Les études d'accidentologie sont unanimes : les conducteurs de Véhicules à Deux-Roues Motorisés (V2RM) sont les usagers de la route les plus vulnérables. En France, pour un kilomètre parcouru, un motard a 24 fois plus de risque d'être tué qu'un automobiliste. En plus d'être des véhicules "non-carénés" fortement exposés aux dangers, les V2RM sont de nature instable avec un équilibre souvent précaire. C'est pourquoi la perte de contrôle du véhicule est clairement identifiée comme un facteur récurrent dans les causes des accidents. Par analogie avec les systèmes d'aide à la conduite développés pour les voitures (ABS, ESP, etc.), beaucoup de ces accidents pourraient être évités avec des solutions similaires adaptées pour les V2RM.Cette thèse s'inscrit dans ce contexte en proposant des algorithmes d'estimation originaux. En effet, certaines informations dynamiques du V2RM, nécessaires à la détection de situation à risque, ne sont pas mesurables ou alors elles impliquent l'utilisation de capteurs onéreux. Finalement, que ce soit pour des raisons techniques ou économiques, le recours aux outils d'estimation modernes s'inscrit parfaitement dans le cadre du développement des systèmes d'aide à la conduite des V2RM. Ils permettent l'estimation de la dynamique tout en réduisant le nombre de capteurs et en contournant la problématique de non-mesurabilité de certains états.Une première partie de mes travaux est dédiée aux observateurs basés modèles. À cette occasion, un observateur à entrées inconnues, un observateur de Luenberger non-linéaire et un observateur algébrique ont été proposés. Quant à la seconde, elle aborde l'estimation basée sur des techniques de perception visuelle. Dans cette partie, un premier algorithme a été proposé pour estimer la position du V2RM sur la chaussée tout en prédisant la géométrie de la route. Ensuite, une extension de ce travail a été développée pour reconstruire l'angle de roulis du V2RM seulement à partir d'images. Pour finir, une fonction de risque basée vision a été étudiée afin de caractériser le comportement de braquage du V2RM.Tout au long de ce manuscrit, des validations expérimentales et sur le logiciel de simulation BikeSim ont montré la pertinence et le potentiel des algorithmes proposés. / The road accident investigations are unanimous: Powered Two-Wheeled Vehicles (P2WV) users are the most vulnerable on the road. In France, for a travelled kilometer, a P2WV rider has 24 times more risk to be killed than a car driver. In addition to being "naked" vehicles highly exposed to dangers, P2WV are naturally unstable with a precarious stability. That is why vehicle loss of control is clearly identified as a recurring problem into accident causation. By analogy with the driving assistance systems developed for cars (ABS, ESP, etc.), most of these accidents could be avoided with solutions dedicated to P2WV.This PhD takes place in this context and proposed original estimation algorithms. Indeed, some P2WV dynamic information, necessary for detecting risk situations, are not measurable or they require the use of costly sensors. For both technical or economic reasons, the use of observation techniques turns out to be an adequate solution in the development of P2WV riding assistance systems. Such techniques allow to estimate the vehicle dynamics while reducing the number of sensors and overcoming the unmeasurability of some dynamics states.A first part of my work is dedicated to model-based observers. In this context, an unknown input observer, a non-linear Luenberger observer and an algebraic observer were proposed. Whereas, the second part deals with the estimation based on visual perception techniques. In this last, a first algorithm was proposed to estimate the P2WV position on the road while predicting the road geometry. Then, an extension of this work was developed to reconstruct the P2WV roll angle using only images. Finally, a vision-based risk function was studied to characterize the P2WV steering behavior.All along this manuscript, the effectiveness of the proposed solutions were demonstrated through validations with the advanced simulator BikeSim framework or on experimental data.

