Les technologies de séquençage jouent un rôle croissant dans l'analyse de l'expression des transcrits . La méthode la plus courante de séquençage du transcriptome, RNA-Seq est une méthode d'investigation d'une population de transcrits par cisaillement aléatoire, amplification et séquençage à haut débit. Les données issues du RNA-Seq peuvent être utilisées pour la quantification des niveaux d'expression des transcrits et pour la détection des régions transcrites et demandent des approches bioinformatiques.Nous avons développé des approches statistiques pour l'estimation des niveaux de transcription et l'identification des frontières de transcription sans faire usage de l'annotation existante et pour l'analyse des différences dans l'expression entre deux conditions. La reconstruction du paysage transcriptionel est faite dans un cadre probabiliste (Chaînes de Markov Caché - HMM) ou les variations du niveau de la transcription sont prises en compte en termes de changements brusques et de dérives. Le HMM est complété par une loi d'émission qui capture la variance des comptages dans un transcrit, l'auto-corrélation de courte portée et la fraction des positions avec zéro comptages. L'estimation repose sur un algorithme de Monte Carlo Séquentiel (SMC), le Particle Gibbs, dont le temps d'exécution est plus adapté aux génomes microbiennes. L'analyse des différences dans l'expression (DE) est réalisée sans faire usage de l'annotation existante. L'estimation de DE est premièrement faite à la résolution de position et en suite les régions avec un signal DE continu sont agrégés. Deux programmes nommés Parseq et Pardiff sont disponibles à http://www.lgm.upmc.fr/parseq/. / In this thesis we address the problem of reconstructing the transcription profile from RNA-Seq reads in cases where the reference genome is available but without making use of existing annotation. In the first two chapters consist of an introduction to the biological context, high-throughput sequencing and the statistical methods that can be used in the analysis of series of counts. Then we present our contribution for the RNA-Seq read count model, the inference transcription profile by using Particle Gibbs and the reconstruction of DE regions. The analysis of several data-sets proved that using Negative Binomial distributions to model the read count emission is not generally valid. We develop a mechanistic model which accounts for the randomness generated within all RNA-Seq protocol steps. Such a model is particularly important for the assessment of the credibility intervals associated with the transcription level and coverage changes. Next, we describe a State Space Model accounting for the read count profile for observations and transcription profile for the latent variable. For the transition kernel we design a mixture model combining the possibility of making, between two adjacent positions, no move, a drift move or a shift move. We detail our approach for the reconstruction of the transcription profile and the estimation of parameters using the Particle Gibbs algorithm. In the fifth chapter we complete the results by presenting an approach for analysing differences in expression without making use of existing annotation. The proposed method first approximates these differences for each base-pair and then aggregates continuous DE regions.

La production d'énergie renouvelable et la consommation d'électricité dépendent largement des conditions météorologiques : température, précipitations, vent, rayonnement solaire... Ainsi, pour réaliser des études d'impact sur l'équilibre offre-demande, on peut utiliser un générateur de temps, c'est-à-dire un modèle permettant de simuler rapidement de longues séries de variables météorologiques réalistes, au pas de temps journalier. L'une des approches possibles pour atteindre cet objectif utilise les modèles de Markov caché : l'évolution des variables à modéliser est supposée dépendre d'une variable latente que l'on peut interpréter comme un type de temps. En adoptant cette approche, nous proposons dans cette thèse un modèle permettant de simuler simultanément la température, la vitesse du vent et les précipitations, en tenant compte des non-stationnarités qui caractérisent les variables météorologiques. D'autre part, nous nous intéressons à certaines propriétés théoriques des modèles de Markov caché cyclo-stationnaires : nous donnons des conditions simples pour assurer leur identifiabilité et la consistance forte de l'estimateur du maximum de vraisemblance. On montre aussi cette propriété de l'EMV pour des modèles de Markov caché incluant des tendances de long terme sous forme polynomiale. / Renewable energy production and electricity consumption both depend heavily on weather: temperature, precipitations, wind, solar radiation... Thus, making impact studies on the supply/demand equilibrium may require a weather generator, that is a model capable of quickly simulating long, realistic times series of weather variables, at the daily time step. To this aim, one of the possible approaches is using hidden Markov models : we assume that the evolution of the weather variables are governed by a latent variable that can be interpreted as a weather type. Using this approach, we propose a model able to simulate simultaneously temperature, wind speed and precipitations, accounting for the specific non-stationarities of weather variables. Besides, we study some theoretical properties of cyclo-stationary hidden Markov models : we provide simple conditions of identifiability and we show the strong consistency of the maximum likelihood estimator. We also show this property of the MLE for hidden Markov models including long-term polynomial trends.

