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

La tordeuse des bourgeons de l'épinette (Choristoneura fumiferana Clemens; Lepidoptera : Tortricidae; TBE), qui s'attaque au sapin baumier (Abies balsamea (L.) Mill.) et aux épinettes (Picea spp. Mill.), est le défoliateur le plus important des forêts boréales d'Amérique du Nord. Son réseau trophique comporte plus d'une centaine de parasitoïdes qui offrent un contrôle naturel des populations et la compréhension de celui-ci dans différents contextes est essentiel. Le premier objectif du projet était d'améliorer la compréhension du réseau trophique de la TBE entre deux épidémies, peu étudié alors qu'il permettrait de mieux comprendre les processus du déclenchement d'une épidémie. Une meilleure connaissance du réseau permettra d'identifier les effets potentiels des interventions de lutte. Un contrôle des populations de TBE visant à prévenir les épidémies est à l'étude au Nouveau-Brunswick depuis 2014. Malgré la spécificité élevée des insecticides utilisés, les traitements pourraient avoir des impacts sur d'autres espèces de chenilles qui sont des hôtes alternatifs aux parasitoïdes, mettant en péril le contrôle naturel lors des années suivantes. Le deuxième objectif était de définir si ces traitements ont des impacts non ciblés en étudiant la communauté de chenilles ainsi que son taux de parasitisme. L'analyse des 1 978 chenilles récoltées aux sites non-épidémiques a permis d'identifier 19 nouvelles associations entre des parasitoïdes de la TBE et des hôtes alternatifs, améliorant ainsi la compréhension du réseau trophique de la TBE à ce stade. L'analyse moléculaire des 659 chenilles récoltées au Nouveau-Brunswick suggère que les traitements de la stratégie d'intervention hâtive n'ont aucun effet négatif, que ce soit sur l'abondance, la richesse de chenille ou le taux de parasitisme. Cette étude révèle donc que les traitements ciblant la TBE, effectués dans ces conditions, n'affectent pas négativement la communauté de chenilles, suggérant que les parasitoïdes ne manqueront pas d'hôtes alternatifs. / The spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clemens; Lepidoptera : Tortricidae; SBW), which attacks balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) and spruce (Picea spp. Mill.), is the most important defoliator of North American boreal forests. Its food web includes more than 100 parasitoids that provide natural population control and understanding this in different contexts is essential. The first objective of the project was to improve the understanding of the food web of SBW between two epidemics, which has been little studied and which would allow a better understanding of the processes of epidemic initiation. A better understanding of the food web will help identify the potential effects of control interventions. Control of SBW populations to prevent outbreaks has been under investigation in New Brunswick since 2014. Despite the high specificity of the insecticides used, the treatments could have impacts on other caterpillar species that are alternative hosts to the parasitoids, jeopardizing natural control in subsequent years. The second objective was to define if these treatments have non-target impacts by studying the caterpillar community as well as its parasitism rate. Analysis of the 1,978 caterpillars collected at the non-epidemic sites identified 19 new associations between SBW parasitoids and alternate hosts, improving the understanding of the SBW food web at this stage. Molecular analysis of 659 caterpillars collected in New Brunswick suggested that the early intervention strategy treatments had no negative effect on either abundance, caterpillar richness or parasitism rate. Therefore, this study shows that treatments targeting SBW under these conditions do not negatively affect the caterpillar community, suggesting that parasitoids will not lack alternative hosts.

