La modélisation géométrique et la sémantisation de scènes intérieures à partir d'échantillon de points et un sujet de recherche qui prend de plus en plus d'importance. Cependant, le traitement d'un ensemble volumineux de données est rendu difficile d'une part par le nombre élevé d'objets parasitant la scène et d'autre part par divers défauts d'acquisitions comme par exemple des données manquantes ou un échantillonnage de la scène non isotrope. Cette thèse s'intéresse de près à de nouvelles méthodes permettant de modéliser géométriquement un nuage de point non structuré et d’y donner de la sémantique. Dans le chapitre 2, nous présentons deux méthodes permettant de transformer le nuage de points en un ensemble de formes. Nous proposons en premier lieu une méthode d'extraction de lignes qui détecte des segments à partir d'une coupe horizontale du nuage de point initiale. Puis nous introduisons une méthode par croissance de régions qui détecte et renforce progressivement des régularités parmi les formes planaires. Dans la première partie du chapitre 3, nous proposons une méthode basée sur de l'analyse statistique afin de séparer de la structure de la scène les objets la parasitant. Dans la seconde partie, nous présentons une méthode d'apprentissage supervisé permettant de classifier des objets en fonction d'un ensemble de formes planaires. Nous introduisons dans le chapitre 4 une méthode permettant de modéliser géométriquement le volume d'une pièce (sans meubles). Une formulation énergétique est utilisée afin de labelliser les régions d’une partition générée à partir de formes élémentaires comme étant intérieur ou extérieur de manière robuste au bruit et aux données. / Geometric modeling and semantization of indoor scenes from sampled point data is an emerging research topic. Recent advances in acquisition technologies provide highly accurate laser scanners and low-cost handheld RGB-D cameras for real-time acquisition. However, the processing of large data sets is hampered by high amounts of clutter and various defects such as missing data, outliers and anisotropic sampling. This thesis investigates three novel methods for efficient geometric modeling and semantization from unstructured point data: Shape detection, classification and geometric modeling. Chapter 2 introduces two methods for abstracting the input point data with primitive shapes. First, we propose a line extraction method to detect wall segments from a horizontal cross-section of the input point cloud. Second, we introduce a region growing method that progressively detects and reinforces regularities of planar shapes. This method utilizes regularities common to man-made architecture, i.e. coplanarity, parallelism and orthogonality, to reduce complexity and improve data fitting in defect-laden data. Chapter 3 introduces a method based on statistical analysis for separating clutter from structure. We also contribute a supervised machine learning method for object classification based on sets of planar shapes. Chapter 4 introduces a method for 3D geometric modeling of indoor scenes. We first partition the space using primitive shapes detected from permanent structures. An energy formulation is then used to solve an inside/outside labeling of a space partitioning, the latter providing robustness to missing data and outliers.

Afin d’étudier les classes d'isotopie rigide des courbes rationnelles nodales de degré 5 dans RPP, nous associons à chaque quintique avec un point double réel marque une courbe trigonale dans la surface de Hirzebruch Sigma3 et le dessin reel nodal correspondant dans CP/(z mapsto bar{z}). Les dessins sont des versions réelles, proposées par S. Orevkov dans cite{Orevkov}, des dessins d'enfants de Grothendieck. Un dessin est un graphe contenu dans une surface topologique, muni d'une certaine structure supplémentaire. Dans cette thèse, nous étudions les propriétés combinatoires et les recompositions des dessins correspondants aux courbes trigonales nodales C subset Sigma dans les surfaces réglées réelles Sigma . Les dessins uninodaux sur une surface a bord quelconque et les dessins nodaux sur le disque peuvent être décomposés en blocs correspondant aux dessins cubiques sur le disque D2 , ce qui conduit a une classification des ces dessins. La classification des dessins considérés mène à une classification à isotopie rigide des courbes rationnelles nodales de degré 5 dans RPP. / In order to study the rigid isotopy classes of nodal rational curves of degree $5$ in $\RPP$, we associate to every real rational quintic curve with a marked real nodal point a trigonal curve in the Hirzebruch surface $\Sigma_3$ and the corresponding nodal real dessin on~$\CP/(z\mapsto\bar{z})$. The dessins are real versions, proposed by S. Orevkov~\cite{Orevkov}, of Grothendieck's {\it dessins d'enfants}. The {\it dessins} are graphs embedded in a topological surface and endowed with a certain additional structure. We study the combinatorial properties and decompositions of dessins corresponding to real nodal trigonal curves~$C\subset \Sigma$ in real ruled surfaces~$\Sigma$. Uninodal dessins in any surface with non-empty boundary and nodal dessins in the disk can be decomposed in blocks corresponding to cubic dessins in the disk~$\mathbf{D}^2$, which produces a classification of these dessins. The classification of dessins under consideration leads to a rigid isotopy classification of real rational quintics in~$\RPP$.

