Cette thèse étudie des phénomènes de concentration. Des méthodes sont développées pour éviter les concentrations et obtenir des résultats de compacité (1ère partie). Une fonctionelle menant à des solutions concentrées sur un ensemble 1-dimensionnel est ensuite introduite (2ème partie).

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Le travail développé se place dans le contexte de l'identification thermique et du contrôle non destructif des systèmes. L'objectif est de décrire le comportement de milieux stables ou lentement évolutifs par une approche d'identification des paramètres thermophysiques. Le démarche adoptée consiste d'abord à établir le modèle théorique du système expérimenté dans la base "explicative" qui est généralement le temps puis, à partir de résultats expérimentaux, à déterminer par optimisation les paramètres recherchés. Le système étudié est caractérisé par ses focntions de réponses (fonction de transfert, impédance,...).Dans ces fonctions, le milieu est caractérisé par des paramètres globaux ou apparents. Notre analyse se place dans le domaine fréquentiel dans lequel le produit de convolution, qui existe dans l'espace du temps, se transforme en produit simple. Le système est alors caractérisé par sa fonction de transfert. L'étude des relations flux-température dans un plan conduit à introduire la notion d'impédance thermique. Les développements et applications effectués dans ce travail sont relatifs à la caractérisation thermique du béton en laboratoire et in situ ainsi qu'à la détection de défauts suffisamment contrastés positionnés à différentes profondeurs. L'objectif final est d'être capable d'utiliser les sollicitations naturelles pour l'identification des systèmes. La difficulté réside dans l'exploitation de données naturelles donc aléatoires, dans un processus de traitement situé dans le domaine fréquentiel. Les mesures de flux et de température sont effectuées sur une seule face d'accès, celle qui est en contact avec l'environnement microclimatique extérieur. / The work developed is located in the context of thermal identification and non-destructive testing of systems. The objective is to describe the behavior of stable or slowly progressive approach by identifying thermophysical parameters. The approach is to first establish the theoretical model of the system tested in the basic "explanation" which is usually the time and, from experimental results to be determined by optimizing the parameters sought. The system studied is characterized by its response function (transfer function, impedance,...). In these functions, the medium is characterized by global parameters or apparent. Our analysis is placed in the frequency domain where the convolution product, which exists in the space of time, turns into a single product. The system is then characterized by its transfer function. The study of flow-temperature relationships in a plane leads to introduce the concept of thermal impedance. Developments and applications made in this work are related to the thermal characterization of concrete in the laboratory and in situ and the detection of defects adequately contrasted positioned at different depths. The ultimate goal is to be able to use the solicitation for the identification of natural systems. The difficulty lies in the exploitation of natural data so random in a process located in the frequency domain. Flux measurements and temperature are performed on one side of access, which is in contact with the outside microclimatic environment.

