La Nouvelle-Calédonie qui présente une biodiversité à la fois exceptionnelle et très menacée, fait partie des points chauds de biodiversités définis à l'échelle globale comme zones prioritaires pour la conservation. Les incendies, d'origines anthropiques et constituant l'une des principales menaces pesant sur les écosystèmes naturels néo-calédoniens, conduisent à un recul des forêts denses humides (forêts par la suite) principalement au profit des savanes sur substrats volcano-sedimentaires. Au cours de cette thèse, les processus écologiques mis en jeu dans les dynamiques des forêts et des savanes, liés aux variations du régime d'incendie, ont été étudiés à différentes échelles spatiales et temporelles. L'analyse de la distribution spatio-temporelle des forêts et des savanes à l'échelle du paysage a mis en évidence différents facteurs dirigeant la dynamique paysagères et identifié des zones de recolonisation forestière. Différents modèles de succession secondaire et cortèges d'espèces pionnières ont été identifiés à partir de l'analyse de ces zones de recolonisation. La mesure de traits fonctionnels et l'utilisation de modèles semi-physiques de dommages causés par les incendies ont révélé une faible tolérance aux incendies de ces espèces. Enfin, une analyse multivariée de la structure, de la composition floristique et des conditions micro-climatiques des zones clés de transitions entre la savane et la forêt a permis de mieux comprendre les processus d'expansion et de contraction forestière. / New Caledonia, which presents both an exceptional and highly endangered biodiversity, is one of the worldwide biodiversity hotspots for conservation priority. Human-induced fires, which are one of the main threats to natural ecosystems in New Caledonia, lead to the expansion of savannas on volcano-sedimentary substrates at the expense of rainforests. In this thesis, the ecological processes, which are involved in the dynamics of rainforests and savannas and related to changes in fire regime, have been studied at different spatial and temporal scales. The analysis of the spatio-temporal distribution of rainforests and savannas across the landscape allowed us to both point-out the different drivers of their dynamics and to identify areas of rainforest recolonization. Different secondary succession patterns and pioneer species assemblages were identified from the analysis of these areas of recolonization. The analysis of measured functional traits and the use of semi-physical models of fire-caused damages highlighted the low tolerance of these pioneer species to fire. Finally, a multivariate analysis of the structure, the floristic composition and the micro-climatic conditions of transitional zones between savanna and rainforest, has allowed us to better understand the processes of rainforest's expansion and contraction. This thesis opens a new field of research in New Caledonia with important implications in rainforest's restoration and sustainable management.

On étudie, dans cette thèse, la diffusion d'ondes dans différents milieux nonlinéaires possédant une bande interdite naturelle. On montre, en particulier, l'existence d'un comportement de bistabilité dans les milieux régis, soit par l'équation de sine-Gordon (chaîne de pendules courte, réseaux de jonctions Josephson, double couches à effet Hall quantique), soit par l'équation de Schrödinger nonlinéaire (milieu Kerr et milieu de Bragg), dans les cas discrets et continus. Ces différents milieux sont soumis à des conditions aux bords périodiques, dont la fréquence est prise dans la bande interdite et avec une amplitude déterminant l'état de stabilité du système. En effet, pour une amplitude suffisante (supratransmission), le milieu n'est plus réfléchissant et absorbe de l'énergie, faisant passer le signal de sortie d'un état d'amplitude évanescente vers un état de très grande amplitude. On donne, par ailleurs, une description analytique complète de la bistabilité qui permet de comprendre les différents états stationnaires observés dans ces milieux et de prédire le passage d'un état à un autre.

