Cette thèse propose une analyse épistémologique des théories de la complexité, une évaluation de leur portée générale et de leur utilité dans des domaines particuliers, et la mise au jour de leur contribution décisive à la question centrale du changement climatique. L’objectif est de cerner la nature de la complexité à travers tout l’éventail des disciplines, car les théories de la complexité ne cessent de s’éteindre et la liste des bénéfices qu’on leur attribue de s’allonger. L’étude de cas du changement climatique est riche, y sont impliqués de nombreux systèmes complexes d’importance décisive pour le genre humain, parmi lesquels l’agriculture, l’énergie, l’eau et l’économie. Le présent travail propose d’abord une définition de la complexité généralisée, comprise comme cadre général de la pensée fondé sur six grandes catégories. Il procède ensuite à l’analyse à travers ce cadre, des dimensions scientifiques, politiques et éthiques du changement climatique. Notre point de départ est constitué par un examen attentif du trois corpus importants : le rapport du GEIC « Climate Change 2007, » « le Millennium Ecosystem Assessment, » et l’éthique du changement climatique. Il s’avère que la mise en œuvre des théories de la complexité est nécessaire pour mesurer de manière rigoureuse la portée non seulement des aspects multiples des différents systèmes complexes impliqués, mais aussi de l’ensemble dans toutes sa signification polyvalente. En s’interrogeant sur le rôle et l’utilité des théories de la complexité dans des domaines et à des échelles multiples, nous mettons en lumière une série de principes-clés sur la nature et l’usage de ces théories. / This dissertation presents an epistemological analysis of complexity theories, an evaluation of their contribution, both generally and to specific domains, and a demonstration of their important contribution to climate change. The objective is to provide a description of complexity theories across the whole range of disciplines, as complexity theories continue to expand and the list of their proposed benefits continue to grow. The case study of climate change is rich, as it touches on a number of complex systems of primary significance to humanity, such as agriculture, energy, water, and the economy. The present work proposes first a definition of generalized complexity, comprised of a general framework of the field based upon six major categories. It proceeds to analyze, in light of this framework, the scientific, ethical and political dimensions of climate change. Our point of departure consists in a thorough examination of three important bodies of literature: the IPCC report “Climate Change 2007,” the “Millennium Ecosystem Assessment,” and the ethics of climate change. The dissertation shows that the use of complexity theories is necessary in order to measure in a rigorous manner the contribution, not only of the multiple aspects of different complex systems involved, but also of the framework as an ensemble, with its polyvalent signification. By examining the role and the utility of complexity theories in multiple fields at multiple scales, we reveal a series of key principles regarding the nature and usage of these theories.

L'étude des pathogènes est un des piliers des progrès en santé publique des dernières décennies. Actuellement, un axe principal qui reste à explorer pour poursuivre ces progrès réside dans l'étude des interactions entre les différents pathogènes qui circulent dans les mêmes populations. En effet, comme n'importe quel être vivant, un pathogène s'inscrit dans un écosystème avec lequel il interagit grandement et qui comporte, entre autres, d'autres pathogènes. Dans cette thèse nous nous sommes intéressés aux implications de ces interactions à différents niveaux. Tout d'abord, un large travail bibliographique a été mené afin d'identifier les interactions déjà connues et référencées, d'en tirer une catégorisation claire et utile, de souligner les manques actuels de la littérature dans ce domaine et d'introduire le concept de susceptibilité réalisée. Dans une seconde partie, il a s'agit d'explorer les conséquences dynamiques possibles de certaines interactions identifiées précédemment et de tenter de développer des méthodes largement utilisables de détection d'interactions à partir de données populationnelles. Enfin, la dernière partie se penche sur le cas particulier de la Dengue, dont les quatre sérotypes interagissent fortement entre eux, et des possibles conséquences de ces interactions pour la vaccination contre cette maladie. Cette thèse apporte une nouvelle vision de la dynamique des pathogènes, en les intégrant dans le cadre plus large de la communauté de pathogènes. Elle ouvre sur les possibles progrès des méthodes statistiques et comment les modèles théoriques pourraient aider à la compréhension des communautés de pathogènes. / The study of pathogens is a keystone of considerable progress for Public Health in the last decades. Nowadays, a promising field of study are interactions between pathogens circulating in the same populations. Indeed, just as any living species, a pathogen is part of an ecosystem, and within this ecosystem it interacts with numerous things, including other pathogens. In this PhD thesis we have been interested in the consequences of such interactions at several scales. Firstly a wide bibliographic work has been accomplish in order to identify known and documented interactions. From this work we propose several categories of interactions and point out the gaps in this literature. Then we explored the potential consequences on population of several interactions described in the first part, and tested promising methods to detect such interaction from population-scale data. Lastly we focused on the specific example of dengue, where four strongly interacting serotypes and current vaccine developments rise the issue of the interference between interactions and Public Health policies. A broader vision of pathogens dynamics rises from the embedding of pathogens into a community, and this vision could benefit from progress in statistical methods and theoretical models.

