En cas d'accident impliquant des produits chimiques, il peut être fait appel à des experts pour évaluer les effets générés par cet accident. Ces experts fournissent des distances d'effets à l'aide de modélisations informatiques et sont confrontés à une difficulté majeure : peu d'éléments à leur disposition pour caractériser la situation.L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie permettant de prendre en compte les incertitudes relatives aux données d'entrée dans les modélisations effectuées en situation d'urgence tout en restituant de manière explicite cette incertitude au gestionnaire de la situation d'urgence.Une première phase a consisté à évaluer, pour une situation à même de générer un nuage toxique ou explosible, la dispersion des résultats des modélisations. Il a été établi une hiérarchisation des variables d'entrée en fonction de leur influence sur le résultat final. Cette phase a été réalisée au moyen d'une analyse de sensibilité dont la stratégie a été spécifiquement développée.Une seconde phase a eu pour but d'établir une méthodologie d'estimation des distances d'effets en situation d'urgence en tenant compte du niveau d'incertitude des variables d'entrée. Une méthodologie de classification opérationnelle des données d'entrée a été réalisée. Elle s'appuie sur deux critères : la sensibilité du modèle au paramètre d'entrée et l'incertitude sur sa valeur (imprécision ou variabilité). Sur cette base, une nouvelle manière d'utiliser ces variables a été proposée. Enfin, différentes façons de restituer de manière opérationnelle les résultats des modélisations ont été proposées.

En cas d’accident impliquant des produits chimiques, il peut être fait appel à des experts pour évaluer les effets générés par cet accident. Ces experts fournissent des distances d’effets à l’aide de modélisations informatiques et sont confrontés à une difficulté majeure : peu d’éléments à leur disposition pour caractériser la situation.L’objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie permettant de prendre en compte les incertitudes relatives aux données d’entrée dans les modélisations effectuées en situation d’urgence tout en restituant de manière explicite cette incertitude au gestionnaire de la situation d’urgence.Une première phase a consisté à évaluer, pour une situation à même de générer un nuage toxique ou explosible, la dispersion des résultats des modélisations. Il a été établi une hiérarchisation des variables d’entrée en fonction de leur influence sur le résultat final. Cette phase a été réalisée au moyen d’une analyse de sensibilité dont la stratégie a été spécifiquement développée.Une seconde phase a eu pour but d’établir une méthodologie d’estimation des distances d’effets en situation d’urgence en tenant compte du niveau d’incertitude des variables d’entrée. Une méthodologie de classification opérationnelle des données d’entrée a été réalisée. Elle s’appuie sur deux critères : la sensibilité du modèle au paramètre d’entrée et l’incertitude sur sa valeur (imprécision ou variabilité). Sur cette base, une nouvelle manière d’utiliser ces variables a été proposée. Enfin, différentes façons de restituer de manière opérationnelle les résultats des modélisations ont été proposées. / During accidents involving chemicals, experts can be asked to assess the effects generated. These experts provide distance effects using computer modeling and are faced with a major difficulty: little (or no) information available in order to assess the situation.The objective of this thesis is to suggest a methodology able to take into account uncertainties in the input data for the modeling carried out in emergency situations and to return explicitly these uncertainties to the manager of the crisis.A first step was to evaluate, for a given situation generating a toxic or flammable cloud, the dispersion of modeling results. A ranking of the input variables according to their influence on the final result was established. This phase was carried out on the basis of a sensitivity analysis with a specifically developed strategy.A second phase aimed to establish a methodology for estimating distance effects (in crisis situations), which takes into account the level of uncertainty in the input variables. A methodology for the classification of input operational data was carried out. This methodology is based on two criteria: the sensitivity of the model to the input parameter and the uncertainty about its value (imprecision or variability). On this basis, a new way of using these variables was suggested. Finally, several methods aimed to restore explicitly the results of this modeling were suggested.

Depuis quelques années, le domaine de l’extraction végétale est en pleine mutation, avec à la fois un intérêt croissant des consommateurs pour des ingrédients d’origine naturelle, combiné à des préoccupations environnementales. Il apparaît dès lors indispensable de remplacer les procédés actuels utilisant des solvants pétrochimiques nocifs par de nouveaux procédés d’extraction réduisant le besoin énergétique, la toxicité du solvant et la quantité de déchets tout en s’assurant du rendement et de la qualité de l’extrait obtenu. L’objectif de cette thèse a donc consisté à développer un nouveau procédé d’extraction mettant en œuvre des gaz liquéfiés comme solvants. Ce manuscrit présentera tout d’abord l’état de l’art sur les gaz liquéfiés existants et leur mise en œuvre pour l’extraction des produits naturels. A l’issue de cette présentation, 3 gaz liquéfiés ont été sélectionnés (n-butane, HFO-1234ze et le DME) comme solvants pour mener des essais au laboratoire, grâce à un prototype dont la conception est détaillée dans le chapitre II. Dans un second temps, les essais réalisés à l’aide de ces gaz liquéfiés pour l’extraction de composés lipophiles ont été décrits. L’approche expérimentale a été couplée à une approche prédictive par l’utilisation d’outils d’aide à la décision : les paramètres de solubilité de Hansen et le modèle COSMO-RS. La prédiction théorique ainsi que les essais expérimentaux ont confirmé l’intérêt des gaz liquéfiés pour la solubilisation et l’extraction de composés lipophiles d’intérêt biologique et à haute valeur ajoutée. Parallèlement l’étude des impacts du procédé sur l’environnement, la qualité, la réglementation et la sécurité ont montré que l’extraction par gaz liquéfié était un procédé facilement transposable à l’échelle industrielle. / In recent years, the industrial sector of vegetable extraction has been evolving due to the growing interest of consumers for natural food ingredients combined with growing environmental concerns. Therefore, it seems essential to replace existing processes using toxic petroleum bases solvents with greener extraction processes with lower energy consumption, less wastes but higher extract quality. The objective of this thesis has consisted in the research and development of a new extraction process using liquefied gases as liquid solvents. First, this manuscript will outline the state of the art on the liquefied gases and how they are used for extraction of natural products. After this survey, 3 liquefied gases (n-butane, HFO-1234ze and DME) have been selected for laboratory scale experiments performed using a dedicated extraction unit whose design is detailed in chapter II. Then, the tests performed with these 3 gases for extraction of lipophilic compounds from several plant materials has been described. The experimental approach has been combined with a predictive one using decision tools: Hansen Solubility Parameters and COSMO-RS model. This survey demonstrated that liquefied gases are interesting solvents for solubilization and extraction of lipophilic compounds of interest. In parallel, the impacts of the process on environment, safety regulation and quality showed that liquefied gas extraction could be easily transposed at industrial scale.