Dans cette thèse, j'étudie des équations aux dérivées partielles qui modélisent des phénomènes biologiques.Dans la première partie, je m'intéresse à une variante des équations de Keller-Segel qui modélise la chimiotaxie des micro-organismes et vise à expliquer la façon dont des colonies bactériennes s'auto-organisent et forment, en fonction de la quantité de nutriments disponibles, différents motifs géométriques. Pour le modèle en question, je construis des solutions et j'étudie leur comportement en temps long. Je montre que certaines solutions explosent en temps fini.Dans la deuxième partie, je m'intéresse au modèle Intègre et tire avec bruit et fuite non-linéaire, une équation de type Fokker-Planck qui décrit l'activité d'un réseau de neurones. J'améliore certaines estimées sur l'existence globale et l'explosion en temps fini et je démontre des résultats pour une variante du modèle avec un délai synaptique : existence globale, comportement en temps long, recherche de solutions périodiques.Dans la troisième partie, je propose une modélisation d'abord stochastique, ensuite déterministe, pour le phénomène d'adaptation des dommages à l'ADN chez les eucaryote. Des simulations numériques sont proposées et commentées. / In this thesis, I study some partial differential equations modelling biological phenomena.In the first part, I am concerned with a variant of the Keller-Segel equations which models chemotaxis in microorganisms and aims at understanding the way they self-organise and form, depending upon the density of nutrients, different geometrical patterns. For this model, I construct solutions and I study their long time behaviour. I show that some solutions blow-up in finite time.In the second part, I study the model Nonlinear Noisy leaky integrate and fire, a Fokker-Planck type equation which describes the activity of a neural network. I upgrade some estimates on global existence and finite time blow-up and I prove results for a variant of the model in which a synaptic delay is added : global existence, long time behaviour, search of periodic solutions.In the third part, I propose a stochastic model, and then a deterministic model, for the phenomenon of adaptation to DNA damage in eukaryotes. Numerical simulations are proposed and discussed.

Les satellites sont vulnérables aux particules de forte énergie piégées dans les ceintures de Van Allen. Afin d’en assurer la protection, il est nécessaire de prédire avec précision la dynamique des électrons au sein de la magnétosphère. Dans un premier temps nous proposons une méthode originale de résolution analytique de l’équation de Fokker-Planck réduite qui modélise le transport et les pertes des électrons de la magnétosphère interne. La résolution repose sur une technique de décomposition spectrale. Si la solution analytique s’avère utile pour mettre en exergue certaines propriétés physiques des ceintures de radiation, elle est également pertinente pour valider le code numérique de résolution de l’équation de Fokker-Planck réduite, développé durant la thèse. Ce dernier nous amène à généraliser l’étude précédente en illustrant l’évolution des flux d’électrons pour diverses énergies et positions. Nous prouvons notamment que la structure des ceintures de radiation ainsi que leur temps d’évolution ne dépendent que de quelques facteurs bien choisis. Dans la perspective de reproduire un événement particulier de retour au calme après un orage magnétique, mesuré par les satellites de la NASA dédiés aux ceintures de radiation, nous sommes en mesure de simuler la précipitation des électrons dans l’atmosphère terrestre causée par les interactions avec les ondes électromagnétiques de la magnétosphère. L’utilisation de conditions bâties sur des données empiriques et spécifiques à la période en question nous permet de corroborer les flux observés. Enfin, l’influence du champ magnétique terrestre sur la dynamique des ceintures de radiation est étudiée sous divers aspects. Nous nous concentrons sur la ceinture externe pour comprendre comment les asymétries du champ magnétique, considérablement façonnées par l’activité solaire, affectent notre manière de concilier théorie et observations. Nous explorons également l’importance de certains processus diffusifs nouveaux et cachés, qui émergent à cause de l’irrégularité naturelle du champ magnétique au plus proche voisinage de la Terre. / Satellites are vulnerable to high-energy particles trapped in the Van Allen belts. To ensure their protection, it is necessary to predict properly the electron dynamics in the magnetosphere. We first propose an original method to find the analytical solution of the reduced Fokker-Planck equation that models the transport and loss of electrons in the inner magnetosphere. The resolution relies on an eigenfunction expansion approach. If the analytical solution is proven to be useful at uncovering some of the physical properties of the radiation belts, it is also relevant to validate the numerical code that solves the reduced Fokker-Planck equation, which has been developed during