L'analyse de données d'expression montre qu'il est avantageux d'analyser les processus biologiques en termes de modules plutôt que simplement considérer les gènes un par un. Dans ce projet nous avons conduit une analyse non supervisée des données d'expression de gènes de plusieurs cohortes de tumeurs urothéliales en appliquant la méthode d'Analyse en Composantes Indépendantes. Plusieurs études ont démontré les meilleures performances de l'ACI par rapport à l'ACP et les méthodes de clustering, pour obtenir une décomposition plus réaliste des données d'expression en patterns d'expression pertinents et associés avec le phénotype d'intérêt.Les tumeurs urothéliales apparaissent et évoluent selon deux voies distinctes dont la probabilité de progression en cancer musculo-invasif diffère radicalement. Excepté la mutation de FGFR3 dans le groupe le moins agressif, les processus moléculaires sous-jacents n'ont pas été complètement identifiés. Le principal objectif de cette thèse était dédié aux interprétations biologiques des différentes composantes indépendantes pour aider à confirmer et étendre la liste des processus biologiques connus pour être impliqués dans le cancer de vessie.Chaque composante indépendante est caractérisée par une liste de projections de gènes et de contributions pondérées d'échantillons tumoraux . En combinant expertise biologique et comparaison des listes de gènes à des voies existantes et en étudiant conjointement l'association des composantes aux annotations cliniques et moléculaires, nous avons pu différencier les CIscausées par des facteurs techniques, tels que le prélèvement chirurgical de celles ayant des interprétations biologiques pertinentes. De plus, parmi les signaux pertinents biologiquement, cette analyse nous a permis de différencier les signaux provenant du stroma, comme la réponse immunitaire médiée par les lymphocytesB&T, de ceux produits par les tumeurs elles-mêmes, comme les signaux reliés à la prolifération ou à la différenciation. La classification des tumeurs selon leurs contributions à certaines CIs a pu être étroitement associée à des annotations anatomo-cliniques, et a mis en évidence de nouveaux sous-types de tumeur spotentiels, qui suggèrent l'existence de voies de progression supplémentaires dans le cancer de vessie. De façon similaire, l'étude des contributions de groupes de tumeurs basés sur des annotations cliniques ou moléculaires a montré différents niveaux de contamination par le stroma entre les tumeurs mutées et nonmutées pour FGFR3. La reproductibilité des composantes a été étudiée en utilisant des graphes de corrélation. La majeure partie des CIs interprétées a été validée sur trois jeux de données indépendants, et plusieurs d'entre elles ont aussi détectées dans un jeu de données de lignées cellulaires.Une deuxième étude sur le rétinoblastome a montré que nous pouvions tirer partie de l'ACI dans des contextes variés. Le rétinoblastome est initié par la perte des deux alléles du gène suppresseur de tumeur RB1. D'autres évènements génomiques non identifiés sont nécessaires à la progression de la maladie. Nous avons observé une association entre âge des patients et altérations génomiques. Les patients jeunes présentant moins d'altérations que les patients âgés, ces derniers présentant des gains du 1q et des pertes du 16q. Cette séparation des tumeurs selon l'âge est également observée sur les données d'expression, notamment en appliquant l'ACI dont l'une des composantes discrimine les patients selon leur âge. Ces résultats suggèrent l'existence de deux voies de progression dans le rétinoblastome. L'analyse des données à haut débit fournit de nombreuses listes de gènes. Afin de les interpréter, une possibilité est d'extraire les dernières publications groupées par sujets prédéfinis (fonction, localisation,...). / Practice of gene expression data analysis shows that it is advantageous to analyze biologicalprocesses in terms of modules rather than simply consider gene one by one. In this project, we conducted anunsupervised analysis of the gene expression data of several cohorts of urothelial tumors, applying theIndependent Component Analysis method. Several studies demonstrated the outperformance of ICA overPCA and clustering-based methods in obtaining a more realistic decomposition of the expression data intoconsistent patterns of coexpressed genes associated with the studied phenotypes[1, 2, 3, 4].Urothelial tumors arise and evolve through two distinct pathways which radically differ on their probabilityof progression to muscle invasion. Except the mutation of FGFR3 