Vers la fin du IVe siècle av. J-C., des tyrans macédoniens sont érigés en dieux (théoï). C'est en face d'une telle bassesse politique manifestée par les Athéniens que le philosophe du Jardin, Épicure (341-271 av. J.-C.), put légitimement s'interroger sur la garantie de la sécurité (asphaleia), de la liberté et du bonheur en cette période de désarroi. Dans sa perspective, il appert qu'avec des tyrans débauchés, qui ne poursuivent que des désirs superfétatoires (richesse, pouvoir, honneur, gloire, royauté, etc.), et qui sont en perpétuelle guerre les uns contre les autres, la sécurité (asphaleia) n'est possible nulle part, sauf dans les murs clos du Jardin en banlieue d'Athènes. Par leur apolitisme, Épicure et ses disciples assument contre l'extérieur, contre la foule et les institutions politiques, leur lathè biôsas (" vis caché "). À l'heure des interrogations sur la concrétisation de la sécurité dans nos propres États, la katalepsis des staseis gréco-hellénistiques permet de montrer avec une lumière nouvelle que le philosophe du Jardin fut un précurseur de la zététique de la sécurité (asphaleia) politique aussi bien intérieure qu'extérieure. En partant des allégations de Cicéron et de Plutarque, que nous pensons injustifiées, nous sommes parvenu à entrevoir qu'en arrière-plan du " vivre caché " d'Épicure et des épicuriens, se loge une préoccupation centrale à l'époque hellénistique, à savoir le souci d'Épicure pour la sécurité de l'entité politique condition sine qua non de la sécurité, de la vie de plaisir et de sagesse, qui caractérisent la communauté des amis du Jardin. Eu égard à l'échec politique de Démétrios Poliorcète qui n'a pas su garantir la tranquillité (hésuchia) et la sécurité (asphaleia) de la polis athénienne, Épicure formule la thèse implicite d'un monarque qui assurera la sécurité et la tranquillité, quitte à user utilement et pragmatiquement de la force. Cette philosophie politique de l'utilité de la force au service de l'ordre et de la sécurité de l'état fut le credo de l'épicurien Jules César. A travers le triomphe politique de Jules César se dévoile selon nous le pragmatisme de la philosophie politique d'Épicure, voire sa Realpolitik dont le substrat est l'utilitas.

Cette thèse vise à développer une méthode générique de modélisation des dynamiques passées et actuelles de l'organisation territoriale de l'activité agricole (OTAA). Nous avons développé une méthode de modélisation stochastique fondée sur des modèles de Markov cachés qui permet de fouiller un corpus de données spatio-temporelles d'occupations du sol (OCS) en vue de le segmenter et de révéler des dynamiques agricoles cachées. Nous avons testé cette méthode sur des corpus d'OCS issus de sources variées et appartenant à des territoires agricoles de dimensions. Cette méthode apporte 3 contributions à la modélisation de l'OTAA : (i) la description de l'OTAA suivant une approche temporo-spatiale qui identifie des régularités temporelles, puis les localise en segmentant le territoire agricole en zones compactes de régularités temporelles similaires; (ii) la fouille des voisinages des successions d'OCS et de leurs dynamiques; (iii) l'articulation des régularités révélées par notre approche de fouille de données à l'échelle régionale avec des règles identifiées par des experts en agronomie et en écologie à des échelles plus locales en vue d'expliquer les régularités et de valider les hypothèses des experts. Nos résultats valident l'hypothèse que l'OTAA se prête bien à la représentation par un champs de Markov de successions. Cette thèse ouvre la voie à une nouvelle approche de modélisation de l'OTAA explorant le couplage entre régularités et règles, et exploitant davantage les outils d'intelligence artificielle. Elle constituerait les prémices de ce qui pourrait devenir une agronomie numérique des territoires / The purpose of this thesis is to develop a generic method for modelling the past and current dynamics of Landscape Organization of Farming Activity (LOFA). We developed a stochastic modelling method based on Hidden Markov Models that allows data mining within a corpus of spatio-temporal land use data to segment the corpus and reveal hidden agricultural dynamics. We applied this method to land use corpora from various sources belonging to two agricultural landscapes of regional dimension. This method provides three contributions to the modeling of LOFA : (i) LOFA description following a temporo-spatial approach that first identifies