Dans cette thèse, nous étudions la complexité algorithmique de problèmes d'optimisation impliquant un processus de diffusion dans un graphe. Plus précisément, nous nous intéressons tout d'abord au problème de sélection d'un ensemble cible. Ce problème consiste à trouver le plus petit ensemble de sommets d'un graphe à "activer" au départ tel que tous les autres sommets soient activés après un nombre fini d'étapes de propagation. Si nous modifions ce processus en permettant de "protéger" un sommet à chaque étape, nous obtenons le problème du pompier dont le but est de minimiser le nombre total de sommets activés en protégeant certains sommets. Dans ce travail, nous introduisons et étudions une version généralisée de ce problème dans laquelle plus d'un sommet peut être protégé à chaque étape. Nous proposons plusieurs résultats de complexité pour ces problèmes à la fois du point de vue de l'approximation mais également de la complexité paramétrée selon des paramètres standards ainsi que des paramètres liés à la structure du graphe.

Dans le cadre de cette thèse, nous considérons la complexité paramétrée de problèmes NP- complets. Plus précisément, nous nous intéressons à l'existence d'algorithmes de noyau polynomiaux pour des problèmes d'édition de graphes et de relations. Nous introduisons en particulier la notion de branches, qui permet d'obtenir des algorithmes polynomiaux pour des problèmes d'édition de graphes lorsque la classe de graphes cible respecte une décomposition d'adjacence. Cette technique nous permet ainsi d'élaborer les premiers algorithmes de noyaux polynomiaux pour les problèmes CLOSEST 3-LEAF POWER, COGRAPH EDITION et PROPER INTERVAL COMPLETION. Concernant les problèmes d'édition de relations, nous étendons la notion de Conflict Packing, qui a déjà été utilisée dans quelques problèmes paramétrés et permet d'élaborer des algorithmes de noyau linéaires pour différents problèmes. Nous présentons un noyau linéaire pour le problème FEEDBACK ARC SET IN TOURNAMENTS, et adaptons les techniques utilisées pour obtenir un noyau linéaire pour le problème DENSE ROOTED TRIPLET INCONSISTENCY. Dans les deux cas, nos résultats améliorent la meilleure borne connue, à savoir un noyau quadratique. Finalement, nous appliquons cette tech- nique sur les problèmes DENSE BETWEENNESS et DENSE CIRCULAR ORDERING, obtenant à nouveau des noyaux linéaires, qui constituent les premiers algorithmes de noyau polynomiaux connus pour ces problèmes.

Pour mieux saisir les liens complexes entre génotype et phénotype, une méthode utilisée consiste à étudier les relations entre différents éléments biologiques (entre les protéines, entre les métabolites...). Celles-ci forment ce qui est appelé un réseau biologique, que l'on représente algorithmiquement par un graphe. Nous nous intéressons principalement dans cette thèse au problème de la recherche d'un motif (multi-ensemble de couleurs) dans un graphe coloré, représentant un réseau biologique. De tels motifs correspondent généralement à un ensemble d'éléments conservés au cours de l'évolution et participant à une même fonction biologique. Nous continuons l'étude algorithmique de ce problème et de ses variantes (qui admettent plus de souplesse biologique), en distinguant les instances difficiles algorithmiquement et en étudiant différentes possibilités pour contourner cette difficulté (complexité paramétrée, réduction d'instance, approximation...). Nous proposons également un greffon intégré au logiciel Cytoscape pour résoudre efficacement ce problème, que nous testons sur des données réelles.Nous nous intéressons également à différents problèmes de génomique comparative. La démarche scientifique adoptée reste la même: depuis une formalisation d'un problème biologique, déterminer ses instances difficiles algorithmiquement et proposer des solutions pour contourner cette difficulté (ou prouver que de telles solutions sont impossibles à trouver sous des hypothèses fortes)