the PhD. The latter code is used to generalize the previous study in illustrating the evolution of the electron fluxes for various energies and locations. We demonstrate that the structure of the radiation belts as well as their dynamical timescales only depend on a few well-chosen parameters. In the perspective of reproducing a specific storm-recovery event reported by the NASA Van Allen Probes, we are able to simulate the electron scattering in the Earth’s atmosphere due to the interaction with magnetospheric electromagnetic waves. The consideration of data-driven and event-specific conditions enables us to corroborate the observed fluxes. Finally, various influences of the Earth’s magnetic field on the dynamics of the radiation belts are investigated. We focus on the outer belt to see how the magnetic field asymmetries, which are strongly shaped by solar activity, affect the way of conciliating theory and observations. We also explore the importance of new hidden diffusive processes that emerge due to the natural irregularity of the magnetic field in the closest vicinity of the Earth.

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In dieser Arbeit werden mithilfe der Fokker-Planck-Gleichung die Statistiken, vor allem die Leistungsspektren, von Punktprozessen berechnet, die von mehrdimensionalen Integratorneuronen [Engl. integrate-and-fire (IF) neuron], Netzwerken von IF Neuronen und Entscheidungsfindungsmodellen erzeugt werden. Im Gehirn werden Informationen durch Pulszüge von Aktionspotentialen kodiert. IF Neurone mit radikal vereinfachter Erzeugung von Aktionspotentialen haben sich in Studien die auf Pulszeiten fokussiert sind als Standardmodelle etabliert. Eindimensionale IF Modelle können jedoch beobachtetes Pulsverhalten oft nicht beschreiben und müssen dazu erweitert werden. Im erste Teil dieser Arbeit wird eine Theorie zur Berechnung der Pulszugleistungsspektren von stochastischen, multidimensionalen IF Neuronen entwickelt. Ausgehend von der zugehörigen Fokker-Planck-Gleichung werden partiellen Differentialgleichung abgeleitet, deren Lösung sowohl die stationäre Wahrscheinlichkeitsverteilung und Feuerrate, als auch das Pulszugleistungsspektrum beschreibt. Im zweiten Teil wird eine Theorie für große, spärlich verbundene und homogene Netzwerke aus IF Neuronen entwickelt, in der berücksichtigt wird, dass die zeitlichen Korrelationen von Pulszügen selbstkonsistent sind. Neuronale Eingangströme werden durch farbiges Gaußsches Rauschen modelliert, das von einem mehrdimensionalen Ornstein-Uhlenbeck Prozess (OUP) erzeugt wird. Die Koeffizienten des OUP sind vorerst unbekannt und sind als Lösung der Theorie definiert. Um heterogene Netzwerke zu untersuchen, wird eine iterative Methode erweitert. Im dritten Teil wird die Fokker-Planck-Gleichung auf Binärentscheidungen von Diffusionsentscheidungsmodellen [Engl. diffusion-decision models (DDM)] angewendet. Explizite Gleichungen für die Entscheidungszugstatistiken werden für den einfachsten und analytisch lösbaren Fall von der Fokker-Planck-Gleichung hergeleitet. Für nichtliniear Modelle wird die Schwellwertintegrationsmethode erweitert. / This thesis is concerned with the calculation of statistics, in particular the power spectra, of point processes generated by stochastic multidimensional integrate-and-fire (IF) neurons, networks of IF neurons and decision-making models from the corresponding Fokker-Planck equations. In the brain, information is encoded by sequences of action potentials. In studies that focus on spike timing, IF neurons that drastically simplify the spike generation have become the standard model. One-dimensional IF neurons do not suffice to accurately model neural dynamics, however, the extension towards multiple dimensions yields realistic behavior at the price of growing complexity. The first part of this work develops a theory of spike-train power spectra for stochastic, multidimensional IF neurons. From the Fokker-Planck equation, a set of partial differential equations is derived that describes the stationary probability density, the firing rate and the spike-train power spectrum. In the second part of this work, a mean-field theory of large and sparsely connected homogeneous networks of spiking neurons is developed that takes into account the self-consistent temporal correlations of spike trains. Neural input is approximated by colored Gaussian noise generated by a multidimensional Ornstein-Uhlenbeck process of which the coefficients are initially unknown but determined by the self-consistency condition and define the solution of the theory. To explore heterogeneous networks, an iterative scheme is extended to determine the distribution of spectra. In the third part, the Fokker-Planck equation is applied to calculate the statistics of sequences of binary decisions from diffusion-decision models (DDM). For the analytically tractable DDM, the statistics are calculated from the corresponding Fokker-Planck equation. To determine the statistics for nonlinear models, the threshold-integration method is generalized.

