Les mécanismes cérébraux impliqués dans l'optimisation des comportements sont encore mal connus. Nous avons cherché à préciser leurs fonctionnement à travers des études EEG et IRMf dans des tâches de temps de réaction manipulant la compatibilité Stimulus-Réponse. Plusieurs arguments issus de méthodologies différentes nous ont permis de préciser le rôle de la Négativité d'Erreur (Ne), une onde EEG initialement rapportée dans les erreur, et qui atteint son maximum juste après la réponse. Initialement attribuée à la détection de l'erreur, cette activité, localisée dans la zone cingulaire rostrale, pourrait avoir pour rôle d'évaluer la performance en cours d'essai dans le but de rattraper l'erreur. Nous nous sommes intéressés aux mécanismes impliqués de la sélection de la réponse. La N-40, enregistrée au dessus de l'aire motrice supplémentaire, incarnerait l'association stimulus-réponse alors que les cortex moteurs seraient le lieu de la mise en place d'un mécanisme de prévention de l'erreur implémenté par une élévation du seuil de déclenchement des réponses en présence d'un risque d'erreur. Enfin dans une étude IRMf, nous avons montré que les ajustements comportementaux suite à un essai incompatible prenaient la forme d'une augmentation du traitement perceptif des caractéristiques pertinentes de la tâche et d'une diminution du traitement des caractéristiques non-pertinentes. Nous avons précisé le rôle fonctionnel de la \Ne ainsi que les opérations mises en jeu lors de la mise en place des ajustements comportementaux. Ces résultats suggèrent également l'existence de mécanismes capables de détecter en ligne un risque d'erreur dans le but de prévenir une erreur en cours d'essai.

Les travaux concernent le traitement de données pour l'imagerie sur-résolue avec une application en astronomie. On s'intéresse en particulier aux données issues de l'instrument SPIRE de l'observatoire spatial Herschel de l'ESA, dédié aux infrarouges lointains. Les problèmes soulevés sont principalement : la réponse de l'optique qui atténue les fréquences spatiales, le sous-échantillonnage ainsi que la présence d'une dérive thermique. L'approche proposée est l'inversion de données, c'est à dire la prise en compte du processus d'acquisition en plus d'information a priori, pour estimer le ciel d'intérêt. La première partie des travaux concerne la modélisation du processus d'acquisition des données. Le modèle est composé d'une optique, de filtres en longueur d'onde, du capteur sensible à la température à base de bolomètres ainsi que du protocole de pointage. Le modèle obtenu, linéaire mais non invariant à cause de l'échantillonnage, est étudié. Des propriétés intéressantes, notamment dans une perspective de traitement de données, sont dégagées en particulier en lien avec la sur-résolution. L'analyse du modèle permet également de faire ressortir des propriétés utiles pour un algorithmique de calcul. La deuxième partie des travaux repose sur une démarche d'inférence inscrite dans le formalisme bayésien usuel. Toute l'information ne passant pas à travers l'instrument ou étant dégradée, le problème inverse est mal-conditionné. La méthode employée, en plus de formaliser une information de régularité spatiale sur le ciel permettant de lever le problème de conditionnement, propose l'estimation des paramètres des lois réglant le compromis entre les différentes sources d'information (hyper-paramètres). De plus, l'approche proposée permet l'estimation de paramètres instruments ainsi que l'estimation d'une dérive thermique lente affectant l'ensemble du capteur conjointement aux autres paramètres. L'ensemble de l'information utilisée pour résoudre le problème est formalisé au travers d'une loi a posteriori jointe pour l'ensemble des inconnues. L'estimateur choisi est la moyenne a posteriori calculée par un algorithme MCMC. Une étude expérimentale démontre la capacité de la méthode à restaurer de hautes fréquences spatiales. L'étude montre également le potentiel de l'approche pour l'estimation des hyper-paramètres et des paramètres instruments.

