L'augmentation de la décomposition de la matière organique des cryosols arctiques sous l'effet du réchauffement et de la dégradation du pergélisol contribuerait à une rétroaction positive sur les changements climatiques. Nous étudions le fonctionnement biogéochimique de deux Cryosols: un cryosol histique (H) et un cryosol turbique (T), en conditions naturelles et réchauffés. Les profils ont été instrumentés à Salluit (Nunavik, Canada) et les mesures ont été faites pendant les étés 2010 et 2011. Le réchauffement augmente la respiration de l'écosystème (ER) de manière plus intense pour H que pour T, bien que ER pour H soit plus faible. La sensibilité thermique de ER (Q10) est supérieure pour T que pour H et diminue avec le réchauffement. L'étude montre que les cycles journaliers de ER en fonction de la temperature forment des hystérésis. La variance de ER est mieux expliquée en utilisant la température minimale de la journée et la profondeur du front de dégel pour H. Pour T, l'ajout de la vitesse du vent et la radiation solaire améliore l'explication de la variance de ER. Nous montrons trois dynamiques spécifiques aux écosystèmes nordiques: 1) ER dépendant des propriétés du sol et de la solution du sol ; 2) rôle de variables thermo-indépendantes sur ER et 3) variations journalières du Q10 et interannuelles de la respiration basale. La décomposition de la matière organique est la principale source de CO2 pour H alors que les processus végétaux contrôlent ER pour T. Nos résultats contribuent à la compréhension et à l'extrapolation des mesures ponctuelles dans les écosystèmes de toundra, améliorant ainsi la modélisation du cycle du carbone dans les cryosols. / Increased organic mater decomposition rate in Arctic Cryosols due to warming and to permafrost thawing can lead to the release of greenhouse gases, thus potentially creating a positive feedback on climate change. We studied the biogeochemical functioning of two different permafrost-affected soils (i.e. Cryosols): a Histic Cryosol (H) and a Turbic Cryosol (T), both in natural conditions and under an experimental warming. Profiles were instrumented in Salluit (Nunavik, Canada) and monitored during summers 2010 and 2011. The induced warming increased CO2 fluxes in both soils; this impact was however more striking at H even if ER was lower than at T. Temperature sensitivity of ER (Q10) was higher at T than at H and decreased both with warming. We highlighted that diurnal ER cycles as a function of temperature showed hysteretic loops. Linear models performed to explain ER variance were improved adding daily minimum temperature and thaw front depth at H. In contrast at T, adding wind speed and solar radiation in models improved the ER variance explanation. We showed three specific CO2 flux dynamics related to northern ecosystems: 1) the large difference of ER depending on soil properties and soil solution composition; 2) environmental variables strongly alter CO2 fluxes and 3) the diurnal Q10 variations and the inter annual variability of basal respiration. Our results support the assumption that organic matter decomposition might be the major source of CO2 at H while plant-derived processes dominated ER at T. Our results contribute to understand and extrapolate the numerous punctual measurements of CO2 fluxes from tundra ecosystems improving carbon cycle modeling in Cryosols.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés aux équations différentielles fractionnaires. Nous avons commencé par l'étude d'une équation différentielle fractionnaire en temps. Ensuite, nous avons étudié trois systèmes fractionnaires non linéaires ; le premier avec un Laplacien fractionnaire et les autres avec une dérivée fractionnaire en temps définie au sens de Caputo. Dans le premier chapitre, nous avons établi les propriétés qualitatives de la solution d'une équation différentielle fractionnaire en temps qui modélise l'évolution d'une certaine espèce. Plus précisément, l'existence et l'unicité de la solution globale sont démontrées pour certaines valeurs de la condition initiale. Dans ce cas, nous avons obtenu le comportement asymptotique de la solution en t^α. Sous une autre condition sur la donnée initiale, la solution explose en temps fini. Le profil de la solution et l'estimation du temps d'explosion sont établis et une confirmation numérique de ces résultats est présentée. Les chapitres 4, 5 et 6 sont consacrés à l'étude théorique de trois systèmes fractionnaires : un système de la diffusion anormale qui décrit la propagation d'une épidémie infectieuse de type SIR dans une population confinée, le Brusselator avec une dérivée fractionnaire en temps et un système fractionnaire en temps avec une loi de balance. Pour chaque système, on présente l'existence globale et le comportement asymptotique des solutions. L'existence et l'unicité de la solution locale pour les trois systèmes sont obtenues par le théorème de point fixe de Banach. Cependant, le comportement asymptotique est établi par des techniques différentes : le comportement asymptotique de la solution du premier système est démontré en se basant sur les estimations du semi-groupe et le théorème d'injection de Sobolev. Concernant le Brusselator fractionnaire, la