Au cours des dernières années, la mobilité routière a été marquée par la croissance considérable du trafic des Véhicules à Deux-Roues Motorisés (V2RM), qui demeurant désormais le mode de déplacement le plus dominant et convoité, notamment pour les possibilités qu'il offre d'esquiver les embouteillages de trafic. Cependant, les conducteurs de deux-roues motorisés sont considérés comme les usagers de la route les plus vulnérables. En effet, le risque d'être tué dans un accident est 29 fois plus élevé pour un cyclomoteur que pour un conducteur de voiture de tourisme. Ce problème est d'autant plus important lors du freinage d'urgence ou lors de la prise de virage. Alors que les systèmes de sécurité passifs et actifs (ABS, ESP, ceintures de sécurité, airbags, etc.) développés en faveur des véhicules de tourisme ont amplement contribué à la diminution des risques sur la route, cependant, le retard dans le développement de ces systèmes pour les motos est considérable. Malgré quelques systèmes existants, les conducteurs de motos les utilisent mal ou pas du tout. Ceci est dû à une mauvaise formation et cela ne contribue donc pas à l'amélioration de leur sécurité. Par conséquent, il n'est pas anodin que ce retard, dans le développement des systèmes d'aide à la conduite, résonne avec un retard dans le développement des outils de recherches théoriques. L'objectif principal de la thèse est de concevoir des systèmes d'assistance à la conduite, ARAS (Advanced Rider Assistance Systems), pour les V2RM pouvant alerter ces conducteurs en amont des situations de conduite dangereuses. De nombreux défis sont encore ouverts en ce qui concerne la conception des systèmes ARAS comme l'accessibilité des états dynamiques et paramètres physiques des V2RM ainsi que la synthèse des indicateurs de risques en visitant tous les points d'intérêts. Nous nous intéressons alors à proposer des techniques d'estimation, tout en réduisant le nombre de capteurs et en contournant la problématique de non-mesurabilité de certains variables. Par ailleurs, la synthèse de ces approches répondant à certaines exigences (modélisation, structure simple, précision, instrumentation) constitue un défi supplémentaire. La première partie de thèse est consacrée aux algorithmes d'identification classiques. Ces techniques sont conçues pour estimer les paramètres physiques inconnus des modèles paramétriques des V2RM. La deuxième partie concerne des observateurs basés modèles. Pour cela, un observateur à entrées inconnues (UIO) pour reconstruire la dynamique de la direction en tenant compte de la géométrie de la route, et, un observateur interconnecté (IFO) pour l'estimation de la dynamique longitudinale et latéral, ont été proposées. Ensuite, nous nous sommes penchés sur des méthodes alternatives aux approches d'identification, notamment des techniques d'estimations basées identification capable à la fois d'estimer les états et les paramètres au même temps. À cette occasion, un observateur retardé à entrées inconnues pour les systèmes avec un degré relatif arbitraire (DUIO), et, un observateur de Luenberger adaptative (LAO) pour l'estimation des raideurs pneumatiques ont été développées. Les méthodes proposées nécessitent une combinaison simple de capteurs et prennent en compte des hypothèses réalistes telles que la variation de vitesse longitudinale. Tous ces travaux ont été validés à l'aide de BikeSim et/sur des données expérimentales. En outre, ce manuscrit introduit un algorithme d’auto-calibration pour l’alignement des unités de mesure inertielle (IMU). Une telle méthode d’auto-étalonnage s’applique aux boîtiers télématiques (e-Box) installés sur des véhicules à deux roues, dont les axes des IMU sont souvent mal alignés avec le repère référentielle du véhicule. La dernière partie de cette thèse traite des indicateurs objectifs (comportement sur/sous vireur de la moto et la distance de sortie de la voie de circulation) pour la quantification du risque. / Nowadays, Powered Two-Wheeled Vehicles (PTWV) are an increasingly popular means of transport in daily urban and rural displacements, especially for the possibilities it offers to avoid traffic congestion. However, riders are considered as the most vulnerable road users. In fact, the risk of being killed in an accident is $29$ times higher for a motorcycle than for a driver of a four wheeled vehicle. Therewith, the unstable nature of the PTWV makes them more susceptible to control loss. This problem is even more complex during emergency braking or on cornering maneuvers. As matter of fact, passive and active safety systems (Anti-Lock Braking (ABS), Electronic Stability Control (ESP), seat belts, airbags) developed in favour of passenger vehicles have largely contributed to the reduction of risks on the road. However, the delay in the development