В работе реализован численный алгоритм для решения уравнения Фоккера-Планка, позволяющий получать значения первой и третьей гармоники ансамбля взаимодействующих частиц для различных амплитуд переменного поля. В формулы первой и третьей гармоники вводились функции, зависящие от параметра и восприимчивости Ланжевена, с неопределенными коэффициентами. Неопределенные коэффициенты находились методом наименьших квадратов. Выражения для функций приближались данными из численного решения уравнения Фоккера-Планка и затем минимизировались относительно неопределённых коэффициентов. Получившиеся формулы сравнивались с численным решением и с известными теориями. / In this work, a numerical algorithm for solving the Fokker-Planck equation, which allows to obtain the values of the first and third harmonics of the ensemble of interacting particles for different amplitudes of the alternating field, was implemented. The functions depending on the parameter and Langevin susceptibility with uncertain coefficients were introduced into the formulas for the first and third harmonics. The uncertain coefficients were found by the least-squares method. Expressions for the functions were approximated with data from the numerical solution of the Fokker-Planck equation and then minimized with respect to the uncertain coefficients. The resulting formulas were compared with the numerical solution and with known theories.

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Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung des Einflusses der stochastischen Interpretation der Langevin Gleichung mit zustandsabhängigen Diffusionskoeffizienten auf den Propagator des zugehörigen stochastischen Prozesses bzw. dessen Mittelwerte. Dies dient dem besseren Verständnis und der Interpretation von Messdaten von Diffusion in inhomogenen Systemen und geht einher mit der Frage der Form der Diffusionsgleichung in solchen Systemen. Zur Vereinfachung der Fragestellung werden in dieser Arbeit nur Systeme untersucht die vollständig durch einen ortsabhängigen Diffusionskoeffizienten und Angabe der stochastischen Interpretation beschrieben werden können. Dazu wird zunächst für mehrere experimentell relevante eindimensionale Systeme der jeweilige allgemeine Propagator bestimmt, der für jede denkbare stochastische Interpretation gültig ist. Der analytisch bestimmte Propagator wird dann für zwei exemplarisch ausgewählte stochastische Interpretationen, hier für die Itô und Klimontovich-Hänggi Interpretation, gegenübergestellt und die Unterschiede identifiziert. Für Mittelwert und Varianz der Prozesse werden die drei wesentlichen stochastischen Interpretationen verglichen, also Itô, Stratonovich und Klimontovich-Hänggi Interpretation. Diese systematische Untersuchung von inhomogenen Diffusionsprozessen kann zukünftig helfen diese Art von, in genau einer stochastischen Interpretation, driftfreien Systemen einfacher zu identifizieren. Ein weiterer wesentlicher Teil der Arbeit erweitert die Frage auf mehrdimensionale inhomogene anisotrope Systeme. Dies wird z.B. bei der Untersuchung von Diffusion in Flüssigkristallen mit inhomogenem Direktorfeld relevant. Obwohl hier, im Gegensatz zu eindimensionalen Systemen, der Propagator nicht allgemein berechnet werden kann, wird dennoch der Einfluss der Inhomogenität auf Messgrößen, wie die mittlere quadratische Verschiebung oder die Verteilung der Diffusivitäten, bestimmt. Anhand eines Beispiels wird auch der Einfluss der stochastischen Interpretation auf diese Messgrößen demonstriert. / The aim of this thesis is to investigate the influence of the stochastic interpretation