La diminution de la couverture de glace de mer due au réchauffement de l'Arctique pourrait entraîner des changements complexes et indéterminés dans l'apport en nourriture qui pourraient altérer le fonctionnement des écosystèmes marins de l'Arctique. Les organismes benthiques sont des membres essentiels du réseau trophique de l'Arctique et constituent une source de nourriture importante pour les consommateurs des niveaux trophiques supérieurs. Dans l'océan Arctique, les consommateurs benthiques dépendent en grande partie des pulsations saisonnières de l'approvisionnement en nourriture provenant du phytoplancton (c.-à-d. la communauté pélagique) et des algues de glace de mer (c.-à-d. la communauté sympagique), mais nous ignorons encore comment les changements de la productivité primaire pourraient influer sur la dynamique trophique benthique. Afin de prévoir les tendances futures de la dynamique et du fonctionnement des écosystèmes, il est de plus en plus important de comprendre les facteurs environnementaux et biologiques qui influencent les interactions trophiques, les régimes alimentaires des consommateurs benthiques, et la cooccurrence des espèces dans les régions sujettes à des changements environnementaux rapides. En utilisant de multiples marqueurs trophiques, trois études connexes ont été réalisées et présentées dans cette thèse dans le but de (i) déterminer les facteurs qui influencent l'écologie trophique et la structure du réseau trophique benthique; (ii) quantifier la contribution relative du carbone sympagique dans le régime alimentaire des consommateurs benthiques et établir le rôle de la concentration de glace de mer dans le régime alimentaire des consommateurs benthiques et la structure du réseau trophique; et (iii) déterminer le rôle des individus dans les interactions trophiques et la structure du réseau trophique benthique. Dans le chapitre 1, nous avons étudié la structure du réseau trophique de la communauté macrobenthique à l'échelle de l'Arctique pancanadien afin de déterminer les facteurs influençant la dynamique des niches écologiques. Nous avons trouvé que la niche écologique fluctuait entre les régions présentant des concentrations différentes de glace de mer (SIC) sous l'effet d'une série de facteurs, notamment les conditions environnementales, les ressources disponibles et les pressions biotiques comme la prédation et la compétition. Les résultats ont mis en évidence une réduction de la richesse isotopique (c.-à-d. longueurs et largeurs de chaînes trophiques plus courtes) associée aux zones ayant des concentrations de glace de mer faibles et élevées, ce qui suggère une homogénéité et une faible variabilité des ressources consommées par les organismes. En revanche, nous avons observé une augmentation de la richesse isotopique (c.-à-d. une niche plus étendue) dans les zones de glace avec une concentration de glace de mer modérée, ce qui correspond à une plus grande hétérogénéité dans les sources de nourriture basale et des consommateurs utilisant des niches trophiques individuelles. Nos résultats appuient l'idée que la glace de mer est un facteur déterminant important de la dynamique et de la structure du réseau trophique benthique dans l'océan Arctique canadien. Dans le chapitre 2, les régimes alimentaires de la macrofaune benthique des grands fonds marins et la structure de son réseau alimentaire ont été étudiés dans la région de la baie de Baffin. Nous sommes les premiers à combiner des biomarqueurs lipidiques de type isoprénoïdes hautement ramifiés (HBI) avec des rapports d'isotopes stables (δ¹³C, δ¹⁵N) pour mieux comprendre la relation entre la disponibilité des sources de carbone dans les sédiments et l'assimilation et le transfert du carbone sympagique dans le réseau alimentaire benthique. Les HBI ont révélé une corrélation entre la consommation par les organismes benthiques de carbone organique particulaire dérivé de la glace de mer et les concentrations de glace de mer. D'après nos résultats, les diminutions de la quantité de carbone sympagique atteignant les fonds marins pourraient entraîner des changements temporels dans la composition des régimes alimentaires des consommateurs benthiques, les affectant de différentes manières selon leur guilde alimentaire et leur degré de plasticité alimentaire, ce qui pourrait alors affecter la dynamique du transfert de carbone. Dans le chapitre 3, les isotopes stables (δ¹³C, δ¹⁵N) ont été utilisés en conjonction avec l'approche des ellipses bayésiennes pour explorer les tendances spatiales des niches isotopiques quant à leur chevauchement et à leur largeur pour trois ophiures cooccurrentes: Ophiacantha bidentata, Ophiocten sericeum et Ophiopleura borealis, dans des régions arctiques spécifiques de la baie de Baffin (BB), de l'archipel arctique canadien (CAA), et de la polynie des eaux du Nord (NOW). Les différences de disponibilité et de diversité des aliments à l'échelle locale ont entraîné la variabilité de l'utilisation des ressources entre les stations au niveau individuel, ce qui a affecté les interactions trophiques, les chevauchements de niche et les structures de niche isotopique des ophiures. Nous avons observé un plus grand chevauchement de niches dans la région hautement productive de NOW, où les consommateurs présentaient une sélectivité alimentaire similaire, tandis que les régions présentant une plus grande concentration de glace de mer présentaient une augmentation de la ségrégation des niches. Enfin, les résultats ont mis en évidence que les ophiures pourraient être des espèces écologiques critiques gouvernant la dynamique, le fonctionnement et la stabilité des réseaux alimentaires benthiques dans l'océan Arctique. / Declines in sea-ice cover due to the Arctic warming could lead to complex and undetermined changes