of security systems for motorcycles is notable. Moreover, despite some existing systems, motorcycle riders use them badly or they don't use them at all. Therefore, it is not trivial that this delay, in the development of Advanced Rider Assistance Systems (ARAS), coming from a delay in the development of theoretical and research tools. This thesis fits into the context of designing ARAS for PTWV that can alert riders upstream of dangerous driving situations. Our work deals with observation and identification techniques to estimate the PTWV dynamic states and physical parameters. These latter are fundamental for risk quantification in ARAS design and to assess the safety of the PTWV, which are the main focus of our research work. The first part of the thesis concerns classical identification techniques to estimate physical parameters of PTWV. The second part deals with model-based observers implemented to estimate the dynamic states of the PTWV. We proposed an unknown input observer (UIO) for steering and road geometry estimation and an interconnected fuzzy observer (IFO) for both longitudinal and lateral dynamics. An alternative methods for identification algorithms are observer based identifier which provide both parameters identification and states estimation. Therefore, a Luenberger adaptive observer (LAO) to estimate lateral dynamic states and pneumatic stiffness as well as a delayed unknown inputs observer (DUIO) with an arbitrary relative degree, have been developed in this thesis. As matter of fact, all these techniques allow to estimate the vehicle dynamics while reducing the number of sensors and overcoming the problem of non-measurable states and parameters. These proposed methods require a simple combination of sensors and take into account realistic assumption like the longitudinal speed variation. Among others, this manuscript introduces a self calibration algorithm for Inertial Measurement Units (IMUs) alignment. Such a self-calibration method is used for telematic boxes (e-Boxes) installed on two-wheeled vehicles, whose IMUs’ axes are often result not to be aligned with the vehicle reference system. Finally, objective indicators are setting up to quantify riding risks. These functions were studied for ARAS purpose. To highlight the performance of these approaches, we have acquired data from high-fidelity motorcycle simulator and also with data from real motorcycles. To sum up, a comparison tables are drawn up for all the presented approaches. The results of both the numerical simulations and the performed experimentations seem to be quite promising.

Ce mémoire de thèse concerne l’identification des facteurs de risque d’une maladie spécifique présentant une hétérogénéité spatiale au sein d’une région donnée. Plus particulièrement,nous nous sommes intéressés aux cancers des voies aéro-digestives supérieures(VADS) dans la région Nord-Pas-de-Calais (NPDC) en France. Pour cela, une étude cas témoins a d’abord été réalisée à partir de la création d’un échantillon d’individus sains qui n’étaient pas affectés par des tumeurs cancéreuses (les témoins) et d’un échantillon d’individus atteints du cancer (les cas - ou patients), recrutés dans les centres de soins dans le cadre des projets de recherche DEREDIA et NOFARIS. Concernant la méthodologie,des modèles binaires spatiaux répondant à l’objectif ont été développés à partir de travaux issus des domaines de recherche en statistique/économétrie des comportements(analyse des décisions) ainsi qu’en statistique spatiale. Un des apports méthodologiques de la thèse repose sur la combinaison de techniques provenant de ces deux champs de recherche. Dans une première partie, nous avons utilisé un modèle spatial binaire paramétrique contenant une variable spatiale latente de choix dans le cadre d’un échantillonnage des données. Ce problème est connu sous le nom de "Choice-Based Sampling" (CBS) dans les modèles discrets. Contrairement à l’échantillon aléatoire où tous les éléments de la population ont la même probabilité d’être choisi, l’échantillonnage CBS dans le modèle discret est un type d’échantillonnage dans lequel la classification de la population est faite sous forme de sous-ensembles (strates) basés sur des choix alternatifs. Dans ce contexte,l’utilisation de la procédure d’estimation par maximum de vraisemblance standard (MLE)dans le CBS pourrait mener à des estimations incohérentes (asymptotiquement biaisées).Nous avons adopté ainsi le principe du maximum de vraisemblance auprès de l’étude de scas-témoins spatiaux. Nous avons également fourni un estimateur des moments généralisés(GMM), basé sur les résidus généralisés. Dans une seconde partie, un modèle spatial binaire semi-paramétrique a été considéré. Nous présentons dans ces parties, une simulation de Monte Carlo pour étudier la