Pour répondre au besoin croissant d'inspection par contrôle non destructif (CND) dans les industries manufacturières, il est impératif de développer des solutions qui exploiteront les possibilités d'automatisation pour compléter les compétences des inspecteurs humains. Le secteur du moulage sous pression d'aluminium (ADC) est un secteur en constante évolution, au service d'industries critiques pour la sécurité comme l'automobile et l'aérospatiale. Cependant, les ADC sont susceptibles de présenter des défauts de fabrication dont la plupart ne sont pas visibles à l'œil nu et nécessitent une application appropriée des techniques CND pour vérifier leur intégrité structurelle et leur aptitude à l'emploi. Ces procédures sont standardisées et doivent être menées conformément aux normes industrielles applicables. Le développement de l'automatisation des tâches d'évaluation des images radiographiques des ADC est confronté à un défi, notamment en ce qui concerne la capacité de ces solutions à se conformer aux normes CND. Les réseaux neuronaux d'apprentissage profond ont démontré un potentiel important dans la reconnaissance automatisée des défauts/défauts, néanmoins, la confiance nécessaire pour accepter de telles solutions dans les secteurs critiques pour la sécurité ne peut être acquise que si l'on comprend suffisamment comment ces modèles fonctionnent et quelles propriétés exactes des données de formation sont cruciales pour leurs performances. Au fil des ans, l'utilisation prolifique de l'apprentissage profond dans divers secteurs a popularisé la notion de sa forte dépendance aux données, en mettant davantage l'accent sur la quantité que sur la qualité. Cette thèse est composée d'études expérimentales visant à comprendre les propriétés des données de radiographie numérique à rayons X qui sont cruciales pour affecter les performances de l'apprentissage profond. Dans le premier chapitre, une étude approfondie entre l'influence du rapport contraste/bruit et du rapport signal/bruit a été menée. Les résultats de l'étude ont révélé que la variation du rapport contraste/bruit (CNR) a un impact sur le comportement d'apprentissage des modèles d'apprentissage profond d'une manière qui pourrait être exploitée pour former un modèle d'apprentissage profond hautement performant. Une deuxième étude telle que présentée au chapitre 2 de cette thèse considère les propriétés des images de radiographie numérique à rayons X, en particulier les propriétés statistiques de la distribution d'intensité des pixels. Cette découverte a ouvert la voie à la synthèse d'images radiographiques numériques et à leur utilisation comme données d'apprentissage pour une application d'apprentissage profond. Bien qu'entraîné uniquement sur les données synthétiques, le modèle a obtenu d'excellentes performances sur de véritables images de radiographie numérique à rayons X. Grâce à l'approche peu coûteuse en termes de calcul qu'elle présente, cette solution offre de bonnes perspectives dans les industries, en particulier dans l'industrie ADC qui fabrique des produits aux morphologies cohérentes. Au chapitre 3, la pertinence de la qualité des données par rapport à la quantité pure a été étudiée dans une étude expérimentale utilisant un simulateur de radiographie numérique à rayons X de pointe (aRTist). L'acquisition d'images a été réalisée sous deux formes distinctes : tout d'abord, la pratique industrielle conventionnelle qui stipule une plage fixe de qualité d'image à atteindre (par exemple, le rapport signal/bruit) a été utilisée pour acquérir des images à partir de 140 composants. Deuxièmement, un moyen non conventionnel qui se concentre sur la variation des paramètres d'exposition pour modifier les propriétés des défauts dans les images, notamment le rapport contraste/bruit (CNR), a été utilisé pour acquérir un ensemble de données avec seulement 42 % des composants de test. Les performances des modèles d'apprentissage profond formés distinctement sur chaque ensemble de données ont été comparées. Bien qu'organisé à l'aide de moins de composants, le modèle formé sur les données acquises à l'aide d'une méthode d'acquisition d'images non conventionnelle a démontré de meilleures performances de modèle. Cette étude confirme une exploitation efficace de nos résultats expérimentaux antérieurs qui identifient le CNR comme un paramètre d'image qui influence les performances de l'apprentissage profond. Le chapitre 4 se concentre sur le développement d'un algorithme de classement des défauts pour classer les défauts détectés dans les composants moulés sous pression en aluminium, inspiré de la norme ASTM E2973-15. Le pipeline de classement utilise un algorithme d'arbre k-dimensionnel (K-D) qui structure les défauts détectés pour faciliter une évaluation efficace des défauts. Cela permet des requêtes spatiales rapides et une évaluation efficace de la gravité des défauts sur la base de critères prédéfinis tels que des normes mondiales ou des termes spécifiques au client. L'algorithme a démontré une grande efficacité, classant avec précision les défauts et peut faciliter la prise de décision automatisée (Accepter/Rejeter) en radiographie numérique à rayons X. L'adaptabilité du système à différents critères de classement garantit son applicabilité dans divers secteurs critiques pour la