temporal regularities and then localizes them by segmenting the agricultural landscape into compact areas having similar temporal regularities; (ii) data mining of the neighborhood of land use successions and their dynamics; (iii) combining of the regularities revealed by our data mining approach at the regional level with rules identified by agronomy and ecology experts at more local scales to explain the regularities and validate the experts' hypotheses. Our results validate the hypothesis according to which LOFA fits well a Markov field of land-use successions. This thesis opens the door to a new LOFA modelling approach that investigates the combining of regularities and rules and that further exploits artificial intelligence tools. This work could serve as the beginning of what could become a numerical landscape agronomy

Le principe de la « transmission » des actions en justice avec la chose fait habituellement l'objet d'une analyse irritante, d'une part parce que l'appréhension de son mécanisme semble a priori complexe, d'autre part parce que son statut essentiellement prétorien paraît compromettre d'avance tout espoir de maîtrise. Il en est ainsi, parce qu'on suppose que, comme toute « norme du juge », il est soumis à la pression constante des faits et à la justification quasi-permanente de sa pertinence Dès lors, au mieux, il se mettra en adéquation avec les sollicitations fluctuantes du temps, empêchant ainsi toute tentative de systématisation, au pire, il s'érodera et disparaîtra pour laisser la place aux principes certains du Code civil, notamment ceux contenus dans les articles 1165 et 1166 du Code civil qu'il est supposé contourner.Pourtant, force est de reconnaître la résistance (inattendue ?) de l'œuvre : le principe de « transmission » des droits et actions avec la chose subit des attaques, chancelle parfois mais ne s'éteint toujours pas. Située à la croisée du droit des biens, du droit des contrats et de la procédure, cette œuvre de collaboration judicaire et doctrinale élaborée depuis plus de deux siècles, révèle, malgré ce temps relativement long de maturation, des insuffisances manifestes. Pourquoi cette transmission ? Quels droits et actions sont transmis avec la chose ? Quelles sont leurs conditions d'exercice ? Comment se dénouent-t-ils ? / The principle of transfer of actions and rights « attached » to thing‘s analysis is usually irritating, partly because of the apprehension of its mechanism seems complex; secondly because its status as praetorian creation seems to affect mainly advance any hope of control. This is so because it is assumed that, like all "Principles created by judge", it is subjected to constant pressure from the facts and need justification of its relevance almost constantly. Therefore, at best, it will match with the fluctuating demands, thus preventing any attempt at systematization, at worst; it will disappear, giving way to some principles of the Civil Code, such as articles 1165 and 1166 of the Civil Code which it is supposed to circumvent. But it is noted that this creation continues. The Principe of transfer of actions and rights is criticized sometimes, it stumbles but it steals alive. Its continued strength is probably due to the simplicity (apparent perhaps) of the problem raises. At the intersection of property law, contract law and procedure, the principle of rights and actions “transferred” with the thing offers the image of a joint judicial and doctrinal work. Developed over two centuries, the work reveals, despite this relatively long period of maturation, shortcomings

Dans cette thèse nous intéressons à la conception d'un robot mobile capable d’analyser le comportement et le mouvement d’une personne en environnement intérieur et encombré, par exemple le domicile d’une personne âgée. Plus précisément, notre objectif est de doter le robot des capacités de perception visuelle de la posture humaine de façon à mieux maîtriser certaines situations qui nécessitent de comprendre l’intention des personnes avec lesquelles le robot interagit, ou encore de détecter des situations à risques comme les chutes ou encore d’analyser les capacités motrices des personnes dont il a la garde. Le suivi de la posture dans un environnement dynamique et encombré relève plusieurs défis notamment l'apprentissage en continue du fond de la scène et l'extraction la silhouette qui peut être partiellement observable lorsque la personne est dans des endroits occultés. Ces difficultés rendent