performance des méthodes d’estimation au sein d’un échantillon final, que nous avons ensuite appliqué aux données du cancer VADS dans la région Nord-Pas-de-Calais. La troisième partie est consacrée à l’étude d’une fonction de risque spatiale en présence de données entachées d’erreurs. En effet, dans le cadre des données cas-témoins considérées, nous supposons que certaines données de type déclarative ne soient pas correctes. Une application de cette méthode à la cartographie du risque de développer un cancer VADS dans la région Nord-Pas-de-Calais a été étudiée. La dernière partie est consacrée à un modèle de durée spatial et son application aux données considérées. / This thesis concerns the identification of risk factors for a certain type of diseasepresenting a certain spatial heterogeneity in a given region.. More specifically, we are interested in cancers of the upper aerodigestive tract (UADT) cancers in the Nord-Pasde-Calais region (NPDC), France. For this, a case-control study was first carried out bycreating a sample of healthy individuals who are not affected by cancerous tumors (thecontrols) and a sample of individuals with cancer (Cases or patients), recruited in healthcenters as part of DEREDIA and NOFARIS research projects. From a methodologicalpoint of view, spatial binary models which meet the objective have been developed onthe basis of studies in statistical/behavioral econometrics (decision analysis) and spatialstatistics. One of the methodological contributions of the thesis on this plan is the combinationof techniques from these two fields of research.In the first part, we used a spatial binary parametric models containing spatial latentchoice variable in a context of sampling data. This problem is known as Choice-BasedSampling (CBS) in discrete choice model. Unlike the random sample where all items in the population have the same probability of being chosen, the Choice-Based Sampling indiscrete choice model is a type of sampling where the classification of the population intosubsets to be sampled is based on the choices or outcomes. In this context, the use ofstandard Maximum likelihood estimation (MLE) procedure in CBS could lead to an inconsistent(asymptotically biased) estimation. Thus, we adapt the principle of maximumlikelihood in our context of spatial case-control studies. We also provide a GMM estimatorbased on the generalized residuals.In the second part, a spatial semi-parametric binary model was considered. We present inthese parts a Monte Carlo experiment to investigate the finite sample performance of theseestimation methods, then we apply to the (UADT) cancer data in the Nord-Pas-de-Calaisregion.The third part is devoted to the study of a spatial risk function in the presence of datacontaminated by measurement errors. Indeed, in the context of the considered case-controlstudy, it is very likely that certain data transmitted by the patients is not correct. Anapplication of this method to the mapping of the risk of having UADT cancer in the Nord-Pas-de-Calais region was studied. The last part is devoted to a spatial duration modeland its application to the real data was considered.

Le fonctionnement d'un système, de façon générale, peut être affecté par un incident imprévu. Lorsque cet incident a de lourdes conséquences tant sur l'intégrité du système que sur la qualité de ses produits, on dit alors qu'il se situe dans le cadre des événements dits extrêmes. Ainsi, de plus en plus les chercheurs portent un intérêt particulier à la modélisation des événements extrêmes pour diverses études telles que la fiabilité des systèmes et la prédiction des différents risques pouvant entraver le bon fonctionnement d'un système en général. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente thèse. Nous utilisons la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) et les statistiques d'ordre extrême comme outil d'aide à la décision dans la modélisation et la gestion des risques dans l'usinage et l'aviation. Plus précisément, nous modélisons la surface de rugosité de pièces usinées et la fiabilité de l'outil de coupe associé par les statistiques d'ordre extrême. Nous avons aussi fait une modélisation à l'aide de l'approche dite du "Peaks-Over Threshold, POT" permettant de faire des prédictions sur les éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine (AGA) à la suite d'accidents extrêmes. Par ailleurs, la modélisation des systèmes soumis à des facteurs d'environnement ou covariables passent le plus souvent par les modèles à risque proportionnel basés sur la fonction de risque. Dans les modèles à risque proportionnel, la fonction de risque de base est généralement de type Weibull, qui est une fonction monotone; l'analyse du fonctionnement de certains systèmes comme l'outil de coupe dans l'industrie a montré