in the less aggressive group, theunderlying molecular processes have not been completely identified. The first and main objective of the PhDthesis was dedicated to the biological interpretation of the different independent components to help toconfirm and extend the list of biological processes known to be involved in bladder cancer.Each independent component (IC) is characterized by a list of gene projections on the one hand and weightedcontributions of tumor samples on the other hand. By combining biological expertise and comparison of theassociated list of genes to known pathways, and jointly studying the association of the components tomolecular and clinical annotations, we have been able to differentiate components that were caused bytechnical factors, such as surgical sampling, from those having consistent biological interpretationin terms of tumor biology. Moreover, among the biologically meaningful signals, this analysis allowed us todifferentiate the signals from stroma of the tumor, like immune response mediated by B- and T-lymphocytes,from the signals produced by the tumors themselves, like signals related to proliferation, or differentiation.The clustering of the tumor samples according to their contributions on some ICs can be closely associated toanatomo-clinical annotations, and highlighted new potential subtypes of tumors which suggest existence ofadditional pathways of bladder cancer progression. Similarly, the study of the contributions of preestablishedgroups of tumors based on clinical or molecular criteria showed different levels of stromacontamination between FGFR3 non-mutated and mutated tumors. The reproducibility of the components wasinvestigated using correlation graphs. The major part of the interpreted ICs was validated on threeindependent bladder cancer datasets, and several of them were also identified in an urothelial cancer celllines data set.A second study about retinoblastoma gave us the occasion to show that we can take advantage ofICA in various contexts. Retinoblastoma is initiated by the loss of both alleles of the RB1 tumor suppressorgene. Although necessary for initiation, other genomic events, that remain to be identified, are needed for theprogression of the disease [5]. We observed, as it was previously described [6], an association between age ofthe patients and levels of genomic aberrations, the younger patients having fewer alterations than the olderpatients, which generally present gain of 1q and loss of 16q. We showed that this tendency of the tumors tobe clustered into two groups of age can also be observed on the expression data by applying ICA whose oneof the component was highly correlated to the age of the patients. These results suggest the existence of twopathways of progression in retinoblastoma.The analysis of high throughput data provides many lists of genes. To interpret them, a possibility isto study the latest related publications grouped by pre-defined group of topics (function, cellular location...).To that aim, in a third study, we introduced a web-based Java application tool named GeneValorization whichgives a clear and handful overview of the bibliography corresponding to one particular gene list [7].

Une forte redondance des variables explicatives cause de gros problèmes d'identifiabilité et d'instabilité des coefficients dans les modèles de régression. Même lorsque l'estimation est possible, l'interprétation des résultats est donc extrêmement délicate. Il est alors indispensable de combiner à leur vraisemblance un critère supplémentaire qui régularise l'estimateur. Dans le sillage de la régression PLS, la stratégie de régularisation que nous considérons dans cette thèse est fondée sur l'extraction de composantes supervisées. Contraintes à l'orthogonalité entre elles, ces composantes doivent non seulement capturer l'information structurelle des variables explicatives, mais aussi prédire autant que possible les variables réponses, qui peuvent être de types divers (continues ou discrètes, quantitatives, ordinales ou nominales). La régression sur composantes supervisées a été développée pour les GLMs multivariés, mais n'a jusqu'alors concerné que des modèles à observations indépendantes.Or dans de nombreuses situations, les observations sont groupées. Nous proposons une extension de la méthode aux GLMMs multivariés, pour lesquels les corrélations intra-groupes sont modélisées au moyen d'effets aléatoires. À chaque étape de l'algorithme de Schall permettant l'estimation du GLMM, nous procédons à la régularisation du modèle par l'extraction de composantes