le suivi de la posture une tâche difficile. La majorité des méthodes existantes, supposent que la scène est statique et la personne est toujours visible en entier. Ces approches ne sont pas adaptées pour fonctionner dans des conditions réelles. Nous proposons, dans cette thèse, un nouveau système de suivi capable de suivre la posture de la personne dans ces conditions réelles. Notre approche utilise une grille d'occupation avec un modèle de Markov caché pour apprendre en continu l'évolution de la scène et d'extraire la silhouette, ensuite un algorithme de filtrage particulaire hiérarchique est utilisé pour reconstruire la posture. Nous proposons aussi un nouvel algorithme de gestion d'occlusion capable d'identifier et d'exclure les parties du corps cachées du processus de l'estimation de la pose. Finalement, nous avons proposé une base de données contenant des images RGB-D avec la vérité-terrain dans le but d'établir une nouvelle référence pour l'évaluation des systèmes de capture de mouvement dans un environnement réel avec occlusions. La vérité-terrain est obtenue à partir d'un système de capture de mouvement à base de marqueur de haute précision avec huit caméras infrarouges. L'ensemble des données est disponible en ligne. La deuxième contribution de cette thèse, est le développement d'une méthode de localisation visuelle à partir d'une caméra du type RGB-D montée sur un robot qui se déplace dans un environnement dynamique. En effet, le système de capture de mouvement que nous avons développé doit équiper un robot se déplaçant dans une scène. Ainsi, l'estimation de mouvement du robot est importante pour garantir une extraction de silhouette correcte pour le suivi. La difficulté majeure de la localisation d'une caméra dans un environnement dynamique, est que les objets mobiles de la scène induisent un mouvement supplémentaire qui génère des pixels aberrants. Ces pixels doivent être exclus du processus de l'estimation du mouvement de la caméra. Nous proposons ainsi une extension de la méthode de localisation dense basée sur le flux optique pour isoler les pixels aberrants en utilisant l'algorithme de RANSAC. / In this thesis we are interested in designing a mobile robot able to analyze the behavior and movement of a a person in indoor and cluttered environment. Our goal is to equip the robot by visual perception capabilities of the human posture to better analyze situations that require understanding of person with which the robot interacts, or detect risk situations such as falls or analyze motor skills of the person. Motion capture in a dynamic and crowded environment raises multiple challenges such as learning the background of the environment and extracting the silhouette that can be partially observable when the person is in hidden places. These difficulties make motion capture difficult. Most of existing methods assume that the scene is static and the person is always fully visible by the camera. These approaches are not able to work in such realistic conditions. In this thesis, We propose a new motion capture system capable of tracking a person in realistic world conditions. Our approach uses a 3D occupancy grid with a hidden Markov model to continuously learn the changing background of the scene and to extract silhouette of the person, then a hierarchical particle filtering algorithm is used to reconstruct the posture. We propose a novel occlusion management algorithm able to identify and discards hidden body parts of the person from process of the pose estimation. We also proposed a new database containing RGBD images with ground truth data in order to establish a new benchmark for the assessment of motion capture systems in a real environment with occlusions. The ground truth is obtained from a motion capture system based on high-precision marker with eight infrared cameras. All data is available online. The second contribution of this thesis is the development of a new visual odometry method to localize an RGB-D camera mounted on a robot moving in a dynamic environment. The major difficulty of the localization in a dynamic environment, is that mobile objects in the scene induce additional movement that generates outliers pixels. These pixels should be excluded from the camera motion estimation process in order to produce accurate and precise localization. We thus propose an extension of the dense localization method based on the optical flow method to remove outliers pixels using the RANSAC algorithm.