Dans cette thèse, nous identifions et exploitons des similarités partielles dans des objets 3D pour répondre à des besoins courants du domaine de la Conception Assistée par Ordinateur (CAO). De nouvelles méthodes sont introduites, d'une part pour détecter les similarités partielles, d'autre part pour utiliser ces similarités dans des applications spécifiques telles que l'édition de forme, la compression et l'indexation d'objets 3D. Grâce au développement des applications de la modélisation géométrique, ces modèles sont de plus en plus nombreux et sont disponibles à travers plusieurs modalités. Pour augmenter la productivité dans la création de tels objets virtuels, la réutilisation et l'adaptation des modèles existants est un choix prioritaire. Cela exige donc des méthodes facilitant le stockage, la recherche et l'exploitation de ces modèles. Heureusement, les similarités dans des objets 3D est un phénomène fréquent. De nombreux objets sont composés de parties similaires à une rotation, à une translation ou à une symétrie près. De ce fait, la détection des similarités partielles dans ces modèles est capable de répondre aux problématiques courantes : la taille du stockage est réduite en conservant seulement une partie au lieu de toutes les parties répétées d'un modèle; l'indexation des modèles 3D requiert a priori l'orientation canonique des modèles. Or, la symétrie dans un objet 3D est toujours une référence d'orientation cohérente avec la perception humaine. Nous utilisons donc la symétrie partielle pour aligner ces modèles et ainsi renforcer la robustesse des méthodes d'indexation. Dans un premier temps, nous introduisons une approche similaire à la Transformée de Hough pour détecter des similarités partielles dans des modèles BRep-NURBS. Cette approche identifie non seulement les parties similaires mais aussi les transformations qui les lient. À travers la classification des isométries dans l'analyse des transformations, notre approche peut distinguer la nature de transformation liant des parties similaires d'un modèle, c'est-à-dire, les parties similaires à une rotation, à une translation ou à une symétrie près. Dans le deuxième temps, nous proposons deux applications héritées directement des résultats obtenus par la détection. Tout d'abord, pour la compression, un modèle se transforme en un graphe de similarités d'où les faces principales à conserver sont sélectionnées dans la structure compressée. Ensuite, pour l'orientation, le plan de la symétrie dominante et la projection orthographique d'un modèle autour de ce plan permettent de définir un repère canonique pour aligner ce modèle. / In this thesis, we identify and exploit the partial similarities within 3D objects to answer the current needs of the Computer Aided Design field (CAD). Novel methods are introduced, on the one hand to detect the partial similarities, on the other hand to use these similarities for specific applications such as shape editing, compression and indexation of 3D objects. Because of the development of geometric modeling applications, 3D models are getting more numerous and available through many channels. To increase the productivity in creating such 3D virtual objects, the reuse and the adaptation of existing models becomes a prior choice. Thus, it requires methods easing the storage, the searching and the exploitation of these models. Fortunately, similarities within the 3D objects is a popular phenomenon. Many objects are composed of similar patches up to an approximated rotation, translation or symmetry. Hence, detecting the partial similarities within NURBSBRep models is able to solve the current issues : the storage size is reduced by coding a single patch instead of repeated patches of a model ; 3D model indexation requires a canonical orientation of these models. Furthermore, the symmetry within a 3D object is a good orientation reference, coherent with the human perception. Accordingly, we use the partial symmetries to align 3D models and so reinforce the robustness of indexation methods. In a first phase, we introduce an orginal approach similar to the Hough Transform to detect partial similarities within NURBS-BRep models. This approach identifies not only similar patches but also identifies the corresponding transformations that connect them. Additionally, through the classification of isometries in transformations analysis, our approach can distinguish the nature of transformations of similar patches of a model, that is, the patches similar up to an approximated rotation, translation or symmetry. This classification is advantageous for further applications : the similar patches of other transformation natures are considered in compressing ; the symmetric patches are used to normalize 3D models aim at a robust indexation. In the second phase, we propose two applications inherited directly from the obtained results of the detection. Firstly, for the compression, a model is transformed into a similarity graph where the principal faces to be coded are selected to form the compressed structure. Secondly, for the orientation, the plane of the dominant symmetry and the orthographic projection of a model around this plane generate a canonical frame to align this model.