in food supply that could alter negatively the functioning of Arctic marine ecosystems. Benthic organisms are essential members of the Arctic food web, constituting an important food source for higher-trophic level consumers. In the Arctic Ocean, benthic consumers depend mainly on seasonal pulses of food supply from phytoplankton (i.e., pelagic) and sea ice-associated algae (i.e., sympagic community), yet it is still unknown how changes in primary productivity might affect benthic trophic dynamics. In order to predict future trends in ecosystem dynamics and functioning, it is becoming increasingly important to understand the environmental and biological drivers influencing trophic interactions, benthic consumer diets, and species co-occurrence in regions subject to rapid environmental changes. Using multiple trophic markers approaches, three inter-related studies were performed here with the ultimate purpose of (i) determine the drivers of trophic ecology and benthic food web structure; (ii) quantify the relative contribution of sympagic carbon in benthic consumers' diets and establish the role of sea-ice concentration (SIC) in benthic consumers' diets and food web structure; and (iii) determine the role of individuals in trophic interactions and benthic food web structure. In Chapter 1, the food web structure of the macrobenthic community was studied at a Pan-Canadian Arctic scale to identify drivers of ecological niche dynamics. The ecological niche fluctuated between areas with different SIC by a series of drivers including environmental conditions, resource supply, and biotic pressures such as predation and competition. Results highlighted a reduction in the isotopic richness (i.e., shorter chain length and width) linked to ice areas with low and high SIC, suggesting homogeneity and low variability of resources consumed by organisms. In contrast, an increase in isotopic richness (i.e., broad niche) was observed in ice areas with moderate SIC, implying higher heterogeneity in basal food sources and consumers using individual trophic niches. Our results support the idea that sea ice is an important driver of benthic food web dynamics and structure across the Canadian Arctic Ocean. In Chapter 2, deep-sea benthic macrofauna diets and food web structure were studied in the Baffin Bay region. We were the first at combining highly branched isoprenoid (HBI) lipid biomarkers and stable isotope ratios (δ¹³C, δ¹⁵N) to better understand the relationship between the availability of carbon sources in sediments and the assimilation and transfer of sea-ice algae carbon through the benthic food web. Highly branched isoprenoid (HBI) biomarkers revealed a correlation between sea ice-derived particulate organic carbon (Sympagic carbon or SC) consumption in benthic organisms and sea-ice concentrations. Based on our results, decreases in the quantity of SC reaching the seabed could lead to temporal changes in the composition of benthic consumer diets, affecting them in different ways according to their feeding guilds and degree of dietary plasticity that could, in turn, affect carbon transfer dynamics. In Chapter 3, stable isotopes (δ¹³C, δ¹⁵N) in conjunction with the Bayesian ellipses approach were used to explore spatial trends in population isotopic niche width and overlap of three coexisting ophiuroids: Ophiacantha bidentata, Ophiocten sericeum, and Ophiopleura borealis, in specific Arctic regions of Baffin Bay (BB), Canadian Arctic Archipelago (CAA), and North Water Polynya (NOW). Differences in the availability and the diversity of local food items drove variability of resource utilization across stations at the individual-level, which in turn affected trophic interactions, niche overlaps, and isotopic niche structures of ophiuroids. A greater niche overlap was associated with the highly productive region of NOW, where consumers exhibited similar food selectivity, whereas regions with more sea-ice concentration (SIC) showed an increase in niche segregation. Finally, results highlighted that brittle stars could be critical ecological species driving dynamics, functioning and stability of benthic food webs in the Arctic Ocean.

Pour comprendre les mécanismes microscopiques du renforcement dans les nanocomposites, nous avons mis en œuvre un système nanocomposite modèle composé de nanoparticules de silice incorporées dans une matrice du copolymère PMMA/PBuA faite par filmification d'un latex. La formation des échantillons se fait par évaporation du solvant - l'eau – du système colloïdal mixte latex et silice. La structure de la charge peut être contrôlée par le pH en solution et la fraction volumique de la silice. La combinaison de diffusion de neutrons aux petits angles et microscopie électronique à transmission nous a permis d'établir un diagramme du nombre d'agrégation de la silice. Les tests mécaniques en traction uni-axiale sur des échantillons de structure définie nous ont donné accès à la relation entre la structure des charges et la rhéologie des nanocomposites. L'augmentation du nombre d'agrégation moyen augmente le renforcement du module de Young, et mène à une rupture précoce des films. Un optimum entre fort renforcement et grande déformation avant rupture peut être trouvé en s'intéressant à l'énergie de rupture. Lorsque l'on étudie la structure des chaînes dans les nanocomposites, il faut créer le contraste moyen nul pour la silice en introduisant des chaînes deutériées D. Nous avons pu suivre l'interdiffusion des chaînes H et D durant le recuit dans deux systèmes. Pour suivre la dissolution des billes de latex dans le polymère fondu, nous avons mis en place une modélisation quantitative des données structurales. Elle montre que la présence de la silice limite la mobilité des chaînes dans les nanocomposites.