of the Langevin equation with state-dependent diffusion coefficient on the propagator of the related stochastic process, or its averages, respectively. This helps to obtain a deeper understanding and to interpret measurement data of diffusion in inhomogeneous systems and is accompanied with the question of the proper form of the diffusion equation in such systems. To simplify the question, in this thesis only systems are considered which can be fully described by a spatially dependent diffusion coefficient and a given stochastic interpretation. Therefore, for several experimentally relevant one-dimensional systems, the respective general propagator is determined, which is valid for any possible stochastic interpretation. Then, the propagator for two exemplary stochastic interpretations, here the Itô and Klimontovich-Hänggi interpretation, are compared and the differences are identified. For mean and variance of the processes three major interpretations are compared, namely the Itô, the Stratonovich and the Klimontovich-Hänggi interpretation. This systematic research on inhomogeneous diffusion process may help in future to identify these kind of, in exactly one stochastic interpretation, drift-free systems more easily. Another important part of this thesis extends this question to multidimensional inhomogeneous anisotropic systems. This is of high relevance, for instance, for the research of diffusion in liquid crystalline systems with an inhomogeneous director field. Although, in contrast to one-dimensional systems, the propagator may not be calculated generally, the influence of the inhomogeneity on measurement data like the mean squared displacement or the distribution of diffusivities is determined. Based on one example, also the influence of the stochastic interpretation on these quantities is demonstrated.

Ma thèse de doctorat se concentre principalement sur le comportement en temps long des processus de Markov, les inégalités fonctionnelles et les techniques relatives. Plus spécifiquement, Je vais présenter les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov dans deux approches : la méthode Meyn-Tweedie et l’hypocoercivité (faible). Le document se divise en trois parties. Dans la première partie, Je vais présenter quelques résultats importants et des connaissances connexes. D’abord, un aperçu de mon domaine de recherche sera donné. La convergence exponentielle (ou sous-exponentielle) des chaînes de Markov et des processus de Markov (à temps continu) est un sujet d’actualité dans la théorie des probabilité. La méthode traditionnelle développée et popularisée par Meyn-Tweedie est largement utilisée pour ce problème. Dans la plupart des résultats, le taux de convergence n’est pas explicite, et certains d’entre eux seront brièvement présentés. De plus, la fonction de Lyapunov est cruciale dans l’approche Meyn-Tweedie, et elle est aussi liée à certaines inégalités fonctionnelles (par exemple, inégalité de Poincaré). Cette relation entre fonction de Lyapounov et inégalités fonctionnelles sera donnée avec les résultats au sens L2. En outre, pour l’exemple de l’équation cinétique de Fokker-Planck, un résultat de convergence exponentielle explicite de la solution sera introduite à la manière de Villani : l’hypocoercivité. Ces contenus sont les fondements de mon travail, et mon but est d’étudier la décroissance sous-exponentielle. La deuxième partie, fait l’objet d’un article écrit en coopération avec d’autres sur les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov à temps continu. Comme nous le savons, les résultats sur les taux de convergence