maximisant un compromis entre qualité d'ajustement et pertinence structurelle. Comparé à la régularisation par pénalisation de type ridge ou LASSO, nous montrons sur données simulées que notre méthode non seulement permet de révéler les dimensions explicatives les plus importantes pour l'ensemble des réponses, mais fournit souvent une meilleure prédiction. La méthode est aussi évaluée sur données réelles.Nous développons enfin des méthodes de régularisation dans le contexte spécifique des données de panel (impliquant des mesures répétées sur différents individus aux mêmes dates). Deux effets aléatoires sont introduits : le premier modélise la dépendance des mesures relatives à un même individu, tandis que le second modélise un effet propre au temps (possédant donc une certaine inertie) partagé par tous les individus. Pour des réponses Gaussiennes, nous proposons d'abord un algorithme EM pour maximiser la vraisemblance du modèle pénalisée par la norme L2 des coefficients de régression. Puis nous proposons une alternative consistant à donner une prime aux directions les plus "fortes" de l'ensemble des prédicteurs. Une extension de ces approches est également proposée pour des données non-Gaussiennes, et des tests comparatifs sont effectués sur données Poissonniennes. / High redundancy of explanatory variables results in identification troubles and a severe lack of stability of regression model estimates. Even when estimation is possible, a consequence is the near-impossibility to interpret the results. It is then necessary to combine its likelihood with an extra-criterion regularising the estimates. In the wake of PLS regression, the regularising strategy considered in this thesis is based on extracting supervised components. Such orthogonal components must not only capture the structural information of the explanatory variables, but also predict as well as possible the response variables, which can be of various types (continuous or discrete, quantitative, ordinal or nominal). Regression on supervised components was developed for multivariate GLMs, but so far concerned models with independent observations.However, in many situations, the observations are grouped. We propose an extension of the method to multivariate GLMMs, in which within-group correlations are modelled with random effects. At each step of Schall's algorithm for GLMM estimation, we regularise the model by extracting components that maximise a trade-off between goodness-of-fit and structural relevance. Compared to penalty-based regularisation methods such as ridge or LASSO, we show on simulated data that our method not only reveals the important explanatory dimensions for all responses, but often gives a better prediction too. The method is also assessed on real data.We finally develop regularisation methods in the specific context of panel data (involving repeated measures on several individuals at the same time-points). Two random effects are introduced: the first one models the dependence of measures related to the same individual, while the second one models a time-specific effect (thus having a certain inertia) shared by all the individuals. For Gaussian responses, we first propose an EM algorithm to maximise the likelihood penalised by the L2-norm of the regression coefficients. Then, we propose an alternative which rather gives a bonus to the "strongest" directions in the explanatory subspace. An extension of these approaches is also proposed for non-Gaussian data, and comparative tests are carried out on Poisson data.

Vision et Emotion sont deux fonctions adaptatives majeures dont les interactions ont été largement évaluées. Il est aussi reconnu que les performances visuelles déclinent fortement au fur et à mesure que les stimulations s'éloignent du centre du champ visuel. De ce fait, les études s'intéressant au traitement des informations visuelles émotionnelles ont systématiquement présenté ces stimulations en vision centrale (VC) mais jamais de manière excentrée, en vision périphérique (VP). Ce travail a pour objectif général d'explorer les réponses induites par des stimulations émotionnelles présentées en VP, aux niveaux comportemental et cérébral, grâce à la technique des potentiels évoqués (PE). Le caractère saillant de l'information émotionnelle, par sa capacité à capter préférentiellement les ressources attentionnelles, devrait : d'une part, optimiser la réactivité de la VP ; d'autre part, faciliter la rééducation de pathologies de la VC (scotomes centraux), dans la mesure où, lors de ces pathologies, seules les ressources de la VP demeurent disponibles.