Cette thèse se trouve à l'intersection de la théorie des matrices aléatoires, des probabilités libres et de la théorie de l'information quantique. La plus grande partie des travaux présentés se concentrent sur les aspects probabilistes de l'information quantique et, en particulier, sur l'usage des matrices aléatoires dans différents modèles en théorie quantique. Une autre partie de cette thèse est dédiée à la théorie des probabilités libres et à ses liens avec les matrices aléatoires et l'information quantique. En théorie quantique de l'information, il existe différents modèles de matrices densités aléatoires. On s'intéresse, dans l'esprit de la théorie des matrices aléatoires, au comportement asymptotique des matrices densités, dans la limite où la taille du système converge vers l'infini. Le point de vue pris dans cette thèse est celui des systèmes quantiques ouverts, où l'espace qui nous intéresse est couplé avec l'environnement et le système composé se trouve dans un état pur uniforme. En prenant la trace partielle sur l'environnement, on obtient des matrices densités aléatoires que l'on étudie dans deux régimes asymptotiques. En exploitant des liens avec l'ensemble des matrices aléatoires dites de Wishart, on obtient les densités spectrales limites et les fluctuations des valeurs propres extrémales. En collaboration avec Clément Pellegrini, on étudie des interactions répétées entre un système quantique et une chaîne de systèmes auxiliaires. Nous avons introduit des éléments aléatoires dans ce modèle, soit en considérant que les états de la chaîne sont des variables indépendantes et identiquement distribuées, soit en choisissant, à chaque interaction, une matrice unitaire d'interaction aléatoire uniforme. On s'intéresse aux propriétés asymptotiques des matrices, après un grand nombre d'interactions. Au passage, on introduit un nouveau modèle de matrices densités aléatoires que l'on compare avec les modèles existants dans la littérature. Un problème qui occupe une place centrale dans cette thèse est la conjecture de Nielsen sur la catalyse en théorie quantique de l'information. En collaboration avec Guillaume Aubrun, nous avons progressé vers la preuve de cette conjecture et nous l'avons par la suite généralisée dans différentes directions. L'outil principal utilisé dans ces travaux nous vient de la théorie des probabilités : la théorie des grandes déviations nous permet de comparer stochastiquement des puissances de convolution des mesures de probabilités. Les techniques introduites et le lien avec la théorie des grandes déviations nous ont permis de voir ce problème sous un autre angle et de donner aux théoriciens de l'information quantique un outil de travail puissant. Enfin, toujours en lien avec les matrices aléatoires, cette thèse a donné lieu à deux travaux en probabilités libres. Les ensembles de matrices aléatoires sont des exemples importants et simples où l'on peut observer l'indépendance libre; il est donc naturel de se demander s'il est possible d'obtenir la notion de liberté avec des matrices déterministes. Une telle construction a été proposée par Philippe Biane, en utilisant des sommes de transpositions dans l'algèbre du groupe symétrique. Avec Florent Benaych-Georges, on a pu généraliser les résultats de P. Biane à des cycles quelconques. Notre approche est combinatoire ce qui nous a permis d'aboutir à des formules explicites pour les moments et les cumulants libres des variables à la limite. Grâce à cette même approche nous avons élaboré un modèle analogue en probabilités classiques en remplaçant le groupe symétrique par le groupe abélien des parties d'un ensemble fini, muni de l'opération de différence symétrique. En collaboration avec Stéphane Attal, nous avons construit une approximation de l'espace de Fock libre (qui joue un rôle central en théorie des probabilités non-commutatives) par un produit libre dénombrable d'espaces discrets. Cette idée généralise au cas libre une construction similaire pour l'espace de Fock symétrique, introduite et étudié par S. Attal. En même temps nous avons obtenu une approximation des opérateurs fondamentaux de création, d'annihilation et de jauge par des opérateurs construits à partir des matrices de taille 2. En utilisant ces constructions sont ensuite utilisées pour retrouver quelques approximations connues du mouvement brownien libre et du processus de Poisson libre. Tous ces résultats se généralisent au cas des espaces de Fock de multiplicité supérieure, qui permettent d'approcher des processus multidimensionnels. En conclusion, l'ensemble des travaux scientifiques présentés dans cette thèse se situe à l'intersection de trois grandes directions: les matrices aléatoires, les probabilités libres et la théorie quantique de l'information, l'accent étant mis sur les interactions et sur les liens entre ces domaines. / This thesis is at the intersection of random matrix theory, free probability and quantum information theory. In quantum information theory, there exist several models for random density matrices. Much in the spirit of random matrix theory, we analyze the asymptotic behavior of density matrices when the size of the systems converge to infinity. We also propose a new model of random density matrices that we compare to the existing models. A central problem studied in this thesis is Nielsen's conjecture on quantum catalysis. We make important progress towards the solution of this conjecture by using a probabilistic tool, large deviation theory. We generalize some work of P. Biane on a permutations model for asymptotic freeness by replacing transpositions by cycles of arbitrary length. We also propose an analogue model in classical probability by replacing the symmetric group by the abelian group of subsets of a finite set endowed with the symmetric difference operation. Finally, we construct an approximation of the free Fock space by a countable free product of discrete spaces. We use this result to recover known approximations of the free Brownian motion and the free Poisson process