L’histoire des mots est souvent liée à l’histoire des Hommes ; à moins que ce ne soit l’inverse. Si la réparation n’avait pas réussi à s’émanciper de la sanction, le concept de responsabilité civile ne serait jamais né. Né par la réparation et pour la réparation, il lui a toujours été associé. Encore aujourd’hui, de nombreux auteurs tiennent ces deux notions pour synonymes . Pourtant, la responsabilité civile a muri et elle s’est montrée apte à remplir d’autres fonctions que la réparation des dommages causés ; des fonctions d’abord accessoires – normative, préventive et punitive –, puis des fonctions alternatives – comme la cessation de l’illicite et le paiement. A priori le tryptique – dommage, fait générateur, lien de causalité –, qui conditionne sa mise en jeu, était adapté à sa fonction de réparation ; il l’est peut être moins à ses nouvelles fonctions. C’est ce que nous tenterons d’éprouver dans une première partie.Une fois les frontières du tryptique – dommage, fait générateur, lien de causalité –clairement dessinées, nous nous intéresserons à son fonctionnement. La capacité qu’a une seule et même institution – la responsabilité civile – à remplir des fonctions si différentes que la réparation, la punition, la cessation de l’illicite, ou encore le paiement, interpelle nécessairement. Les relations existant entre les conditions de la responsabilité pourraient l’expliquer. C’est ce que nous tenterons de démontrer dans une seconde partie. / The history of words is often linked to the history of men; unless it's the other way around. If the remedy failed to break free of the penalty, the concept of civil liability would never be born. Born by repair and for repair, it has always been associated with it. Even today, many authors take these two notions for synonyms. However, civil liability has matured and it has shown itself capable of performing other functions than repairing the damage caused; functions first ancillary - normative, preventive and punitive - and then alternative functions - such as cessation of illicit and payment. A priori, the triptych - a damage, a generative event, a causal link - which conditions is putting into play, was adapted to its reparation function; he may be less so with his new duties. This is what we will try to test in the first part.Once the borders of the triptych - damage, generating fact, causal link - clearly drawn, we will focus on its operation. The ability of one and the same institution - civil liability - to perform functions so different that reparation, punishment, cessation of the wrongful act, or even payment, is necessary necessary. The relations existing between the conditions of the responsibility could explain it. This is what we will try to demonstrate in a second part.

