Les Basques ont été parmi les premiers Européens à être en contact et à pratiquer le commerce avec les Premières Nations du nord-est de l’Amérique du Nord. Leurs activités de pêche et leurs relations avec les Premières Nations au XVIe siècle demeurent peu et mal connues dans la mesure où elles ont laissé peu de traces écrites et qu’il y a très peu de travaux traitant de la question. Notre étude porte principalement sur l’analyse de la langue et de la culture matérielle pour appréhender les relations nouées entre ces deux groupes car les premiers contacts entre eux ont été caractérisés par des échanges linguistiques et des échanges d’objets matériels. C’est essentiellement par les travaux historiques menés sur les ports basques, par les cartes anciennes, par les récits de voyage français, qui font souvent référence aux Basques, et par les collections d’objets provenant de sites basques et autochtones en Amérique du Nord que nous pouvons mieux connaître les activités des Basques et leurs relations avec les Premières Nations. Nous avons donc privilégié une approche multidisciplinaire et transversale qui mobilise l’histoire, la linguistique et l’archéologie dans un même travail de synthèse. / The Basques were among the first Europeans to be in contact and to trade with the Native people of north-eastern North America. Little is known or understood of their activities and relationships with the First Nations in the 16th century in so far as few printed records of their activities have survived and the scholarly works dealing with the topic are scarce and far between. The study focusses on language and material culture because the first contacts between these two groups are characterised by the exchange of words and material objects. The aim of this study is to reach a better understanding of the activities of the Basque and their relations with First Nations through historical research carried out in Basque ports, maps of the period, French travel accounts, which often refer to the Basques who preceded them, and collections of objects from Basque and First Nations archaeological sites in North America. This study is, therefore, a multidisciplinary undertaking which combines history, linguistics and archaeology in a single analytical work. / Euskaldunak lehenengoetarikoak izan ziren Ipar Amerikako ipar-ekialdeko Lehen Nazioekin harremantzen eta salerosketan aritzen. Haien XVI. Mendeko arrantza eta harremanen aztarna idatziak eskasak dira, idatziriko idazki gutxi geratu baitira eta ikasketa oso gutxi baitaude gai honi buruz. Hizkuntz eta kultura materialaren trukaketa izanen dira bide Euskaldun eta Lehen Nazioetakoen arteko harremana ulertzeko, horiexek izan baitziren haien harremanari hasiera eman zioten bi kontaktu motak. Gehienbat euskal portuei buruzko idazki notarioak aztertzen dituzten lan historikoak, mapa zaharrak, frantsesen bidai liburuak eta euskal zein Lehen Nazioen indusketa lekuetan aurkitu diren zenbait objektu landuko ditugu, euskaldunek Ipar Amerikako ipar-ekialdean zituzten zereginak eta bertakoekin zuten harremana hobe ulertzeko. Lan hau, beraz, jakintza-alor anitzeko lan bat izanen da, historia, hizkuntza eta arkeologia aztertuko dituena, analisi lan bakarrean.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. A partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentes. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes bases sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. Dans CAES, l'agent est compose de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativite et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fonde sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet a un agent situe de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorise (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilise pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. In CAES, the agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance

Avec la mondialisation, l'entreprise doit faire face aux menaces de plus en plus fortes de la concurrence et à l'accélération des flux d'information. Pour cela, elle est amenée à rester continuellement informée des innovations, des stratégies de la concurrence et de l'état du marché tout en gardant la maîtrise de son environnement. Le développement d'Internet et la globalisation ont à la fois renforcé cette exigence, et fourni les moyens de collecter l'information qui, une fois synthétisée, prend souvent une forme relationnelle. Pour analyser le relationnel, le recours à la visualisation par des graphes apporte un réel confort aux utilisateurs, qui, de façon intuitive, peuvent s'approprier une forme de connaissance difficile à appréhender autrement. <br />Nos travaux conduisent à l'élaboration des techniques graphiques permettant la compréhension des activités humaines, de leurs interactions mais aussi de leur évolution, dans une perspective décisionnelle. Nous concevons un outil alliant simplicité d'utilisation et précision d'analyse se basant sur deux types de visualisations complémentaires : statique et dynamique. <br />L'aspect statique de notre modèle de visualisation repose sur un espace de représentation, dans lequel les préceptes de la théorie des graphes sont appliqués. Le recours à des sémiologies spécifiques telles que le choix de formes de représentation, de granularité, de couleurs significatives permet une visualisation plus juste et plus précise de l'ensemble des données. L'utilisateur étant au cœur de nos préoccupations, notre contribution repose sur l'apport de fonctionnalités spécifiques, qui favorisent l'identification et l'analyse détaillée de structures de graphes. Nous proposons des algorithmes qui permettent de cibler le rôle des données au sein de la structure, d'analyser leur voisinage, tels que le filtrage, le k-core, la transitivité, de retourner aux documents sources, de partitionner le graphe ou de se focaliser sur ses spécificités structurelles.<br />Une caractéristique majeure des données stratégiques est leur forte évolutivité. Or l'analyse statistique ne permet pas toujours d'étudier cette composante, d'anticiper les risques encourus, d'identifier l'origine d'une tendance, d'observer les acteurs ou termes ayant un rôle décisif au cœur de structures évolutives.<br />Le point majeur de notre contribution pour les graphes dynamiques représentant des données à la fois relationnelles et temporelles, est le morphing de graphe. L'objectif est de faire ressortir les tendances significatives en se basant sur la représentation, dans un premier temps, d'un graphe global toutes périodes confondues puis en réalisant une animation entre les visualisations successives des graphes attachés à chaque période. Ce procédé permet d'identifier des structures ou des événements, de les situer temporellement et d'en faire une lecture prédictive.<br />Ainsi notre contribution permet la représentation des informations, et plus particulièrement l'identification, l'analyse et la restitution des structures stratégiques sous jacentes qui relient entre eux et à des moments donnés les acteurs d'un domaine, les mots-clés et concepts qu'ils utilisent.