Une cellule reçoit et intègre une multitude de signaux physiques et biochimiques. Elle est capable de sentir et de répondre à ces signaux de sorte que ses fonctions s’accordent avec son environnement. Si l’intégration de ces signaux est hautement régulée par des voies de signalisation et de rétroaction, certaines étapes semblent résulter de processus d’auto-organisation géométrique et mécanique du réseau d’actine. Il est capable de s’auto-assembler et d’adopter différentes architectures. Celles-ci sont autant de modules qui coexistent dans la cellule avec une claire ségrégation spatiale et fonctionnelle. Notamment, le cytosquelette d’actine participe à l’intégration des signaux encodés par la matrice extracellulaire. Cette intégration suppose entre autre, une régulation des forces de tension entre la cellule et son environnement impliquant le cytosquelette d’actine, les adhésions cellulaire et la matrice. Afin d’explorer ces mécanismes, nous avons eu recours à des techniques avancées de micropatterning, de mesure de force de traction cellulaire et de microdissection laser. Nous avons ainsi montré en réprimant l’expression de l’ alpha-actinine, une des principales protéines de réticulation du cytosquelette d’actine, que la connectivité du réseau d’actine était essentielle à l’intégration des signaux émanant de la matrice extracellulaire. Elle participe à l’évaluation de la rigidité de la matrice et au mécanisme de migration dirigé haptotactique. Elle participe donc potentiellement aux mécanismes de différentiation cellulaire et au maintien de la polarité cellulaire. Dans le même esprit nous avons pris part à une étude portant sur l’organisation et la maturation des adhésions cellulaires, en participant à la caractérisation d’une protéine d’adhésion Kank2. Nous avons ainsi pu démontrer le rôle essentiel de cette protéine dans le phénomène de rigidity sensing. L’ensemble de l’étude ayant montré l’implication de cette protéine dans le processus de maturation des adhésions cellulaires et de mécano-transduction. / Cells sense and integrate a wealth of mechanical and biochemical signals. Signal integration is part of a process, which ensures that cellular functions are in accordance with the extracellular environment. While these processes are highly regulated by biochemical and mechanical signalling and feedback loops, some of the fundamental processes appear to rely on actin cytoskeleton autoassembly giving raise to modules with defined geometrical and mechanical properties. Thus the actin cytoskeleton is a modular architecture, and the modules co-exist within the cell with spatial and functional specificity. The actin cytoskeleton, notably, is involved in cell/matrice signalling. This interaction relies mainly on mechanical signalling involving the actin cytoskeleton, cell/matrix adhesions and the extracellular matrix. To characterize these mechanisms we took advantage of advanced micropatterning techniques, traction force measurements and laser microdissection. By downregulating the expression of α-actinin, one of the main actin crosslinking proteins, we demonstrated that actin cytoskeleton connectivity is essential for proper integration of cell/matrix signalling. Connectivity is essential for rigidity sensing and haptotaxis by ensuring balanced force distribution through the whole cell. Therefore connectivity might be crucial for cell differentiation processes and cellular polarity. Further, in the context of a collaborative project, we have contributed to the characterization of a novel cell adhesion protein, namely, Kank2. We showed, by traction force measurements, that this protein is essential for rigidity sensing. Globally this study demonstrated the implication of Kank2 in cell adhesion maturation and mecanotransduction.