sécurité. Collectivement, les études contenues dans cette thèse présentent des innovations expérimentales en radiographie numérique à rayons X qui influencent les performances du modèle d'apprentissage profond pour une évaluation robuste des défauts, offrant ainsi une voie viable pour réaliser une évaluation d'image automatisée qui peut atteindre une inspection à 100 % des composants fabriqués, même dans les secteurs qui nécessitent un strict respect des normes CND. / To meet the rising need for Non-destructive Testing (NDT) inspection in manufacturing industries, it is imperative to develop solutions that will exploit automation possibilities, to supplement the competencies of human inspectors. The aluminum die casting (ADC) sector is one that evolves constantly, serving safety-critical industries like automotive and aerospace. However, ADCs are prone to having manufacturing flaws, most of which are not visible to the human eye and hence require proper application of NDT techniques to ascertain their structural integrity, and fitness for use. The NDT procedures are standardized and must be conducted in accordance with applicable industrial standards. Developing automated solutions of tasks such as the evaluation of radiographic images of ADCs faces a challenge, particularly in the ability such solutions to conform to NDT standards. Deep learning neural networks have demonstrated significant potential in automated flaw/defect recognition, nonetheless, the confidence needed to accept such solutions in safety-critical sectors can only be gained if there is sufficient understanding of how these models operate, and what exact properties within training data is crucial to their performance. Over the years, the prolific use of deep learning across various sectors has popularized the notion of its high dependence on data, with more emphasis on the quantity, rather than the quality. This dissertation is composed of experimental studies aimed at understanding the properties of digital X-ray radiography data that is crucial in impacting deep learning performance. In the first chapter, an extensive study between the influence of contrast-to-noise ratio and signal-to-noise ratio was conducted. Findings from the study revealed that contrast-to-noise ratio (CNR) variation impacts training behaviour of the deep learning models in a manner that could be leveraged to train a deep learning model to be highly performant. A second study as presented in Chapter 2 of this dissertation considers the properties of digital X-ray radiography images, specifically the statistical properties of the pixel intensity distribution. This finding paved the way for the synthesization of digital X-ray images, using them as training data for a deep learning application. Although trained on only the synthetic data, the trained model performed excellently on real digital X-ray radiography images. With the computationally inexpensive approach it presents, this solution holds good prospect in industries, especially ADC industry that manufactures products with consistent morphologies. In Chapter 3, the relevance of data quality over sheer quantity was investigated in an experimental study using a state-of-the-art digital X-ray radiography simulator (aRTist). Acquisition of images were carried out in two distinct forms: firstly, the conventional industrial practice that stipulates a fixed range of image quality to be attained (e.g., the signal-to-noise ratio) was used to acquire images from 140 components. Secondly, a non-conventional means that focuses on varying exposure parameters to alter the properties of flaws in the images, notably the contrast-to-noise-ratio (CNR), was used to acquire dataset with only 42 % of the test components. The performances of deep learning models trained distinctly on each dataset was compared. Although curated using fewer components, the model trained on the data acquired using the proposed unconventional image acquisition method demonstrated better model performance. This study confirms an effective harnessing of our earlier experimental findings that identifies CNR as an image parameter that influences deep learning performance. Chapter 4 focuses on developing a flaw grading algorithm to classify detected flaws in aluminum die casting components, inspired by ASTM E2973-15 standard. The grading pipeline employs a k-dimensional (K-D) tree algorithm that structures detected flaws to facilitate efficient evaluation of the flaws. This approach enables rapid spatial queries and effective flaw severity evaluation based on predefined criteria such as global standards or client-specific terms. The algorithm demonstrated high efficiency, accurately grading flaws, and can facilitate automated decision-making (Accept/Reject) in digital X-ray radiography. The system's adaptability to different grading criteria ensures its applicability across various safety-critical sectors. Collectively, the studies contained in this dissertation present experimental innovations in Digital X-ray radiography that influence deep learning model performance for robust defect evaluation, thereby offering a viable pathway to realizing automated image evaluation that can achieve 100 % inspection of manufactured components, even in sectors that require strict adherence to NDT standards.