Le sujet du parcours est l'esprit, l'axe de recherche est le concept de causalité. Il s'agit d'abord de relever les déclinaisons de ce concept afin de souligner ces applications dans les travaux des philosophes de l'esprit. Après avoir vu des approches de la causalité (productif et pour dépendance), on parcourt la voie du fonctionnalisme et du physicalisme en philosophie de l'esprit, en voyant les notions de cause et leurs problèmes. On voit aussi d'un point de vue plus empirique la recherche du corrélat neuronal de la conscience. On souligne que la question de la " conscience phénoménale" peut être individuée en tant que problème philosophique et scientifique parce qu'elle s'impose comme inaccessible à une connaissance intersubjective et que le concept productif de cause ne peut pas être appliqué. Le problème principal, c'est la possibilité de détecter une corrélation mais pas un rapport asymétrique de relation causale. En cherchant un point de vue qui part de la conscience et un concept relationnel pour la corrélation psycho-physique (interrelation), on voit les thèses phénoméniste de Mach, de Carnap et de la pensée boudhiste (Ancienne/ Moyen-Age) avec leurs problèmes et leurs intuitions. On peut comprendre que la corrélation ne peut pas être dégagée d'un point de vue métaphysique mais qu'une conception épistémologique s'avère possible. C'est dans la méthode phénoménologique et la recherche neurophénoménologique qu'on peut trouver les moyens concrets d'exploration de la conscience. Cela permet d'appliquer un concept causal actionniste sur le plan épistémique et la notion d'interrelation pour décrire la corrélation psychophysique et son contexte d'individuation. / The debate is on the notions of cause impact on theory of mind and consciousness. First of all, I explore two notions of causality as defined by Ned Hall (2004) : production and dependence, and other related positions among which the actionist theory. After, I see the use of the notion of cause approaches to mind-body problem and to problem of consciousness (functionalism, physicalism and the NCC research) and two experimental examples (blindsight ans neurofeedback), I argue that neither production nor dependence are useful because there is a correlation and not an asymetrical causal relation, but that actionist theory of cause can be a good descriptive approache to our epistemic point of view. After I explore the phenomenalist point of view (Mach, Carnap and the Buddhist philosophy of Middle Age) on consciousness and psychophysical relation and the notions of cause and interrelation. It emerges that an epistemic description is useful and possible. I find in phenomenological and neurophenomenological methods the specific ways to detailing aspects of consciousness and mental phenomena, this allows to apply the actionist concept of cause for the epistemic point of view and to describe the psychophysical relation with the notion of interrelation.

Consacrée à la fin du 19ème siècle, la perte de chance n'est autre qu'un préjudice visant à réparer 1 disparition de la probabilité de constater la réalisation d'un évènement favorable. Synonyme du hasard quand elle est employée au singulier mais synonyme de probabilité lorsqu'elle est plurielle la chance est encadrée par le droit. La perte de chance constitue un préjudice réparable dès lors que la victime du comportement dommageable démontre la réunion de certaines conditions de fond. A cet effet, la question de la causalité semble retenir une attention toute particulière. Le lien de causalité doit s'établir entre le comportement répréhensible et la perte de chance. Ainsi, le préjudice de perte de chance dispose d'une causalité autonome et ne saurait se confondre avec le dommage intégral. Par ailleurs, la chance doit être « réelle et sérieuse » pour être réparable, excluant ainsi toutes les chances faibles de la réparation. La victime obtiendra alors une réparation à hauteur de la chance perdue. Disposant d'une valeur juridique, la chance doit être irrémédiablement perdue pour être réparable. En effet, si la victime se prévaut d'une chance encore susceptible d'être atteinte, la réparation de la chance sera exclue. Bien que rigoureusement définie, la perte de chance s'est quelque peu dévoyée afin d'apparaître comme une notion « fourre-tout », comme un réflexe juridique, comme la solution de la dernière chance pour obtenir une réparation. Dans cet objectif, la perte de chance a notamment contourné la relation causale, pourtant indispensable, afin d'attribuer ce préjudice une vocation plus morale que juridique. La perte de chance subit les conséquences de l'évolution du concept de responsabilité