Face à la croissance exponentielle des réseaux mobiles très haut débit, les opérateurs de téléphonie mobile se sont lancé dans le déploiement des réseaux dits hiérarchiques (HetNet), composés par des sous-réseaux avec des caractéristiques divergentes en termes de type des cellules déployées et des technologies d’accès radio utilisées. Avec ce caractère hétérogène des réseaux cellulaire, l’exploitation de ces derniers devienne de plus en plus compliquée et coûteuse impliquant le déploiement, la configuration et la reconfiguration de stations de base et d’équipements de différentes caractéristiques. Ainsi, l’intégration dans les réseaux HetNet de fonctionnalités d’auto-configuration automatisant et simplifiant l’exploitation des réseaux deviennent une demande forte des opérateurs. Cette thèse a pour objectif l’étude et le développement de solutions de gestion dynamique de l’équilibrage de charges entre les différentes couches composant un même HetNet, pour une expérience utilisateur (QoE) améliorée. Dans ce contexte, une classe des algorithmes d’équilibrage de charges dite ‘équilibrage de charges par adaptation dynamique des paramètres de la procédure de handover’ est étudiée. Pour commencer, nous développons un modèle théorique basé sur des solutions et des outils de la géométrie stochastique et incorporant le caractère hétérogène des réseaux cellulaires. Ensuite nous exploitons ce modèle pour introduire des algorithmes d’adaptation des paramètres de handover basés sur la maximisation de la puissance reçue et du rapport signal/brouillage plus bruit (SINR). Nous exploitons ces résultats pour implémenter et étudier, par simulation à évènements discrets, des algorithmes d’équilibrage de charges dans le contexte des réseaux LTE HetNet auto-organisés basés sur les spécifications 3GPP. Ces travaux soulignent l’importance de l’équilibrage de charges afin de booster les performances des réseaux cellulaires en termes de débit global transmis, perte de paquets de données et utilisation optimisée des ressources radio. / High demands on mobile networks provide a fresh opportunity to migrate towardsmulti-tier deployments, denoted as heterogeneous network (HetNet), involving a mix of cell types and radio access technologies working together seamlessly. In this context, network optimisation functionalities such as load balancing have to be properly engineered so that HetNet benefit are fully exploited. This dissertation aims to develop tractable frameworks to model and analyze load balancing dynamics while incorporating the heterogeneous nature of cellular networks. In this context we investigate and analyze a class of load balancingstrategies, namely adaptive handover based load balancing strategies. These latter were firstly studied under the general heading of stochastic networks using independent and homogeneous Poisson point processes based network model. We propose a baseline model to characterize rate coverage and handover signalling in K-tier HetNet with a general maximum power based cell association and adaptive handover strategies. Tiers differ in terms of deployment density and cells characteristics (i.e. transmit power, bandwidth, and path loss exponent). One of the main outcomes is demonstrating the impact of offloading traffic from macro- to small-tier. This impact was studied in terms of rate coverage and HO signalling. Results show that enhancement in rate coverage is penalized by HO signalling overhead. Then appropriate algorithms of LB based adaptive HO are designed and their performance is evaluated by means of extensive system level simulations. These latter are conducted in 3GPP defined scenarios, including representation of mobility procedures in both connectedstate. Simulation results show that the proposed LB algorithms ensure performance enhancement in terms of network throughput, packet loss ratio, fairness and HO signalling.