La détection des défauts non francs est un passage obligé dans la gestion de la maintenance des câbles (Wire Health Monitoring) et permet d’anticiper l’apparition de défauts francs engendrés par l'aggravation de défauts non francs. Ces travaux de thèse visent à étudier la problématique de défauts non francs dans les câbles électriques. L'étude proposée consiste à étudier le problème direct : modélisation électromagnétique et compréhension des phénomènes physiques liés à la présence des défauts non francs, et impact des défauts sur leurs signatures obtenues par réflectométrie. Il est proposé dans ce travail de caractériser des défauts non francs représentatifs de situations réelles, ce qui peut servir ultérieurement dans la résolution du problème inverse : déterminer la localisation et la sévérité des défauts à partir du réflectogramme en vue du diagnostic. L'approche proposée se fait en deux temps. Dans un premier temps, une caractérisation électromagnétique d’une zone localisée d’un câble présentant un défaut non franc est réalisée grâce à une modélisation électromagnétique prenant en compte la géométrie tridimensionnelle du défaut. Deux méthodes numériques ont été exploitées : une méthode de différences finies dans le domaine temporel (FDTD) et une méthode de Galerkin discontinu. Les résultats des simulations permettent d'exprimer les perturbations engendrées par le défaut et de déduire leur influence sur la propagation des signaux dans le câble. Des validations expérimentales menées dans le domaine temporel et le domaine fréquentiel permettent de confronter les mesures aux prédictions numériques. Dans un deuxième temps, des modèles électriques de défauts sont exprimés sous forme de paramètres localisés R, L, C, et G qui peuvent être utilisés dans un modèle de ligne de transmission. Une telle analyse des défauts non francs permet de relier une faible variation locale des caractéristiques physiques et électriques de la ligne à une variation des signaux de réflectométrie et des paramètres électriques de la ligne. L’approche permet de fournir des informations utiles pour caractériser des défauts et peut ainsi contribuer à améliorer les performances des systèmes de détection / The soft fault detection feature is certainly a very important aspect of wire health monitoring and an important process required in electrical wiring system operation. It has a great influence on the security and quality of supply. In transmission line networks, this feature is needed to provide a timely identification of the faulted line thus anticipating the appearance of severe faults that are initially caused by soft fault degradation. This work focuses on soft fault problems in electrical fault diagnosis and their weak impact on coaxial transmission lines. The objective of this work is to carry out a soft fault forward model: electromagnetic modeling and investigating the behavior of the line after soft damages and then to analyze its effects on their signatures obtained by reflectometry. It is proposed in this work to characterize the representative soft damages in real situations, which could be used later in solving the inverse problem: determining the position and severity of defects from the reflectometry response for the diagnosis. The proposed approach is based on the following steps: first, an electromagnetic characterization of a faulty region of a cable is carried out by electromagnetic modeling, by taking into account the three-dimensional geometry of defect. For this purpose, two numerical methods have been used: Finite Difference Time Domain (FDTD) and a Discontinuous Galerkin. The simulation results allow to study the disruption initiated by the fault and to infer their influence on the signal propagation along the cable. The experimental validation provided in frequency- and time-domain allows to confront experimental measurements with simulation predictions. In a second step, electrical fault models are expressed in terms of lumped parameters R, L, C, and G, which can be used in a transmission line model. Such analysis of soft faults allows to relate low local variation of the physical and electrical characteristics of the line to a reflectometry signals variation and electrical parameters changes. The approach can provide useful information to characterize defects and can thus contribute to improve the performance of detection systems