Pour comprendre les mécanismes microscopiques du renforcement dans les nanocomposites, nous avons mis en œuvre un système nanocomposite modèle composé de nanoparticules de silice incorporées dans une matrice du copolymère PMMA/PBuA. La formation des échantillons se fait par évaporation du solvant -l'eau- du système colloïdal mixte latex et silice. La structure de la charge peut être contrôlée par le pH et la fraction volumique de la silice. La combinaison de diffusion de neutrons aux petits angles et microscopie électronique à transmission nous a permis d'établir un diagramme de phases du nombre d'agrégation de la silice. Les tests mécaniques en traction uni-axiale sur des nanocomposites de structure définie nous ont donné accès à la relation entre la structure des charges et la rhéologie. L'augmentation du nombre d'agrégation moyen augmente le renforcement du module de Young, et mène à une rupture précoce des films. Un optimum entre fort renforcement et grande déformation avant rupture peut être trouvé en s'intéressant à l'énergie de rupture. Lorsque l'on s'intéresse à la structure des chaînes dans les nanocomposites, il faut créer le contraste moyen nul pour la silice en introduisant des chaînes deutériées D. Nous avons pu suivre l'interdiffusion des chaînes H et D durant le recuit dans deux systèmes. Pour suivre la dissolution des billes de latex dans le polymère fondu, nous avons mis en place une modélisation des données structurales. La présence de la silice limite la mobilité des chaînes dans les nanocomposites. / To improve the understanding of the reinforcement effect in nanocomposites, we have set up a model system made of a latex matrix (PMMA-PBuA copolymer) with incorporated nanosilica beads. The nanocomposite films are made by evaporating the aqueous solvent of mixture of silica/latex colloidal solutions. The structure of the network is well controlled by the pH and volume fraction of silica. We have established a phase diagram of the aggregation number of the silica by small angle neutron scattering and scanning electron microscopy. The rheological properties of silica-latex nanocomposites have been tested by uni-axial stress-strain isotherms and correlated to the silica structure. The increase of the average aggregation number reinforces the Young modulus and decreases the elongation at the breaking point. An optimum has been found by determining the energy needed until rupture. We have studied the chain structure in the nanocomposites by creatin g zero-average contrast conditions for the silica, using mixtures of D- and H-latex. The interdiffusion of the H and D chains during the annealing could be measured in two systems and intermediate structure modelled. The presence of the nanosilica particles reduces the mobility of the polymer chains.

La restauration statistique non-supervisée de signaux admet d'innombrables applications dans les domaines les plus divers comme économie, santé, traitement du signal, ... Un des problèmes de base, qui est au coeur de cette thèse, est d'estimer une séquence cachée (Xn)1:N à partir d'une séquence observée (Yn)1:N. Ces séquences sont considérées comme réalisations, respectivement, des processus (Xn)1:N et (Yn)1:N. Plusieurs techniques ont été développées pour résoudre ce problème. Le modèle parmi le plus répandu pour le traiter est le modèle dit "modèle de Markov caché" (MMC). Plusieurs extensions de ces modèles ont été proposées depuis 2000. Dans les modèles de Markov couples (MMCouples), le couple (X, Y) est markovien, ce qui implique que p(x|y) est également markovienne (alors que p(x) ne l'est plus nécessairement), ce qui permet les mêmes traitements que dans les MMC. Plus récemment (2002) les MMCouples ont été étendus aux "modèles de Markov triplet" (MMT), dans lesquels on introduit un processus auxiliaire U et suppose que le triplet T = (X, U, Y) est markovien. Là encore il est possible, dans un cadre plus général que celui des MMCouples, d'effectuer des traitements avec une complexité raisonnable. L'objectif de cette thèse est de proposer des nouvelles modélisations faisant partie des MMT et d'étudier leur pertinence et leur intérêt. Nous proposons deux types de nouveautés: (i) Lorsque la chaîne cachée est discrète et lorsque le couple (X, Y) n'est pas stationnaire, avec un nombre fini de "sauts" aléatoires dans les paramètres, l'utilisation récente des MMT dans lesquels