Au cours des deux dernières décennies, l'intérêt porté aux interfaces cérébrales ou Brain Computer Interfaces (BCI) s’est considérablement accru, avec un nombre croissant de laboratoires de recherche travaillant sur le sujet. Depuis le projet Brain Computer Interface, où la BCI a été présentée à des fins de réadaptation et d'assistance, l'utilisation de la BCI a été étendue à d'autres applications telles que le neurofeedback et l’industrie du jeux vidéo. Ce progrès a été réalisé grâce à une meilleure compréhension de l'électroencéphalographie (EEG), une amélioration des systèmes d’enregistrement du EEG, et une augmentation de puissance de calcul.Malgré son potentiel, la technologie de la BCI n’est pas encore mature et ne peut être utilisé en dehors des laboratoires. Il y a un tas de défis qui doivent être surmontés avant que les systèmes BCI puissent être utilisés à leur plein potentiel. Ce travail porte sur des aspects importants de ces défis, à savoir la spécificité des systèmes BCI aux capacités physiques des utilisateurs, la robustesse de la représentation et de l'apprentissage du EEG, ainsi que la suffisance des données d’entrainement. L'objectif est de fournir un système BCI qui peut s’adapter aux utilisateurs en fonction de leurs capacités physiques et des variabilités dans les signaux du cerveau enregistrés.À ces fins, deux voies principales sont explorées : la première, qui peut être considérée comme un ajustement de haut niveau, est un changement de paradigmes BCI. Elle porte sur la création de nouveaux paradigmes qui peuvent augmenter les performances de la BCI, alléger l'inconfort de l'utilisation de ces systèmes, et s’adapter aux besoins des utilisateurs. La deuxième voie, considérée comme une solution de bas niveau, porte sur l’amélioration des techniques de traitement du signal et d’apprentissage statistique pour améliorer la qualité du signal EEG, la reconnaissance des formes, ainsi que la tache de classification.D'une part, une nouvelle méthodologie dans le contexte de la robotique d'assistance est définie : il s’agit d’une approche hybride où une interface physique est complémentée par une interface cérébrale pour une interaction homme-machine plus fluide. Ce système hybride utilise les capacités motrices résiduelles des utilisateurs et offre la BCI comme un choix optionnel : l'utilisateur choisit quand utiliser la BCI et peut alterner entre les interfaces cérébrales et musculaire selon le besoin.D'autre part, pour l’amélioration des techniques de traitement du signal et d'apprentissage statistique, ce travail utilise un cadre Riemannien. Un frein majeur dans le domaine de la BCI est la faible résolution spatiale du EEG. Ce problème est dû à l'effet de conductance des os du crâne qui agissent comme un filtre passe-bas non linéaire, en mélangeant les signaux de différentes sources du cerveau et réduisant ainsi le rapport signal-à-bruit. Par conséquent, les méthodes de filtrage spatial ont été développées ou adaptées. La plupart d'entre elles – à savoir la Common Spatial Pattern (CSP), la xDAWN et la Canonical Correlation Analysis (CCA) – sont basées sur des estimations de matrice de covariance. Les matrices de covariance sont essentielles dans la représentation d’information contenue dans le signal EEG et constituent un élément important dans leur classification. Dans la plupart des algorithmes d'apprentissage statistique existants, les matrices de covariance sont traitées comme des éléments de l'espace euclidien. Cependant, étant symétrique et défini positive (SDP), les matrices de covariance sont situées dans un espace courbe qui est identifié comme une variété riemannienne. Utiliser les matrices de covariance comme caractéristique pour la classification des signaux EEG, et les manipuler avec les outils fournis par la géométrie de Riemann, fournit un cadre solide pour la représentation et l'apprentissage du EEG. / In the last two decades, interest in Brain-Computer Interfaces (BCI) has tremendously grown, with a number of research laboratories working on the topic. Since the Brain-Computer Interface Project of Vidal in 1973, where BCI was introduced for rehabilitative and assistive purposes, the use