Une technique d'abstraction et de partage de structure pour une methode de démonstration automatique non expérimentée jusqu'à présent est proposée. On donne aussi une généralisation de la règle d'inférence pour le cas propositionnel. Une preuve est séparée en plan + validation, ce qui correspond à séparer la partie purement déductive de l'algorithme d'unification. Cette séparation est utilisée pour détecter les ensembles responsables des échecs de validation pour un retour arrière non aveugle

L'objectif principal de cette thèse est le pré-traitement des signaux d'électroencéphalographie (EEG). En particulier, elle vise à développer une méthodologie pour obtenir un EEG dit "propre" à travers l'identification et l'élimination des artéfacts extra-cérébraux (mouvements oculaires, clignements, activité cardiaque et musculaire) et du bruit. Après identification, les artéfacts et le bruit doivent être éliminés avec une perte minimale d'information, car dans le cas d'EEG, il est de grande importance de ne pas perdre d'information potentiellement utile à l'analyse (visuelle ou automatique) et donc au diagnostic médical. Plusieurs étapes sont nécessaires pour atteindre cet objectif : séparation et identification des sources d'artéfacts, élimination du bruit de mesure et reconstruction de l'EEG "propre". A travers une approche de type séparation aveugle de sources (SAS), la première partie vise donc à séparer les signaux EEG dans des sources informatives cérébrales et des sources d'artéfacts extra-cérébraux à éliminer. Une deuxième partie vise à classifier et éliminer les sources d'artéfacts et elle consiste en une étape de classification supervisée. Le bruit de mesure, quant à lui, il est éliminé par une approche de type débruitage par ondelettes. La mise en place d'une méthodologie intégrant d'une manière optimale ces trois techniques (séparation de sources, classification supervisée et débruitage par ondelettes) constitue l'apport principal de cette thèse. La méthodologie développée, ainsi que les résultats obtenus sur une base de signaux d'EEG réels (critiques et inter-critiques) importante, sont soumis à une expertise médicale approfondie, qui valide l'approche proposée.

Dans plusieurs applications de traitement du signal pour les systèmes de communication sans fil, le signal reçu est de nature multidimensionnelle et possède une structure algébrique multilinéaire. Dans ce contexte, la décomposition tensorielle de type PARAFAC a fait l'objet de plusieurs travaux au cours des six dernières années. Il s'avère que des décompositions tensorielles plus générales sont nécessaires pour couvrir des classes plus larges de systèmes de communication faisant intervenir µa la fois des modèles de transmission et de canal plus complexes et des méthodes de traitement plus efficaces. Cette thèse traite les problèmes de modélisation des systèmes multi-antennes, d'égalisation de canal, de séparation de signaux et d'estimation paramétrique de canal à l'aide d'approches tensorielles. Dans un premier temps, de nouvelles décompositions tensorielles (bloc-PARAFAC avec contraintes et CONFAC) ont été développées et étudiées en termes d'identifiabilité. Dans un deuxième temps, la décomposition bloc-PARAFAC avec contraintes a été appliquée tout d'abord pour mettre en évidence une modélisation tensorielle unifiée des systèmes suréchantillonnées , DS-CDMA et OFDM, avec application à l'égalisation multiutilisateur. Puis, cette décomposition a été utilisée pour modéliser des systèmes de transmission MIMO avec étalement spatio-temporel et détection aveugle. La décomposition CONFAC a ensuite été exploitée pour concevoir un nouveau schéma de transmission MIMO/CDMA combinant diversité et multiplexage spatial. Les propriétés d'unicité de cette décomposition ont permis de réaliser un traitement aveugle au niveau du récepteur pour la reconstruction du canal et des symboles transmis. Un troisième volet du travail concerne l'application de la décomposition PARAFAC pour la conception de nouveaux schéma de transmission spatio-temporel-fréquentiel pour des systèmes MIMO multiporteuses, et pour l'estimation paramétrique de canaux multitrajets. .