civile et l'influence du principe de précaution. Remettant en cause la définition de la perte de chance, cette conception a même permis de poser la question de l'existence de cette théorie juridique qui ne rencontre qu'un succès plus que relatif dans le systèmes juridiques européens. Coincée dans un tourbillon juridique, la perte de chance est devenue un réflexe indemnitaire mettant toutes les chances au même niveau. Par un revirement de jurisprudence, assez inattendu, la Cour de Cassation est venue insérer la référence à la notion de « chance raisonnable ». Ainsi, la perte de chance retrouve la place qui lui avait été consacrée en ne réparant que les chances substantielles. Ce travail consistera à démontrer l'intérêt que cette révolution juridique apporte au préjudice de perte de chance. Qu'il s'agisse de l'efficacité de son régime juridique ou de stabilité de son application, la perte de chance aura tout intérêt à épouser un renouveau juridique au gré de propositions, certes rigoureuses, mais ô combien pragmatiques. / Acknowledged by the end of the 19th century, the loss of chance is nothing else than the prejudice recognizing the Joss of the probability of a positive event occurring. Synonymous of coincidence when used in its singular form but synonymous of probabilities when plural, the chance is in framed by law. The loss of a chance is a repairable prejudice as long as the victim of the harmful attitude shows the gathering of a few substantive conditions. To this effect, the notion of causality ought to be given a particular consideration. The chain of causation must be established between the objectionable behavior and the loss of chance. Hence, the loss of chance prejudice has its own autonomous causation and shall not be mistaken with the entire damage. Furthermore, the chance must be « real and serious » in order to be repairable, thus excluding the low chances on reparation. The victim will then obtain a compensation equal to the loss of chance. Having a legal value, the chance must be lost forever in order to be compensated. Indeed, if the victim claims chance that might still be reached, its compensation will be excluded. Even though it has been rigorously defined, the loss of chance has been brought down to the holdall status, as a legal reaction as if it were the last possibility to obtain compensation. In this perspective, the loss of chance has bypassed the causality, yet essential, in order to award to this prejudice a moral connotation whether than a legal one. The loss of chance undergoes the consequences of the evolution of the civil liability concept and the influence of the precautionary principle. Taking perspective on the loss of chance's definition, this concept has even enable the question of the existence of this legal theory, which encounters a relative success in the European legal systems. Trapped in a legal swirl, the loss of chance has become a compensation reflex, putting all the chances on the same level. By an unexpected revision of the jurisprudence, the Cour de Cassation (Supreme Court), has integrated the reference the "reasonable chance" notion. Thus, the loss of chance finds its original place back, compensating only the substantive chances. This work will aim at demonstrating the impact of the legal revolution on the loss of chance. Whether it is the effectiveness of its legal regime or the stability of its enforcement, the loss of chance has an interest in embracing the legal renewal through strict and pragmatic propositions.

L’algorithme développé durant ma thèse utilise la théorie de l’information pour l’apprentissage d’une grande variété de classes de modèles graphiques à partir de données issues uniquement de l’observation d’un système. Il permet également de prendre en compte les effets de variables dites « latentes » c’est-à-dire non observées durant l’expérimentation, un problème majeur de ce domaine de recherche. Notre méthode, baptisée Miic (Multivariate Information-based Inductive Causation), part d’un réseau entièrement connecté, et supprime de façon itérative les liens non essentiels à l’explication des données. La seconde partie de mon travail de thèse a été d’analyser les réseaux reconstruits sur deux types de données biologiques. Des données génomiques d’une part : Miic a été utilisé pour reconstituer les réseaux d’interactions transcriptomiques entre les facteurs de transcriptions responsables de la différentiation des premières cellules hématopoïétiques de l’embryon. Des données cliniques d’autre part : Miic a également été utilisé sur deux jeux de données issus de deux cohortes distinctes, obtenues grâce à des collaborations avec