La miniaturisation technologique augmente la sensibilité des circuits intégrés auxdéfauts et nous observons à chaque nouvelle génération technologique une dégradation rapidedu rendement de fabrication et de la fiabilité. Les mémoires occupent la plus grande partie dela surface des SoCs et contiennent la vaste majorité des transistors. De plus, pour augmenterleur densité elles sont conçues de façon très serrée. Elles concentrent ainsi la plus grandepartie des défauts de fabrication et représentent aussi les parties les plus sensibles face auxperturbations. Elles sont par conséquent les parties des SoCs les plus affectées par ladégradation du rendement de fabrication et de la fiabilité. L’objectif de cette thèse est deproposer des architectures combinant de façon optimale : algorithmes de test, architecturesBIST, et codes correcteurs d’erreurs afin de proposer des solutions efficaces pourl’amélioration du rendement de fabrication et de la fiabilité des mémoires embarquées. / Nanometric scaling increases the sensitivity of integrated circuits to defects andperturbations. Thus, each new generation of manufacturing process is accompanied by a rapiddegradation of manufacturing yield and reliability. Embedded memories occupy the largestpart of the area of SoCs and comprise the vast majority of transistors. In addition, forincreasing the integration density, they are designed very tightly to the design and electricalrules. Hence, embedded memories concentrate the majority of the manufacturing defectsaffecting a SoC, and are also more sensitive to perturbations. Thus, they are the parts of theSoC the most affected by the deterioration of manufacturing yield and reliability. This thesisdevelops repair architectures optimally combining test algorithms, BIST architectures, anderror correcting codes, in order to propose effective solutions for improving themanufacturing yield and reliability of embedded memories affected by high defect densities.

Les résultats obtenus dans cette thèse concernent l'estimation non paramétrique de densités de probabilité. Principalement, nous nous intéressons à estimer une densité de probabilité multidimensionnelle de régularité anisotrope et inhomogène. Nous proposons des procédures d'estimation qui sont adaptatives, non seulement par rapport aux paramètres de régularité, mais aussi par rapport à la structure d'indépendance de la densité de probabilité estimée. Cela nous permet de réduire l'influence de la dimension du domaine d'observation sur la qualité d'estimation et de faire en sorte que cette dernière soit la meilleure possible. Pour analyser la performance de nos méthodes nous adoptons le point de vue minimax et nous généralisons un critère d'optimalité pour l'estimation adaptative. L'utilisation du critère que nous proposons s'impose lorsque le paramètre d'intérêt est estimé en un point fixé car, dans ce cas, il y a un "prix à payer" pour l'adaptation par rapport à la régularité et à la structure d'indépendance. Cela n'est plus vrai lorsque l'estimation est globale. Dans le modèle de densité (avec des observations directes) nous considérons le problème de l'estimation ponctuelle et celui de l'estimation en norme $bL_p$, $pin[1,infty)$. Dans le modèle de déconvolution (avec des observations bruitées) nous étudions le problème de l'estimation en norme $bL_p$, $pin[1,infty]$, dans le cas où la fonction caractéristique du bruit décroît polynomialement à l'infini. Chaque estimateur que nous proposons est obtenu par une procédure de sélection aléatoire dans une famille d'estimateurs à noyau. / The results obtained in this thesis concern the non parametric estimation of probability densities. Primarily, we are interested in estimating a multivariate probability density which is anisotropic and inhomogeneous. We propose estimation procedures that enable us to take into account the regularity properties of the underlying probability density and its independence structure simultaneously. This allows us to reduce the influence of the dimension of the observation space on the accuracy of estimation and then to improve it. To analyze the performance of our methods we adopt the minimax point of view and we generalize a criterion of optimality for adaptive estimation. The use of the criterion we propose is necessary for estimation at a fixed point. Indeed, in this setting, there is a "penalty" for adaptation with respect to the regularity and to the independence structure. This is no longer true for global estimation. In the density model (with direct observations) we consider both the problem of pointwise estimation and the problem of estimation under $bL_p$-loss ($pin[1,infty)$). In the deconvolution model (with noisy observations) we study the problem of estimation with an $bL_p$-risk ($pin[1,infty]$) when the characteristic function of the noise decreases polynomially at infinity. Any estimator that we propose is obtained by a random selection procedure in a family of kernel estimators.