Cette thèse consiste à analyser conjointement des signaux de mouvement des yeux et d’électroencéphalogrammes (EEG) multicanaux acquis simultanément avec des participants effectuant une tâche de lecture de recueil d'informations afin de prendre une décision binaire - le texte est-il lié à un sujet ou non? La recherche d'informations textuelles n'est pas un processus homogène dans le temps - ni d'un point de vue cognitif, ni en termes de mouvement des yeux. Au contraire, ce processus implique plusieurs étapes ou phases, telles que la lecture normale, le balayage, la lecture attentive - en termes d'oculométrie - et la création et le rejet d'hypothèses, la confirmation et la décision - en termes cognitifs.Dans une première contribution, nous discutons d'une méthode d'analyse basée sur des chaînes semi-markoviennes cachées sur les signaux de mouvement des yeux afin de mettre en évidence quatre phases interprétables en termes de stratégie d'acquisition d'informations: lecture normale, lecture rapide, lecture attentive et prise de décision.Dans une deuxième contribution, nous lions ces phases aux changements caractéristiques des signaux EEG et des informations textuelles. En utilisant une représentation en ondelettes des EEG, cette analyse révèle des changements de variance et de corrélation des coefficients inter-canaux, en fonction des phases et de la largeur de bande. En utilisant des méthodes de plongement des mots, nous relions l’évolution de la similarité sémantique au sujet tout au long du texte avec les changements de stratégie.Dans une troisième contribution, nous présentons un nouveau modèle dans lequel les EEG sont directement intégrés en tant que variables de sortie afin de réduire l’incertitude des états. Cette nouvelle approche prend également en compte les aspects asynchrones et hétérogènes des données. / This PhD thesis consists in jointly analyzing eye-tracking signals and multi-channel electroencephalograms (EEGs) acquired concomitantly on participants doing an information collection reading task in order to take a binary decision - is the text related to some topic or not ? Textual information search is not a homogeneous process in time - neither on a cognitive point of view, nor in terms of eye-movement. On the contrary, this process involves several steps or phases, such as normal reading, scanning, careful reading - in terms of oculometry - and creation and rejection of hypotheses, confirmation and decision - in cognitive terms.In a first contribution, we discuss an analysis method based on hidden semi-Markov chains on the eye-tracking signals in order to highlight four interpretable phases in terms of information acquisition strategy: normal reading, fast reading, careful reading, and decision making.In a second contribution, we link these phases with characteristic changes of both EEGs signals and textual information. By using a wavelet representation of EEGs, this analysis reveals variance and correlation changes of the inter-channels coefficients, according to the phases and the bandwidth. And by using word embedding methods, we link the evolution of semantic similarity to the topic throughout the text with strategy changes.In a third contribution, we present a new model where EEGs are directly integrated as output variables in order to reduce the state uncertainty. This novel approach also takes into consideration the asynchronous and heterogeneous aspects of the data.

Depuis quelques années, nous assistons à l'augmentation croissante de gigantesques collections de musique en ligne. Ce phénomène a attiré l'attention de nombreux chercheurs. En effet, le besoin urgent de développer des outils et des méthodes qui permettent d'interagir avec ces énormes bibliothèques de musique numérique pose des défis scientifiques complexes. Le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval, MIR) est ainsi devenu très actif depuis une dizaine d'années. Ce domaine général inclut celui de l'indexation musicale dans lequel s'inscrit cette thèse qui a pour but d'aider au stockage, à la diffusion et la consultation des gigantesques collections de musique en ligne. Ce domaine ouvre de nombreuses perspectives pour l'industrie et la recherche liées aux activités multimédia. Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de l'extraction automatique d'informations de contenu d'un signal audio de musique. La plupart des travaux existants abordent ce problème en considérant les attributs musicaux de manière indépendante les uns vis-à-vis des autres. Cependant les morceaux de musique sont extrèmement structurés du point de vue de l'harmonie et du rythme et leur estimation devrait se faire en tenant compte du contexte musical, comme le fait un musicien lorsqu'il analyse un morceau de musique. Nous nous concentrons sur trois descripteurs musicaux liés aux structures harmoniques, métriques et tonales d'un morceau de musique. Plus précisément, nous cherchons à en estimer la progression des accords, les premiers temps et la tonalité. L'originalité de notre travail consiste à construire un modèle qui permet d'estimer de manière conjointe ces trois attributs musicaux. Notre objectif est de montrer que l'estimation des divers descripteurs musicaux est meilleure si on tient compte de leurs dépendances mutuelles que si on les estime de manière indépendante. Nous proposons au cours de ce travail un ensemble de protocoles de comparaison, de métriques de performances et de nouvelles bases de données de test afin de pouvoir évaluer les différentes méthodes étudiées. Afin de valider notre approche, nous présentons également les résultats de