of BCI has been extended to more applications such as neurofeedback and entertainment. The credit of this progress should be granted to an improved understanding of electroencephalography (EEG), an improvement in its measurement techniques, and increased computational power.Despite the opportunities and potential of Brain-Computer Interface, the technology has yet to reach maturity and be used out of laboratories. There are several challenges that need to be addresses before BCI systems can be used to their full potential. This work examines in depth some of these challenges, namely the specificity of BCI systems to users physical abilities, the robustness of EEG representation and machine learning, and the adequacy of training data. The aim is to provide a BCI system that can adapt to individual users in terms of their physical abilities/disabilities, and variability in recorded brain signals.To this end, two main avenues are explored: the first, which can be regarded as a high-level adjustment, is a change in BCI paradigms. It is about creating new paradigms that increase their performance, ease the discomfort of using BCI systems, and adapt to the user’s needs. The second avenue, regarded as a low-level solution, is the refinement of signal processing and machine learning techniques to enhance the EEG signal quality, pattern recognition and classification.On the one hand, a new methodology in the context of assistive robotics is defined: it is a hybrid approach where a physical interface is complemented by a Brain-Computer Interface (BCI) for human machine interaction. This hybrid system makes use of users residual motor abilities and offers BCI as an optional choice: the user can choose when to rely on BCI and could alternate between the muscular- and brain-mediated interface at the appropriate time.On the other hand, for the refinement of signal processing and machine learning techniques, this work uses a Riemannian framework. A major limitation in this filed is the EEG poor spatial resolution. This limitation is due to the volume conductance effect, as the skull bones act as a non-linear low pass filter, mixing the brain source signals and thus reducing the signal-to-noise ratio. Consequently, spatial filtering methods have been developed or adapted. Most of them (i.e. Common Spatial Pattern, xDAWN, and Canonical Correlation Analysis) are based on covariance matrix estimations. The covariance matrices are key in the representation of information contained in the EEG signal and constitute an important feature in their classification. In most of the existing machine learning algorithms, covariance matrices are treated as elements of the Euclidean space. However, being Symmetric and Positive-Definite (SPD), covariance matrices lie on a curved space that is identified as a Riemannian manifold. Using covariance matrices as features for classification of EEG signals and handling them with the tools provided by Riemannian geometry provide a robust framework for EEG representation and learning.

Ce travail relève du registre de l'algorithmique de courbes et surfaces algébriques réelles. Dans le domaine de la représentation de formes, nous avons développé trois algorithmes. Le premier est un algorithme symbolique-numérique certifié, fortement basé sur les propriétés des polynômes sous-résultants, et permettant le calcul de la topologie d'une courbe algébrique plane avec la meilleur complexité connue. Le deuxième algorithme traite le problème du calcul de la topologie d'une courbe algébrique spatiale définie comme intersection de deux surfaces implicites. Pour construire cet algorithme, nous introduisons la notion de courbe spatiale en position pseudo-générique par rapport à un plan. Cette approche conduit à un algorithme symbolique- numérique certifié disposant de la meilleur complexité connue. Le troisième est un algorithme de maillages de surfaces implicites. C'est le premier algorithme certifié et implémenté qui traite le problème du maillage isotopique de surfaces implicites singulières. Enfin dans un travail sur les arrangements de quadriques nous fournissons un algorithme permettant de calculer un tel arrangement.