les sauts sont modélisés par un processus discret U a donné des résultats très convaincants (Lanchantin, 2006). Notre première idée est d'utiliser cette démarche avec un processus U continu, qui modéliserait des non-stationnarités "continues" de(X, Y). Nous proposons des chaînes et des champs triplets et présentons quelques expériences. Les résultats obtenus dans la modélisation de la non-stationnarité continue semblent moins intéressants que dans le cas discret. Cependant, les nouveaux modèles peuvent présenter d'autres intérêts; en particulier, ils semblent plus efficaces que les modèles "chaînes de Markov cachées" classiques lorsque le bruit est corrélé; (ii) Soit un MMT T = (X, U, Y) tel que X et Y sont continu et U est discret fini. Nous sommes en présence du problème de filtrage, ou du lissage, avec des sauts aléatoires. Dans les modélisations classiques le couple caché (X, U) est markovien mais le couple (U, Y) ne l'est pas, ce qui est à l'origine de l'impossibilité des calculs exacts avec une complexité linéaire en temps. Il est alors nécessaire de faire appel à diverses méthodes approximatives, dont celles utilisant le filtrage particulaire sont parmi les plus utilisées. Dans des modèles MMT récents le couple caché (X, U) n'est pas nécessairement markovien, mais le couple (U, Y) l'est, ce qui permet des traitements exacts avec une complexité raisonnable (Pieczynski 2009). Notre deuxième idée est d'étendre ces derniers modèles aux triplets T = (X, U, Y) dans lesquels les couples (U, Y) sont "partiellement" de Markov. Un tel couple (U, Y) n'est pas de Markov mais U est de Markov conditionnellement àY. Nous obtenons un modèle T = (X, U, Y) plus général, qui n'est plus de Markov, dans lequel le filtrage et le lissage exacts sont possibles avec une complexité linéaire en temps. Quelques premières simulations montrent l'intérêt des nouvelles modélisations en lissage en présence des sauts.

La restauration statistique non-supervisée de signaux admet d'innombrables applications dans les domaines les plus divers comme économie, santé, traitement du signal, ... Un des problèmes de base, qui est au coeur de cette thèse, est d'estimer une séquence cachée (Xn)1:N à partir d'une séquence observée (Yn)1:N. Ces séquences sont considérées comme réalisations, respectivement, des processus (Xn)1:N et (Yn)1:N. Plusieurs techniques ont été développées pour résoudre ce problème. Le modèle parmi le plus répandu pour le traiter est le modèle dit "modèle de Markov caché" (MMC). Plusieurs extensions de ces modèles ont été proposées depuis 2000. Dans les modèles de Markov couples (MMCouples), le couple (X, Y) est markovien, ce qui implique que p(x|y) est également markovienne (alors que p(x) ne l'est plus nécessairement), ce qui permet les mêmes traitements que dans les MMC. Plus récemment (2002) les MMCouples ont été étendus aux "modèles de Markov triplet" (MMT), dans lesquels on introduit un processus auxiliaire U et suppose que le triplet T = (X, U, Y) est markovien. Là encore il est possible, dans un cadre plus général que celui des MMCouples, d'effectuer des traitements avec une complexité raisonnable. L'objectif de cette thèse est de proposer des nouvelles modélisations faisant partie des MMT et d'étudier leur pertinence et leur intérêt. Nous proposons deux types de nouveautés: (i) Lorsque la chaîne cachée est discrète et lorsque le couple (X, Y) n'est pas stationnaire, avec un nombre fini de "sauts" aléatoires dans les paramètres, l'utilisation récente des MMT dans lesquels les sauts sont modélisés par un processus discret U a donné des résultats très convaincants (Lanchantin, 2006). Notre première idée est d'utiliser cette démarche avec un processus U continu, qui modéliserait des non-stationnarités "continues" de(X, Y). Nous proposons des chaînes et des champs triplets et présentons quelques expériences. Les résultats obtenus dans la modélisation de la non-stationnarité continue semblent moins intéressants que dans le cas discret. Cependant, les nouveaux modèles peuvent présenter d'autres intérêts; en particulier, ils semblent plus efficaces que les modèles "chaînes de Markov cachées" classiques lorsque le bruit est corrélé; (ii) Soit un MMT T = (X, U, Y) tel que X et Y sont continu et U est discret fini. Nous sommes en présence du problème de filtrage, ou du lissage, avec des sauts aléatoires. Dans les modélisations classiques le couple caché (X, U) est markovien mais le couple (U, Y) ne l'est pas, ce qui est à l'origine de l'impossibilité des calculs exacts avec une complexité linéaire en temps. Il est alors nécessaire de faire appel à diverses méthodes approximatives, dont celles utilisant le filtrage particulaire sont parmi les plus utilisées. Dans des modèles MMT récents le couple caché (X, U) n'est pas nécessairement markovien, mais le couple (U, Y) l'est, ce qui permet des traitements exacts avec une complexité raisonnable (Pieczynski 2009). Notre deuxième idée est d'étendre ces derniers modèles aux triplets T = (X, U, Y) dans lesquels les couples (U, Y) sont "partiellement" de Markov. Un tel couple (U, Y) n'est pas de Markov mais U est de Markov conditionnellement àY. Nous obtenons un modèle T = (X, U, Y) plus général, qui n'est plus de Markov, dans lequel le filtrage et le lissage exacts sont possibles avec une complexité linéaire en temps. Quelques premières simulations montrent l'intérêt des nouvelles modélisations en lissage en présence des sauts. / Statistical unsupervised restoration of signal can be applied in many fields such as economy, health, signal processing, meteorology, finance, biology, reliability, transportation, environment, ... the main problem treated in this thesis is to estimate a hidden sequence (Xn)1:N based on an observed sequence (Yn)1:N. In Probabilistic treatment of the problem in these sequences are considered as accomplishments of respectively, process (Xn)1:N and (Yn)1:N. Several techniques based on statistical methods have been developed to solve this problem. The most common model known for this kind of problems is the “hidden Markov model”. In this model we assume that the hidden process X is Markovian and laws p(y|x) of Y are conditional on X are sufficiently simple so that the law p(x|y) is also Markovian, this property is necessary for treatment. Many Extensions of these models have been proposed since 2000. In Markov models couples (MMCouples), more general than the MMC, the pair (X,Y) is Markovian), implying that p(x|y) is also Markovian (when p(x) is not necessarily markovian), which allows the same treatment as in MMC. More recently (2002), were extended to MMCouples are extended to Markov models Triplet (MMT), in which we introduce an auxiliary process U and suppose that the triple T=(X,U,Y) is Markovian. It’s again possible, in a general case of MMCouples, to perform treatments with a reasonable complexity. The objective of this thesis is to propose new modeling of MMT and to investigate their relevance and interest. We offer two types of innovations: (i) When the hidden system is discrete and when the couple (X,Y) is not stationary with a finite number of random “jumps” in parameters, the recent use of MMT where the jumps are modelized by a discrete process U has been very convincing (Lanchantin, 2006). Our first idea is to use this approach with a continuous process U, which models non-steady "continuous" of (X,Y). We propose chains and triplet fields and present some experiments. The results obtained in the modeling of non-stationarity still seem less interesting that in the discrete case. However, new models may have other interests, in particular, they seem more efficient than “classic hidden Markov” when the noise is correlated; (ii) Considering an MMT T=(X,U,Y) such that X and Y are continuous and U is discrete finite. We are dealing with a problem of filtering, or smoothing, with random jumps. In classic modelling the hidden pair (X,U) is Markovian, but the pair (U,Y) is not, what is the cause of the impossibility of Exact calculations with time linear complexity. It is then necessary to use various approximate methods, including methods using particle filtering which are the most common. In recent models MMT the hidden pair (X,U) is not necessarily Markovian, but the pair (U,Y) is Markovian, which allows accurate treatment with a reasonable complexity (Pieczynski 2009). Our second idea is to extend these models to triplets T=(X,U,Y) where the pairs (U,Y) are "partially" Markovian. Such a pair (U,Y) is not Markovian but U is conditionally Markovian on Y. We have in result a model with general model T=(X,U,Y) , which is no more Markovian, wherein the filtering and smoothing are accurate possible with time linear complexity. Some preliminary Simulations show the importance of new smoothing models with of jumps.