Le principal objectif de nos travaux était l’établissement de modèles suffisamment précis pour étudier le comportement des machines électriques en présence d’un défaut de court-circuit entre spires et d’en déduire les signatures pertinentes pour la détection de ce type de défaut. L’autre objectif était de dimensionner des machines électriques à courant de court-circuit d’amplitude limitée pour réduire le risque de propagation du défaut. La première approche de modélisation consiste à effectuer une étude complète en utilisant la méthode d’éléments finis pas à pas dans le temps. Les résultats obtenus par ce modèle "éléments finis" concernant une MSAP et une MAS, saines et aussi en présence de plusieurs défauts "entre spires" de niveaux de sévérité différents, concordent avec ceux obtenus expérimentalement sur deux bancs d’essai. La seconde approche a consisté à mettre au point un modèle "circuits électriques" dont la complexité dépend du type de structure magnétique et du type de bobinage de la machine étudiée. Nous avons proposé deux méthodes de détermination des paramètres : 1- des méthodes numériques (éléments finis) ; 2- l’établissement des nouvelles expressions analytiques. Dans le dernier chapitre, une méthode basée sur la segmentation des aimants sous un pôle qui n’est en fait qu’une démultiplication du nombre de pôles au rotor sans modification du bobinage statorique est proposée est utilisé pour réduire le courant de défaut / The main objective of this research is to establish the sufficiently precise models to study the behavior of electrical machines in the presence of inter-turn short circuit fault and then find the relevant signatures to detect this type of fault. The other objective is to design a limited short-circuit current electrical machines to reduce the risk of fault development. The first modeling approach is a comprehensive study using the time stepping finite element method. The results obtained by this model "finite element" on a MSAP and MAS, healthy and faulty, for different levels of fault severity, are close with those obtained experimentally by two test benches. The second approach is to develop a model circuit electric, whose complexity depends on the type of magnetic structure and the type of machine winding. We have proposed two methods for determining the model parameters: 1 - numerical methods (FEM) which require long time bur very precise; 2 – establish new analytical expressions which is fast but less precise. In the last part, a method based on segmentation of the magnet is presented in order to reduce the short circuit current. The segmented PM motor contains the reduced fault current and can be used in the application which requires high degree of reliability

Ce travail de thèse a porté sur la détection et localisation de défauts dans les réseaux de distribution HTA par les<br />indicateurs de passage de défaut (IPD). Les études ont été effectuées dans le cadre du développement attendu et<br />croissant des GED (sources de Génération d'Energie Décentralisées).<br />La première partie du mémoire est consacrée à l'analyse du comportement des IPD. En ce qui concerne<br />l'influence du contexte de fonctionnement sur la réponse des IPD, une partie est destinée à vérifier le<br />fonctionnement des modèles IPD développés et les règles d'utilisation des IPD prévus. Une autre analyse<br />l'influence des GED sur l'utilisation des IPD sur la détection et localisation de défauts. Pour l'amélioration de la<br />robustesse du diagnostic avec IPD en présence de fausses indications, une méthode de détermination de la<br />section en défaut (limitée par des IPD) est proposée.<br />La deuxième partie du mémoire est consacrée à une méthode d'optimisation du placement des IPD dans les<br />réseaux HTA sur la base d'algorithmes génétiques. Nous avons défini différents critères pour l'optimisation ; ils<br />sont validés par un programme de calcul des indices de fiabilité. L'influence de la GED dans le départ HTA sur<br />le placement optimal des IPD est analysée en tenant compte du coût de l'énergie non fournie par la GED et du<br />fonctionnement envisageable comme un secours de la GED.