Les systèmes de télécommunications modernes exigent des débits de transmission très élevés. Dans ce cadre, le problème d'identification de canaux est un enjeu majeur. L'utilisation de techniques aveugles est d'un grand intérêt pour avoir le meilleur compromis entre un taux binaire adéquat et la qualité de l'information récupérée. En utilisant les propriétés des cumulants d'ordre 4 des signaux de sortie du canal, cette thèse introduit de nouvelles méthodes de traitement du signal tensoriel avec des applications pour les systèmes de communication radio-mobiles. En utilisant la structure symétrique des cumulants de sortie, nous traitons le problème de l'identification aveugle de canaux en ntroduisant un modèle multilinéaire pour le tenseur des cumulants d'ordre 4, basé sur une décomposition de type Parafac. Dans le cas SISO, les composantes du modèle tensoriel ont une structure de Hankel. Dans le cas de canaux MIMO instantanés, la redondance des facteurs tensoriels est exploitée pour l'estimation des coefficients du canal. Dans ce contexte, nous développons des algorithmes d'identification aveugle basés sur une minimisation de type moindres carrés à pas unique (SS-LS). Les méthodes proposées exploitent la structure multilinéaire du tenseur de cumulants aussi bien que les relations de symétrie et de redondance, ce qui permet d'éviter toute sorte de traitement au préalable. En effet, l'approche SS-LS induit une solution basée sur une seule et unique procédure d'optimisation, sans les étapes intermédiaires requises par la majorité des méthodes existant dans la littérature. En exploitant seulement les cumulants d'ordre 4 et le concept de réseau virtuel, nous abordons aussi le problème de la localisation de sources dans le cadre d'un réseau d'antennes multiutilisateur. Une contribution originale consiste à augmenter le nombre de capteurs virtuels en exploitant un arrangement particulier du tenseur de cumulants, de manière à améliorer la résolution du réseau, dont la structure équivaut à celle qui est typiquement issue de l'utilisation des statistiques d'ordre 6. Nous traitons par ailleurs le problème de l'estimation des paramètres physiques d'un canal de communication de type MIMO à trajets multiples. Dans un premier temps, nous considérons le canal à trajets multiples comme un modèle MIMO convolutif et proposons une nouvelle technique d'estimation des coefficients. Cette technique non-paramétrique généralise les méthodes proposées dans les chapitres précédents pour les cas SISO et MIMO instantané. En représentant le canal multi-trajet à l'aide d'un formalisme tensoriel, les paramètres physiques sont obtenus en utilisant une technique combinée de type ALS-MUSIC, basée sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considérons le problème de la détermination d'ordre de canaux de type RIF, dans le contexte des systèmes MISO. Nous introduisons une procédure complète qui combine la détection des signaux avec l'estimation des canaux de communication MISO sélectifs en fréquence. Ce nouvel algorithme, basé sur une technique de déflation, est capable de détecter successivement les sources, de déterminer l'ordre de chaque canal de transmission et d'estimer les coefficients associés.

This dissertation deals with dynamics of engineering structures and principally discusses the identification of the modal parameters (i.e., natural frequencies, damping ratios and vibration modes) using output-only information, the excitation sources being considered as unknown and unmeasurable. To solve these kind of problems, a quite large selection of techniques is available in the scientific literature, each of them possessing its own features, advantages and limitations. One common limitation of most of the methods concerns the post-processing procedures that have proved to be delicate and time consuming in some cases, and usually require good users expertise. The constant concern of this work is thus the simplification of the result interpretation in order to minimize the influence of this ungovernable parameter. A new modal parameter estimation approach is developed in this work. The proposed methodology is based on the so-called Blind Source Separation techniques, that aim at reducing large data set to reveal its essential structure. The theoretical developments demonstrate a one-to-one relationship between the so-called mixing matrix and the vibration modes. Two separation algorithms, namely the Independent Component Analysis and the Second-Order Blind Identification, are considered. Their performances are compared, and, due to intrinsic features, one of them is finally identified as more suitable for modal identification problems. For the purpose of comparison, numerous academic case studies are considered to evaluate the influence of parameters such as damping, noise and nondeterministic excitations. Finally, realistic examples dealing with a large number of active modes, typical impact hammer modal testing and operational testing conditions, are studied to demonstrate the applicability of the proposed methodology for practical applications.

