Les éruptions solaires sont des tempêtes de rayonnement électromagnétique, de particules relativistes et parfois de masse coronale provoquées par la libération d’énergie magnétique provenant de la couronne solaire. Si ces tempêtes atteignent l'environnement terrestre, elles peuvent poser un danger à la santé des astronautes en hautes orbites et causer des perturbations importantes sur les systèmes GPS. Dans certains cas, elles peuvent même induire des dommages aux infrastructures technologiques, dont les réseaux électriques. La prédiction des éruptions solaires est donc considérée comme un des plus importants défis de la météorologie spatiale. Par contre, à ce jour, aucune méthode présentée dans la littérature n’est capable de produire des prédictions fiables, ce qui met en évidence la nature complexe du déclenchement des éruptions solaires. Nous présentons donc dans ce mémoire une méthode alternative aux techniques statistiques habituelles, basée sur l'assimilation de données couplée avec des modèles rapides en automate cellulaire appelés modèles d'avalanche. Les modèles d'avalanche sont une simplification drastique de la physique du déclenchement des éruptions solaires. Malgré leur simplicité, ils reproduisent assez bien les statistiques à long terme de la taille des éruptions. Nous présentons dans ce mémoire des analyses empiriques de la capacité prédictive de quatre modèles: le modèle de Lu et Hamilton (LH) (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), deux modèles à forçage déterministes (D) (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) et finalement deux modèles maximisant l'énergie libérée, appelées modèles DMC, qui sont fortement inspirés du modèle présenté par Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). Les modèles DMC ont été développés dans le cadre de cette maîtrise et donc un chapitre de ce mémoire est dédié à leur présentation et aux analyses plus détaillées de leurs caractéristiques. Nous montrons que pour les modèles D ainsi que les modèles DMC, une mémoire existe entre les évènements simulés de grandes tailles, malgré la forte stochasticité de chacun de ces modèles. Nous présentons de plus dans ce mémoire un nouveau protocole de prédiction des éruptions solaires, utilisant l'assimilation de données couplée avec les modèles d'avalanches. Notre protocole se base sur une méthode de recuit simulé pour ajuster la condition initiale du modèle jusqu'à ce qu'elle reproduise de façon satisfaisante une série d'évènements observés. Une fois cette condition initiale optimisée produite, la simulation qui en résulte représente notre prédiction. Nous montrons dans ce mémoire le succès de notre protocole à bien assimiler une centaine d'observations synthétiques (produit par les modèles d'avalanche eux-mêmes). / Solar flares are sudden releases of electromagnetic radiation, relativistic particles and occasionally coronal mass, caused by the release of magnetic energy from the solar corona. They pose a danger to astronauts in high orbits and directly impact the Earth, including significant disturbances on GPS systems, and can even cause damage to technological infrastructures, including electrical networks. Predicting solar flares is therefore considered to be one of the most critical challenges in space weather. However, no method presented in the literature can produce reliable predictions, highlighting the complex nature of the triggering of solar flares. We, therefore, present in this thesis an alternative method to the usual statistical forecasting techniques. Our method is based on data assimilation coupled with computationally inexpensive cellular automaton models called avalanche models. Avalanche models are a drastic simplification of the physics underlying the triggering of solar flares. Despite their simplicity, they reproduce reasonably well the long-term statistics of solar flares sizes. In this thesis, we present empirical analyses of the predictive capabilities of four models: the Lu and Hamilton (LH) model (Lu & Hamilton, 1991, ApJ, 412, 841-852), two deterministic-driven (D) models (Strugarek & Charbonneau, 2014, SoPh, 289(8), 2993-3015) and finally two models using the principle of minimum energy during magnetic reconnection, called DMC models, which are strongly inspired by the models presented by Farhang et al. (2018, ApJ, 859(1), 41). The DMC models were developed during this project; therefore, a chapter of this thesis is dedicated to their presentation and more detailed analyses of their characteristics. We show that for D and DMC models, a memory exists between large simulated events, despite the high stochasticity present within each of these models. We finally present in this thesis a new protocol for predicting solar flares, using data assimilation coupled with avalanche models. Our protocol is based on a simulated annealing method to adjust the initial condition of the model until it satisfactorily reproduces a series of observed events. Once this optimal initial condition is found, the resulting simulation produces our prediction. In this thesis, we show our algorithm's success in assimilating hundreds of synthetic observations (produced by the avalanche models themselves).

Dans cette thèse nous proposons à la communauté scientifique une méthode alternative d'analyse des interactions et de la cognition découlant de la gestion des ressources naturelles. Le système créé se nomme SIEGMAS (Stakeholders Interactions in Environmental Governance by a Multi-Agent System). Il s'agit d'un outil d'aide à la décision reposant sur la simulation des interactions entre les agents agissant sur un territoire dans la gouvernance des ressources naturelles via une interface socio-économique et environnementale. L'objectif de SIEGMAS est double. D'une part, il s'agit d'offrir un modèle agent générique réutilisable dédié à la communauté scientifique pour la gestion des ressources naturelles. D'autre part, l'objectif consiste à offrir un cadre de solution informatique adaptée aux décideurs du milieu économique et politique pour la prise de décisions. Pour ce faire, nous avons créé un modèle de représentation de la gestion des ressources naturelles dans la zone Océan Indien en considérant tout spécialement les déviances. Ce modèle se base sur des règles différenciées en fonction des interactions et stratégies entre agents à différents endroits afin d'apporter des informations et l'identification des impacts spatialisés. En créant ce système computationnel simulable, nous développons un cadre méthodologique pour initialiser et exploiter les résultats du modèle simulé adapté à la prise de décisions pour trois territoires de l'Océan Indien : La Région de La Réunion et deux régions de Madagascar (Analamanga et Itasy). / In this thesis, we propose to the scientific community an alternative method of analysis from the interactions and cognition coming from the management of natural resources. The created system is called SIEGMAS (Stakeholders Interactions in Environmental Governance by a Multi-Agent System). It's a Help tool to the decision on the simulation of interactions between stakeholders acting on a territory in the Common-pool resources via an environmental, social and economic interface. The aim of the SIEGMAS is double. on the one hand, It is a matter of giving a generic, model agent re-usable dedicated to the scientific community for the management of natural resources. On the other hand, the aim consists on giving a framework of computer solution adapted to the decision-makers of politic and economic area for the decision making.