Le problème de satisfaction de contraintes (CSP) est un problème NP-complet classique en intelligence artificielle qui a suscité un engouement important de la communauté scientifique grâce à la richesse de ses aspects pratiques et théoriques. Cependant, au fil des années un gouffre s'est creusé entre les praticiens, qui développent des méthodes exponentielles mais efficaces pour résoudre des instances industrielles, et les théoriciens qui conçoivent des algorithmes sophistiqués pour résoudre en temps polynomial certaines restrictions de CSP dont l'intérêt pratique n'est pas avéré. Dans cette thèse nous tentons de réconcilier les deux communautés en fournissant des méthodes polynomiales pour tester automatiquement l'appartenance d'une instance de CSP à une sélection de classes traitables majeures. Anticipant la possibilité que les instances réelles ne tombent que rarement dans ces classes traitables, nous analysons également de manière systématique la possibilité de décomposer efficacement une instance en sous-problèmes traitables en utilisant des méthodes de complexité paramétrée. Finalement, nous introduisons un cadre général pour exploiter dans les CSP les idées développées pour la kernelization, un concept fondamental de complexité paramétrée jusqu'ici peu utilisé en pratique. Ce dernier point est appuyé par des expérimentations prometteuses. / The Constraint Satisfaction Problem (CSP) is a fundamental NP-complete problem with many applications in artificial intelligence. This problem has enjoyed considerable scientific attention in the past decades due to its practical usefulness and the deep theoretical questions it relates to. However, there is a wide gap between practitioners, who develop solving techniques that are efficient for industrial instances but exponential in the worst case, and theorists who design sophisticated polynomial-time algorithms for restrictions of CSP defined by certain algebraic properties. In this thesis we attempt to bridge this gap by providing polynomial-time algorithms to test for membership in a selection of major tractable classes. Even if the instance does not belong to one of these classes, we investigate the possibility of decomposing efficiently a CSP instance into tractable subproblems through the lens of parameterized complexity. Finally, we propose a general framework to adapt the concept of kernelization, central to parameterized complexity but hitherto rarely used in practice, to the context of constraint reasoning. Preliminary experiments on this last contribution show promising results.

Dans le cadre de cette thèse, nous considérons la complexité paramétrée de problèmes NP-complets. Plus précisément, nous nous intéressons à l'existence d'algorithmes de noyau polynomiaux pour des problèmes d'édition de graphes et de contraintes. Nous introduisons en particulier la notion de branches, qui permet d'obtenir des algorithmes polynomiaux pour des problèmes d'édition de graphes lorsque la classe de graphes cible respecte une décomposition d'adjacence. Cette technique nous permet ainsi d'élaborer les premiers algorithmes de noyaux polynomiaux pour les problèmes Closest 3-Leaf Power, Cograph Edition et Proper Interval Completion. Ces résultats constituent les premiers noyaux polynomiaux pour ces problèmes. Concernant les problèmes d'édition de contraintes, nous étendons la notion de Conflict Packing, qui a déjà été utilisée dans quelques problèmes paramétrés et permet d'élaborer des algorithmes de noyau linéaires pour différents problèmes. Nous présentons un noyau linéaire pour le problème Feedback Arc Set in Tournaments, et adaptons les techniques utilisées pour obtenir un noyau linéaire pour le problème Dense Rooted Triplet Inconsistency. Dans les deux cas, nos résultats améliorent la meilleure borne connue, à savoir un noyau quadratique. Finalement, nous appliquons cette technique sur les problèmes Betweenness in Tournaments et Dense Circular Ordering, obtenant à nouveau des noyaux linéaires, qui constituent les premiers algorithmes de noyau polynomiaux connus pour ces problèmes. / In this thesis, we study the parameterized complexity of several NP-complete problems. More precisely, we study the existence of polynomial kernels for graph and constraints modification problems. In particular, we introduce the concept of branches, which provides polynomial kernels for some graph modification problems when the target graph class admits a so-called adjacency decomposition. This technique allows us to obtain the first known polynomial kernels for the Closest 3-Leaf Power, Cograph Edition and Proper Interval Completion problems. Regarding constraint modification problems, we develop and push further the concept of Conflict Packing, a technique that has already been used in a few parameterized problems and that provides polynomial kernels for several problems. We thus present a linear vertex-kernel for the Feedback Arc Set in Tournaments problem, and adapt these techniques to obtain a linear vertex-kernel for the Dense Rooted Triplet Inconsistency problem as well. In both cases, our results improve the best known bound of $O(k^2)$ vertices. Finally, we apply the Conflict Packing technique on the Betweenness in Tournaments and Dense Circular Ordering problems, obtaining once again linear vertex-kernels. To the best of our knowledge, these results constitute the first known polynomial kernels for these problems.

Dans cette thèse, nous étudions la complexité algorithmique de problèmes d'optimisation impliquant un processus de diffusion dans un graphe. Plus précisément, nous nous intéressons tout d'abord au problème de sélection d'un ensemble cible. Ce problème consiste à trouver le plus petit ensemble de sommets d'un graphe à “activer” au départ tel que tous les autres sommets soient activés après un nombre fini d'étapes de propagation. Si nous modifions ce processus en permettant de “protéger” un sommet à chaque étape, nous obtenons le problème du pompier dont le but est de minimiser le nombre total de sommets activés en protégeant certains sommets. Dans ce travail, nous introduisons et étudions une version généralisée de ce problème dans laquelle plus d'un sommet peut être protégé à chaque étape. Nous proposons plusieurs résultats de complexité pour ces problèmes à la fois du point de vue de l'approximation mais également de la complexité paramétrée selon des paramètres standards ainsi que des paramètres liés à la structure du graphe. / In this thesis, we investigate the computational complexity of optimization problems involving a “diffusion process” in a graph. More specifically, we are first interested to the target set selection problem. This problem consists of finding the smallest set of initially “activated” vertices of a graph such that all the other vertices become activated after a finite number of propagation steps. If we modify this process by allowing the possibility of ``protecting'' a vertex at each step, we end up with the firefighter problem that asks for minimizing the total number of activated vertices by protecting some particular vertices. In fact, we introduce and study a generalized version of this problem where more than one vertex can be protected at each step. We propose several complexity results for these problems from an approximation point of view and a parameterized complexity perspective according to standard parameterizations as well as parameters related to the graph structure.