L'attraction d'ondes dans des systèmes contra-propagatifs est un phénomène général, établi initialement en Physique dans le contexte de l'attraction de polarisation entre deux ondes contra-propagatives se propageant dans des fibres optiques. Ce phénomène a été observé expérimentalement, et ses propriétés étudiées via des simulations numériques. Les modèles qui s'y rattachent sont des systèmes hyperboliques d'équations aux dérivées partielles, avec des conditions aux bords dépendant du temps sur un intervalle fini. Le mécanisme sous-jacent peut être expliqué par l'existence de tores singuliers dans les équations stationnaires correspondantes. Le but de cette thèse est d'analyser en détail l'exemple le plus simple dans cette famille de modèles. Nous montrons que la plupart des phénomènes de processus d'attraction d'ondes sont en fait existants dans un modèle linéaire avec intéraction résonnante. Nous établissons l'existence et la régularité des solutions et analysons la relaxation vers la solution stationnaire qui caractérise les propriétés de l'attraction d'ondes. / Wave attraction in counter-propagating waves systems is a general phenomenon that was first established in Physics in the context of the attraction of the polarization between two counter-propagating waves in optical fibers. This phenomenon has been observed experimentally, and its properties were studied through numerical simulations. The models are Hamiltonian hyperbolic systems of partial differential equations, with time-dependent boundary conditions on a finite interval. The underlying mechanism can be traced back to the existence of singular tori in the corresponding stationary equations. In this work we analyze in detail the simplest example in this family of models. We show that most of the phenomena of the wave attraction process are already present in a linear model with resonant interaction. We establish the existence and regularity of the solutions and analyze the relaxation towards a stationary solution that features the wave attraction properties.

Cette thèse s’inscrit dans le cadre général de la théorie des systèmes intégrables avec bords et le développement des structures algébriques associées.D’une part, nous nous attaquons au problème de la diagonalisation de l’hamiltonien du modèle XXZ avec bords non diagonaux. Nous exhibons les deux ensembles d’états propres et valeurs propres du modèle si les paramètres de bords satisfont deux conditions.D’autre part, nous introduisons un modèle de physique statistique que nous appelons le modèle face avec un bord réfléchissant. Nous calculons exactement sa fonction de partition et nous montrons que cette dernière se représente simplement sous la forme d’un unique déterminant matriciel.Nous montrons que ces deux problèmes sont reliés par la transformation vertex-face et exhibent une structure algébrique commune, l’algèbre de réflexion dynamique. Nous nous intéressons aux aspects mathématiques de cette algèbre dans le cas elliptique général,et nous introduisons deux classes de ces représentations, la représentation de co-module d’évaluation et sa duale. Nous pensons que cette algèbre est la structure clef pour l’analyse des modèles faces avec bords. En particulier, nous montrons à l’aide de twists de Drinfel’d que leur fonction de partition se représente simplement dans le cas général. Enfin, nous tentons une ’dynamisation’ du modèle à vertex ’Half-Turn-Symmetric’,et nous décrivons sa fonction de partition en termes de représentation d’évaluation de l’algèbre de Yang-Baxter dynamique, et trouvons un ensemble de conditions la déterminantunivoquement. / This thesis is embedded in the general theory of quantum integrable models withboundaries, and the development of associated algebraic structures.We first consider the question of the diagonalization of the XXZ hamiltonian with nondiagonalboundaries. We succeed to find the two sets of eigenstates and eigenvalues of themodel if the boundaries parameters satisfy two conditions.We introduce then a statistical physics model which we refer to be the face model witha reflecting end. Moreover, we compute exactly its partition function and show that it takesthe form of a simple single matrix determinant.We show that these two problems are related through the vertex-face transformationand are solved using a common algebraic structure, the dynamical reflection algebra andits dual. We focus from a mathematical perspective on this algebra in the general ellipticcase. Both the co-module evaluation representation and its dual are introduced. We believethat these structures are the key ingredients for the analysis of face models with boundaries.In particular, using the concept of Drinfel’d twists, we show that the partition function ofthese models has a simple representation in the general case.Finally, we attempt on a ’dynamization’ of the Half-Turn-Symmetric vertexmodel. Wedescribe its partition function in terms of the evaluation representation of the dynamicalYang-Baxter algebra, and find a set of conditions that uniquely determine it.