technique utilisée s'appuie sur un argument de feedback. Finalement, un résultat de régularité maximale est utilisé pour l'étude du dernier système. / In this thesis, we are interested in fractional differential equations. We begin by studying a time fractional differential equation. Then we study three fractional nonlinear systems ; the first system contains a fractional Laplacian, while the others contain a time fractional derivative in the sense of Caputo. In the second chapter, we establish the qualitative properties of the solution of a time fractional equation which describes the evolution of certain species. The existence and uniqueness of the global solution are proved for certain values of the initial condition. In this case, the asymptotic behavior of the solution is dominated by t^α. Under another condition, the solution blows-up in a finite time. The solution profile and the blow-up time estimate are established and a numerical confirmation of these results is presented. The chapters 4, 5 and 6 are dedicated to the study of three fractional systems : an anomalous diffusion system which describes the propagation of an infectious disease in a confined population with a SIR type, the time fractional Brusselator and a time fractional reaction-diffusion system with a balance law. The study includes the global existence and the asymptotic behavior. The existence and uniqueness of the local solution for the three systems are obtained by the Banach fixed point theorem. However, the asymptotic behavior is investigated by different techniques. For the first system our results are proved using semi-group estimates and the Sobolev embedding theorem. Concerned the time fractional Brusselator, the used technique is based on an argument of feedback. Finally, a maximal regularity result is used for the last system.

Cette thèse s’inscrit dans le domaine des mathématiques appelé optimisation de formes. Plus précisément, nous étudions ici un problème inverse de détection à l’aide du calcul de forme et de l’analyse asymptotique. L’objectif est de localiser un objet immergé dans un fluide visqueux, incompressible et stationnaire. Les questions principales qui ont motivé ce travail sont les suivantes :– peut-on détecter un objet immergé dans un fluide à partir d’une mesure effectuée à la surface ?– peut-on reconstruire numériquement cet objet, i.e. approcher sa position et sa forme, à partir de cette mesure ?– peut-on connaître le nombre d’objets présents dans le fluide en utilisant cette mesure ?Les résultats obtenus sont décrits dans les cinq chapitres de cette thèse :– le premier met en place un cadre mathématique pour démontrer l’existence des dérivées de forme d’ordre un et deux pour les problèmes de détection d’inclusions ;– le deuxième analyse le problème de détection à l’aide de l’optimisation géométrique de forme : un résultat d’identifiabilité est montré, le gradient de forme de plusieurs types de fonctionnelles de forme est caractérisé et l’instabilité de ce problème inverse est enfin démontrée ;– le chapitre 3 utilise nos résultats théoriques pour reconstruire numériquement des objets immergés dans un fluide à l’aide d’un algorithme de gradient de forme ;– le chapitre 4 analyse la localisation de petites inclusions dans un fluide à l’aide de l’optimisation topologique de forme : le gradient topologique d’une fonctionnelle de forme de Kohn-Vogelius est caractérisé ;– le dernier chapitre utilise cette dernière expression théorique pour déterminer numériquement le nombre et la localisation de petits obstacles immergés dans un fluide à l’aide d’un algorithme de gradient topologique. / This dissertation takes place in the mathematic field called shape optimization. More precisely, we focus on a detecting inverse problem using shape calculus and asymptotic analysis. The aim is to localize an object immersed in a viscous, incompressible and stationary fluid. This work was motivated by the following main questions:– can we localize an obstacle immersed in a fluid from a boundary measurement?– can we reconstruct numerically this object, i.e. be close to its localization and its shape, from this measure?– can we know how many objects are included in the fluid using this measure?The results are described in the five chapters of the thesis:– the first one gives a mathematical framework in order to prove the existence of the shape derivatives oforder one and two in the frame of the detection of inclusions;– the second one analyzes the detection problem using geometric shape optimization: an identifiabilityresult is proved, the shape gradient of several shape functionals is characterized and the instability of thisinverse problem is proved;– the chapter 3 uses our theoretical results in order to reconstruct numerically some objets immersed in a fluid using a shape gradient algorithm;– the fourth chapter analyzes the detection of small inclusions in a fluid using the topological shape optimization : the topological gradient of a Kohn-Vogelius shape functional is characterized;– the last chapter uses this theoretical expression in order to determine numerically the number and the location of some small obstacles immersed in a fluid using a topological gradient algorithm.