Les décompositions de graphes, lorsqu'elles sont de petite largeur, sont souvent utilisées pour résoudre plus efficacement des problèmes étant difficiles dans le cas de graphes quelconques. Dans ce travail de thèse, nous nous intéressons aux limites liées à ces décompositions, et à la construction d'obstructions certifiant leur grande largeur. Dans une première partie, nous donnons un algorithme généralisant et unifiant la construction d'obstructions pour différentes largeurs de graphes, en temps XP lorsque paramétré par la largeur considérée. Nous obtenons en particulier le premier algorithme permettant de construire efficacement une obstruction à la largeur arborescente en temps O^{tw+4}. La seconde partie de notre travail porte sur l'étude du problème Ensemble [Sigma,Rho]-Dominant, une généralisation des problèmes de domination sur les graphes et caractérisée par deux ensembles d'entiers Sigma et Rho. Les diverses études de ce problème apparaissant dans la littérature concernent uniquement les cas où le problème est FPT, lorsque paramétré par la largeur arborescente. Nous montrons que ce problème ne l'est pas toujours, et que pour certains cas d'ensembles Sigma et Rho, il devient W[1]-difficile lorsque paramétré par la largeur arborescente. Dans la dernière partie, nous étudions la complexité d'un nouveau problème de coloration appelé k-Coloration Additive, combinant théorie des graphes et théorie des nombres. Nous montrons que ce nouveau problème est NP-complet pour tout k >= 4 fixé, tandis qu'il peut être résolu en temps polynomial sur les arbres pour k quelconque et non fixé.

Dans cette thèse, nous abordons des problèmes NP-difficiles à l'aide de techniques combinatoires, en se focalisant sur le domaine de la complexité paramétrée. Les principaux problèmes que nous considérons sont les problèmes de Multicoupe et d'Arbre Orienté Couvrant avec Beaucoup de Feuilles. La Multicoupe est une généralisation naturelle du très classique problème de coupe, et consiste à séparer un ensemble donné de paires de sommets en supprimant le moins d'arêtes possible dans un graphe. Le problème d'Arbre Orienté Couvrant avec Beaucoup de Feuilles consiste à trouver un arbre couvrant avec le plus de feuilles possible dans un graphe dirigé. Les résultats principaux de cette thèse sont les suivants. Nous montrons que le problème de Multicoupe paramétré par la taille de la solution est FPT (soluble à paramètre fixé), c'est-à-dire que l'existence d'une multicoupe de taille k dans un graphe à n sommets peut être décidée en temps f(k) ∗ poly(n). Nous montrons que Multicoupe dans les arbres admet un noyau polynomial, c'est-à-dire est réductible aux instances de taille polynomiale en k. Nous donnons un algorithme en temps O∗(3.72k) pour le problème d'Arbre Orienté Couvrant avec Beaucoup de Feuilles et le premier algorithme exponentiel exact non trivial (c'est-à-dire meilleur que 2n). Nous fournissons aussi un noyau quadratique et une approximation à facteur constant. Ces résultats algorithmiques sont basés sur des résultats combinatoires et des propriétés structurelles qui concernent, entre autres, les décompositions arborescentes, les mineurs, des règles de réduction et les s−t numberings. Nous présentons des résultats combinatoires hors du domaine de la complexité paramétrée: une caractérisation des graphes de cercle Helly comme les graphes de cercle sans diamant induit, et une caractérisation partielle des classes de graphes 2-bel-ordonnées.