<br />En premier lieu, nous avons voulu explorer la capacité de la VP à traiter des images de scènes naturelles dont certaines contiennent des informations émotionnelles. Nous avons notamment observé pour la première fois l'existence de composantes électrophysiologiques évoquées par la VP. De plus, nous avons pu constater que le contenu émotionnel des images module les performances comportementales des participants ainsi que leur activité cérébrale, comme classiquement décrit en VC. Ces résultats plaident en faveur d'une différentiation précoce des informations visuelles présentées en VP selon leur nature affective et permet d'envisager leur utilisation dans le cadre de la rééducation neurovisuelle.<br />En deuxième lieu, et ayant à l'esprit les possibilités de rééducation neurovisuelle, nous avons cherché les stimulations susceptibles de mobiliser au mieux les ressources visuelles, pour ensuite les associer, en VP, à des informations émotionnelles. En conséquence, nous nous sommes intéressés au traitement de visages émotionnels (peur, neutre, joie) en VP car ils constituent, du fait de leur rôle dans les interactions sociales, des stimulations visuelles particulièrement saillantes. Cette étude a permis de montrer que les visages sont traités en VP et que leur expression émotionnelle a un impact au niveau comportemental et électrophysiologique. En particulier, les réponses des participants sont plus rapides et les composantes évoquées sont plus amples lorsque des visages de peur et de joie sont présentés en VP par rapport à des visages neutres.<br />Enfin, certaines études suggèrent une amélioration des performances de la VP lorsque des stimuli sont présentés en mouvement. De ce fait, la saillance des visages en VP pourrait être renforcée par le caractère dynamique de leur expression émotionnelle. Dans une troisième expérience, nous avons donc présenté des visages statiques et des visages animés, neutres et émotionnels, en VC et en VP. Les résultats obtenus confirment les données de la seconde expérience mais ne permettent pas d'attribuer un avantage spécifique à la composante dynamique des visages présentés, qu'ils soient émotionnels ou neutres.<br />A titre prospectif, nous avons présenté, à des patients atteints de scotomes centraux, des visages émotionnels et neutres. Les résultats comportementaux permettent de mettre en évidence que, chez ces patients, les visages émotionnels sont mieux traités que les neutres en VP. Les expressions faciales émotionnelles pourraient donc s'avérer des stimuli particulièrement adaptés dans le cadre de l'amélioration des ressources de la VP.<br />En conclusion, ce travail apporte des données comportementales et électrophysiologiques inédites sur le codage de l'information émotionnelle en VP et ouvre des perspectives encourageantes sur l'utilisation de la saillance émotionnelle dans la rééducation des déficits de la vision centrale.

Ce mémoire présente un ensemble de travaux de recherche destinés à élargir le domaine d'application du contrôle acoustique actif et à en améliorer les performances. Il vise à expliquer le nombre toujours petit des applications du contrôle actif par les contraintes physiques, telles que la contrainte de causalité des algorithmes en temps réel ou le raccourcissement de la longueur d'onde avec la fréquence, qui s'appliquent aux dispositifs de contrôle ; compte tenu de ces différentes contraintes il présente des outils d'optimisation pour concevoir des systèmes plus performants. Sont ainsi décrits des travaux de recherche orientés successivement vers un contrôle actif sur une zone de l'espace plus étendue, vers le contrôle de sons plus complexes, vers la résolution de problèmes de contrôle mieux posés puis vers le contrôle de grandeurs acoustiques non directement accessibles à la mesure. Au delà de cet exposé de travaux de recherche conduits en équipe au sein du Laboratoire de Mécanique et d'Acoustique du CNRS à Marseille, ce mémoire espère montrer que le contrôle actif n'est pas une simple mise en oeuvre technologique, un peu limitée et passée de mode, de théories connues de l'acoustique et de l'automatique mais bien un réel et actuel sujet de recherche en acoustique.

Nous étudions une méthode d'interpolation de processus fondée sur l'analyse en composantes principales. Nous la situons par rapport à des techniques courantes telles le krigeage. Afin de cerner ses possibilités d'utilisation pratiques (en particulier en vue d'applications en hydrometeorologie) nous proposons un plan d'expérimentation de la méthode par simulation.

