La gestion de la qualité des services dans les réseaux IP est devenue une opération complexe et coûteuse pour les operateurs. Les approches de gestion actuelles se sont montionnées peu efficaces par l’importante des interventions humaines necéssaires. La réponse à ce problème est clairement la conception de nouvelles approches de gestion autonome des réseaux. Cette thèse présente un ensemble de solutions qui contribuent à la proposition et la réalisation d’une telle approche. La première partie de cette thèse examine l’état de l’art des approches de gestion des réseaux. Dans la deuxième partie, nous proposons une démarche de mesure de la QoE (Quality of Experience) et une extension du modèle CIM (Common Information Model) pour permettre d’intégrer les métriques de cette démarche. Dans la partie suivante, nous proposons une extension de l’architecture des équipements réseaux vers plus d’autonomie de prise de décision. Dans les parties suiventes, nous proposons une architecture de gestion autonome (ANEMA: Autonomic NEtwork Management Architecture) instrumentée par les politiques comportementales, les objectifs et les fonctions d’utilité. En exploitant un ensemble de politiques de différents niveaux d’abstraction, ANEMA permet au réseau IP d'atteindre un certain niveau d'autonomie dans la gestion de la qualité de ses services. / The quality of services management in IP networks became a very complex and expensive operation from the operators. The actual management approaches are mentioned inefficient because they are mainly based on direct human intervention. It is clear that the response to this problem is to specify autonomic network management approach. This thesis contributes to the specification and the realisation of such approach. The first part of this thesis addresses the state of art of network management approaches. In the second part, we propose a QoE (Quality of Experience) measuring method and a CIM (Common Information Model) extension to model the concepts and the metrics of this method. In the third part, we propose an extension of the network equipment architecture towards more autonomic decision making. In the following parts, we propose an Autonomic NEtwork Management Architecture (ANEMA) based on Behavioral policies, Goal and Utility function. By exploiting several policy description forms described in different abstraction levels, ANEMA allows the IP network to achieve a certain autonomy level in quality of services management.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le développement majeur de la thèse a été consacré au problème d’optimisation du choix de dose dans les essais de recherche de dose, en phase II. Nous avons considéré ce problème sous l’angle des fonctions d’utilité. Nous avons alloué une valeur d’utilité aux doses, le problème pour le sponsor étant de trouver la meilleure dose, c’est-à-dire celle dont l’utilité est la plus élevée.Dans ce travail, nous nous sommes limités à une seule fonction d’utilité, intégrant deux composantes: une composante liée à l’efficacité (la POS=puissance d’un essai de phase III de 1000 patients de cette dose contre placebo) et une autre liée à la safety. Pour cette dernière, nous avons choisi de la caractériser par la probabilité prédictive d’observer un taux de toxicité inférieur ou égal à un certain seuil (que nous avons fixé à 0.15) en phase III (toujours pour un essai de 1000 patients au total). Cette approche a l’avantage d’être similaire aux concepts utilisés dans les essais de phase I en oncologie qui ont notamment pour objectif la recherche de la dose liée à une toxicité limite (notion de ”Dose limiting Toxicity”).Nous avons retenu une approche bayésienne pour l’analyse des données de la phase II.Mis à part les avantages théoriques connus de l’approche bayésienne par rapport à l’approche fréquentiste (respect du principe de vraisemblance, dépendance moins grande aux résultats asymptotiques, robustesse), nous avons choisi l’approche bayésienne pour plusieurs raisons:• Combinant, par définition même de l’approche bayésienne, une information a priori avec les données disponibles, elle offre un cadre plus flexible la prise de décision du sponsor: lui permettant notamment d’intégrer de manière plus ou moins explicite les informations dont il dispose en dehors de l’essai de la phase II.