L'objectif de cette thèse est de proposer différents modèles généralisant le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant couramment utilisé en inférence bayésienne de signaux. Les diverses extensions de ce modèle visent à l'enrichir et à prendre en compte différentes propriétés du signal, comme le caractère non gaussien du bruit, ou la nature semi-markovienne du signal caché. Dans un problème d'inférence bayésienne, nous disposons de deux processus aléatoires X et Y , on observe la réalisation y de Y et nous estimons la réalisation cachée x de X. Le lien existant entre les deux processus est modélisé par la distribution de probabilité p(x, y). Dans le modèle classique des chaînes de Markov cachées à bruit indépendant, la distribution p(x) est celle d'une chaîne de Markov et la distribution p(y|x) est celle de marginales indépendantes conditionnellement à x. Bien que ce modèle puisse être utilisé dans de nombreuses applications, il ne parvient pas à modéliser toutes les situations de dépendance. Le premier modèle que nous proposons est de type “chaînes de Markov triplet”, on considère ainsi un troisième processus U tel que le triplet (X, U, Y ) soit une chaîne de Markov. Dans le modèle proposé, ce processus auxiliaire modélise la semi-markovianité de X ; on parvient ainsi à prendre en compte la non markovianité éventuelle du processus caché. Dans un deuxième modèle, nous considérons des observations à dépendance longue et nous proposons un algorithme d'estimation original des paramètres de ce modèle. Nous étudions par ailleurs différents modèles prenant en compte simultanément la semi-markovianité des données cachées, la dépendance longue dans les observations ou la non stationnarité des données cachées. Enfin, la nature non nécessairement gaussienne du bruit est prise en compte via l'introduction des copules. L'intérêt des différents modèles proposés est également validé au travers d'expérimentations. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions également comment la segmentation obtenue par une méthode bayésienne peut être utilisée dans la détection de cibles dans le signal radar. Le détecteur original que nous implémentons utilise la différence de statistiques entre un signal recu et les signaux recus de son voisinage. Le détecteur ainsi implémenté s'avère donner de meilleurs résultats en présence de fort bruit que le détecteur habituellement utilisé en traitement radar.

Les modélisations par chaînes de Markov cachées permettent de résoudre un grand nombre de problèmes inverses se posant en traitement d’images ou de signaux. En particulier, le problème de segmentation figure parmi les problèmes où ces modèles ont été le plus sollicités. Selon ces modèles, la donnée observable est considérée comme une version bruitée de la segmentation recherchée qui peut être modélisée à travers une chaîne de Markov à états finis. Des techniques bayésiennes permettent ensuite d’estimer cette segmentation même dans le contexte non-supervisé grâce à des algorithmes qui permettent d’estimer les paramètres du modèle à partir de l’observation seule. Les chaînes de Markov cachées ont été ultérieurement généralisées aux chaînes de Markov couples et triplets, lesquelles offrent plus de possibilités de modélisation tout en présentant des complexités de calcul comparables, permettant ainsi de relever certains défis que les modélisations classiques ne supportent pas. Un lien intéressant a également été établi entre les modèles de Markov triplets et la théorie de l’évidence de Dempster-Shafer, ce qui confère à ces modèles la possibilité de mieux modéliser les données multi-senseurs. Ainsi, dans cette thèse, nous abordons trois difficultés qui posent problèmes aux modèles classiques : la non-stationnarité du processus caché et/ou du bruit, la corrélation du bruit et la multitude de sources de données. Dans ce cadre, nous proposons des modélisations originales fondées sur la très riche théorie des chaînes de Markov triplets. Dans un premier temps, nous introduisons les chaînes de Markov à bruit M-stationnaires qui tiennent compte de l’aspect hétérogène des distributions de bruit s’inspirant des chaînes de Markov cachées M-stationnaires. Les chaînes de Markov cachée ML-stationnaires, quant à elles, considèrent à la fois la loi a priori et les densités de bruit non-stationnaires. Dans un second temps, nous définissons deux types de chaînes de Markov couples non-stationnaires. Dans le cadre bayésien, nous introduisons les chaînes de Markov couples M-stationnaires puis les chaînes de Markov couples MM-stationnaires qui considèrent la donnée stationnaire par morceau. Dans le cadre évidentiel, nous définissons les chaînes de Markov couples évidentielles modélisant l’hétérogénéité du processus caché par une fonction de masse. Enfin, nous présentons les chaînes de Markov multi-senseurs non-stationnaires où la fusion de Dempster-Shafer est employée à la fois pour modéliser la non-stationnarité des données (à l’instar des chaînes de Markov évidentielles cachées) et pour fusionner les informations provenant des différents senseurs (comme dans les champs de Markov multi-senseurs). Pour chacune des modélisations proposées, nous décrivons les techniques de segmentation et d’estimation des paramètres associées. L’intérêt de chacune des modélisations par rapport aux modélisations classiques est ensuite démontré à travers des expériences menées sur des données synthétiques et réelles / Hidden Markov chains (HMCs) based approaches have been shown to