nos participations à des campagnes d'évaluation internationales. Dans un premier temps, nous examinons plusieurs représentations typiques du signal audio afin de choisir celle qui est la plus appropriée à l'analyse du contenu harmonique d'un morceau de musique. Nous explorons plusieurs méthodes qui permettent d'extraire un chromagram du signal et les comparons à travers un protocole d'évaluation original et une nouvelle base de données que nous avons annotée. Nous détaillons et expliquons les raisons qui nous ont amenés à choisir la représentation que nous utilisons dans notre modèle. Dans notre modèle, les accords sont considérés comme un attribut central autour duquel les autres descripteurs musicaux s'organisent. Nous étudions le problème de l'estimation automatique de la suite des accords d'un morceau de musique audio en utilisant les _chromas_ comme observations du signal. Nous proposons plusieurs méthodes basées sur les modèles de Markov cachés (hidden Markov models, HMM), qui permettent de prendre en compte des éléments de la théorie musicale, le résultat d'expériences cognitives sur la perception de la tonalité et l'effet des harmoniques des notes de musique. Les différentes méthodes sont évaluées et comparées pour la première fois sur une grande base de données composée de morceaux de musique populaire. Nous présentons ensuite une nouvelle approche qui permet d'estimer de manière simultanée la progression des accords et les premiers temps d'un signal audio de musique. Pour cela, nous proposons une topologie spécifique de HMM qui nous permet de modéliser la dépendance des accords par rapport à la structure métrique d'un morceau. Une importante contribution est que notre modèle peut être utilisé pour des structures métriques complexes présentant par exemple l'insertion ou l'omission d'un temps, ou des changements dans la signature rythmique. Le modèle proposé est évalué sur un grand nombre de morceaux de musique populaire qui présentent des structures métriques variées. Nous comparons les résultats d'un modèle semi-automatique, dans lequel nous utilisons les positions des temps annotées manuellement, avec ceux obtenus par un modèle entièrement automatique où la position des temps est estimée directement à partir du signal. Enfin, nous nous penchons sur la question de la tonalité. Nous commençons par nous intéresser au problème de l'estimation de la tonalité principale d'un morceau de musique. Nous étendons le modèle présenté ci-dessus à un modèle qui permet d'estimer simultanément la progression des accords, les premiers temps et la tonalité principale. Les performances du modèle sont évaluées à travers des exemples choisis dans la musique populaire. Nous nous tournons ensuite vers le problème plus complexe de l'estimation de la tonalité locale d'un morceau de musique. Nous proposons d'aborder ce problème en combinant et en étendant plusieurs approches existantes pour l'estimation de la tonalité principale. La spécificité de notre approche est que nous considérons la dépendance de la tonalité locale par rapport aux structures harmonique et métrique. Nous évaluons les résultats de notre modèle sur une base de données originale composée de morceaux de musique classique que nous avons annotés.

Les modèles aléatoires basés sur l'observation bruitée de diffusions discrétisées sont couramment utilisés en biologie ou en finance pour rendre compte de la présence d'erreur (ou bruit) entâchant la mesure d'un phénomène dont le comportement est dirigé par une équation différentielle stochastique. Deux questions statistiques sont liées à ces modèles : l'estimation d'un paramètre theta déterminant le comportement de la diffusion cachée, et le calcul du filtre optimal, ou d'une approximation. La première partie de cette thèse porte sur l'étude d'un modèle d'Ornstein-Uhlenbeck bidimensionnel partiellement observé et bruité, en lien avec l'estimation de paramètres de microvascularisation pour un modèle pharmacocinétique stochastique. Plusieurs résultats sur données médicales sont présentés. Dans la seconde partie, des estimateurs pour les paramètres de la diffusion cachée, sont obtenus dans un contexte de données haute fréquence, comme minima de fonctions de contraste ou comme zéros de fonctions d'estimation basées sur des moyennes locales d'observations bruitées. On montre en particulier la consistence et la normalité asymptotique de ces estimateurs. Enfin, la troisième partie étudie la tension de la suite des variances asymptotiques obtenues dans le théorème central limite associé à l'approximation particulaire du filtre et de la prédiction dans un modèle de Markov caché.

Ces travaux portent sur l'étude de la complexité en requêtes de <br />problèmes symétriques, dans les cadres du calcul probabiliste classique <br />et du calcul quantique.<br /><br />Il est montré, dans le cas quantique, une application de la méthode de <br />bornes inférieures dite "polynomiale" au calcul de la complexité en <br />requêtes des problèmes de sous-groupes cachés abéliens, via la technique de "symétrisation".<br /><br />Dans le cas du calcul probabiliste, sous une hypothèse de "symétrie <br />transitive" des problèmes, il est donné une formule combinatoire <br />permettant de calculer la complexité en requêtes exacte du meilleur <br />algorithme non-adaptatif. De plus, il est mis en évidence que sous <br />certaines hypothèses de symétrie, ce meilleur algorithme non-adaptatif <br />est optimal même parmi les algorithmes probabilistes plus généraux, ce qui donne pour la classe de problèmes correspondante une expression exacte de la complexité en requêtes.