Des travaux récents dans le domaine des mathématiques financières ont fait émerger l'importance de l'étude de la régularité et du comportement fin des queues de distribution pour certaines classes de diffusions à coefficients non globalement réguliers. Dans cette thèse, nous traitons des problèmes issus de ce contexte. Nous étudions d'abord l'existence, la régularité et l'asymptotique en espace de densités pour les solutions d'équations différentielles stochastiques en n'imposant que des conditions locales sur les coefficients de l'équation. Notre analyse se base sur les outils du calcul de Malliavin et sur des estimations pour les processus d'Ito confinés dans un tube autour d'une courbe déterministe. Nous obtenons des estimations significatives de la fonction de répartition et de la densité dans des classes de modèles comprenant des généralisations du CIR et du CEV et des modèles à volatilité locale-stochastique : dans ce deuxième cas, les estimations entraînent l'explosion des moments du sous-jacent et ont ainsi un impact sur le comportement asymptotique en strike de la volatilité implicite. La modélisation paramétrique de la surface de volatilité, à son tour, fait l'objet de la deuxième partie. Nous considérons le modèle SVI de J. Gatheral, en proposant une nouvelle stratégie de calibration quasi-explicite, dont nous illustrons les performances sur des données de marché. Ensuite, nous analysons la capacité du SVI à générer des approximations pour les smiles symétriques, en le généralisant à un modèle dépendant du temps. Nous en testons l'application à un modèle de Heston (sans et avec déplacement), en générant des approximations semi-fermées pour le smile de volatilité / Some recent works in the field of mathematical finance have brought new light on the importance of studying the regularity and the tail asymptotics of distributions for certain classes of diffusions with non-globally smooth coefficients. In this Ph.D. dissertation we deal with some issues in this framework. In a first part, we study the existence, smoothness and space asymptotics of densities for the solutions of stochastic differential equations assuming only local conditions on the coefficients of the equation. Our analysis is based on Malliavin calculus tools and on « tube estimates » for Ito processes, namely estimates for the probability that the trajectory of an Ito process remains close to a deterministic curve. We obtain significant estimates of densities and distribution functions in general classes of option pricing models, including generalisations of CIR and CEV processes and Local-Stochastic Volatility models. In the latter case, the estimates we derive have an impact on the moment explosion of the underlying price and, consequently, on the large-strike behaviour of the implied volatility. Parametric implied volatility modeling, in its turn, makes the object of the second part. In particular, we focus on J. Gatheral's SVI model, first proposing an effective quasi-explicit calibration procedure and displaying its performances on market data. Then, we analyse the capability of SVI to generate efficient approximations of symmetric smiles, building an explicit time-dependent parameterization. We provide and test the numerical application to the Heston model (without and with displacement), for which we generate semi-closed expressions of the smile