Notre objectif est d’améliorer la compréhension du phénomène d’anisotropie d’échange dans les nanoplots en comparaison aux films continus et d’étudier les effets du désordre magnétique à l’interface dans la couche AF sur les propriétés d’anisotropie d’échange. Dans un premier temps, nous avons utilisé un modèle granulaire qui prend en compte les phases magnétiques désordonnées à l’interface F/AF et nous modélisé ces phases par la présence de grains moins stables à l’interface dans la couche AF. De plus, dans le cas des nanoplots, nous avons pris en compte des grains moins stables localisés sur les bords de la couche AF pour reproduire les effets dus à la méthode de fabrication. Nous avons trouvé qu’il existe deux mécanismes de retournement de la couche F en dépendant de la valeur du couplage ferromagnétique. Si le couplage ferromagnétique faible, le retournement de la couche F s’amorce sur plusieurs centres de nucléation et s’effectue sans propagation. Alors que si le couplage ferromagnétique fort, le retournement de la couche F s’amorce en un seul centre de nucléation situé à un coin du nanoplot puis se propage à partir de ce coin. Ensuite notre modèle a permis d’expliquer les principales caractéristiques des comportements observés expérimentalement dans les bicouches Co/IrMn et NiFe/IrMn (pour différentes tailles latérales), à différentes températures de mesure et pour différentes épaisseurs de la couche AF. Plus précisément, les valeurs du champ d’échange simulé dans les films continus, à température ambiante, sont plus grandes que dans les nanoplots pour les faibles épaisseurs de la couche IrMn alors que c’est le contraire lorsque cette épaisseur augmente. Dans un deuxième temps, Nous avons utilisé un modèle atomique qui prend en compte la frustration magnétique dans la couche AF et la présence de défauts structuraux tels que les joints de grains et l’interdiffusion. Nous avons trouvé que l’effet combiné de la frustration, des joints de grains et de la surface induit des configurations magnétiques non colinéaires complexes (présence de domaines magnétiques) dans la couche AF à l’interface. Nos résultats montrent que la non-colinéarité des moments AF à l’interface diminue le couplage effectif à l’interface F/AF et diminue la constante d’anisotropie effective de la couche AF. Nos résultats montrent également que la présence de joints de grains lorsqu’il y a de la frustration renforce la stabilité de la couche AF à 0K alors qu’elle la diminue à température non nulle. Enfin, nous avons trouvé que l’interdiffusion diminue fortement le champ d’échange et rend la couche AF plus stable, ce qui correspond à une diminution du couplage effectif à l’interface. Il est important de noter que les valeurs du champ d’échange simulé sont dans ce cas réalistes, ce qui met en évidence que l’interdiffusion est probablement un des facteurs essentiels pour lesquels les champs d’échange mesurés expérimentalement sont nettement plus faibles que ceux prévus par les modèles simples. / Our goal is to improve the comprehension of the exchange bias (EB) in nanodots in comparison with the continuous films and to study the effects of the interfacial magnetic disorder on the EB properties. Firstly, we use a granular model which considers disordered interfacial phases by considering less stable magnetic grains at the interface in the antiferromagnetic (AF) layer. We further model the effect of the nanofabrication process by considering less stable magnetic grains at the edges, due to grain cutting. Our results evidence two different mechanisms of the ferromagnetic (F) layer reversal depending on the magnitude of the coupling between F grains. In the weak coupling regime relative to the anisotropy, the exchange field is independent of the coupling. By contrast, in the strong coupling regime, the exchange field depends on the coupling. Our model also well explain some experimental features observed in NiFe/IrMn and Co/IrMn nanodots (for various lateral sizes) and continuous films, at various measurement temperatures and various AF thicknesses. More precisely, the simulated values of the exchange field in the continuous films, at room temperature, are