explicites ont été donnés pour le cas exponentiel. Nous les étendons au cas sous-exponentielle par l’approche Meyn-Tweedie. La clé de la preuve est l’estimation du temps de passage dans un ensemble ”petite”, obtenue par Douc, Fort et Guillin, mais pour laquelle nous donnons une preuve plus simple. Nous utilisons aussi la construction du couplage et donnons une ergodicité sous exponentielle explicite. Enfin, nous donnons quelques applications numériques. Dans la dernière partie, mon second article traite de l’équation cinétique de Fokker-Planck. Je prolonge l’hypocoercivité à l’hypocoercivité faible qui correspond à inégalité de Poincaré faible. Grâce à cette extension, on peut obtenir le taux de convergence explicite de la solution, dans des cas sous-exponentiels. La convergence est au sens H1 et au sens L2. A la fin de ce document, j’étudie le cas de l’entropie relative comme Villani, et j’obtiens la convergence au sens de l’entropie. Enfin, Je donne deux exemples pour les potentiels qui impliquent l’inégalité de Poincaré faible ou l’inégalité de Sobolev logarithmique faible pour la mesure invariante. / My Ph.D dissertation mainly focuses on long time behavior of Markov processes, functional inequalities and related techniques. More specifically, I will present the computable sub-exponential convergence rate of the Markov process in two approaches : Meyn-Tweedie’s method and (weak) hypocoercivity. The paper consists of three parts. In the first part, I will introduce some important results and related knowledge. Firstly, overviews of my research field are given. Exponential (or subexponential) convergence of Markov chains and (continuous time) Markov processes is a hot issue in probability. The traditional method - Meyn-Tweedie’s approach is widely applied for this problem. Most of the results about convergence rate is not explicit, and some of them will be introduced briefly. In addition,Lyapunov function is crucial in Meyn-Tweendie’s aproach, and it is also related to some functional inequalities (for example, Poincar´e inequality). The relationship of them will be given with results in L2 sense. Furthermore, as a example of kinetic Fokker-Planck equation, a computable result of exponential convergence of the solution of it will be introduced in Villani’ way - hypocoercivity. These contents are foundations of my work, and my destination is to study the sub-exponential decay. In the second part, it is my article cooperated with others about subexponential convergence rate of continuous time Markov processes. As we all know, the explicit results of convergence rate is about the exponential case. We extend them to sub-exponential case in Meyn-Tweedie’s approach. The key of the proof is the estimation of the hitting time to small set which was got by Douc, Fort and Guillin, for which we also propose an alternative simpler proof. We also use coupling construction as others and give a quantitative sub-exponential ergodicity. At last, we give some calculations for examples. In the last part, my second article deal with the kinetic Fokker-Planck equation. I extend the hypocoercivity to weak hypocoercivity which correspond to weak Poincar´e inequality. Through the extension, one can get the computable rate of convergence of the solution, which is also sub-exponential case. The convergence is in H1 sense and in L2 sense. In the end of this paper, I study the relative entropy case as C.Villani, and get convergence in entropy. Finally, I give two examples for potentials that implies weak Poincar´e inequality or weak logarithmic Sobolve inequality for invarient measure.