Dans cette thèse, nous développons une nouvelle méthode de détection de ruptures "Off-line", appelée Dérivée Filtrée avec p-value, sur des paramètres d'une suite de variables aléatoires indépendantes, puis sur le paramètre de Hurst d'un mouvement Brownien multifractionnaire. Cette thèse est composée de trois articles. Dans un premier article paru dans Sequential Analysis nous posons les bases de la méthode Dérivée Filtrée avec p-value (FDpV) en l'appliquant à une suite de variables aléatoires indépendantes. La méthode a une complexité linéaire en temps et en mémoire. Elle est constituée de deux étapes. La première étape utilisant la méthode Dérivée Filtrée détecte les bons instants de ruptures, mais également certaines fausses alarmes. La deuxième étape attribue une p-value à chaque instant de rupture potentiel détecté à la première étape, et élimine les instants dont la p-value est inférieure à un certain seuil critique. Nous démontrons les propriétés asymptotiques nécessaires à la calibration de la méthode. L'efficacité de la méthode a été prouvé tant sur des données simulées que sur des données réelles. Ensuite, nous nous sommes attaqués à l'application de la méthode pour la détection de ruptures sur le paramètre de Hurst d'un mouvement Brownien multifractionnaire. Cela s'est fait en deux phases. La première phase a fait l'objet d'un article à paraitre dans ESAIM P&S où nous avons établi un Théorème Central Limite pour l'estimateur du paramètre de Hurst appelé Increment Ratio Statistic (IRS). Puis, nous avons proposé une version localisée de l'IRS et démontré un TCL local pour estimer la fonction de Hurst d'un mouvement Brownien multifractionnaire. Les preuves sont intuitives et se distinguent par leur simplicité. Elles s'appuient sur le théorème de Breuer-Major et une stratégie originale appelée "freezing of time". La deuxième phase repose sur un nouvel article soumis pour publication. Nous adaptons la méthode FDpV pour détecter des ruptures sur l'indice de Hurst d'un mouvement Brownien fractionnaire constant par morceaux. La statistique sous-jacent de l'algorithme FDpV est un nouvel estimateur de l'indice de Hurst, appelé Increment Zero-Crossing Statistic (IZCS) qui est une variante de l'IRS. La combinaison des méthodes FDpV + IZCS constitue une procédure efficace et rapide avec une complexité linéaire en temps et en mémoire. / This Ph.D dissertation deals with "Off-line" detection of change points on parameters of time series of independent random variables, and in the Hurst parameter of multifrcational Brownian motion. It consists of three articles. In the first paper, published in Sequential Analysis, we set the cornerstones of the Filtered Derivative with p-Value method for the detection of change point on parameters of independent random variables. This method has linear time and memory complexities, with respect to the size of the series. It consists of two steps. The first step is based on Filtered Derivative method which detects the right change points as well as the false ones. We improve the Filtered Derivative method by adding a second step in which we compute the p-values associated to every single potential change point. Then we eliminate false alarms, i.e. the change points which have p-value smaller than a given critical level. We showed asymptotic properties needed for the calibration of the algorithm. The effectiveness of the method has been proved both on simulated data and on real data. Then we moved to the application of the method for the detection of change point on the Hurst parameter of multifractional Brownian motion. This was done in two phases. In the first phase, a paper is to be published in ESAIM P&S where we investigated the Central Limit Theorem of the Increment Ratio Statistic of a multifractional Brownian motion, leading to a CLT for the time varying Hurst index. The proofs are quite simple relying on Breuer-Major theorems and an original freezing of time strategy.The second phase relies on a new paper submitted for publication. We adapted the FDpV method to detect change points on the Hurst parameter of piecewise fractional Brownian motion. The underlying statistics of the FDpV technology is a new statistic estimator for Hurst index, so-called Increment Zero-Crossing Statistic (IZCS) which is a variation of IRS. Both FDpV and IZCS are methods with linear time and memory complexities, with respect to the size of the series.