la Pitié-Salpétrière (données de neurologie) et avec l’Institut Curie (données sur le cancer du sein). Nous démontrons l’apport de la reconstruction de modèles graphiques sur l’analyse et la compréhension de ces données. Les tests réalisés durant le développement ainsi que les résultats obtenus via l’analyse des résultats des différentes applications présentées dans ce manuscrit démontrent l’efficacité de Miic non seulement pour la détection de relations précédemment inconnues, mais également pour le contrôle de la qualité de données de ce type. / During my PhD, I worked on the development of an information theory based algorithm allowing the reconstruction of a wide variety of graphical model classes from observationnal datas. This method also allows to tackle the effect of latent (unobserved) latent variables ; which is essential given the difficultyto observe a biological/clinical system as a whole. Our method, called Miic (for Multivariate Information-based Inductive Causation), starts from a complete network (all nodes are connected to each other), and iteratively removes non essential edges from it. The second part of my thesis was to analyze and interpret the networks reconstructed from two kinds of biological datasets : Genomic dataset on one hand : Miic was used to learn networks of transcriptomic interactions driving the differentiation of the first hematopoietic cells of the embryo. Clinical datasets on the other hand : Miic was also used on two datasets extracted from two distinct cohort, obtained thanks to two collaborations, with la Pitié-Salpétrière (neurology dataset) and with Institut Curie Hospital (breast cancer dataset). The testing during Miic development, along with the results obtained when we analyzed the different applications presented in this manuscript show Miic’s efficiency at both confirming already known interactions, and getting previously unknown associations.

Le but de cette thèse est de montrer que l'arsenal des nouvelles méthodes d'optimisation permet de résoudre des problèmes d'estimation difficile basés sur les modèles d'évènements.Alors que le cadre classique de l'apprentissage supervisé traite les observations comme une collection de couples de covariables et de label, les modèles d'évènements ne regardent que les temps d'arrivée d'évènements et cherchent alors à extraire de l'information sur la source de donnée.Ces évènements datés sont ordonnés de façon chronologique et ne peuvent dès lors être considérés comme indépendants.Ce simple fait justifie l'usage d'un outil mathématique particulier appelé processus ponctuel pour apprendre une certaine structure à partir de ces évènements.Deux exemples de processus ponctuels sont étudiés dans cette thèse.Le premier est le processus ponctuel derrière le modèle de Cox à risques proportionnels:son intensité conditionnelle permet de définir le ratio de risque, une quantité fondamentale dans la littérature de l'analyse de survie.Le modèle de régression de Cox relie la durée avant l'apparition d'un évènement, appelé défaillance, aux covariables d'un individu.Ce modèle peut être reformulé à l'aide du cadre des processus ponctuels.Le second est le processus de Hawkes qui modélise l'impact des évènements passés sur la probabilité d'apparition d'évènements futurs.Le cas multivarié permet d'encoder une notion de causalité entre les différentes dimensions considérées.Cette thèse est divisée en trois parties.La première s'intéresse à un nouvel algorithme d'optimisation que nous avons développé.Il permet d'estimer le vecteur de paramètre de la régression de Cox lorsque le nombre d'observations est très important.Notre algorithme est basé sur l'algorithme SVRG (Stochastic Variance Reduced Gradient) et utilise une méthode MCMC (Monte Carlo Markov Chain) pour approcher un terme de la direction de descente.Nous avons prouvé des vitesses de convergence pour notre algorithme et avons montré sa performance numérique sur des jeux de données simulés et issus de monde réel.La deuxième partie montre que la causalité au sens de Hawkes peut être estimée de manière non-paramétrique grâce aux cumulants intégrés du processus ponctuel multivarié.Nous avons développer deux méthodes d'estimation des intégrales des noyaux du processus de Hawkes, sans faire d'hypothèse sur la forme de ces noyaux. Nos méthodes sont plus rapides et plus robustes, vis-à-vis de la forme des noyaux, par rapport à l'état de l'art. Nous avons démontré la consistence statistique de la première méthode, et avons montré que la deuxième peut être réduite à un problème d'optimisation convexe.La dernière partie met en lumière les dynamiques de carnet d'ordre grâce à la première