Nous considérons le cas d’un assureur qui doit indemniser une banque à la suite de pertes liées à un défaut de remboursement de ses emprunteurs. Les modèles couramment utilisés sont collectifs et ne permettent pas de prendre en compte les comportements individuels des emprunteurs. Dans une première partie nous définissons un modèle pour étudier le montant des pertes liées à ces défauts de paiement (provision) pour une période donnée. La quantité clé de notre modèle est le montant d’un défaut. Pour un emprunteur j et une date de fin de prêt Tj , ce montant vaut max(Sj Tj -Rj Tj ; 0), où Sj Tj est le montant dû par l’emprunteur et dépend de la durée et du montant du prêt, et Rj Tj est le montant de la revente du bien immobilier financé par le prêt. Rj Tj est proportionnel au montant emprunté; le coefficient de proportionnalité est modélisé par un mouvement Brownien géométrique et représente les fluctuations des prix de l’immobilier. La loi des couples (Date de fin du prêt, Durée du prêt) est modélisée par un processus ponctuel de Poisson. La provision Ph, où h est la durée maximale des contrats considérés, est alors définie comme la somme d’un nombre aléatoire de montants de défauts individuels. Nous pouvons ainsi calculer l’espérance et la variance de la provision mais aussi donner un algorithme de simulation. Il est également possible d’estimer les paramètres liés au modèle et de fournir une valeur numérique aux quantiles de la provision. Dans une deuxième partie nous nous intéresserons au besoin de solvabilité associé au risque de provisionnement (problématique imposée par la réforme européenne Solvabilité 2). La question se ramène à étudier le comportement asymptotique de Ph lorsque h ! +1. Nous montrons que Ph, convenablement normalisée, converge en loi vers une variable aléatoire qui est la somme de deux variables dont l’une est gaussienne / We consider an insurance company which has to indemnify a bank against losses related to a borrower defaulting on payments. Models normally used by insurers are collectives and do not allows to take into account the personal characteristics of borrowers. In a first part, we defined a model to evaluate potential future default amounts (provision) over a fixed period.The amount of default is the key to our model. For a borrower j and an associated maturity Tj, this amount is max(Sj Tj -Rj Tj ; 0), where Sj Tj is the outstanding amount owed by the borrower and depends on the borrowed amount and the term of the loan, and Rj Tj is the property sale amount. Rj Tj is proportionate to the borrowed amount; the proportionality coefficient is modeled by a geometric Brownian motion and represents the fluctuation price of real estate. The couples (Maturity of the loan, Term of the loan) are modeled by a Poisson point process. The provision Ph, where h is the maximum duration of the loans, is defined as the sum of the random number of individual defaults amounts. We can calculate the mean and the variance of the provision and also give an algorithm to simulate the provision. It is also possible to estimate the parameters of our model and then give a numerical value of the provision quantile. In the second part we will focus on the solvency need due to provisioning risk (topic imposed by the european Solvency 2 reform). The question will be to study the asymptotic behaviour of Ph when h ! +1. We will show that Ph, well renormalized, converges in law to a random variable which is the sum of two random variables whose one is a Gaussian

Le chapitre 9 de L'Eurocode 3 est le moyen le plus utilisé par les ingénieurs pour prédire la durée de vie des joints soudés, mais ce code ne donne qu'une seule courbe de résistance en fatigue pour chaque type de joint soudé, quel que soit l'acier utilisé. La résistance à la fatigue des assemblages soudés est particulièrement sensible à la géométrie du cordon déposé, ainsi qu'aux champs de contraintes introduits, soit par le procédé de soudage, soit par les défauts microscopiques inclus dans le soudage. Nous avons donc besoin d'une méthode locale telle la méthode volumétrique, qui a donné de bons résultats en fatigue, pour déterminer la contrainte effective dans la zone plastifiée à côté du cordon de soudure. Une étude numérique est réalisée sur un caisson soudé. La distribution et le gradient de contrainte permettent de calculer la contrainte effective. Les résultats numériques, comparés aux résultats expérimentaux, ont validé la méthode volumétrique sur ce type de structures soudées / The Chapter 9 of Eurocode 3 is one of the