La pénurie d'énergie et le manque d'infrastructures dans les régions rurales représentent une barrière pour le déploiement et l'extension des réseaux cellulaires. Les approches et techniques pour relier les stations de base (BSs) entre elles à faible coût et d'une manière fiable et efficace énergiquement sont l'une des priorités des opérateurs. Ces réseaux peu denses actuellement, peuvent évoluer rapidement et affronter une croissance exponentielle due principalement à l'utilisation des téléphones mobiles, tablettes et applications gourmandes en bande passante. La densification des réseaux est l'une des solutions efficaces pour répondre à ce besoin en débit élevé. Certes, l'introduction de petites BSs apporte de nombreux avantages tels que l'amélioration du débit et de la qualité du signal, mais entraîne des contraintes opérationnelles telles que le choix de l'emplacement des noeuds dans ces réseaux de plus en plus denses ainsi que leur alimentation. Les problèmes où la contrainte spatiale est prépondérante sont bien appropriés à la modélisation par la géométrie stochastique qui permet une modélisation réaliste de distribution des BSs. Ainsi, l'enjeu est de trouver de nouvelles approches de gestions d'interférence et de réductions de consommation énergétique dans les réseaux sans fil. Le premier axe de cette thèse s'intéresse aux méthodes de gestion d'interférence dans les réseaux cellulaires se basant sur la coordination entre les BSs, plus précisément, la technique Coordinated MultiPoint Joint Transmission (CoMP-JT). En CoMP-JT, les utilisateurs en bordure de cellules qui subissent un niveau très élevé d'interférences reçoivent plusieurs copies du signal utile de la part des BSs qui forment l'ensemble de coordination. Ainsi, nous utilisons le modèle r-l Square Point Process (PP) à fin de modéliser la distribution des BSs dans le plan. Le processus r-l Square PP est le plus adapté pour modéliser le déploiement réel des BSs d'un réseau sans fil, en assurant une distance minimale, (r - l), entre les points du processus. Nous discutons l'impact de la taille de l'ensemble de coordination sur les performances évaluées. Ce travail est étendu pour les réseaux denses WiFi IEEE 802.11, où les contraintes de portées de transmission et de détection de porteuse ont été prises en compte. Dans le deuxième axe du travail, nous nous intéressons à l'efficacité énergétique des réseaux mesh. Nous proposons l'utilisation des antennes directionnelles (DAs) pour réduire la consommation énergétique et améliorer le débit de ces réseaux mesh. Les DAs ont la capacité de focaliser la transmission dans la direction du récepteur, assurant une portée plus importante et moins d'énergie dissipée dans toutes les directions. Pour différentes topologies, nous dérivons le nombre de liens et montrons que ce nombre dépend du nombre de secteurs de l'antenne. Ainsi, en utilisant les simulations, nous montrons que le gain, en énergie et en débit, apporté par les DAs peut atteindre 70% dans certains cas. De plus, on propose un modèle d'optimisation conjointe d'énergie et du débit adapté aux réseaux WMNs équipés de DAs. La résolution numérique de ce modèle conforte les résultats de simulation obtenus dans la première partie de cette étude sur l'impact des DAs sur les performances du réseau en termes de débit et d'énergie consommée. Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre du projet collaboratif (FUI16 LCI4D), qui consiste à concevoir et à valider une architecture radio ouverte pour renforcer l'accès aux services broadband dans des lieux ne disposant que d'une couverture minimale assurée par un réseau macro-cellulaire traditionnel. / Today's networks continue to evolve and grow resulting more dense, complex and heterogeneous networks.This leads to new challenges such as finding new models to characterize the nodes distribution in the wireless network and approaches to mitigate interference. On the other hand, the energy consumption of WMNs is a challenging issue mainly in rural areas lacking of default electrical grids. Finding alternative technologies and approaches to reduce the consumed energy of these networks is a interesting task. This thesis focuses on proposing and evaluating interference management models for next generation wireless networks (5G and Very Dense High WLANs), and providing tools and technologies to reduce energy consumption of Wireless Mesh Networks (WMNs). Two different problems are thus studied; naturally the thesis is divided into two parts along the following chapters.The contribution of the first part of the thesis is threefold. Firstly, we develop our interference management coordination (CoMP-JT) model. The main idea of CoMP-JT is to turn signals generating harmful interference into useful signals. We develop a new model where BSs inside the coordinated set send a copy of data to border's users experiencing high interference. We consider the r-l Square point process to model the BSs distribution in the network. We derive network performance in terms of coverage probability and throughput. Additionally, we study the impact of the size of coordination set on the network performance. Secondly, we extend these results and provide a new model adopted for Dense Very high throughput WLANs. We take into consideration constraints of WLANs in our model such as carrier sensing range. Thirdly, we tackle resource allocation strategies to limit the interference in LTE networks. We study