• L’approche bayésienne autorise une plus grande flexibilité dans la formalisation des règles de décision.Nous avons étudié les propriétés des règles de décisions par simulation d’essais de phase II de différentes tailles: 250, 500 et 1000 patients. Pour ces deux derniers design nous avons aussi évalué l’intérêt de d’effectuer une analyse intermédiaire lorsque la moitié des patients a été enrôlée (c’est-à-dire avec respectivement les premiers 250 et 500 patients inclus). Le but était alors d’évaluer si, pour les essais de phase II de plus grande taille, s’autoriser la possibilité de choisir la dose au milieu de l’étude et de poursuivre l’étude jusqu’au bout si l’analyse intermédiaire n’est pas concluante permettait de réduire la taille de l’essai de phase II tout en préservant la pertinence du choix de dose final. / The main development of the thesis was devoted to the problem of dose choice optimization in dose-finding trials, in phase II. We have considered this problem from the perspective of utility functions. We have allocated a utility value to the doses itself, knowing that the sponsor’s problem was now to find the best dose, that is to say, the one having the highest utility. We have limited ourselves to a single utility function, integrating two components: an efficacy-related component (the PoS = the power of a phase III trial - with 1000 patients - of this dose versus placebo) and a safety-related component. For the latter, we chose to characterize it by the predictive probability of observing a toxicity rate lower or equal to a given threshold (that we set to 0.15) in phase III (still for a trial of 1000 patients in total). This approach has the advantage of being similar to the concepts used in phase I trials in Oncology, which particularly aim to find the dose related to a limiting toxicity (notion of "Dose limiting Toxicity").We have adopted a Bayesian approach for the analysis of phase II data. Apart from the known theoretical advantages of the Bayesian approach compared with the frequentist approach (respect of the likelihood principle, less dependency on asymptotic results, robustness), we chose this approach for several reasons:• It provides a more flexible framework for the decision-making of the sponsor because it offers the possibility to combine (by definition of the Bayesian approach) a priori information with the available data: in particular, it offers the possibility to integrate, more or less explicitly, the information available outside the phase II trial.• The Bayesian approach allows greater flexibility in the formalization of the decision rules.We studied the properties of decision rules by simulating phase II trials of different sizes: 250, 500 and 1000 patients. For the last two designs (500 and 1000 patients in phase II), we have also evaluated the interest of performing an interim analysis when half of the patients are enrolled (i.e. with the first 250and the first 500 patients included respectively). The purpose was then to evaluate whether or not, for larger phase II trials, allowing the possibility of choosing the dose in the middle of the study and continuing the study to the end if the interim analysis is not conclusive, could reduce the size of the phase II trial while preserving the relevance of the final dose choice.

Dans cette thèse, nous proposons des modèles pour évaluer les performances des applications multimédias temps-réel. De plus, nous proposons un modèle pour les protocoles de type AIMD. Le premier sujet étudié est un mécanisme de correction d'erreurs (FEC). Premièrement, nous utilisons une file d attente M/M/1/K pour modéliser le réseau. Nous considérons que la qualité de la voix varie linéairement par rapport au taux de redondance de la FEC. La redondance du i-ème paquet est portée dans le paquet i+f. Notre analyse montre que, même pour le cas f->inf, ce mécanisme n'améliore pas la qualité de l'audio. Deuxièmement, nous modélisons notre système par une file M/G/1/K. Nous considérons deux aspects qui peuvent contribuer à améliorer la qualité de l'audio: (a) multiplexer l'audio avec un flux exogène, et (b) des fonctions d'utilité non-linéaires. Sous ces contraintes, on montre qu il est possible d'améliorer la qualité de l'audio avec la méthode FEC étudiée. Le deuxième sujet traité concerne les mécanismes de contrôle du délai de diffusion. Nous proposons un ensemble d'algorithmes de moyenne mobile permettant de contrôler le taux de pertes dans une session audio. Les performances de nos algorithmes ont été évaluées et comparées grâce à des traces réelles. Le troisième sujet abordé concerne les protocoles de type AIMD. Nous proposons un modèle analytique, prenant en compte la variabilité du délai. Notre modèle utilise des équations de différences stochastiques. Il fournit une expression close pour le débit et pour la taille de la fenêtre. Nous montrons, par analyse et par simulation, qu'une augmentation de la variabilité du délai améliore les performances d'un protocole AIMD.