most widely adapted codes for fatigue life prediction of welded joints, the drawback of this code being the single curve fatigue strength for each type of welded joint produced regardless of the type of steel used. The fatigue strength of welded joints is particularly sensitive to the geometry of the weld bead and the stress fields which could potentially be introduced by the welding process or by other microscopic defects introduced by the welding. In this study the volumetric method, which has proven its validity in the study of fatigue, has been used to determine the effective stress in the plastic zone near the weld bead. Numerical simulations have been performed on a welded box to determine the stress distribution and gradient which would allow proper calculation of the effective stress. Both numerical simulations and experimental results support the validity of the volumetric method for such type of welded structures

Cette thèse consacrée à l'étude de collisions réactives dans les gaz d'intérêt énergétique a porté sur deux aspects. D'une part, la théorie du défaut quantique multi-voies (Multichannel Quantum Defect Theory : MQDT) [Giusti 1980, Nakashima 1987]a été utilisée pour étudier la recombinaison dissociative (RD), l'excitation vibrationnelle (EV) et la désexcitation vibrationnelle (dEV) de l'ion BeH+ et ses isotopomères dans leurs quatre plus bas niveaux vibrationnels initiaux (X1Σ+,v i+ =0,1,2,3). Les données moléculaires récemment calculées par nos collaborateurs [Roos 2009] ont été utilisées pour calculer les sections efficaces et taux de RD, EV et dEV en considérant les états des trois symétries moléculaires de BeH (2Π, 2Σ+ et 2∆ ). La dépendance vibrationnelle et l'effet isotopique sur les taux de processus collisionnels compétitifs ont été mis en évidence (Fig. V. 7). Une comparaison avec les résultats théoriques de Roos et al. 2009 obtenus à l'aide de la méthode des paquets d'ondes (Wave packets : WP) est effectuée. De cette comparaison, il ressort qu'il y a un bon accord entre les deux méthodes aux énergies intermédiaires. Ainsi, ce travail de thèse est en partie une extension de travail précédent de [Ross 2009]. L'approcheMQDT, capable de traiter complètement les capture temporaires d'électrons dans les éttats de Rydberg liés, ainsi que le couplage vibronique entre les voies d'ionisation, permet d'obtenir les premiers résultats (fiables) à basses énergies [Niyonzima 2013]. Ces taux de processus collisionnels sont utiles dans la modélisation du plasma de bord des machines à fusion [Celiberto 2012]. D'autres parts, nous avons fourni une formulation analytique approximative des sections efficaces de RD, EV, et dEV, utile pour la prédiction et l'interprétation des résultats du calcul numérique. Elle nous permet de comprendre les différentes interactions intramoléculaires et la sensibilité des taux de réaction par rapport aux interactions dominantes. / This thesis devoted to the study of reactive collisions in gases of energetic interest concerns two aspects. Firstly, a Multichannel-Quantum-Defect-Theory-type approach [Giusti 1980, Nakashima 1987] is used in the treatment of the dissociative recombination (DR), vibrational excitation (VE), and vibrational de-excitation (VdE) of BeH+ in their four lowest vibrational states (X1Σ+,v i+ =0,1,2,3). The molecular structure data previously computed [Roos 2009] have been employed in the calculations of cross sections and rate coefficients of DR, VE and VdE including three electronic symmetries of BeH (2Π, 2Σ+ et 2∆ ). The vibrational dependence [Niyonzima 2013] and the isotopic effects in these collisional processes are highlighted – Figure (V.7) – in order to be used in the modeling of the edge fusion plasma [Celiberto 2012]. Satisfactory agreement with results computed with the wave packet method [Roos 2009] is reached at intermediate energies [Niyonzima 2013]. Thereby, this part of the thesis work extends the previous study of [Roos 2009]. The MQDT-based approach, able to fully account for the temporary captures of electrons in Rydberg bound states, as well as the vibronic coupling between ionization channels, provides the first results (reliable) at low energies [Niyonzima 2013]. Lastly, an approximate analytical formulation of DR, VE and VdE cross section for the prediction and interpretation of results of numerical calculations has been provided. This formulation is usefull in the understanding of different intramolecular interactions and explains the sensibility of rate coefficients with respect to dominant interactions.