larger than in the nanodots for small values of the AF thicknesses. However, it is the opposite when this thickness increases. Secondly, we use an atomic model which considers the magnetic frustration inside the AF layer and the presence of structural defects such as grain boundaries and interdiffusion. We found that the combination effect of grain boundaries, frustration and surface can result in complex magnetic configurations in the AF layer at the interface (magnetic domains). Our results show that the non-collinearity of the AF moments at the interface decreases the effective coupling at the interface and decreases the effective anisotropy constant of the AF layer. Our findings indicate that combination effect of grain boundaries and frustration make the AF layer more stable at 0 Kelvin and less stable at non-zero temperature. Our results show that the interdiffusion decrease the simulated values of the exchange field and make the AF more stable which corresponds to a decrease of the effective coupling at the interface. It is important to note that the simulated values of the exchange field are realistic values, which highlights that the interdiffusion is probably one of the essential factors which can give simulated values close to the experimental values.

Dans cette thèse nous regardons plusieurs modèles de populations structurés s’écrivant à l’aide d’équations de transport. Le caractère bien posé ainsi que la positivité des solutions sont montrés de manière systématique au sens des sémiologues dans un cadre L1. Un premier travail est consacré à un système de type proie prédateur structuré en âge. Une étude de stabilité des équilibres nous permet de formuler explicitement un seuil un seuil d’extinction ainsi qu’in seuil pouvant amener à l’explosion des populations. On obtient numériquement la possibilité d’un cycle limite ainsi que la convergence vers un équilibre de coexistence des populations. Dans un cas particulier, ce modèle se réécrit comme un système différentiel à retard. A l’aide de fonctionnelle de Lyapunov, on montre la stabilité globale de cet équilibre sous certaines conditions. On étudie également 2 modèles structuré en taille, issus de la dynamique cellulaire. L’un est composé de deux équations de transport où la cellule peut être soit prolifèrent soit quiescente ; et le deuxième est une équation de type transport/ diffusion avec des conditions aux bords FELLER. On vérifie à chaque fois l’irréductibilité du semi groupe puis des arguments de faibles capacité L1 nous donne l’existence d’un « gap spectral » sous certaines conditions. On démontre ainsi dans certains cas la croissance exponentielle asynchrone du semi groupe / This thesis is dedicated to some structured populations models described with transport or transport-diffusion equations. The well-posedness, in the semigroupes setting in L1 and the positivity of the solutions are systematically shown. A first work is dedicated to an age-structured predator/prey system. A stability study of the equilibria allow us to give explicit formulations of an extinction threshold and an threshold which can lead to explosion of solutions. We numerically obtain the possibility to get a limit cycle and the convergence to a coexistence equilibrium of the populations. In a specific case, this model rewrites as a delay differential system. Using Lyapunov functional, we show the global stability of this equilibrium under some assumptions. We also study two size-structured models that come from cellular dynamics. The first one consists on two transport equations, where the cell can either proliferate or be quiescent, and the second one is a transport-diffusion equation with Feller boundary conditions. The irreducibility of the semigroup governing this latter model is always satisfied using the Hopf maximum principle. However, the irreducibility for the first model is true only under a necessary and sufficient condition that we give. We also show for these two models, using some weak compactness arguments in L1, the existence of a `spectral gap' (essential type strictly less than the type) ensuring the asynchronous exponential growth of the semigroup.