Cette thèse de doctorat étudie, dans un cadre théorique, l’incidence des politiques fiscales environnementales au regard de l’hétérogénéité des travailleurs. Elle analyse la construction de politiques fiscales en fonction de trois objectifs : réduire les émissions de pollution, améliorer l’efficacité, et réduire les inégalités. Cette thèse est constituée d’une introduction et de trois chapitres (articles académiques) qui chacun décline cette question sous différents aspects. Le premier chapitre s’intéresse aux choix éducatifs et analyse l’impact des taxes environnementales sur l’efficacité et l’équité au travers ces choix d’éducation. Le second chapitre se concentre sur l’impact des taxes environnementales dans un contexte d’imperfection du marché du travail (chômage involontaire frictionnel). Le troisième chapitre est consacré aux disparités régionales en matière de salaire, d’emploi et de préférence pour les biens polluants. / This Ph.D. dissertation studies the incidence of environmental taxation between heterogeneous workers. In a theoretical framework, it analyses the design of environmental fiscal policy in regards with three competing goals : reducing emissions, improving economic efficiency, and limiting economic inequality. It consists of an introduction and three chapters (essays), each of them focusing on a different aspect of the problem. The first chapter uses a model with endogenous education and looks at how environmental taxation can affect efficiency and equity through its effects on educational choices. The second chapter focuses on the impact of green taxes on inequalities and unemployment using a search-friction model. The third one deals with regional disparities in regards with unemployment, wages and preferences.

La gestion durable des ressources naturelles vivantes est un problème majeur dans un contexte de raréfaction, dû à l'impact de l'homme et à une incertitude omniprésente. Améliorer les outils existant et en développer de nouveaux pour conseiller les gestionnaires sur l'évolution potentielle des ressources naturelles vivantes, selon divers scénarios environnementaux et de gestion, est nécessaire. Cette thèse a pour but de contribuer au développement d'une méthodologie pour l'aide à la décision pour la gestion des ressources naturelles vivantes, tout en prenant en compte les sources d'incertitude majeures. Ce travail est appliqué au cas de la population de saumon atlantique (Salmo salar L.) de la Nivelle (France). Cette population fait l'objet d'un programme de suivi à long terme et cette espèce a été largement étudiée. Cette dernière est menacée mais elle est toujours ciblée par la pêche commerciale et récréative. Elle illustre la dualité entre conservation et exploitation, qui est au coeur de la gestion des ressources naturelles vivantes. Pour gérer une population, il est nécessaire de comprendre sa dynamique et de prédire son évolution sous divers scénarios environnementaux et de gestion. L'approche Bayésienne fournit un cadre cohérent pour quantifier l'incertitude sous ses différentes formes. Les modèles hiérarchiques permettent l'assimilation de sources de données multiples et de faire des inférences et des prédictions sur des grandeurs spatio-temporelles inconnues. Un modèle stochastique d'état Bayésien, i.e. un modèle hiérarchique Bayésien dynamique, est construit pour étudier la dynamique de la population d'intérêt et pour prédire son évolution. La théorie de la décision en univers incertain fournit un cadre pour aider un individu dans ses choix, mais son application reste difficile. En théorie, une fonction d'utilité qui dépend des conséquences des alternatives de gestion reflète les préférences d'un individu unique impliqué dans un problème décisionnel. En pratique, sa construction est malaisée. Premièrement, il estdifficile de définir une valeur pour chaque conséquence. Deuxièmement, il y a généralement plus d'un individu impliqué dans le problème décisionnel. Par conséquent, on obtient une classe de fonctions d'utilité. De par les différents intérêts, souvent conflictuels, que les gestionnaires ont à prendre en compte, la fonction d'utilité est multi variée. Dans cette thèse, une classe de fonctions d'utilité bi-variées est construite. Elle prend en compte l'incertitude concernant la fonction, les variations de préférence entre les acteurs et la dualité d'intérêts exploitation