Dans le cadre des recherches de la qualité des ressources en eau, l’étude du processus de transfert de masse du sol vers la nappe phréatique constitue un élément primordial pour la compréhension de la pollution de cette dernière. En effet, les éléments polluants solubles à la surface (produits liés aux activités humaines tels engrais, pesticides...) peuvent transiter vers la nappe à travers le milieu poreux qu’est le sol. Ce scénario de transfert de pollution repose sur deux phénomènes : la pluie qui génère la masse d’eau à la surface et la dispersion de celle-ci à travers le milieu poreux. La dispersion de masse dans un milieu poreux naturel comme le sol forme un sujet de recherche vaste et difficile aussi bien au plan expérimental que théorique. Sa modélisation constitue une préoccupation du laboratoire EMMAH, en particulier dans le cadre du projet Sol Virtuel dans lequel un modèle de transfert (modèle PASTIS) a été développé. Le couplage de ce modèle de transfert avec en entrée un modèle décrivant la dynamique aléatoire de la pluie est un des objectifs de la présente thèse. Ce travail de thèse aborde cet objectif en s’appuyant d’une part sur des résultats d’observations expérimentaux et d’autre part sur de la modélisation inspirée par l’analyse des données d’observation. La première partie du travail est consacrée à l’élaboration d’un modèle stochastique de pluie. Le choix et la nature du modèle sont basés sur les caractéristiques obtenus à partir de l’analyse de données de hauteur de pluie recueillies sur 40 ans (1968-2008) sur le Centre de Recherche de l’INRA d’Avignon. Pour cela, la représentation cumulée des précipitations sera assimilée à une marche aléatoire dans laquelle les sauts et les temps d’attente entre les sauts sont respectivement les amplitudes et les durées aléatoires entre deux occurrences d’événements de pluie. Ainsi, la loi de probabilité des sauts (loi log-normale) et celle des temps d’attente entre les sauts (loi alpha-stable) sont obtenus en analysant les lois de probabilité des amplitudes et des occurrences des événements de pluie. Nous montrons alors que ce modèle de marche aléatoire tend vers un mouvement brownien géométrique subordonné en temps (quand les pas d’espace et de temps de la marche tendent simultanément vers zéro tout en gardant un rapport constant) dont la loi de densité de probabilité est régie par une équation de Fokker Planck fractionnaire (FFPE). Deux approches sont ensuite utilisées pour la mise en œuvre du modèle. La première approche est de type stochastique et repose sur le lien existant entre le processus stochastique issu de l’équation différentielle d’Itô et la FFPE. La deuxième approche utilise une résolution numérique directe par discrétisation de la FFPE. Conformément à l’objectif principal de la thèse, la seconde partie du travail est consacrée à l’analyse de la contribution de la pluie aux fluctuations de la nappe phréatique. Cette analyse est faite sur la base de deux relevés simultanées d’observations de hauteurs de pluie et de la nappe phréatique sur 14 mois (février 2005-mars 2006). Une étude statistique des liens entre les signaux de pluie et de fluctuations de la nappe est menée comme suit : Les données de variations de hauteur de nappe sont analysées et traitées pour isoler les fluctuations cohérentes avec les événements de pluie. Par ailleurs, afin de tenir compte de la dispersion de masse dans le sol, le transport de la masse d’eau pluviale dans le sol sera modélisé par un code de calcul de transfert (modèle PASTIS) auquel nous appliquons en entrée les données de hauteurs de pluie mesurées. Les résultats du modèle permettent entre autre d’estimer l’état hydrique du sol à une profondeur donnée (ici fixée à 1.6m). Une étude de la corrélation entre cet état hydrique et les fluctuations de la nappe sera ensuite effectuée en complément à celle décrite ci-dessus pour illustrer la possibilité de modéliser l’impact de la pluie sur les fluctuations de la nappe / Within the research quality of water resources, the study of the process of mass transfer from soil to groundwater is a key element for understanding the pollution of the latter. Indeed, soluble contaminants to the surface (related to human activities such fertilizers, pesticides products ...) can transit to the web through the porous medium that is the ground. This scenario transfer pollution based on two phenomena: the rain that generates the body of water to the dispersion and the surface thereof through the porous medium. The dispersion of mass in a natural porous medium such as soil forms a subject of extensive research and difficult both experimental and theoretical grounds. Its modeling is a concern EMMAH laboratory, particularly in the context of Virtual Sol project in which a transfer model (PASTIS model) was developed. The coupling of this transfer model with input a model describing the dynamics of random rain is one of the objectives of this thesis. This thesis addresses this goal by relying in part on the results of experimental observations and also on modeling inspired by the analysis of observational data. The first part of the work is devoted to the development of a stochastic model of rain. The choice and nature of the model are based on the features obtained