Nos recherches traitent de coloration de graphes avec des contraintes de distance (coloration de packing) ou des contraintes sur le voisinage (coloration de Grundy). Soit S={si| i in N*} une série croissante d’entiers. Une S -coloration de packing est une coloration propre de sommets telle que tout ensemble coloré i est un si-packing (un ensemble où tous les sommets sont à distance mutuelle supérieure à si). Un graphe G est (s1,... ,sk)-colorable si il existe une S -coloration de packing de G avec les couleurs 1, ...,,k. Une coloration de Grundy est une coloration propre de sommets telle que pour tout sommet u coloré i, u est adjacent à un sommet coloré j, pour chaque j<i.Dans cette exposé, nous présentons des résultats connus à propos de la S-coloration de packing. Nous apportons de nouveaux résultats à propos de la S-coloration de packing, pour des classes de graphes telles que les chemins, les cycles et les arbres. Nous étudions en détail la complexité du problème de complexité associé à la S-coloration de packing, noté S -COL. Pour certaines instances de S -COL, nous caractérisons des dichotomies entre problèmes NP-complets et problèmes résolubles en tempspolynomial. Nous nous intéressons aux différentes grilles infinies, les grilles hexagonale, carrée, triangulaire et du roi et nous déterminons des propriétés de subdivisions d’un i-packing en plusieurs j-packings, avec j>i. Ces résultats nous permettent de déterminer des S-colorations de packings de ces grilles pour plusieurs séries d’entiers. Nous examinons une classe de graphe jamais étudiée en ce qui concerne la S -coloration de packing: les graphes subcubiques. Nous déterminons que tous les graphes subcubiques sont (1,2,2,2,2,2,2)-colorables et (1,1,2,2,3)-colorables. Un certain nombre de résultats sont prouvés pour certaines sous-classes des graphes subcubiques. Pour finir, nous nous intéressons au nombre de Grundy des graphes réguliers. Nous déterminons une caractérisation des graphes cubiques avec un nombre de Grundy de 4. De plus, nous prouvons que tous les graphes r-réguliers sans carré induit ont pour nombre de Grundy de r+1, pour r<5. / Our research are about graph coloring with distance constraints (packing coloring) or neighborhood constraints (Grundy coloring). Let S={si| i in N*} be a non decreasing sequence of integers. An S-packing coloring is a proper coloring such that every set of color i is an si-packing (a set of vertices at pairwise distance greater than si). A graph G is (s1,... ,sk)-colorable if there exists a packing coloring of G with colors 1,... ,k. A Grundy coloring is a proper vertex coloring such that for every vertex of color i, u is adjacent to a vertex of color j, for each j<i.In this presentation, we present results about S-packing coloring. We prove new results about the S-coloring of graphs including paths, cycles and trees. We study the complexity problem associated to the S-packing coloring, this problem is denoted S-COL. For some instances of S-COL, we characterize dichotomy between NP-complete problems and problems solved by a polynomial time algorithm. We study also different lattices, the hexagonal, square, triangular and king lattices. We determine properties on the subdivision of an i-packing in several j-packings, for j>i. These results allow us to determine S-packing coloring of these lattices for several sequences of integers. We examine a class of graph that has never been studied for S-packing coloring: the subcubic graphs. We determine that every subcubic graph is (1,2,2,2,2,2,2)-colorable and (1,1,2,2,3)-colorable. Few results are proven about some subclasses. Finally, we study the Grundy number of regular graphs. We determine a characterization of the cubic graphs with Grundy number 4. Moreover, we prove that every r-regular graph without induced square has Grundy number r+1, for r<5.

La comparaison de réseaux biologiques est actuellement l'une des approches les plus prometteuses pour aider à la compréhension du fonctionnement des organismes vivants. Elle apparaît comme la suite attendue de la comparaison de séquences biologiques dont l'étude ne représente en réalité que l'aspect génomique des informations manipulées par les biologistes. Dans cette thèse, nous proposons une approche innovante permettant de comparer deux réseaux biologiques modélisés respectivement par un graphe orienté D et un graphe non-orienté G, et dotés d'une fonction f établissant la correspondance entre les sommets des deux graphes. L'approche consiste à extraire automatiquement une structure dans D, biologiquement significative, dont les sommets induisent dans G, par f, une structure qui soit aussi biologiquement significative. Nous réalisons une étude algorithmique du problème issu de notre approche en commençant par sa version dans laquelle D est acyclique (DAG). Nous proposons des algorithmes polynomiaux pour certains cas, et nous montrons que d'autres cas sont algorithmiquement difficiles (NP-complets). Pour résoudre les instances difficiles, nous proposons une bonne heuristique et un algorithme exact basé sur la méthode branch-and-bound. Pour traiter le cas où D est cyclique, nous introduisons une méthode motivée par des hypothèses biologiques et consistant à décomposer D en DAGs tels que les sommets de chaque DAG induisent dans G un sous-graphe connexe. Nous étudions également dans cette thèse, l'inférence des voies de signalisation en combinant les informations sur les causes et sur les effets des événements extra-cellulaires. Nous modélisons ce problème par un problème d'orientation de graphes mixtes et nous effectuons une étude de complexité permettant d'identifier les instances faciles et celles difficiles.