La plupart des polluants responsables de la dégradation des cours d'eau sont contrôlés par le<br />comportement des Matières En Suspension (MES). Si leur rôle dans le transport des polluants<br />n'est plus à démontrer, en revanche, l'identification de leurs sources et puits reste<br />problématique. L'objet de ce travail a été de développer une méthodologie permettant de<br />préciser lorigine des MES et de suivre leur transfert sur le bassin de la Seine. Cette<br />méthodologie combine :<br />-lidentification d'une large palette d'éléments (analyse par activation neutronique) ne<br />se limitant pas aux seuls polluants (Na, K, Ca, Sc, Cr, Fe, Co, Zn, As, Br, Rb, Sr, Ag, Sb, Cs,<br />Ba, Hf, Ta, Au, Terres Rares, Th),<br />-un échantillonnage par trappes à sédiments sur lensemble du bassin et avec un suivi<br />régulier sur la période 1999-2002 (33 stations exploitées),<br />-un traitement statistique de linformation recueillie (analyse en composantes<br />principales).<br />Cette méthodologie a permis de préciser à quelle échelle les signatures multiélémentaires<br />portées par les MES se différencient les unes des autres, et à quelle logique obéissent les<br />différences observées. Ainsi, signatures naturelles et signatures anthropiques ont pu être<br />distinguées. Les premières témoignent des différences de lithologie existant sur le bassin<br />(Cs/Sc, Ca, Hf, Na, Terres Rares lourdes/Terres Rares légères). Parmi les secondes, certaines<br />marquent des zones de contamination étendue (Zn/7Be, Sb, Cr, Au, Ag) tandis que d'autres<br />identifient une pollution plus localisée (Th/La).<br />Grâce à cette méthodologie, il est donc possible de préciser lorigine des MES et de suivre<br />leur transfert de lamont vers laval. Ces résultats offrent donc la possibilité dun meilleur<br />contrôle des transferts de sédiments, outil indispensable aux gestionnaires et usagers de l'eau.

Cette thèse présente un travail sur le fond diffus extragalactique dans les domaines de longueurs d'onde infrarouge et millimétrique. (1) L'étude de la couleur (ou rapport de brillance) des cirrus aux longueurs d'onde 60 et 100 microns a montré une augmentation de celle-ci de B(60)/B(100)=0.21 à 0.28 pour des brillances inférieures à B(100)=3 MJy/sr. Ceci se traduit par une augmentation des très petits grains de poussières dans les régions diffuses de haute latitude provoquée par l'érosion et la fragmentation des grains par les ondes de choc des supernovae. (2) La séparation entre les cirrus et les fluctuations du fond diffus infrarouge extragalactique à l'aide des couleurs B(60)/B(100), B(60)/B(170), B(100)/B(170) s'est révélée non efficace, car les spectres des deux composantes sont trop proches à ces longueurs d'onde. Il faudra renouveler l'étude aux plus grandes longueurs d'onde de Planck et Herschel. (3) Le spectre de puissance des fluctuations du fond diffus infrarouge extragalactique ne montre aucune corrélation particulière. On en déduit un biais des galaxies infrarouges inférieur à 0.6. Ceci implique que les galaxies formant les fluctuations du fond sont à bas redshift. On espère détecter des corrélations en sondant les cartes plus grandes de SPITZER. (4) la séparation statistique du fond diffus cosmologique (FDC) et de l'effet Sunyaev-Zel'dovich (SZ) cinétique pourrait se faire à l'aide d'une loi à priori entre l'effet SZ cinétique et le produit de covariance entre la carte de mélange (FDC+SZ cinétique) et l'effet SZ thermique.