vs conservation. Ensuite, une analyse de la robustesse est réalisée pour étudier si la décision optimale, i.e. l'utilité espérée maximale, varie lorsque la fonction d'utilité varie.La méthodologie développée dans cette thèse s'est avérée possible et fructueuse. Elle fournit un cadre cohérent pour organiser les interactions entre scientifiques, acteurs et gestionnaires pour atteindre une compréhension commune des problèmes de décision dans la gestion des ressources naturelles vivantes. En reconnaissant explicitement la diversité des acteurs, elle permet d'identifier des conflits potentiels et de guider les gestionnaires vers des compromis acceptables. Cependant, elle demande un haut niveau de formation et d'expertise en modélisation et en calcul. Elle implique également un temps d'analyse important. Comment rendre ces exigences compatibles avec le niveau actuel d'expertise et les agendas à court terme des structures de gestion est un challenge principal pour le futur. / The sustainable management of natural living resources is a major issue in a context of increasing scarcity due to human impact and of pervasive uncertainty. Improving existing tools and developing new ones to advise decision makers on the potential evolution of natural living resources, according to various management and environmental scenarios, is requested. This PhD aims at contributing to the development of a methodology for decision making for natural living resources management, while taking into account major sources of uncertainty. This is achieved through the study case of the Atlantic salmon (Salmo salar L.) population ofthe Nivelle River (France). This population is subjected to a long term monitoring program and the species has been extensively studied. Atlantic salmon is a threatened species but still targeted by commercial and recreational fisheries. It illustrates the duality between conservation and exploitation which is at the heart of natural living resource management. To manage a population, it is necessary to understand its dynamics and to predict its evolution under various management and environmental scenarios. The Bayesian approach provides a coherent framework to quantify uncertainty in its different forms. Hierarchical models allow the assimilation of multiple sources of data and to make spatio-temporal inferences and predictions. A Bayesian state space model, i.e. a Bayesian dynamic hierarchical model, is constructed to study the dynamics of the population of interest and topredict its evolution. The decision theory under uncertainty provides a framework to help an individual in its choices, but its application still raises difficulties. In theory, a utility function depending on the consequences of alternative actions reflects the preferences of a single individual involved in a decision problem. In practice, its construction is challenging. Firstly, it is difficult to assign a value for each consequence. Secondly, there is usually more than one individual involved in the decision problem. Consequently, we obtain a set of utility functions. Due to the various and often conflicting interests the decision maker has to take into account, the utility function is multivariate. In this PhD, a set of bivariate utility functions is constructed. It accounts for the uncertainty about the function, the variation of preferences among stakeholders and the dual interests of exploitation vs conservation. Next, a robustness analysis is performed to study if the optimal decision, i.e. associated to the maximum expected utility, varies when the utility function varies. The methodology developed in this PhD proved practicable and fruitful. It provides a coherent framework for organizing the interactions between scientists, stakeholders and decision makers for reaching a common understanding of decision problems in the management of natural living resources. By acknowledging explicitly the diversity among stakeholders, it allows to identify potential conflict and it helps guiding decision makers towards acceptable trade-off actions. However, it requires a high level of training and expertise in modelling and computation. It involves also thoughtful and time consuming analyses. How to render these requirements compatible with the current level of expertise and the short term agendas of management bodies is a main challenge for the near future.