from the analysis of data collected rainfall over 40 years (1968-2008) on the Research Centre INRA Avignon. For this, the cumulative rainfall representation will be treated as a random walk in which the jumps and waiting times between jumps are the amplitudes and durations between two random occurrences of rain events. Thus, the probability jumps (log-normal distribution) and that of waiting between jumps (Law alpha-stable) time is obtained by analyzing the laws of probability amplitudes and occurrences of rain events. We show that the random walk model tends towards a subordinate in time geometric Brownian motion (when space step and time step walking simultaneously tend to zero while maintaining a constant ratio), the law of probability density is governed by a Fokker Planck fractional (FFPE). Two approaches are then used to implement the model. The first approach is based on stochastic type and the relationship between the stochastic process derived from the differential equation of Itô and FFPE. The second approach uses a direct numerical solution by discretization of the FFPE. Accordance with the main objective of the thesis, the second part of the work is devoted to the analysis of the contribution of rain to fluctuations in groundwater. We approach this analysis on the basis of two simultaneous records of observations of rainfall amounts and groundwater over 14 months (February 2005-March 2006). A statistical study of the relationship between the signals of rain and fluctuating water will be conducted. Data sheet height variations are analyzed and processed to isolate coherent fluctuations with rain events. In addition, to take account of the mass dispersion in the soil, the mass transport of storm water in the soil layer is modeled by a calculation code transfer (PASTIS model) which we apply input data measured heights of rain. The model results allow between another estimate soil water status at a given depth (here set at 1.6m). A study of the correlation between the water status and fluctuating water will then be performed in addition to that described above to illustrate the ability to model the impact of rain on the water table fluctuations

Prévoir et estimer le risque de canicule est un enjeu politique majeur. Évaluer la probabilité d'apparition des canicules et leurs sévérités serait possible en connaissant la température en temps continu. Cependant, les extrêmes journaliers (maxima et minima) sont parfois les seules données disponibles. Pour modéliser la dynamique des températures, il est courant d'utiliser un processus d'Ornstein-Uhlenbeck. Une estimation des paramètres de ce processus n'utilisant que les suprema journaliers observés est proposée. Cette nouvelle approche se base sur une minimisation des moindres carrés faisant intervenir la fonction de répartition du supremum. Les mesures de risque liées aux canicules sont ensuite obtenues numériquement. Pour exprimer explicitement ces mesures de risque, il peut être utile d'avoir la loi jointe du processus d'Ornstein-Uhlenbeck et de son supremum. L'étude se limite tout d'abord à la fonction de répartition / densité jointe du point final du processus et de son supremum. Cette probabilité admet une densité, solution de l'équation de Fokker-Planck, obtenue explicitement et utilisant les fonctions spéciales paraboliques cylindriques. La preuve de l'expression de la densité repose sur une décomposition sur une base hilbertienne de l'espace via une méthode spectrale. On étudie également le processus d'Ornstein-Uhlenbeck oscillant, dont le paramètre de drift est constant par morceaux selon le signe du processus. La transformée de Laplace du temps d'atteinte de ce processus est déterminée et la probabilité que le processus soit positif en un temps donné est calculée. / Forecasting and assessing the risk of heat waves is a crucial public policy stake. Evaluate the probability of heat waves and their severity can be possible by knowing the temperature in continuous time. However, daily extremes (maxima and minima) might be the only available data. The Ornstein-Uhlenbeck process is commonly used to model temperature dynamic. An estimation of the process parameters using only daily observed suprema of temperatures is proposed here. This new approach is based on a least square minimization using the cumulative distribution function of the supremum. Risk measures related to heat waves are then obtained numerically. In order to calculate explicitly those risk measures, it can be useful to have the joint law of the Ornstein-Uhlenbeck process and its supremum. The study is _rst limited to the joint density / distribution of the endpoint and supremum of the Ornstein-Uhlenbeck process. This probability admits a density, solution of the Fokker-Planck equation and explicitly obtained as an expansion involving parabolic cylinder functions. The proof of the density expression relies on a decomposition on a Hilbert basis of the space via a spectral method. We also study the oscillating Ornstein-Uhlenbeck process, which drift parameter is piecewise constant depending on the sign of the process. The Laplace transform of this process hitting time is determined and we also calculate the probability for the process to be positive on a fixed time.