L’énergie éolienne, l’une des énergies renouvelables les plus compétitives, est considérée comme une solution qui remédie aux inconvénients de l’énergie fossile. Pour une meilleure gestion et exploitation de cette énergie, des prévisions de sa production s’avèrent nécessaires. Les méthodes de prévisions utilisées dans la littérature permettent uniquement une prévision de la moyenne annuelle de cette production. Certains travaux récents proposent l’utilisation du Théorème Central Limite (TCL), sous des hypothèses non classiques, pour l’estimation de la production annuelle moyenne de l’énergie éolienne ainsi que sa variance pour une seule turbine. Nous proposons dans cette thèse une extension de ces travaux à un parc éolien par relaxation de l’hypothèse de stationnarité la vitesse du vent et la production d’énergie, en supposant que ces dernières sont saisonnières. Sous cette hypothèse la qualité de la prévision annuelle s’améliore considérablement. Nous proposons aussi de prévoir la production d’énergie éolienne au cours des quatre saisons de l’année. L’utilisation du modèle fractal, nous permet de trouver une division ”naturelle” de la série de la vitesse du vent afin d’affiner l’estimation de la production éolienne en détectant les points de ruptures. Dans les deux derniers chapitres, nous donnons des outils statistiques de la détection des points de ruptures et d’estimation des modèles fractals. / The wind energy, one of the most competitive renewable energies, is considered as a solution which remedies the inconveniences of the fossil energy. For a better management and an exploitation of this energy, forecasts of its production turn out to be necessary. The methods of forecasts used in the literature allow only a forecast of the annual mean of this production. Certain recent works propose the use of the Central Limit Theorem (CLT), under not classic hypotheses, for the estimation of the mean annual production of the wind energy as well as its variance for a single turbine. We propose in this thesis, an extension of these works in a wind farm by relaxation of the hypothesis of stationarity the wind speed and the power production, supposing that the latter are seasonal. Under this hypothesis the quality of the annual forecast improves considerably. We also suggest planning the wind power production during four seasons of the year. The use of the fractal model, allows us to find a "natural" division of the series of the wind speed to refine the estimation of the wind production by detecting abrupt change points. Statistical tools of the change points detection and the estimation of fractal models are presented in the last two chapters.

Lorsque les polluants sont liés à des particules colloïdales mobiles, le modèle classique qui veut qu'ils soient repartis entre une phase fluide mobile et une phase solide immobile n'est plus applicable. Ceci est en particulier vrai pour les polluants insolubles qui sont considérés immobiles par cette première modélisation. Il est donc nécessaire de trouver une modélisation qui tienne compte de ce transfert de polluants favorisé par les particules colloïdales. C'est le propos de cette recherche. Le problème posé consistait à modéliser la dispersion et la rétention éventuelle de particules colloïdales dans un milieu poreux. Ce problème est délicat à résoudre avec les méthodes usuelles d'analyse numérique (couplage d'équations aux différentielles partielles). Ceci nous a incite à préférer à cette approche celle du milieu discret équivalent des micromodèles. En conférant aux particules le plus de comportements physiques possible à l'échelle du lien, nous avons tenté de retrouver le comportement macroscopique décrit par ces équations. Nous présentons les modèles et validons la modélisation intégrant les mécanismes physiques au niveau du pore et, grâce a la transformation de Laplace, la diffusion moléculaire.

Ce travail peut être divisé en trois partie: 1. Théorie des groupes. Il s'agit ici d'une étude de la structure du groupe T de Thompson. On explique la notion de la mutation linéaire par morceaux et on obtient la nouvelle présentation de ce groupe en termes des génerateurs et relations. 2. Géometrie birationnelle. On étudie en détail le groupe de Cremona qui est un groupe des automorphismes birationnels du plan projectif. En particulier on s'interesse à son sous-groupe Symp des elements qui préserve le crochet de Poisson dit logarithmique, aussi bien qu'à un sous-groupe H engendré par SL(2,Z) et par les mutations. On construit des limites projectives des surfaces sur lesquelles ces groupes agissent régulièrement, et on en déduit les répresentations linéaires de ces groupes dans les limites inductives des groupes de Picard des surfaces. 3. Algèbre homologique. A partir d'une variété algébrique on construit une catégorie triangulée qui ne dépend que de sa classe birationnelle. En utilisant la technique de quotient de dg-catégories, on calcule explicitement cette catégorie pour les surfaces rationnelles. Comme consequence on obtient l'action du groupe de Cremona sur une algébre non-commutative par les automorphismes extérieures. On donne les applications de ces résultats aux formules des mutations des variables non-commutatives.