Les anisotropies du fond diffus cosmologique (CMB) sont une mine d'informations sur la physique de l'Univers primordial. Leur spectre spatial de puissance depend des parametres cosmologiques qui caracterisent le contenu et l'evolution de l'Univers. La mesure precise de ce spectre de puissance permet de contraindre fortement les modeles, mais est rendue difficile par la presence de emissions astrophysiques d'avant-plan qui se superposent au signal primordial. Apres une presentation succinte du modele standard de la cosmologie et des differentes sources d'emission dans le domaine millimetrique, nous passons en revue les methodes de separation de composantes couramment employees au sein de la communaute. Nous developpons dans cette these des methodes ameliorees pour la separation et la caracterisation des composantes de signal et de bruit presentes dans les donnees. Tout d'abord, les methodes classiques, basees sur un modele extremement simplifie, ne permettent pas de separer efficacement certaines composantes systematiques instrumentales correlees entre les detecteurs. Nous presentons une methode de separation de composante adaptee au traitement de tels effets systematiques. Cette technique est testee sur des simulations d'observation du satellite Planck.Par ailleurs, les methodes "standard" de separation de composantes ne sont pas entierement satisfaisantes, car elles ne sont pas optimisees pour l'estimation des spectres de puissance, et elles necessitent la connaissance, a priori, des spectres electromagnetiques des composantes. Nous decrivons une nouvelle methode destimation du spectre de puissance du CMB (et des autres composantes) realisant en aveugle la separation des composantes. Cette approche est validee a l'aide de nombreuses simulations. Dans une derniere partie, nous appliquons cette methode aux donnees obtenues avec l'experience Archeops.

La segmentation d'organes abdominaux dans des images médicales volumiques est rendue difficile par le bruit et le faible contraste de ces images. Les techniques de segmentation classiques à base d'extraction de contours ou de seuillage donnent des résultats insuffisants. Dans ce rapport, nous utilisons des modèles déformables pour segmenter les images. En introduisant un modèle de l'organe voulu dans le processus de segmentation, nous bénéficions d'une connaissance a priori de la forme à retrouver. Nous utilisons des images de contour bruitées pour déformer localement le modèle. Les données de contours étant incomplètes, il est nécessaire de contraindre le modèle pour qu'il se déforme régulièrement. Nos maillages simplexes bénéficient d'un mécanisme de mémoire de forme agissant de façon régularisante sur les déformations. Nous utilisons des transformations globales pour disposer davantage de contraintes. Un modèle hybride fournit un compromis entre complexité de calcul des transformations globales et nombre de degrés de liberté du modèle. Nous étudions également l'utilisation d'un ensemble d'apprentissage pour construire un modèle plus robuste tirant parti de l'information statistique des déformations possibles. L'information statistique peut être utilisée pour contraindre d'avantage les déformations ou pour paramétrer de façon plus fine le processus de déformation.

Les travaux présentés dans ce mémoire sont axés sur la détection et la localisation de défauts en utilisant l'analyse en composantes principales (ACP). Dans le premier chapitre les principes fondamentaux de l'analyse en composantes principales linéaire sont présentés. L'ACP est utilisée pour la modélisation des processus en fonctionnement normal. Dans le deuxième chapitre le problème de détection et localisation de défauts par ACP linéaire est abordé. A partir de l'analyse des indices de détection classiques, un nouvel indice de détection de défaut basé sur les dernières composantes principales a été développé. Pour la localisation de défauts, les méthodes classiques, utilisant par exemple le principe de reconstruction ou encore le calcul des contributions à l'indice de détection, ont été adaptées à l'indice de détection proposé. Le troisième chapitre est consacré à l'ACP non-linéaire (ACPNL). Une extension de l'ACP pour des systèmes non-linéaires, combinant l'algorithme des courbes principales et les réseaux RBF, est proposée. Pour la détermination du nombre de composantes à retenir dans le modèle ACPNL, une extension du critère basé sur la variance de l'erreur de reconstruction a été proposée. Une application réalisée dans le cadre d'une collaboration avec le réseau de surveillance de la qualité de l'air en Lorraine AIRLOR fait l'objet du quatrième chapitre. Cette application concerne la détection et la localisation de défauts de capteurs de ce réseau en utilisant la procédure de détection et de localisation développée dans le cas linéaire.