Cette thèse porte sur une méthode cartésienne parallèle pour résoudre des problèmes elliptiques avec interfaces complexes et sur son application aux problèmes elliptiques en domaine irrégulier dans le cadre d'un modèle de croissance tumorale. La méthode est basée sur un schéma aux différences fi nies et sa précision est d'ordre deux sur tout le domaine. L'originalité de la méthode consiste en l'utilisation d'inconnues additionnelles situées sur l'interface et qui permettent d'exprimer les conditions de transmission à l'interface. La méthode est décrite et les détails sur la parallélisation, réalisée avec la bibliothèque PETSc, sont donnés. La méthode est validée et les résultats sont comparés avec ceux d'autres méthodes du même type disponibles dans la littérature. Une étude numérique de la méthode parallélisée est fournie. La méthode est appliquée aux problèmes elliptiques dans un domaine irrégulier apparaissant dans un modèle continue et tridimensionnel de croissance tumorale, le modèle à deux espèces du type Darcy . L'approche utilisée dans cette application est basée sur la pénalisation des conditions de transmission a l'interface, afin de imposer des conditions de Neumann homogènes sur le bord d'un domaine irrégulier. Les simulations du modèle sont fournies et montrent la capacité de la méthode à imposer une bonne approximation de conditions au bord considérées.

Nous présentons dans cette thèse, l'approche non-paramétrique par noyaux associés mixtes, pour les densités àsupports partiellement continus et discrets. Nous commençons par rappeler d'abord les notions essentielles d'estimationpar noyaux continus (classiques) et noyaux associés discrets. Nous donnons la définition et les caractéristiques desestimateurs à noyaux continus (classiques) puis discrets. Nous rappelons aussi les différentes techniques de choix deparamètres de lissage et nous revisitons les problèmes de supports ainsi qu'une résolution des effets de bord dans le casdiscret. Ensuite, nous détaillons la nouvelle méthode d'estimation de densités par les noyaux associés continus, lesquelsenglobent les noyaux continus (classiques). Nous définissons les noyaux associés continus et nous proposons laméthode mode-dispersion pour leur construction puis nous illustrons ceci sur les noyaux associés non-classiques de lalittérature à savoir bêta et sa version étendue, gamma et son inverse, gaussien inverse et sa réciproque le noyau dePareto ainsi que le noyau lognormal. Nous examinons par la suite les propriétés des estimateurs qui en sont issus plusprécisément le biais, la variance et les erreurs quadratiques moyennes ponctuelles et intégrées. Puis, nous proposons unalgorithme de réduction de biais que nous illustrons sur ces mêmes noyaux associés non-classiques. Des études parsimulations sont faites sur trois types d’estimateurs à noyaux lognormaux. Par ailleurs, nous étudions lescomportements asymptotiques des estimateurs de densité à noyaux associés continus. Nous montrons d'abord lesconsistances faibles et fortes ainsi que la normalité asymptotique ponctuelle. Ensuite nous présentons les résultats desconsistances faibles et fortes globales en utilisant les normes uniformes et L1. Nous illustrons ceci sur trois typesd’estimateurs à noyaux lognormaux. Par la suite, nous étudions les propriétés minimax des estimateurs à noyauxassociés continus. Nous décrivons d'abord le modèle puis nous donnons les hypothèses techniques avec lesquelles noustravaillons. Nous présentons ensuite nos résultats minimax tout en les appliquant sur les noyaux associés non-classiquesbêta, gamma et lognormal. Enfin, nous combinons les noyaux associés continus et discrets pour définir les noyauxassociés mixtes. De là, les outils d'unification d'analyses discrètes et continues sont utilisés, pour montrer les différentespropriétés des estimateurs à noyaux associés mixtes. Une application sur un modèle de mélange des lois normales et dePoisson tronquées est aussi donnée. Tout au long de ce travail, nous choisissons le paramètre de lissage uniquementavec la méthode de validation croisée par les moindres carrés. / We present in this thesis, the non-parametric approach using mixed associated kernels for densities withsupports being partially continuous and discrete. We first start by recalling the essential concepts of classical continuousand discrete kernel density estimators. We give the definition and characteristics of these estimators. We also recall thevarious technical for the choice of smoothing parameters and we revisit the problems of supports as well as a resolutionof the edge effects in the discrete case. Then, we