qu'un système peut avoir un mauvais fonctionnement sur une phase et s'améliorer sur la phase suivante. De ce fait, des modifications ont été apportées à la distribution de Weibull afin d'avoir des fonctions de risque de base non monotones, plus particulièrement les fonctions de risque croissantes puis décroissantes. En dépit de ces modifications, la prise en compte des conditions d'opérations extrêmes et la surestimation des risques s'avèrent problématiques. Nous avons donc, à partir de la loi standard de Gumbel, proposé une fonction de risque de base croissante puis décroissante permettant de prendre en compte les conditions extrêmes d'opérations, puis établi les preuves mathématiques y afférant. En outre, un exemple d'application dans le domaine de l'industrie a été proposé. Cette thèse est divisée en quatre chapitres auxquels s'ajoutent une introduction et une conclusion générales. Dans le premier chapitre, nous rappelons quelques notions de base sur la théorie des valeurs extrêmes. Le deuxième chapitre s'intéresse aux concepts de base de l'analyse de survie, particulièrement à ceux relatifs à l'analyse de fiabilité, en proposant une fonction de risque croissante-décroissante dans le modèle à risques proportionnels. En ce qui concerne le troisième chapitre, il porte sur l'utilisation des statistiques d'ordre extrême dans l'usinage, notamment dans la détection de pièces défectueuses par lots, la fiabilité de l'outil de coupe et la modélisation des meilleures surfaces de rugosité. Le dernier chapitre porte sur la prédiction d'éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine à partir des données historiques en utilisant l'approche "Peaks-Over Threshold"

L’évaluation des risques des produits chimiques utilise pour les effets non mutagènes un seuil de dose sans effet. L’objectif est d’élaborer une démarche qui permette de quantifier les risques non mutagènes. Elle s’inspire de celle utilisée pour les effets cancérigènes mutagènes. L’intérêt d’une approche sans seuil, est illustré par le cas du chlordécone en Guadeloupe. L’évaluation officielle indique 1 à 3 % de la population exposée au-dessus du seuil de dose toxique (atteintes rénales). Personne n’a quantifié les risques lorsque ce seuil est dépassé. Cependant, plusieurs millions d’euros (M€) sont investis chaque année pour la prévention des expositions.L’étude s’appuie uniquement sur des données disponibles en 2013. Les connaissances sur les modes d’actions toxiques du chlordécone permettent d’identifier les effets possibles à faible dose. Les études expérimentales multidoses ou les études épidémiologiques fournissent les données pour dériver des fonctions expositions risques (FER). Les données d’expositions internes (chlordéconémies) sont disponibles avant et après la mise en place en 2003 des actions de prévention. Les risques, estimés en multipliant les expositions par les FER, sont convertis en impacts via le nombre de personnes exposées. Les impacts sont monétarisés avec les DALYs et VOLY.Les effets possibles du chlordécone à faible dose chronique sont : cancers de la prostate et du foie, atteintes rénales et développement cognitif. Evaluer sans seuil et avec les expositions internes, le nombre de décès par cancer du foie avant 2003 est de 5,4 /an et après 2003 de 2,0 /an. Soit 3,4 décès/an évités grâce à la baisse des expositions. Pour les cancers de la prostate on compte respectivement : 2,8 et 1,0 (gain : 1,8 décès/an), pour les atteintes rénales : 0,10 et 0,04 (gain : 0,06 décès/an). Les pertes de points de QI sont de 1 173 pts/an et 1 003 pts/an (gain : 168 pts/an). Avant 2003, le coût total de ces impacts s’élève à 31,8 M€2006/an [10,6-64,3]. Les pertes de points de QI contribuent à 62 % du coût total, les cancers du foie 27 %, les cancers de la prostate 11 % et les atteintes rénales 0,6 %. Après 2003, le coût des impacts est de 21,3 M€2006/an [5,8-42,8]. Les bénéfices dus à la baisse des expositions sont de 10,5 M€2006/an. Les dépenses de préventions étant de 3,25 M€2006/an, le bénéfice est 3 fois plus élevé. La prise en compte d’un seuil de dose sans effet ne change pas significativement ces résultats. Evalué avec les expositions externes, le coût total des impacts ne représente plus que 4 % du coût avec les expositions internes. Une analyse de sensibilité par simulation Monté Carlo, montre que la variable « exposition » est la plus influente sur les résultats.Ce travail est le premier à prendre en compte un scénario d’évaluation sans seuil, ce qui est de plus en plus souvent recommandé pour les perturbateurs endocriniens. C’est aussi le premier à monétariser les impacts sanitaires du chlordécone. Cette approche est féconde d’informations utiles à la décision. Elle permet de comparer des options fondamentales comme l’existence ou non d’un seuil, la prise en compte