Au cours de cette thèse nous avons développé des méthodes de Séparation Aveugle de Sources (SAS) pour des images hyperspectrales, dans le cadre de deux champs d'application : la télédétection urbaine et l'astrophysique. Dans la première partie de la thèse nous nous sommes intéressés au démélange hyperspectral pour des images urbaines, le but étant de retrouver d'une manière non supervisée les matériaux présents sur la scène en extrayant leurs spectres et leurs proportions. La plupart des méthodes de la littérature sont basées sur un modèle linéaire, qui n'est pas valide en milieu urbain à cause des structures 3D. Une première étape a donc été d'établir un modèle de mélange adapté aux milieux urbains, en partant d'équations physiques basées sur la théorie du transfert radiatif. Le modèle final de forme linéaire quadratique invariant spectralement, ainsi que les possibles hypothèses sur les coefficients de mélange, sont justifiés par les résultats obtenus sur des images simulées réalistes. Nous avons ensuite proposé, pour le démélange, des méthodes de SAS fondées sur la FMN (Factorisation en Matrices Non-négatives). Ces méthodes sont basées sur un calcul de gradient qui tient compte des termes quadratiques. La première méthode utilise un algorithme de gradient à pas fixe, à partir de laquelle une version de Newton a aussi été proposée. La dernière méthode est un algorithme FMN multiplicatif. Les méthodes proposées donnent de meilleures performances qu'une méthode linéaire de la littérature. En astrophysique nous avons développé des méthodes de SAS pour des images de champs denses d'étoiles du spectro-imageur MUSE. A cause de la PSF (Point Spread Function), les informations contenues dans les pixels peuvent résulter des contributions de plusieurs étoiles. C'est là que réside l'intérêt de la SAS : extraire, à partir de ces signaux qui sont des mélanges, les spectres des étoiles qui sont donc nos "sources". Le modèle de mélange est linéaire non invariant spectralement. Nous avons proposé une méthode de SAS basée sur la positivité des données. Cette approche exploite le modèle paramétrique de la FSF (Field Spread Function) de MUSE. La méthode mise en place est itérative et alterne l'estimation des spectres par moindres carrés (avec contraintes de positivité) et estimation des paramètres de la FSF par un algorithme de gradient projeté. La méthode proposée donne de bonnes performances sur des images simulées de MUSE.

Dans cette thèse, nous nous focalisons sur le problème de la décomposition polyadique minimale de tenseurs de dimension trois, problème auquel on se réfère généralement sous différentes terminologies : " Polyadique Canonique " (CP en anglais), " CanDecomp ", ou encore " Parafac ". Cette décomposition s'avère très utile dans un très large panel d'applications. Cependant, nous nous concentrons ici sur la spectroscopie de fluorescence appliquée à des données environnementales particulières de type échantillons d'eau qui pourront avoir été collectés en divers endroits ou différents moments. Ils contiennent un mélange de plusieurs molécules organiques et l'objectif des traitements numériques mis en œuvre est de parvenir à séparer et à ré-estimer ces composés présents dans les échantillons étudiés. Par ailleurs, dans plusieurs applications comme l'imagerie hyperspectrale ou justement, la chimiométrie, il est intéressant de contraindre les matrices de facteurs recherchées à être réelles et non négatives car elles sont représentatives de quantités physiques réelles non négatives (spectres, fractions d'abondance, concentrations, ...etc.). C'est pourquoi tous les algorithmes développés durant cette thèse l'ont été dans ce cadre (l'avantage majeur de cette contrainte étant de rendre le problème d'approximation considéré bien posé). Certains de ces algorithmes reposent sur l'utilisation de méthodes proches des fonctions barrières, d'autres approches consistent à paramétrer directement les matrices de facteurs recherchées par des carrés.