Le développement de sources cohérentes de rayons X offre de nouvelles possibilités pour visualiser les structures biologiques à différentes échelles en exploitant la réfraction des rayons X. La cohérence des sources synchrotron de troisième génération permettent des implémentations efficaces des techniques de contraste de phase. Une des premières mesures des variations d’intensité dues au contraste de phase a été réalisée en 1995 à l’Installation Européenne de Rayonnement Synchrotron (ESRF). L’imagerie de phase couplée à l’acquisition tomographique permet une imagerie tridimensionnelle avec une sensibilité accrue par rapport à la tomographie standard basée sur absorption. Cette technique est particulièrement adaptée pour les échantillons faiblement absorbante ou bien présentent des faibles différences d’absorption. Le contraste de phase a ainsi une large gamme d’applications, allant de la science des matériaux, à la paléontologie, en passant par la médecine et par la biologie. Plusieurs techniques de contraste de phase aux rayons X ont été proposées au cours des dernières années. Dans la méthode de contraste de phase basée sur le phénomène de propagation l’intensité est mesurée pour différentes distances de propagation obtenues en déplaçant le détecteur. Bien que l’intensité diffractée puisse être acquise et enregistrée, les informations de phase du signal doivent être "récupérées" à partir seulement du module des données mesurées. L’estimation de la phase est donc un problème inverse non linéaire mal posé et une connaissance a priori est nécessaire pour obtenir des solutions stables. Si la plupart de méthodes d’estimation de phase reposent sur une linéarisation du problème inverse, les traitements non linéaires ont été eux très peu étudiés. Le but de ce travail était de proposer et d’évaluer des nouveaux algorithmes, prenant en particulier en compte la non linéarité du problème direct. Dans la première partie de ce travail, nous présentons un schéma de type Landweber non linéaire itératif pour résoudre le problème de la récupération de phase. Cette approche utilise l’expression analytique de la dérivée de Fréchet de la relation phase-intensité et de son adjoint. Nous étudions aussi l’effet des opérateurs de projection sur les propriétés de convergence de la méthode. Dans la deuxième partie de cette thèse, nous étudions la résolution du problème inverse linéaire avec un algorithme en coordonnées ondelettes basé sur un seuillage itératif. Par la suite, les deux algorithmes sont combinés et comparés avec une autre approche non linéaire basée sur une régularisation parcimonieuse et un algorithme de point fixe. Les performances des algorithmes sont évaluées sur des données simulées pour différents niveaux de bruit. Enfin, les algorithmes ont été adaptés pour traiter des données réelles acquises en tomographie de phase à l’ESRF à Grenoble. / The development of highly coherent X-ray sources offers new possibilities to image biological structures at different scales exploiting the refraction of X-rays. The coherence properties of the third-generation synchrotron radiation sources enables efficient implementations of phase contrast techniques. One of the first measurements of the intensity variations due to phase contrast has been reported in 1995 at the European Synchrotron Radiation Facility (ESRF). Phase imaging coupled to tomography acquisition allows threedimensional imaging with an increased sensitivity compared to absorption CT. This technique is particularly attractive to image samples with low absorption constituents. Phase contrast has many applications, ranging from material science, paleontology, bone research to medicine and biology. Several methods to achieve X-ray phase contrast have been proposed during the last years. In propagation based phase contrast, the measurements are made at different sample-to-detector distances. While the intensity data can be acquired and recorded, the phase information of the signal has to be "retrieved" from the modulus data only. Phase retrieval is thus an illposed nonlinear problem and regularization techniques including a priori knowledge are necessary to obtain stable solutions. Several phase recovery methods have been developed in recent years. These approaches generally formulate the phase retrieval problem as a linear one. Nonlinear treatments have not been much investigated. The main purpose of this work was to propose and evaluate new algorithms, in particularly taking into account the nonlinearity of the direct problem. In the first part of this work, we present a Landweber type nonlinear iterative scheme to solve the propagation based phase retrieval problem. This approach uses the analytic expression of the Fréchet derivative of the phase-intensity relationship and of its adjoint, which are presented in detail. We also study the effect of projection operators on the convergence properties of the method. In the second part of this thesis, we investigate the resolution of the linear inverse problem with an iterative thresholding algorithm in wavelet coordinates. In the following, the two former algorithms are combined and compared with another nonlinear approach based on sparsity regularization and a fixed point algorithm. The performance of theses algorithms are evaluated on simulated data for different noise levels. Finally the algorithms were adapted to process real data sets obtained in phase CT at the ESRF at Grenoble.