three cyclic allocation strategies: (i) the independent allocation, (ii) the static allocation and (iii) the load-dependent strategy. We derive tractable analytical expression of the first and second mean of interference. We validate the model using extensive simulations. Reducing the energy consumption and improving the energy efficiency of WMNs is our concern in the second part of the thesis. Indeed, we aim at studying the impact of directional antennas technology on the performance of WMNs, using both analysis and simulations. Fisrt, We derive the Number of Links (NLs) for the chain and grid topologies for different antennas beams. These results are based on the routing tables of nodes in the network. We consider different scenarios such as 1Source-NDestinations to model the downlink communications, NSources-1Destination to model the uplink communications and the 1Source-1Destination as a baseline scenario. Using ns-3 simulator, we simulate network performance in terms of Mean Loss Ratio, throughput, energy consumption and energy efficiency. Then, we study the impact of number of beams, network topology and size, the placement of the gateway on the network performance. Next, we go beyond simulations and propose an optimization framework minimizing the consumed energy while maximizing the network throughput for DAs WMNs. We consider a weighted objective function combining the energy consumption and the throughput. We use power control to adapt transmission power depending on the location of the next hop. This model is a first step to approve the obtained simulation results. We use ILOG Cplex solver to find the optimal solution. Results show that DAs improves the network throughput while reduce the energy consumption and that power control allows saving more energy. In this direction, the LCI4D Project aims at providing low cost infrastructure to connect isolated rural and sub-urban areas to the Internet. In order to reduce the installation and maintenance costs, LCI4D proposes the usage of self-configured Wireless Mesh Networks (WMNs) to connect multimode outdoor femtocells to the remote Marco cell (gateway).

Dans ce manuscrit, nous présentons un mise en place et calcul d'un observable physique dans le cadre de la Gravité Quantique à Boucles covariante, pour un processus physique mettant en jeu la gravité quantique de façon non-perturbatif. Nous considerons la transition d'une région de trou noir à une région de trou blanc, traitée comme une transition de géométrie assimilable à un effet de tunnel gravitationnel. L'observable physique est le temps caractéristique dans lequel ce processus se déroule.Nous commençons par une dérivation formelle de haut--en--bas, allant de l'action de Hilbert-Einstein au ansatz qui définit les amplitudes de l'approche covariante de la GQB. Nous prenons ensuite le chemin de bas--en--haut, aboutissant à l'image d'une intégrale de chemin du type somme-de-géométries qui émerge à la limite semi-classique, et discutons son lien étroite avec une intégrale de chemin basé sur l'action de Regge. En suite, nous expliquons comment construire des paquets d'ondes décrivant des géométries spatiales quantiques, plongées dans un espace-temps quantique de signature Lorentzienne.Nous montrons que lors de la mise en œuvre de ces outils, nous avons une estimation simple des amplitudes décrivant des transitions de géométrie de façon probabiliste. Nous construisons un mise en place basée sur l'espace-temps Haggard-Rovelli, où une approche d'intégrale de chemin peut être appliquée naturellement. Nous procédons à une dérivation d'une expression explicite, analytiquement bien--définie et finie, pour une amplitude de transition décrivant ce processus. Nous utilisons ensuite l'approximation semi-classique pour estimer le temps caractéristique du phénomène. / In this manuscript we present a calculation from covariant Loop Quantum Gravity, of a physical observable in a non-perturbative quantum gravitational physical process. The process regards the transition of a trapped region to an anti--trapped region and is treated as a quantum geometry transition akin to gravitational tunneling. The physical observable is the characteristic timescale in which the process takes place. We start with a top--to--bottom formal derivation of the ansatz defining the amplitudes for covariant LQG, starting from the Hilbert-Einstein action. We then take the bottom--to--top path, starting from the EPRL ansatz, to the sum--over--geometries path integral emerging in the semi-classical limit, and discuss its close relation to the naive path integral over the Regge action. We proceed to the construction of wave--packets describing quantum spacelike three-geometries that include a notion of embedding in a Lorentzian spacetime. We derive a simple estimation for the amplitudes describing geometry transition and show that a probabilistic description for such phenomena emerges, with the probability of the phenomena to take place being in general non-vanishing.The Haggard-Rovelli spacetime, modelling the spacetime surrounding the geometry transition region for a black to white hole process, is formulated. We then use the semi--classical approximation to give a general estimation of amplitudes describing the process. We conclude that the transition is predicted to be allowed by LQG, with a crossing time that is linear in the mass. The probability for the process to take place is suppressed but non-zero.