En France, la recherche contre le cancer est un enjeu majeur de santé publique. On estime notamment que le nombre de nouveaux cas de cancer a plus que doublé entre 1980 et 2012. L’hétérogénéité des caractéristiques tumorales, pour un même cancer, impose des défis complexes dans la recherche de traitements efficaces. Dans ce contexte, des espoirs importants sont placés dans la recherche de biomarqueurs prédictifs reflétant les caractéristiques des patients ainsi que de leur tumeur afin d’orienter le choix de la stratégie thérapeutique. Par exemple, pour les cancers colorectaux métastatiques, il est maintenant reconnu que l’ajout de cetuximab (un anti-EGFR) à la chimiothérapie classique (ici le FOLFOX4), n’apporte un bénéfice qu’aux patients dont le gène KRAS est non muté. Le gène KRAS est ici un biomarqueur prédictif binaire, mais de nombreux biomarqueurs sont le résultat d’une quantification ou d’un dosage. L’objectif de cette thèse est dans un premier temps, de quantifier la capacité globale d’un biomarqueur quantitatif à guider le choix du traitement. Après une revue de la littérature, une nouvelle méthode basée sur une extension des courbes ROC est proposée, et comparée aux méthodes existantes. Son principal avantage est d’être non paramétrique, et d’être indépendante de l’efficacité moyenne des traitements. Dans un second temps, lorsqu’un biomarqueur prédictif quantitatif est étudié, la définition d’un seuil de marqueur au-delà duquel la première option de traitement sera préférée, et en-deçà duquel la deuxième option de traitement sera préférée se pose. Une approche reposant sur la définition d’une fonction d’utilité est proposée permettant alors de tenir compte de l’efficacité des traitements ainsi que de leur impact sur la qualité de vie des patients. Une méthode Bayésienne d’estimation de ce seuil optimal est proposée / In France, the cancer research is a major public health issue. The number of new cancer cases nearly doubled between 1980 and 2012. The heterogeneity of the tumor characteristics, for a given cancer, presents a great challenge in the research of new effective treatments. In this context, much hope is placed in the research of predictive (or treatment selection) biomarkers that reflect the patients’ characteristics in order to guide treatment choice. For example, in the metastatic colorectal cancer setting, it is admitted that the addition of cetuximab (an anti-EGFR) to classical chemotherapy (the FOLFOX4), only improve the outcome of patients with KRAS wild-type tumors. In that context, the KRAS gene is a binary treatment selection marker, but plenty of biomarkers result from some quantifications or dosage measurements. The first aim of this thesis is to quantify the global treatment selection ability of a biomarker. After a review of the existing litterature, a method based on an extension of ROC curves is proposed and compared to existing methods. Its main advantage is that it is non-parametric, and that it does not depend on the mean risk of event in each treatment arm. In a second time, when a quantitative treatment selection biomarker is assessed, there is a need to estimate a marker thereshold value above which one treatment is preferred, and below which the other treatment is recommended. An approach that relies on the definition of a utility function is proposed in order to take into account both efficacy and toxicity of treatments when estimating the optimal threshold. A Bayesian method for the estimation of the optimal threshold is proposed

Des nombreux aspects des fonds de pension, nous nous intéressons ici à leur modélisation et à l'organisation des systèmes de retraites dans le monde. Dans une première partie, nous présentons les différentes organisations de systèmes de retraites et la modélisation des fonds de pension en général suivie de la modélisation dynamique discrète avec la modélisation statique comme cas particulier de la discrète. Ainsi, nous constatons que les différents systèmes de retraites sont caractérisés par une grande diversité, mais restent néanmoins regroupés sous trois grands groupes qui se croisent souvent. Ce sont : les retraites par répartition, les retraites par capitalisation et les retraites par subvention. Nous introduisons la modélisation des systèmes de retraites par capitalisation en commençant par donner une vision générale incorporant une typologie des risques de fonds de pension. Nous présentons ensuite les méthodes pratiques et courantes de la modélisation en temps discret. La deuxième partie de la thèse accueille les développements de la modélisation en temps continu. Dans une économie dynamique et un marché non nécessairement complet, avec une expression stochastique des évolutions de l'inflation et des prix, nous usons du zéro-coupon nominal et du zéro-coupon indexé sur les prix de la consommation. Grâce aux outils et principes des assurances, des valeurs actuarielles des flux continus de cotisations et pensions sont fournies. Tout en faisant le lien avec les résultats issus de la littérature, nous appuyons, aussi bien en première partie qu'en deuxième, les portefeuilles optimaux de fonds de pension avec leurs probabilités de ruine, par des illustrations à travers des exemples concrets et des simulations numériques.