Cette thèse porte sur l'apprentissage des modèles de situations afin<br />de fournir des services sensibles au contexte dans un environnement<br />intelligent. D'abord, nous motivons et introduisons la notion de contexte<br />pour la modélisation du comportement humain. Ce dernier est représenté par un<br />modèle de situations décrivant l'environnement, ses occupants et leurs<br />activités. Nous proposons deux exemples d'implémentation du modèle de<br />situations. Puis, nous introduisons un cadre conceptuel pour l'acquisition<br />automatique et l'évolution des différentes couches d'un modèle de situations.<br />Ce cadre regroupe différentes méthodes d'apprentissage: la détection de rôles<br />par entité, l'extraction non-supervisée de situations à partir de données<br />multimodales, l'apprentissage supervisé de situations et l'évolution d'un<br />modèle de situations basée sur les retours de l'utilisateur. Ce cadre<br />conceptuel ainsi que les méthodes associées ont été implémentées et évaluées<br />dans un environnement domestique augmenté.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

Cette recherche se caractérise, premièrement, par une discussion théorique sur le concept d'agent autonome, basée sur des éléments issus des paradigmes de l'Intelligence Artificielle Située et de l'Intelligence Artificielle Affective. Ensuite, cette thèse présente le problème de l'apprentissage de modèles du monde, en passant en revue la littérature concernant les travaux qui s'y rapportent. À partir de ces discussions, l'architecture CAES et le mécanisme CALM sont présentés. CAES (Coupled Agent-Environment System) constitue une architecture pour décrire des systèmes basés sur la dichotomie agent-environnement. Il définit l'agent et l'environnement comme deux systèmes partiellement ouverts, en couplage dynamique. L'agent, à son tour, est composé de deux sous-systèmes, l'esprit et le corps, suivant les principes de la situativité et de la motivation intrinsèque. CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) est un mécanisme d'apprentissage fondé sur l'approche constructiviste de l'Intelligence Artificielle. Il permet à un agent situé de construire un modèle du monde dans des environnements partiellement observables et partiellement déterministes, sous la forme d'un processus de décision markovien partiellement observable et factorisé (FPOMDP). Le modèle du monde construit est ensuite utilisé pour que l'agent puisse définir une politique d'action visant à améliorer sa propre performance. / Esta pesquisa caracteriza-se, primeiramente, pela condução de uma discussão teórica sobre o conceito de agente autônomo, baseada em elementos provenientes dos paradigmas da Inteligência Artificial Situada e da Inteligência Artificial Afetiva. A seguir, a tese apresenta o problema da aprendizagem de modelos de mundo, fazendo uma revisão bibliográfica a respeito de trabalhos relacionados. A partir dessas discussões, a arquitetura CAES e o mecanismo CALM são apresentados. O CAES (Coupled Agent-Environment System) é uma arquitetura para a descrição de sistemas baseados na dicotomia agente-ambiente. Ele define agente e ambiente como dois sistemas parcialmente abertos, em acoplamento dinâmico. O agente, por sua vez, é composto por dois subsistemas, mente e corpo, seguindo os princípios de situatividade e motivação intrínseca. O CALM (Constructivist Anticipatory Learning Mechanism) é um mecanismo de aprendizagem fundamentado na abordagem construtivista da Inteligência Artificial. Ele permite que um agente situado possa construir um modelo de mundo em ambientes parcialmente observáveis e parcialmente determinísticos, na forma de um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável e Fatorado (FPOMDP). O modelo de mundo construído é então utilizado para que o agente defina uma política de ações a fim de melhorar seu próprio desempenho. / This research is characterized, first, by a theoretical discussion on the concept of autonomous agent, based on elements taken from the Situated AI and the Affective AI paradigms. Secondly, this thesis presents the problem of learning world models, providing a bibliographic review regarding some related works. From these discussions, the CAES architecture and the CALM mechanism are presented. The CAES (Coupled Agent-Environment System) is an architecture for describing systems based on the agent-environment dichotomy. It defines the agent and the environment as two partially open systems, in dynamic coupling. The agent is composed of two sub-systems, mind and body, following the principles of situativity and intrinsic motivation. CALM (Constructivist Learning Anticipatory Mechanism) is based on the constructivist approach to Artificial Intelligence. It allows a situated agent to build a model of the world in environments partially deterministic and partially observable in the form of Partially Observable and Factored Markov Decision Process (FPOMDP). The model of the world is constructed and used for the agent to define a policy for action in order to improve its own performance.