be efficient to resolve a wide range of inverse problems occurring in image and signal processing. In particular, unsupervised segmentation of data is one of these problems where HMCs have been extensively applied. According to such models, the observed data are considered as a noised version of the requested segmentation that can be modeled through a finite Markov chain. Then, Bayesian techniques such as MPM can be applied to estimate this segmentation even in unsupervised way thanks to some algorithms that make it possible to estimate the model parameters from the only observed data. HMCs have then been generalized to pairwise Markov chains (PMCs) and triplet Markov chains (TMCs), which offer more modeling possibilities while showing comparable computational complexities, and thus, allow to consider some challenging situations that the conventional HMCs cannot support. An interesting link has also been established between the Dempster-Shafer theory of evidence and TMCs, which give to these latter the ability to handle multisensor data. Hence, in this thesis, we deal with three challenging difficulties that conventional HMCs cannot handle: nonstationarity of the a priori and/or noise distributions, noise correlation, multisensor information fusion. For this purpose, we propose some original models in accordance with the rich theory of TMCs. First, we introduce the M-stationary noise- HMC (also called jumping noise- HMC) that takes into account the nonstationary aspect of the noise distributions in an analogous manner with the switching-HMCs. Afterward, ML-stationary HMC consider nonstationarity of both the a priori and/or noise distributions. Second, we tackle the problem of non-stationary PMCs in two ways. In the Bayesian context, we define the M-stationary PMC and the MM-stationary PMC (also called switching PMCs) that partition the data into M stationary segments. In the evidential context, we propose the evidential PMC in which the realization of the hidden process is modeled through a mass function. Finally, we introduce the multisensor nonstationary HMCs in which the Dempster-Shafer fusion has been used on one hand, to model the data nonstationarity (as done in the hidden evidential Markov chains) and on the other hand, to fuse the information provided by the different sensors (as in the multisensor hidden Markov fields context). For each of the proposed models, we describe the associated segmentation and parameters estimation procedures. The interest of each model is also assessed, with respect to the former ones, through experiments conducted on synthetic and real data

Ce travail de thèse a eu pour thème principal le protéoglycane syndecan-1 au cours du myélome multiple, une hémopathie maligne caractérisée par la présence d'un clone de plasmocytes tumoraux au sein de la moelle osseuse. Syndecan-1 est un élément majeur de la physiopathologie du myélome multiple, ce protéoglycane étant au coeur d'un réseau complexe d'interactions moléculaires conditionnant le devenir des cellules plasmocytaires tumorales.Les chaînes de glycosaminoglycanes présentes sur le core protéique de syndecan-1sont responsables d'une grande partie de son activité. Nous avons ainsi caractérisé, par une approche transcriptomique, 100 gènes codant les protéines impliquées dans la synthèse et la modification de ces chaînes. Nous avons de cette manière identifié des cibles moléculairesen vue de moduler, voire d'inhiber leur activité.Dans le but d'identifier les métalloprotéinases des familles ADAM et ADAMTS susceptibles d'interagir avec syndecan-1, nous avons réalisé l'étude du profil d'expression des gènes codant ces reprolysines et leurs inhibiteurs dans les cellules de la différentiation lymphocytaire B, les cellules plasmocytaires normales et tumorales ainsi que dans l'environnement médullaire.Dans une dernière partie, nous avons évalué l'efficacité d'une approche d'inhibitiondes chaînes héparanes sulfates via l'utilisation de l'héparine. Nous observons que certaines lignées myélomateuses sont inhibées par l'héparine et ses dérivés et que ces mêmes lignées sont stimulées par l'antidote de l'héparine, le sulfate de protamine. Les mécanismes mis enjeu sont en relation avec la modulation de la biodisponibilité des facteurs permettant la croissance des cellules. / Multiple myeloma is a hematological malignancy characterized by the expansion of aclone of malignant plasma cells in the bone marrow compartment. Syndecan-1 is a majorproteoglycan involved in a complex network of molecular interactions in multiple myelomaphysiopathology. As heparan sulfate and chondroitin sulfate chains are the bioactive components ofsyndecan-1, we first analysed the signature of genes encoding 100 proteins involved in thesynthesis of these chains, from precursor uptake to post-translational modifications, usingAffymetrix microarrays.In order to identify the metalloproteinases belonging to ADAM and ADAMTS familiespotentially implicated in the interactions with syndecan-1, we performed a gene expressionprofile focused on the genes encoding these reprolysines and their inhibitors.In a last part, we evaluated the efficacy of an inhibitory approach based on theutilization of heparin in human myeloma cell lines in vitro, inhibitory effects being in relationwith a modulation of the biodisponibility of heparin-binding factors.This work led us to identify targets of interest in relation with syndecan-1 biology inmultiple myeloma. They could be used to design new therapeutic strategies.