d’expositions externes ou internes. Elle permet aussi de comparer le coût des actions de prévention aux bénéfices sanitaires qu’elles engendrent. Les résultats obtenus facilitent la hiérarchisation des priorités de sécurité sanitaire. On recommande cette démarche quantitative pour les facteurs d’environnement auxquels sont déjà exposées les populations. Les actions de prévention en Guadeloupe sont efficientes et justifiées au plan du coût social. Des enquêtes épidémiologiques sur le rôle du chlordécone dans les pathologies qui n’ont pas pu être prises en compte (neurotoxicité adulte, maladies auto immunes, autres effets sur le développement) seraient nécessaires. Il serait utile de prévoir des études mécanistiques avant les études épidémiologiques. Prolonger la cohorte TIMOUN permettrait de réduire l’incertitude sur le développement cognitif. / Risk assessment of chemicals uses for non-mutagenic effects a threshold dose without effect. The aim is to develop a risk assessment framework that allows quantification of non-mutagenic risks. It is inspired by the approach used for genotoxic carcinogens. The added value for safety decision making is shown on the case of chlordecone exposure in Guadeloupe. The official assessment is 1 to 3% of the population are exposed above the threshold (kidney damage). No one has quantified the risks when the threshold is exceeded. However, several million euros (M€) are invested annually for the prevention of exposure to chlordecone in Guadeloupe.The study is based only on published data available in 2013. The analysis of modes of action will identify the possible effects of chlordecone at chronicle low doses. Multidoses experimental studies or epidemiological studies provide data to derive exposure-response functions (ERF). The internal exposure data (blood chlordecone concentration) are available for Guadeloupe before and after the introduction in 2003 of preventive actions. The external exposure data are available only after 2003. Risks, estimated with exposures and ERF, are converted into impacts through the number of people exposed. The impacts are monetized via DALYs and VOLY.Four effects of chlordecone can occur at chronic low dose: prostate and liver cancers, kidney damages and cognitive development impairments. Without threshold and with internal exposure data, the estimated numbers of deaths from liver cancer are respectively before and after 2003: 5.4 /year and 2.0 /year. That is 3.4 deaths avoided per year by reducing exposure. For prostate cancer there are respectively 2.8 and 1.0 /yr (gain: 1.8 /yr) and for kidney damages 0.10 and 0.04 /yr (gain: 0.06 /yr). Loss of IQ points are 1 173/yr and 1 003 /yr (gain = 168 pt./yr). Before 2003, the total annual cost of these impacts is 31.8 million €2006 [10.6 to 64.3]. Impacts on cognitive development account for 62% of the total, liver cancer 27%, prostate cancer 11% and kidney damage 0.6%. After 2003, the cost of impacts is 21.3 M€/yr [5.8 to 42.8]. The benefits due to the reduction of exposures (avoided impacts) are 10.5 M€/yr [4.8 to 21.5]. Compared to annual spending estimated at 3.25 M€/yr, the annual benefit is three times higher. Including a threshold dose in the model do not significantly change the results. Use of the external exposure data, dramatically decreased the costs of impacts down to 4% of the costs estimated with internal exposures data. A sensitivity analysis with Monte Carlo simulation show that the "exposure" variable is the one that most influences the results.This work is the first to consider a quantitative assessment of health risks scenario without threshold, which is more and more often recommended for endocrine disrupters. It is also the first to monetize health impacts of chlordecone in Guadeloupe. This approach proves fruitful of useful information for decision making. It enables to compare basic options such as whether or not a threshold should be used in the model, taking into account any external or internal exposures. It also allows a comparison of the cost of preventive actions with the health benefits they generate. The results obtained facilitate the prioritization of actions for health safety. This quantitative approach is recommended for environmental factors to which are already exposed populations. Actions for reducing exposure to chlordecone in Guadeloupe are justified and efficient in terms of social cost. Epidemiological surveys to study the role of chlordecone in diseases that could not been taken into account for lack of knowledge (adult neurotoxicity, autoimmune diseases, and other developmental effects) would be needed. It would be useful to provide mechanistic studies before epidemiological studies implementation. Extend follow-up of the TIMOUN cohort could reduce uncertainty about cognitive development.