méthode d'estimation non-paramétrique introduite dans la partie précédente.Nous avons utilisé des données du marché à terme EUREX, défini de nouveaux modèles de carnet d'ordre (basés sur les précédents travaux de Bacry et al.) et appliqué la méthode d'estimation sur ces processus ponctuels.Les résultats obtenus sont très satisfaisants et cohérents avec une analysé économétrique.Un tel travail prouve que la méthode que nous avons développé permet d'extraire une structure à partir de données aussi complexes que celles issues de la finance haute-fréquence. / The guiding principle of this thesis is to show how the arsenal of recent optimization methods can help solving challenging new estimation problems on events models.While the classical framework of supervised learning treat the observations as a collection of independent couples of features and labels, events models focus on arrival timestamps to extract information from the source of data.These timestamped events are chronologically ordered and can't be regarded as independent.This mere statement motivates the use of a particular mathematical object called point process to learn some patterns from events.Two examples of point process are treated in this thesis.The first is the point process behind Cox proportional hazards model:its conditional intensity function allows to define the hazard ratio, a fundamental quantity in survival analysis literature.The Cox regression model relates the duration before an event called failure to some covariates.This model can be reformulated in the framework of point processes.The second is the Hawkes process which models how past events increase the probability of future events.Its multivariate version enables encoding a notion of causality between the different nodes.The thesis is divided into three parts.The first focuses on a new optimization algorithm we developed to estimate the parameter vector of the Cox regression in the large-scale setting.Our algorithm is based on stochastic variance reduced gradient descent (SVRG) and uses Monte Carlo Markov Chain to estimate one costly term in the descent direction.We proved the convergence rates and showed its numerical performance on both simulated and real-world datasets.The second part shows how the Hawkes causality can be retrieved in a nonparametric fashion from the integrated cumulants of the multivariate point process.We designed two methods to estimate the integrals of the Hawkes kernels without any assumption on the shape of the kernel functions. Our methods are faster and more robust towards the shape of the kernels compared to state-of-the-art methods. We proved the statistical consistency of the first method, and designed turned the second into a convex optimization problem.The last part provides new insights from order book data using the first nonparametric method developed in the second part.We used data from the EUREX exchange, designed new order book model (based on the previous works of Bacry et al.) and ran the estimation method on these point processes.The results are very insightful and consistent with an econometric analysis.Such work is a proof of concept that our estimation method can be used on complex data like high-frequency financial data.

Le fil rouge de cette thèse est l'étude des processus de Hawkes. Ces processus ponctuels décryptent l'inter-causalité qui peut avoir lieu entre plusieurs séries d'événements. Concrètement, ils déterminent l'influence qu'ont les événements d'une série sur les événements futurs de toutes les autres séries. Par exemple, dans le contexte des réseaux sociaux, ils décrivent à quel point l'action d'un utilisateur, par exemple un Tweet, sera susceptible de déclencher des réactions de la part des autres.Le premier chapitre est une brève introduction sur les processus ponctuels suivie par un approfondissement sur les processus de Hawkes et en particulier sur les propriétés de la paramétrisation à noyaux exponentiels, la plus communément utilisée. Dans le chapitre suivant, nous introduisons une pénalisation adaptative pour modéliser, avec des processus de Hawkes, la propagation de l'information dans les réseaux sociaux. Cette pénalisation est capable de prendre en compte la connaissance a priori des caractéristiques de ces réseaux, telles que les interactions éparses entre utilisateurs ou la structure de communauté, et de les réfléchir sur le modèle estimé. Notre technique utilise des pénalités pondérées dont les poids sont déterminés par une analyse fine de l'erreur de généralisation.Ensuite, nous abordons l'optimisation convexe et les progrès réalisés avec les méthodes stochastiques du premier ordre avec