Cette thèse concerne l'étude des propriétés structurales et magnétiques de nanoparticules magnétiques creuses (HMNPs), coquille et coquille/coquille. Les effets de surface sont exaltés de par la présence des surfaces interne et externe. L'étude expérimentale de HMNPs basée sur des mesures magnétiques et de spectrométrie Mössbauer du 57Fe a montré une structure magnétique complexe. Les HMNPs ayant une épaisseur ultrafine présentent une structure magnétique décrite par 2 sous-réseaux spero-magnétiques opposés, en plus de la présence d’un champ d'échange bias significatif. L'effet de la taille et de l'épaisseur des HMNPs a été également étudié. Les spectres Mössbauer obtenus sous champ magnétique montrent que la structure magnétique est fortement corrélée au rapport surface/volume. Ces résultats expérimentaux ont été confirmés par simulation Monte Carlo. Après optimisation du modèle, l’approche numérique montre d’abord que l'anisotropie de surface Ks gouverne le comportement magnétique des HMNPs et ensuite que la valeur critique de Ks nécessaire pour obtenir une configuration radiale (spike) diminue lorsque la taille des HMNPs augmente. L'étude numérique menée pour différentes tailles et épaisseurs de coquille, a permis de suivre leurs effets sur la structure magnétique des HMNPs. Par ailleurs, l'étude expéri-mentale menée sur des HMNPs shell/shell, montre que le désordre des spins et le champ d'échange bias deviennent plus importants lorsque les HMNPs sont recouvertes d’une coquille antiferromagnétique (NiO). De ces résultats, on peut déduire l'effet du désordre des spins sur les phénomènes d'échange bias dans un tel système. / This thesis concerns the study of structural and magnetic properties of hollow magnetic nanoparticles (HMNPs), shell and shell/shell. These HMNPs present enhanced surface effects resulting from the presence of both inner and outer surface layers. The experimental investigation combining magne-tic measurements and 57Fe Mössbauer spectrometry of such HMNPs has revealed a complex spin magnetic structure. Small HMNPs with ultrathin thickness show highly disordered magnetic structure and the corresponding in-field hyperfine structure can be described by means of 2 speromagnetic antiferromagnetically coupled, in addition to the significant exchange bias phenomenon. The in-field Mössbauer study of the effect of size and thickness of HMNPs shows that the spin disorder is strongly correlated to the surface to volume ratio. Those experimental magnetic behaviors were confirmed using Monte Carlo simulation. Indeed, after improving the numeric model, it is concluded that surface anisotropy Ks has a dominant role in the magnetic behavior of HMNPs and the value of critical Ks necessary to obtain radial (spike) configuration decreases as the size of HMNPs increases, keeping the same thickness. The numeric study for different sizes and shell thicknesses allows the effect of these parameters on the spin structure of HMNPs to be followed. Then, the experi-mental study extended to shell/shell HMNPs indicates that the spin disorder is enhanced in HMNPs with antiferromagnetic shell (NiO) in addition to larger exchange bias field. From those results, one can try to deduce the effect of spin disorder on the exchange bias phenomena in such system.

La classification automatique, qui consiste à regrouper des objets similaires au sein de groupes, également appelés classes ou clusters, est sans aucun doute l’une des méthodes d’apprentissage non-supervisé les plus utiles dans le contexte du Big Data. En effet, avec l’expansion des volumes de données disponibles, notamment sur le web, la classification ne cesse de gagner en importance dans le domaine de la science des données pour la réalisation de différentes tâches, telles que le résumé automatique, la réduction de dimension, la visualisation, la détection d’anomalies, l’accélération des moteurs de recherche, l’organisation d’énormes ensembles de données, etc. De nombreuses méthodes de classification ont été développées à ce jour, ces dernières sont cependant fortement mises en difficulté par les caractéristiques complexes des ensembles de données que l’on rencontre dans certains domaines d’actualité tel que le Filtrage Collaboratif (FC) et de la fouille de textes. Ces données, souvent représentées sous forme de matrices, sont de très grande dimension (des milliers de variables) et extrêmement creuses (ou sparses, avec plus de 95% de zéros). En plus d’être de grande dimension et sparse, les données rencontrées dans les domaines mentionnés ci-dessus sont également de nature directionnelles. En effet, plusieurs études antérieures ont démontré empiriquement que les mesures directionnelles, telle que la similarité cosinus, sont supérieurs à d’autres mesures, telle que la distance Euclidiennes, pour la classification des documents textuels ou pour mesurer les similitudes entre les utilisateurs/items dans le FC. Cela suggère que, dans un tel contexte, c’est la direction d’un vecteur de données (e.g., représentant un document texte) qui est pertinente, et non pas sa longueur. Il est intéressant de noter que la similarité cosinus est exactement le produit scalaire entre des vecteurs unitaires (de norme 1). Ainsi, d’un point de vue probabiliste l’utilisation de la similarité cosinus revient à supposer que les données sont directionnelles et réparties sur la surface d’une hypersphère unité. En dépit des nombreuses preuves empiriques suggérant que certains ensembles de données sparses et de grande dimension sont mieux modélisés sur une hypersphère unité, la plupart des modèles existants dans le contexte de la fouille de textes et du FC s’appuient sur des hypothèses populaires : distributions Gaussiennes ou Multinomiales, qui sont malheureusement inadéquates pour des données directionnelles. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur deux challenges d’actualité, à savoir la classification des documents textuels et la recommandation d’items, qui ne cesse d’attirer l’attention dans les domaines de la fouille de textes et celui du filtrage collaborative, respectivement. Afin de répondre aux limitations ci-dessus, nous proposons une série de nouveaux modèles et algorithmes qui s’appuient sur la distribution de von Mises-Fisher (vMF) qui est plus appropriée aux données directionnelles distribuées sur une hypersphère unité. / Cluster analysis or clustering, which aims to group together similar objects, is undoubtedly a very powerful unsupervised learning technique. With the growing amount of available data, clustering is increasingly gaining in importance in various areas of data science for several reasons such as automatic summarization, dimensionality reduction, visualization, outlier detection, speed up research engines, organization of huge data sets, etc. Existing clustering approaches are, however, severely challenged by the high dimensionality and extreme sparsity of the data sets arising in some current areas of interest, such as Collaborative Filtering (CF) and text mining. Such data often consists of thousands of features and more than 95% of zero entries. In addition to being high dimensional and sparse, the data sets encountered in the aforementioned domains are also directional in nature. In fact, several previous studies have empirically demonstrated that directional measures—that measure the distance between objects relative to the angle between them—, such as the cosine similarity, are substantially superior to other measures such as Euclidean distortions, for clustering text documents or assessing the similarities between users/items in CF. This suggests that in such context only the direction of a data vector (e.g., text document) is relevant, not its magnitude. It is worth noting that the cosine similarity is exactly the scalar product between unit length data vectors, i.e., L 2 normalized vectors. Thus, from a probabilistic perspective using the cosine similarity is equivalent to assuming that the data are directional data distributed on the surface of a unit-hypersphere. Despite the substantial empirical evidence that certain high dimensional sparse data sets, such as those encountered in the above domains, are better modeled as directional data, most existing models in text mining and CF are based on popular assumptions such as Gaussian, Multinomial or Bernoulli which are inadequate for L 2 normalized data. In this thesis, we focus on the two challenging tasks of text document clustering and item recommendation, which are still attracting a lot of attention in the domains of text mining and CF, respectively. In order to address the above limitations, we propose a suite of new models and algorithms which rely on the von Mises-Fisher (vMF) assumption that arises naturally for directional data lying on a unit-hypersphere.