Intitulé « Silences et dissidences dans les journaux de l’expédition Lewis et Clark », notre travail, centré sur le voyage de découverte de Meriwether Lewis et William Clark, s’appuie sur un corpus de textes récemment publiés. Revenant sur la voix officielle du discours jeffersonien incarnée par les capitaines, mandataires d’une mission à visée autant géopolitique et économique que scientifique, notre recherche proposera une relecture des écrits du « Corps de la Découverte », ainsi qu’une tentative de réhabilitation des voix annexes, celles de sergents et de soldats de la troupe, généralement considérées comme secondaires et pourtant révélatrices de points de vue parallèles, essentiels à une mise en perspective historiographique nouvelle. Ce regard neuf sur un épisode crucial de l’histoire du continent et du peuple nord-américains tentera de démontrer qu’au-delà du témoignage des chefs, seule une prise en compte d’une symphonie narrative, où se mêlent voix « officielles » mais aussi « dissidentes », autorise une restitution pertinente du tissu narratif global. Plus de deux siècles après le périple transcontinental du groupe mené par Lewis et Clark, cette étude se propose donc de mettre en relation de façon systématique l’ensemble des manuscrits de l’expédition, pour une exploitation rénovée de ces sources primaires. La présente analyse des récits des explorateurs s’inscrit dans le contexte de la politique jeffersonienne, dont il sera utile de présenter certains concepts fondamentaux afin d’apprécier au mieux, au travers du prisme des différents témoignages, le caractère exceptionnel d’une épopée profondément « américaine ». / This study, entitled “Silence and Dissidence in the Lewis & Clark Expedition Journals,” focuses on the voyage of discovery under the command of Meriwether Lewis and William Clark, and draws upon a body of recently published texts. Reassessing the official voice of the Jeffersonian discourse, embodied by the captains in charge of a mission with geopolitical, economic and scientific purposes, our research aims at shedding new light on the writings of the Corps of Discovery, in an attempt to rehabilitate the somewhat neglected voices of the sergeants and soldiers of the group, often deemed secondary but actually indicative of alternate vantage points, allowing for new historiographical perspectives. This new reading of a critical episode in the history of the North American continent, as well as its people, will endeavour to show that, beyond the leaders’ reports, it is only through the symphony of intertwining “official” and “dissenting” voices that true relevance and accuracy may be achieved in the final synthetic narrative. More than two centuries after the transcontinental journey of the party led by Lewis and Clark, this study will aim at systematically interconnecting the whole set of manuscripts devoted to the narration of the voyage, for a better and renovated approach of these precious primary sources. This analysis is linked to the broader framework of the Jeffersonian policy, the main aspects of which shall first be presented, in order to fully grasp the exceptional nature of a profoundly “American” epic, through the prism of the various testimonies.