describe a new method of continuous associated kernels for estimatingdensity with bounded support, which includes the classical continuous kernel method. We define the continuousassociated kernels and we propose the mode-dispersion for their construction. Moreover, we illustrate this on the nonclassicalassociated kernels of literature namely, beta and its extended version, gamma and its inverse, inverse Gaussianand its reciprocal, the Pareto kernel and the kernel lognormal. We subsequently examine the properties of the estimatorswhich are derived, specifically, the bias, variance and the pointwise and integrated mean squared errors. Then, wepropose an algorithm for reducing bias that we illustrate on these non-classical associated kernels. Some simulationsstudies are performed on three types of estimators lognormal kernels. Also, we study the asymptotic behavior of thecontinuous associated kernel estimators for density. We first show the pointwise weak and strong consistencies as wellas the asymptotic normality. Then, we present the results of the global weak and strong consistencies using uniform andL1norms. We illustrate this on three types of lognormal kernels estimators. Subsequently, we study the minimaxproperties of the continuous associated kernel estimators. We first describe the model and we give the technicalassumptions with which we work. Then we present our results that we apply on some non-classical associated kernelsmore precisely beta, gamma and lognormal kernel estimators. Finally, we combine continuous and discrete associatedkernels for defining the mixed associated kernels. Using the tools of the unification of discrete and continuous analysis,we show the different properties of the mixed associated kernel estimators. All through this work, we choose thesmoothing parameter using the least squares cross-validation method.

Nous étudions dans cette thèse comment les réseaux de neurones profonds peuvent être utilisés dans différents domaines de la vision artificielle. La vision artificielle est un domaine interdisciplinaire qui traite de la compréhension d’images et de vidéos numériques. Les problèmes de ce domaine ont traditionnellement été adressés avec des méthodes ad-hoc nécessitant beaucoup de réglages manuels. En effet, ces systèmes de vision artificiels comprenaient jusqu’à récemment une série de modules optimisés indépendamment. Cette approche est très raisonnable dans la mesure où, avec peu de données, elle bénéficient autant que possible des connaissances du chercheur. Mais cette avantage peut se révéler être une limitation si certaines données d’entré n’ont pas été considérées dans la conception de l’algorithme. Avec des volumes et une diversité de données toujours plus grands, ainsi que des capacités de calcul plus rapides et économiques, les réseaux de neurones profonds optimisés d’un bout à l’autre sont devenus une alternative attrayante. Nous démontrons leur avantage avec une série d’articles de recherche, chacun d’entre eux trouvant une solution à base de réseaux de neurones profonds à un problème d’analyse ou de synthèse visuelle particulier. Dans le premier article, nous considérons un problème de vision classique: la détection de bords et de contours. Nous partons de l’approche classique et la rendons plus ‘neurale’ en combinant deux étapes, la détection et la description de motifs visuels, en un seul réseau convolutionnel. Cette méthode, qui peut ainsi s’adapter à de nouveaux ensembles de données, s’avère être au moins aussi précis que les méthodes conventionnelles quand il s’agit de domaines qui leur sont favorables, tout en étant beaucoup plus robuste dans des domaines plus générales. Dans le deuxième article, nous construisons une nouvelle architecture pour la manipulation d’images qui utilise l’idée que la majorité des pixels produits peuvent d’être copiés de l’image d’entrée. Cette technique bénéficie de plusieurs avantages majeurs par rapport à l’approche conventionnelle en apprentissage profond. En effet, elle conserve les détails de l’image d’origine, n’introduit pas d’aberrations grâce à la capacité limitée du réseau sous-jacent et simplifie l’apprentissage. Nous démontrons l’efficacité de cette architecture dans le cadre d’une tâche de correction du regard, où notre système produit d’excellents résultats. Dans le troisième article, nous nous éclipsons de la vision artificielle pour étudier le problème plus générale de l’adaptation à de nouveaux domaines. Nous développons un nouvel algorithme d’apprentissage, qui assure l’adaptation avec un objectif auxiliaire à la tâche principale. Nous cherchons ainsi