Les progrès du calcul scientifique ont permis des avancées importantes dans la simulation et la compréhension de problèmes complexes tels que les différents phénomènes physiques qui ont lieu dans des turbines à gaz industrielles. Cependant, l'essentiel de ces avancées portent sur la résolution d'un seul problème à la fois. En effet on résout soit les équations de la phase fluide d'un côté, de la thermique d'un autre, du rayonnement, etc... Pourtant, dans la réalité tous ces différents problèmes physiques interagissent entre eux : on parle de problèmes couplés. Ainsi en réalisant des calculs couplés on peut continuer à améliorer la qualité des simulations et donc donner aux concepteurs de turbines à gaz des outils supplémentaires. Aujourd'hui, des logiciels récents permettent de résoudre plusieurs physiques simultanément grâce à des solveurs génériques. En revanche, la contrepartie de cette généricité est qu'ils se révèlent peu efficaces sur des problèmes coûteux tels que la Simulation aux Grandes Echelles (SGE). Une autre solution consiste à connecter des codes spécialisés en leur faisant échanger des informations, cela s'appelle le couplage de codes. Dans cette thèse on s'intéresse au couplage d'un domaine fluide dans lequel on simule une SGE réactive (combustion) avec un domaine solide dans lequel on résout la conduction thermique. Pour réaliser ce couplage une méthodologie est mise en place en abordant différentes problématiques. Tout d'abord, la problématique spécifique au couplage de la SGE et de la thermique : l'impact de la fréquence d'échange sur la convergence du système ainsi que sur les problèmes de repliement de spectre et la stabilité du système couplé. Ensuite les problèmes d'interpolation et de géométrie sont traités avec notamment le développement d'une méthode d'interpolation conservative et la mise en évidence des difficultés spécifiques au couplage de géométries industrielles. Finalement la problématique du calcul haute performance (HPC) est traitée avec le développement d'une méthode permettant de réaliser efficacement l'échange des données et l'interpolation entre différents codes parallèles. Ces travaux ont été appliqués sur une configuration de chambre de combustion aéronautique industrielle.

Dans cette thèse, nous étudions trois thèmes qui nous sont apparus centraux dans la Géométrie cartésienne : le problème de Pappus, le problème des tangentes et des normales, et un problème de gnomonique connu sous le nom de Problema Astronomicum. Par " Géométrie cartésienne ", nous entendons le corpus formé non seulement par la Géométrie, publiée en 1637, mais également par la Correspondance cartésienne et les deux éditions latines placées sous la direction de Frans van Schooten, publiées respectivement en 1649 et 1659-1661. Nous étudions la genèse de la théorie des courbes géométriques définies par des équations algébriques en particulier à travers les controverses qui apparaissent dans la correspondance cartésienne : la controverse avec Roberval sur le problème de Pappus, la controverse avec Fermat sur les tangentes, et la controverse avec Stampioen sur le Problema astronomicum. Nous souhaitons ainsi montrer que la Géométrie de la Correspondance constitue un moyen terme entre la Géométrie de 1637 et les éditions latines de 1649 et 1659-1661, mettant en lumière les enjeux et les difficultés du processus de création de la courbe algébrique comme objet. D'autre part, nous examinons la méthode des tangentes de Fermat et la méthode des normales de Descartes, en les rapportant à une matrice commune formée par le traité des Coniques d'Apollonius, plus précisément, le Livre I et le Livre V consacré à une à théorie des droites minimales.