L’intérêt des modèles non-linéaires réside, d’une part, dans une meilleure prise en compte des non-linéaritéscaractérisant les séries macroéconomiques et financières et, d’autre part, dans une prévision plus riche en information.A ce niveau, l’originalité des intervalles (asymétriques et/ou discontinus) et des densités de prévision (asymétriqueset/ou multimodales) offerts par cette nouvelle forme de modélisation suggère qu’une amélioration de la prévisionrelativement aux modèles linéaires est alors possible et qu’il faut disposer de tests d’évaluation assez puissants pourvérifier cette éventuelle amélioration. Ces tests reviennent généralement à vérifier des hypothèses distributionnellessur les processus des violations et des transformées probabilistes associés respectivement à chacune de ces formes deprévision. Dans cette thèse, nous avons adapté le cadre GMM fondé sur les polynômes orthonormaux conçu parBontemps et Meddahi (2005, 2012) pour tester l’adéquation à certaines lois de probabilité, une approche déjà initiéepar Candelon et al. (2011) dans le cadre de l’évaluation de la Value-at-Risk. Outre la simplicité et la robustesse de laméthode, les tests développés présentent de bonnes propriétés en termes de tailles et de puissances. L’utilisation denotre nouvelle approche dans la comparaison de modèles linéaires et de modèles non-linéaires lors d’une analyseempirique a confirmé l’idée selon laquelle les premiers sont préférés si l’objectif est le calcul de simples prévisionsponctuelles tandis que les derniers sont les plus appropriés pour rendre compte de l'incertitude autour de celles-ci. / The interest of non-linear models is, on the one hand, to better take into account non-linearities characterizing themacroeconomic and financial series and, on the other hand, to get richer information in forecast. At this level,originality intervals (asymmetric and / or discontinuous) and forecasts densities (asymmetric and / or multimodal)offered by this new modelling form suggests that improving forecasts according to linear models is possible and thatwe should have enough powerful tests of evaluation to check this possible improvement. Such tests usually meanchecking distributional assumptions on violations and probability integral transform processes respectively associatedto each of these forms of forecast. In this thesis, we have adapted the GMM framework based on orthonormalpolynomials designed by Bontemps and Meddahi (2005, 2012) to test for some probability distributions, an approachalready adopted by Candelon et al. (2011) in the context of backtesting Value-at-Risk. In addition to the simplicity androbustness of the method, the tests we have developed have good properties in terms of size and power. The use of ournew approach in comparison of linear and non-linear models in an empirical analysis confirmed the idea according towhich the former are preferred if the goal is the calculation of simple point forecasts while the latter are moreappropriated to report the uncertainty around them.

Dans le cadre de la spectrométrie Gamma, on s'intéresse à la caractérisation des éléments radioactifs d'une source à partir des photons gamma émis par cette dernière. A des taux de comptage élevés, des perturbations liées à l'aspect stochastique du signal étudié sont susceptibles de gêner l'identification des éléments radioactifs. En particulier, les arrivées aléatoires des photons sont susceptibles de produire des empilements. Ce phénomène introduit une distortion du spectre en énergie, notamment l'apparition de faux pics multiples et une distortion du continuum Compton qui peut masquer des pics de faible intensité.<br /><br />L'objectif de cette étude est de corriger les distortions des spectres en énergie causées par les empilements d'impulsions photoniques. Nous nous plaçons pour cela dans un cadre non-paramétrique ; nous établissons une relation non-linéaire entre la loi des observations et la densité de probabilité que l'on cherche à estimer. Elle permet de considérer ce problème dans le cadre de la déconvolution non-linéaire de densités et de l'estimation non-paramétrique à partir de mesures indirectes.<br /><br />A partir de cette relation, nous proposons un estimateur obtenu par inversion directe. Nous montrons que cet estimateur est consistant et que sa vitesse de convergence au sens de la norme L2 est proche des vitesses non-paramétriques usuelles.<br /><br />Nous illustrons ces aspects par des résultats numériques obtenus sur des simulations et des spectres en énergie obtenus à partir du système ADONIS développé par le CEA Saclay. Nous montrons que les distortions dues aux empilements d'impulsions photoniques sont bien corrigées par les algorithmes dérivant de nos estimateurs.

Cette thèse, composée de trois parties, est centrée sur l'application du calcul de \text{Malliavin} à différents domaines de l'analyse stochastique, tels que les théorèmes limites, le calcul stochastique fractionnaire et la régularité des solutions d'équations différentielles stochastiques. La première partie porte sur l'étude asymptotique de modèles de regression fractionnaire et fait appel au calcul stochastique par rapport au mouvement Brownien fractionnaire et au calcul de Malliavin. La deuxième partie est centrée sur la méthode de Stein sur l'espace de Wiener et présente des résultats ayant attrait aux théorèmes limites pour des fonctionnelles de champs Gaussiens (processus moyenne mobile à mémoire longue, sommes autonormalisées) ainsi que des résultats portant sur des propriétés de déconvolution de la loi Gamma. La troisième et dernière partie a pour objet l'étude, par le calcul de Malliavin, des solutions d'équations différentielles stochastiques rétrogrades, et en particulier l'existence de densité ainsi que d'estimées de densité pour ces solutions.