Le fonctionnement d'un système, de façon générale, peut être affecté par un incident imprévu. Lorsque cet incident a de lourdes conséquences tant sur l'intégrité du système que sur la qualité de ses produits, on dit alors qu'il se situe dans le cadre des événements dits extrêmes. Ainsi, de plus en plus les chercheurs portent un intérêt particulier à la modélisation des événements extrêmes pour diverses études telles que la fiabilité des systèmes et la prédiction des différents risques pouvant entraver le bon fonctionnement d'un système en général. C'est dans cette optique que s'inscrit la présente thèse. Nous utilisons la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE) et les statistiques d'ordre extrême comme outil d'aide à la décision dans la modélisation et la gestion des risques dans l'usinage et l'aviation. Plus précisément, nous modélisons la surface de rugosité de pièces usinées et la fiabilité de l'outil de coupe associé par les statistiques d'ordre extrême. Nous avons aussi fait une modélisation à l'aide de l'approche dite du "Peaks-Over Threshold, POT" permettant de faire des prédictions sur les éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine (AGA) à la suite d'accidents extrêmes. Par ailleurs, la modélisation des systèmes soumis à des facteurs d'environnement ou covariables passent le plus souvent par les modèles à risque proportionnel basés sur la fonction de risque. Dans les modèles à risque proportionnel, la fonction de risque de base est généralement de type Weibull, qui est une fonction monotone; l'analyse du fonctionnement de certains systèmes comme l'outil de coupe dans l'industrie a montré qu'un système peut avoir un mauvais fonctionnement sur une phase et s'améliorer sur la phase suivante. De ce fait, des modifications ont été apportées à la distribution de Weibull afin d'avoir des fonctions de risque de base non monotones, plus particulièrement les fonctions de risque croissantes puis décroissantes. En dépit de ces modifications, la prise en compte des conditions d'opérations extrêmes et la surestimation des risques s'avèrent problématiques. Nous avons donc, à partir de la loi standard de Gumbel, proposé une fonction de risque de base croissante puis décroissante permettant de prendre en compte les conditions extrêmes d'opérations, puis établi les preuves mathématiques y afférant. En outre, un exemple d'application dans le domaine de l'industrie a été proposé. Cette thèse est divisée en quatre chapitres auxquels s'ajoutent une introduction et une conclusion générales. Dans le premier chapitre, nous rappelons quelques notions de base sur la théorie des valeurs extrêmes. Le deuxième chapitre s'intéresse aux concepts de base de l'analyse de survie, particulièrement à ceux relatifs à l'analyse de fiabilité, en proposant une fonction de risque croissante-décroissante dans le modèle à risques proportionnels. En ce qui concerne le troisième chapitre, il porte sur l'utilisation des statistiques d'ordre extrême dans l'usinage, notamment dans la détection de pièces défectueuses par lots, la fiabilité de l'outil de coupe et la modélisation des meilleures surfaces de rugosité. Le dernier chapitre porte sur la prédiction d'éventuelles victimes dans l'Aviation Générale Américaine à partir des données historiques en utilisant l'approche "Peaks-Over Threshold" / The operation of a system in general may at any time be affected by an unforeseen incident. When this incident has major consequences on the system integrity and the quality of system products, then it is said to be in the context of extreme events. Thus, increasingly researchers have a particular interest in modeling such events with studies on the reliability of systems and the prediction of the different risks that can hinder the proper functioning of a system. This thesis takes place in this very perspective. We use Extreme Value Theory (EVT) and extreme order statistics as a decision support tool in modeling and risk management in industry and aviation. Specifically, we model the surface roughness of machined parts and the reliability of the associated cutting tool with the extreme order statistics. We also did a modeling using the "Peaks-Over Threshold, POT" approach to make predictions about the potential victims in the American General Aviation (AGA) following extreme accidents. In addition, the modeling of systems subjected to environmental factors or covariates is most often carried out by proportional hazard models based on the hazard function. In proportional hazard models, the baseline risk function is typically Weibull distribution, which is a monotonic function. The analysis of the operation of some systems like the cutting tool in the industry has shown that a system can deteriorated on one phase and improving on the next phase. Hence, some modifications have been made in the Weibull distribution in order to have non-monotonic basic risk functions, more specifically, the increasing-decreasing risk function. Despite these changes, taking into account extreme operating conditions and overestimating risks are problematics. We have therefore proposed from Gumbel's standard distribution, an increasingdecreasing risk function to take into account extreme conditions, and established mathematical proofs. Furthermore, an example of the application in the field of industry was proposed. This thesis is organized in four chapters and to this must be added a general introduction and a general conclusion. In the first chapter, we recall some basic notions about the Extreme Values Theory. The second chapter focuses on the basic concepts of survival analysis, particularly those relating to reliability analysis by proposing a function of increasing-decreasing hazard function in the proportional hazard model. Regarding the third chapter, it deals with the use of extreme order statistics in industry, particularly in the detection of defective parts, the reliability of the cutting tool and the modeling of the best roughness surfaces. The last chapter focuses on the prediction of potential victims in AGA from historical data using the Peaks-Over Threshold approach.