Le mémoire vise à proposer une épistémologie pragmatique de la science scolaire à l’école primaire. Un défaut de compréhension de la nature de la science pourrait en effet justifier en partie les difficultés de l'enseignement des sciences par démarche d'investigation. Une étude des représentations de la science chez les enseignants et futurs enseignants confirme qu’ils n‘en ont pour la plupart qu‘une vision assez floue, relevant majoritairement d'une forme d'empirisme naïf. Un jeu opératoire de critères de scientificité adapté au contexte de l’école est développé dans une approche "bottom-up" partant des pratiques de classe effectives. Sa capacité à discriminer pratiques scientifiques et non scientifiques est discutée, de même que les implications didactiques et épistémologiques de son utilisation. Il est en particulier possible d‘en déduire des définitions évolutives d‘une science scolaire normative mais subsidiaire par rapport à la “science des scientifiques”. Cet outil épistémologique s’avère bien reçu par les enseignants auxquels il a été présenté. Le test en situation de différentes stratégies pédagogiques fait apparaître que les plus efficaces pour l'appropriation de critères de scientificité ajoutent à la démarche d’investigation une composante épistémologique explicite. Certains éléments de méthode scientifique peuvent être travaillés dès la Grande Section de maternelle (5-6 ans) : des élèves ayant vécu des démarches d’investigation s’avèrent capables de revendiquer la primauté de l’expérience, mais aussi de mettre en œuvre des tests relatifs à plusieurs critères de scientificité et de s‘approprier les rudiments de la modélisation scientifique. / The purpose of this thesis is to propose a pragmatic epistemology of school science in primary school. Indeed, some of the difficulties encountered by inquiry-based science education may be attributed to a lack of understanding of the very nature of science. A survey on the perception of science by incumbent teachers and teachers in training confirms that most of them have a relatively vague vision grounded in a form of naive empiricism. A practical set of criteria of scientificity adapted to the school context is developed through a “bottom-up” approach based on actual classroom practices. Its efficiency at discriminating scientific and non-scientific practices is discussed, as well as the didactical and epistemological implications of its use. It is thus possible to deduce evolutive definitions of a school science that is normative yet subordinated to the “science of scientists”. Teachers responded positively to this epistemological tool when it was presented to them. Among the different teaching strategies tested in a classroom, the most efficient for the acquisition of criteria of scientificity were those which supplemented the inquiry process with an explicit epistemological component. Some elements of scientific method can be introduced as early as kindergarten (5-6 y.o) : after experimenting with inquiry processes, pupils have proved able not only to claim the primacy of experiment but also to run tests related to different criteria of scientificity and acquire the basics of scientific modeling.

Cette thèse se compose de trois essais autonomes sur le marché boursier chinois. Le premier essai examine le processus de la découverte du prix des actions A et H pour des sociétés chinoises double cotées à la fois sur les bourses de Shanghai/Shenzhen et de Hong Kong durant les sessions d'échange communes. Nous mettons en évidence une relation de long terme entre les prix des actions A et H. En appliquant la méthode de l'information partagée de Hasbrouck (1995), il apparaît, quand la Chine adoptait un régime de change fixe, le marché domestique contribuait plus d'information à la découverte du prix que le marché étranger; tandis que sous un régime de change flexible, c'est le marché étranger qui dominait dans la découverte du prix.Le deuxième essai prenant les réformes chinoises du régime de Juillet 2005 et de Juillet 2008 comme des événements spéciaux, il étudie si ces changements de régime de change affectent l'arbitrage entre les marchés des actions A et H. En comparant les niveaux des impacts des facteurs idiosyncratiques sur la décote de prix des actions A et H avant et après les changements de régime, les résultats montrent que la relaxation des contrôles des changes ne favorise pas l'arbitrage entre les deux marchés. Par ailleurs, ce changement de régime de change introduit un risque de change important dans la stratégie des arbitragistes.Le troisième essai aborde la transmission d'information en séance et hors séance de cotation en termes de rendements et de volatilités entre la Chine, l'Amérique et l'Europe. Le problème du synchronisme est considéré avec soin dans la modélisation bivariée avec la Chine comme référence avec des données journalières. / This thesis consists of three self-contained essays on the Chinese stock market. The first essay examines the price discovery process of Chinese dual-listed firms on the A-share and H-share markets during overlapping trading hours. We provide evidence that there exists a long-term relationship between the A- and H-share markets. By applying the information share model of Hasbrouck (1995), we find that: under a fixed exchange rate, the A-share market contributes more innovations in price discovery than the H-share market; while under a managed floating exchange rate, it is the H-share market that plays a dominant role in the price discovery process.In the second essay, by using the exchange rate regime changes of July 21, 2005 and July 01, 2008 of as special events, we examine whether changes in exchange-rate regime affect the intensity of inter-market arbitrage between A- and H-share markets. By comparing the significance of the impact of idiosyncratic factors on the H-share discount before and after the changes of exchange rate regime, the results show that the relaxation of exchange controls does not encourage inter-market arbitrage between the Chinese mainland and Hong Kong markets. Further, the switch from a fixed to a floating exchange-rate regime introduces an important exchange rate risk to arbitrageurs.The last essay studies daytime and overnight information transmission in terms of returns and volatility between China, America and Europe. The asynchronicity issue is carefully considered in the bivariate modelling with China as benchmark with daily data.