Notre objectif dans cette thèse est l'étude des équations différentielles non linéaires comportant des dérivées fractionnaires en temps et/ou en espace. Nous nous sommes intéressés dans un premier temps à l'étude de deux systèmes non linéaires d'équations différentielles fractionnaires en temps et/ou en espace, puis à l'étude d'une équation différentielle fractionnaire en temps. Plus exactement pour la première partie, les questions concernant l'existence globale et le comportement asymptotique des solutions d'un système non linéaire d'équations différentielles comportant des dérivées fractionnaires en temps et en espace sont élucidées. Les techniques utilisées reposent sur des estimations obtenues pour les solutions fondamentales et la comparaison de certaines inégalités fractionnaires. Toujours dans la première partie, l'étude d'un système non linéaire d'équations de réaction-diffusion avec des dérivées fractionnaires en espace est abordée. L'existence locale et l'unicité des solutions sont prouvées à l'aide du théorème du point fixe de Banach. Nous montrons que les solutions sont bornées et analysons leur comportement à l'infini. La deuxième partie est consacrée à l'étude d'une équation différentielle fractionnaire non linéaire. Sous certaines conditions sur la donnée initiale, nous montrons que la solution est globale alors que sous d'autres, elle explose en temps fini. Dans ce dernier cas, nous donnons son profil ainsi que des estimations bilatérales du temps d'explosion. Alors que pour la solution globale nous étudions son comportement asymptotique. / Our objective in this thesis is the study of nonlinear differential equations involving fractional derivatives in time and/or in space. First, we are interested in the study of two nonlinear time and/or space fractional systems. Our second interest is devoted to the analysis of a time fractional differential equation. More exactly for the first part, the question concerning the global existence and the asymptotic behavior of a nonlinear system of differential equations involving time and space fractional derivatives is addressed. The used techniques rest on estimates obtained for the fundamental solutions and the comparison of some fractional inequalities. In addition, we study a nonlinear system of reaction-diffusion equations with space fractional derivatives. The local existence and the uniqueness of the solutions are proved using the Banach fixed point theorem. We show that the solutions are bounded and analyze their large time behavior. The second part is dedicated to the study of a nonlinear time fractional differential equation. Under some conditions on the initial data, we show that the solution is global while under others, it blows-up in a finite time. In this case, we give its profile as well as bilateral estimates of the blow-up time. While for the global solution we study its asymptotic behavior.

Les modèles uplift (levier en français) traitent de l'inférence de cause à effet pour un facteur spécifique, comme une intervention de marketing. En pratique, ces modèles sont construits sur des données individuelles issues d'expériences randomisées. Un groupe traitement comprend des individus qui font l'objet d'une action; un groupe témoin sert de comparaison. La modélisation uplift est utilisée pour ordonner les individus par rapport à la valeur d'un effet causal, par exemple, positif, neutre ou négatif. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle façon d'effectuer la sélection de modèles pour la régression uplift. Notre méthodologie est basée sur la maximisation du coefficient Qini. Étant donné que la sélection du modèle correspond à la sélection des variables, la tâche est difficile si elle est effectuée de manière directe lorsque le nombre de variables à prendre en compte est grand. Pour rechercher de manière réaliste un bon modèle, nous avons conçu une méthode de recherche basée sur une exploration efficace de l'espace des coefficients de régression combinée à une pénalisation de type lasso de la log-vraisemblance. Il n'y a pas d'expression analytique explicite pour la surface Qini, donc la dévoiler n'est pas facile. Notre idée est de découvrir progressivement la surface Qini comparable à l'optimisation sans dérivée. Le but est de trouver un maximum local raisonnable du Qini en explorant la surface près des valeurs optimales des coefficients pénalisés. Nous partageons ouvertement nos codes à travers la librairie R tools4uplift. Bien qu'il existe des méthodes de calcul disponibles pour la modélisation uplift, la plupart d'entre elles excluent les modèles de régression statistique. Notre librairie entend combler cette lacune. Cette librairie comprend des outils pour: i) la discrétisation, ii) la visualisation, iii) la sélection de variables, iv) l'estimation des paramètres et v) la validation du modèle. Cette librairie permet aux praticiens d'utiliser nos méthodes avec aise et de se référer aux articles méthodologiques afin de lire les détails. L'uplift est un cas particulier d'inférence causale. L'inférence causale essaie de répondre à des questions telle que « Quel serait