optimal” computational ordering and the automatic parallelization of the generated code on shared memory architectures using OpenMP directives. This thesis permits to lay the foundations which, at medium term, will make of YAO a general and operational platform for data assimilation 4D-Var, allowing to process applications of high dimensions.