Depuis de nombreuses années, les évaluations de la faune circulante au sein de l'estuaire de la Gironde s'appuient sur plusieurs dispositifs de suivis ichtyologiques, chroniques de pêches scientifiques et professionnelles. Cependant, ces approches conventionnelles nécessitent souvent un échantillonnage conséquent, restent ponctuelles dans le temps, spatialement limitées et destructrices. Tester la mise en œuvre d'un suivi acoustique prend ainsi toute son sens et son intérêt. Plus largement appliqué en milieux marin et lacustre, cette approche reste encore rarement utilisée en estuaires. En raison de l'extrême variabilité intrinsèque de ce type d'écosystème, la mise en œuvre de cet outil est un réel défi. En s'appuyant sur la connaissance préalablement acquise, une réflexion méthodologique approfondie a été menée pour définir des stratégies d'échantillonnage acoustiques afin d'optimiser la récolte de ce type de données. Plusieurs stratégies acoustiques ont d'abord été testées en tenant compte de la complexité et de la taille importante de l'écosystème étudié. La pertinence de ces données recueillies a ensuite été confrontée aux données des pêches scientifiques. Enfin, l'hydroacoustique a été mis à profit pour répondre à des questions sur la dynamique ichtyologique à des échelles spatiales et temporelles plus fines notamment pour étudier les influences tidales et nycthémérales. Ce travail démontre qu'il est possible de mettre en place un suivi acoustique des peuplements ichtyologiques pour un estuaire comme la Gironde. Comme outil complémentaire aux approches traditionnelles, l'hydroacoustique ouvre un large champ de possibilités pour appréhender la biocénose piscicole pour les milieux estuariens.

L'astrophysique de laboratoire est un domaine de la Physique des Hautes Densités d'Énergie en plein essor. Elle vise à recréer en laboratoire des processus physiques difficilement accessibles avec les diagnostics astronomiques. Nous aborderons, dans cette thèse, trois sujets majeurs: 1) les jets issus d'étoiles jeunes caractérisés par une collimation importante et se terminant par un choc d'étrave; 2) les chocs radiatifs pour lesquels le rayonnement propre du choc joue une rôle prépondérant dans sa structure et 3) les chocs d'accrétion dans le cas des variables cataclysmiques magnétiques dont l'important facteur de refroidissement permet d'atteindre la stationnarité. De la conception à la réalisation expérimentale, nous nous attacherons à reproduire en laboratoire chacun de ces processus en respectant les lois d'échelle liant les deux situations (expérimentale et astrophysique) précédemment établies. L'implémentation d'un grand nombre de diagnostics visibles et X nous permettra enfin de les caractériser complètement et de calculer les nombres sans dimension assurant la pertinence astrophysique.

L'intérêt des modèles non-linéaires réside, d'une part, dans une meilleure prise en compte des non-linéaritéscaractérisant les séries macroéconomiques et financières et, d'autre part, dans une prévision plus riche en information.A ce niveau, l'originalité des intervalles (asymétriques et/ou discontinus) et des densités de prévision (asymétriqueset/ou multimodales) offerts par cette nouvelle forme de modélisation suggère qu'une amélioration de la prévisionrelativement aux modèles linéaires est alors possible et qu'il faut disposer de tests d'évaluation assez puissants pourvérifier cette éventuelle amélioration. Ces tests reviennent généralement à vérifier des hypothèses distributionnellessur les processus des violations et des transformées probabilistes associés respectivement à chacune de ces formes deprévision. Dans cette thèse, nous avons adapté le cadre GMM fondé sur les polynômes orthonormaux conçu parBontemps et Meddahi (2005, 2012) pour tester l'adéquation à certaines lois de probabilité, une approche déjà initiéepar Candelon et al. (2011) dans le cadre de l'évaluation de la Value-at-Risk. Outre la simplicité et la robustesse de laméthode, les tests développés présentent de bonnes propriétés en termes de tailles et de puissances. L'utilisation denotre nouvelle approche dans la comparaison de modèles linéaires et de modèles non-linéaires lors d'une analyseempirique a confirmé l'idée selon laquelle les premiers sont préférés si l'objectif est le calcul de simples prévisionsponctuelles tandis que les derniers sont les plus appropriés pour rendre compte de l'incertitude autour de celles-ci.