le résultat si nous donnions à ce patient un traitement A au lieu du traitement B? ». La réponse à cette question est ensuite utilisée comme prédiction pour un nouveau patient. Dans la deuxième partie de la thèse, c’est sur la prédiction que nous avons davantage insisté. La plupart des approches existantes sont des adaptations de forêts aléatoires pour le cas de l'uplift. Plusieurs critères de segmentation ont été proposés dans la littérature, tous reposant sur la maximisation de l'hétérogénéité. Cependant, dans la pratique, ces approches sont sujettes au sur-ajustement. Nous apportons une nouvelle vision pour améliorer la prédiction de l'uplift. Nous proposons une nouvelle fonction de perte définie en tirant parti d'un lien avec l'interprétation bayésienne du risque relatif. Notre solution est développée pour une architecture de réseau de neurones jumeaux spécifique permettant d'optimiser conjointement les probabilités marginales de succès pour les individus traités et non-traités. Nous montrons que ce modèle est une généralisation du modèle d'interaction logistique de l'uplift. Nous modifions également l'algorithme de descente de gradient stochastique pour permettre des solutions parcimonieuses structurées. Cela aide dans une large mesure à ajuster nos modèles uplift. Nous partageons ouvertement nos codes Python pour les praticiens désireux d'utiliser nos algorithmes. Nous avons eu la rare opportunité de collaborer avec l'industrie afin d'avoir accès à des données provenant de campagnes de marketing à grande échelle favorables à l'application de nos méthodes. Nous montrons empiriquement que nos méthodes sont compétitives avec l'état de l'art sur les données réelles ainsi qu'à travers plusieurs scénarios de simulations. / Uplift models deal with cause-and-effect inference for a specific factor, such as a marketing intervention. In practice, these models are built on individual data from randomized experiments. A targeted group contains individuals who are subject to an action; a control group serves for comparison. Uplift modeling is used to order the individuals with respect to the value of a causal effect, e.g., positive, neutral, or negative. First, we propose a new way to perform model selection in uplift regression models. Our methodology is based on the maximization of the Qini coefficient. Because model selection corresponds to variable selection, the task is haunting and intractable if done in a straightforward manner when the number of variables to consider is large. To realistically search for a good model, we conceived a searching method based on an efficient exploration of the regression coefficients space combined with a lasso penalization of the log-likelihood. There is no explicit analytical expression for the Qini surface, so unveiling it is not easy. Our idea is to gradually uncover the Qini surface in a manner inspired by surface response designs. The goal is to find a reasonable local maximum of the Qini by exploring the surface near optimal values of the penalized coefficients. We openly share our codes through the R Package tools4uplift. Though there are some computational methods available for uplift modeling, most of them exclude statistical regression models. Our package intends to fill this gap. This package comprises tools for: i) quantization, ii) visualization, iii) variable selection, iv) parameters estimation and v) model validation. This library allows practitioners to use our methods with ease and to refer to methodological papers in order to read the details. Uplift is a particular case of causal inference. Causal inference tries to answer questions such as ``What would be the result if we gave this patient treatment A instead of treatment B?" . The answer to this question is then used as a prediction for a new patient. In the second part of the thesis, it is on the prediction that we have placed more emphasis. Most existing approaches are adaptations of random forests for the uplift case. Several split criteria have been proposed in the literature, all relying on maximizing heterogeneity. However, in practice, these approaches are prone to overfitting. In this work, we bring a new vision to uplift modeling. We propose a new loss function defined by leveraging a connection with the Bayesian interpretation of the relative risk. Our solution is developed for a specific twin neural network architecture allowing to jointly optimize the marginal probabilities of success for treated and control individuals. We show that this model is a generalization of the uplift logistic interaction model. We modify the stochastic gradient descent algorithm to allow for structured sparse solutions. This helps fitting our uplift models to a great extent. We openly share our Python codes for practitioners wishing to use our algorithms. We had the rare opportunity to collaborate with industry to get access to data from large-scale marketing campaigns favorable to the application of our methods. We show empirically that our methods are competitive with the state of the art on real data and through several simulation setting scenarios.