à extraire des motifs qui permettent d’accomplir la tâche mais qui ne permettent pas à un réseau dédié de reconnaître le domaine. Ce réseau est optimisé de manière simultané avec les motifs en question, et a pour tâche de reconnaître le domaine de provenance des motifs. Cette technique est simple à implémenter, et conduit pourtant à l’état de l’art sur toutes les tâches de référence. Enfin, le quatrième article présente un nouveau type de modèle génératif d’images. À l’opposé des approches conventionnels à base de réseaux de neurones convolutionnels, notre système baptisé SPIRAL décrit les images en termes de programmes bas-niveau qui sont exécutés par un logiciel de graphisme ordinaire. Entre autres, ceci permet à l’algorithme de ne pas s’attarder sur les détails de l’image, et de se concentrer plutôt sur sa structure globale. L’espace latent de notre modèle est, par construction, interprétable et permet de manipuler des images de façon prévisible. Nous montrons la capacité et l’agilité de cette approche sur plusieurs bases de données de référence. / In the present thesis, we study how deep neural networks can be applied to various tasks in computer vision. Computer vision is an interdisciplinary field that deals with understanding of digital images and video. Traditionally, the problems arising in this domain were tackled using heavily hand-engineered adhoc methods. A typical computer vision system up until recently consisted of a sequence of independent modules which barely talked to each other. Such an approach is quite reasonable in the case of limited data as it takes major advantage of the researcher's domain expertise. This strength turns into a weakness if some of the input scenarios are overlooked in the algorithm design process. With the rapidly increasing volumes and varieties of data and the advent of cheaper and faster computational resources end-to-end deep neural networks have become an appealing alternative to the traditional computer vision pipelines. We demonstrate this in a series of research articles, each of which considers a particular task of either image analysis or synthesis and presenting a solution based on a ``deep'' backbone. In the first article, we deal with a classic low-level vision problem of edge detection. Inspired by a top-performing non-neural approach, we take a step towards building an end-to-end system by combining feature extraction and description in a single convolutional network. The resulting fully data-driven method matches or surpasses the detection quality of the existing conventional approaches in the settings for which they were designed while being significantly more usable in the out-of-domain situations. In our second article, we introduce a custom architecture for image manipulation based on the idea that most of the pixels in the output image can be directly copied from the input. This technique bears several significant advantages over the naive black-box neural approach. It retains the level of detail of the original images, does not introduce artifacts due to insufficient capacity of the underlying neural network and simplifies training process, to name a few. We demonstrate the efficiency of the proposed architecture on the challenging gaze correction task where our system achieves excellent results. In the third article, we slightly diverge from pure computer vision and study a more general problem of domain adaption. There, we introduce a novel training-time algorithm (\ie, adaptation is attained by using an auxilliary objective in addition to the main one). We seek to extract features that maximally confuse a dedicated network called domain classifier while being useful for the task at hand. The domain classifier is learned simultaneosly with the features and attempts to tell whether those features are coming from the source or the target domain. The proposed technique is easy to implement, yet results in superior performance in all the standard benchmarks. Finally, the fourth article presents a new kind of generative model for image data. Unlike conventional neural network based approaches our system dubbed SPIRAL describes images in terms of concise low-level programs executed by off-the-shelf rendering software used by humans to create visual content. Among other things, this allows SPIRAL not to waste its capacity on minutae of datasets and focus more on the global structure. The latent space of our model is easily interpretable by design and provides means for predictable image manipulation. We test our approach on several popular datasets and demonstrate its power and flexibility.