Le neurofeedback (NF) suscite actuellement un vif intérêt dans la prise en charge du trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité (TDAH) chez l’enfant. Proposée comme méthode alternative à la médication par de nombreux cliniciens, notamment aux États-Unis, le NF est une intervention non-invasive de type électrophysiologique qui repose sur l’apprentissage par conditionnement opérant de l’autorégulation d’ondes cérébrales déviantes. Les études empiriques qui étayent cette pratique font toutefois l’objet de virulentes critiques de la part de spécialistes dans le domaine du TDAH en raison de résultats systématiquement positifs mais non spécifiques, auxquels s’ajoutent de nombreuses lacunes méthodologiques. Les travaux de cette thèse visent à appliquer une méthodologie stricte de type essai clinique contrôlé avec assignation aléatoire afin d’isoler les effets particuliers du NF, en appliquant un protocole d’entraînement propre au déficit primaire sous-tendant le TDAH, soit l’inhibition motrice, dans le but d’évaluer la spécificité de cette intervention. Dans un premier temps, les connaissances relatives à la nosologie du TDAH, à ses principaux traitements, au NF et aux capacités d’inhibition chez l’enfant ayant un TDAH sont présentées (Chapitre 1). Ensuite, les études réalisées dans le cadre de cette thèse sont exposées. Dans l’étude initiale, la spécificité du NF est évaluée sur les capacités d’inhibition grâce à des mesures subjectives, soit des questionnaires de comportements complétés par les parents, ainsi que des mesures objectives, à savoir des tâches neuropsychologiques (Chapitre 2). Afin de préciser davantage les conséquences d’un entraînement à l’autorégulation d’ondes cérébrales, l’étude subséquente s’est intéressée à l’impact neurophysiologiques de l’amélioration des capacités d’inhibition, par le biais d’une étude en potentiels évoqués employant une tâche de performance continue de type Stop-signal (Chapitre 3). Les principaux résultats reflètent un recrutement sous optimal, avec une puissance statistique insuffisante pour réaliser des statistiques quantitatives de groupe. Néanmoins, l’appréciation des données selon une approche d’étude de cas multiples permet de mettre en évidence la présence d’une réponse placebo sur les capacités d’inhibition suite à un entraînement en NF. Finalement, les implications de la taille de l’échantillon, ainsi que les limites et les critiques de ces études sont discutées au Chapitre 4. / In recent years, there has been a lively interest in the use of neurofeedback (NF) as an alternative treatment to pharmacotherapy in pediatric Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). NF is defined as an operant conditioning procedure whereby an individual learns to self-regulate electrical brain activity. Yet, empirical studies supporting its practice are harshly criticized in the field of ADHD research due to systematic unspecific positive results associated to numerous methodological flaws. Studies presented in this dissertation aim at applying a randomized placebo-controlled clinical trial to the investigation of NF specific effects. In order to further establish treatment specificity, we trained the participants using a NF protocol characteristic to motor-inhibition functioning since it has repeatedly been described as the core deficit in ADHD. The fist part of this thesis comprises a brief review of knowledge concerning ADHD, principal treatments offered for this disorder, NF research in pediatric ADHD and inhibition abilities in these children (Chapter 1). Following are the two studies conducted as part of this dissertation. In the initial study, effects of NF training are investigated on inhibition capacities by means of behavior rating scales and neuropsychological tests (Chapter 2). With the aim of further defining the consequence of training to self-regulate ones brain activity, the subsequent study looks at the neurophysiologic impact of improving inhibition capacities with an event-related potential study using a Stop-signal continuous performance task (Chapter 3). The principal results reveal a non optimal recruitment, with insufficient statistical power, thus precluding quantitative group statistics. Nevertheless, appreciating the data from a multiple case study perspective enables to suggest that a placebo response could be at play following NF training, such as measured by improvements on inhibition capacities. Finally, the implications of such a small sample size, limits and critics of these studies are discussed in Chapter 4.