réduction de variance. Le quatrième chapitre est dédié à l'adaptation de ces techniques pour optimiser le terme d'attache aux données le plus couramment utilisé avec les processus de Hawkes. En effet, cette fonction ne vérifie pas l'hypothèse de gradient-Lipschitz habituellement utilisée. Ainsi, nous travaillons avec une autre hypothèse de régularité, et obtenons un taux de convergence linéaire pour une version décalée de Stochastic Dual Coordinate Ascent qui améliore l'état de l'art. De plus, de telles fonctions comportent beaucoup de contraintes linéaires qui sont fréquemment violées par les algorithmes classiques du premier ordre, mais, dans leur version duale ces contraintes sont beaucoup plus aisées à satisfaire. Ainsi, la robustesse de notre algorithme est d'avantage comparable à celle des méthodes du second ordre dont le coût est prohibitif en grandes dimensions.Enfin, le dernier chapitre présente une nouvelle bibliothèque d'apprentissage statistique pour Python 3 avec un accent particulier mis sur les modèles temporels. Appelée tick, cette bibliothèque repose sur une implémentation en C++ et les algorithmes d'optimisation issus de l'état de l'art pour réaliser des estimations très rapides dans un environnement multi-cœurs. Publiée sur Github, cette bibliothèque a été utilisée tout au long de cette thèse pour effectuer des expériences. / The common thread of this thesis is the study of Hawkes processes. These point processes decrypt the cross-causality that occurs across several event series. Namely, they retrieve the influence that the events of one series have on the future events of all series. For example, in the context of social networks, they describe how likely an action of a certain user (such as a Tweet) will trigger reactions from the others.The first chapter consists in a general introduction on point processes followed by a focus on Hawkes processes and more specifically on the properties of the widely used exponential kernels parametrization. In the following chapter, we introduce an adaptive penalization technique to model, with Hawkes processes, the information propagation on social networks. This penalization is able to take into account the prior knowledge on the social network characteristics, such as the sparse interactions between users or the community structure, to reflect them on the estimated model. Our technique uses data-driven weighted penalties induced by a careful analysis of the generalization error.Next, we focus on convex optimization and recall the recent progresses made with stochastic first order methods using variance reduction techniques. The fourth chapter is dedicated to an adaptation of these techniques to optimize the most commonly used goodness-of-fit of Hawkes processes. Indeed, this goodness-of-fit does not meet the gradient-Lipschitz assumption that is required by the latest first order methods. Thus, we work under another smoothness assumption, and obtain a linear convergence rate for a shifted version of Stochastic Dual Coordinate Ascent that improves the current state-of-the-art. Besides, such objectives include many linear constraints that are easily violated by classic first order algorithms, but in the Fenchel-dual problem these constraints are easier to deal with. Hence, our algorithm's robustness is comparable to second order methods that are very expensive in high dimensions.Finally, the last chapter introduces a new statistical learning library for Python 3 with a particular emphasis on time-dependent models, tools for generalized linear models and survival analysis. Called tick, this library relies on a C++ implementation and state-of-the-art optimization algorithms to provide very fast computations in a single node multi-core setting. Open-sourced and published on Github, this library has been used all along this thesis to perform benchmarks and experiments.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le but de la présente étude est de vérifier, à l'aide de la technique de l'habituation-réaction à la nouveauté, si les enfants de 6 mois portent bel et bien attention à chaque objet lorsqu'ils perçoivent des événements. Trente-six enfants sont ainsi habitués à des lancers causaux et non causaux, et ensuite soumis à une substitution de l'un ou l'autre des deux objets. Les résultats démontrent que la substitution apportée au deuxième objet est notée plus rapidement que celle apportée au premier, peu importe la nature causale ou non du lancer. Ces résultats signifient que les enfants de 6 mois perçoivent les deux objets impliqués, mais consacrent davantage leur attention sur le deuxième quand ils traitent ce genre de situations.