Cette thèse a pour but de développer le pendant in silico des étapes clés du Fragment-Based Drug Design (FBDD), et ce dans le cadre plus général du développement de l'outil S4MPLE. Le FBDD génère des ligands drug-like à partir de petites molécules (fragments). Après une étape de validation de S4MPLE et de sa fonction d'énergie, un recentrage autour du FBDD est réalisé, à travers le docking puis l'optimisation virtuelle de fragments par growing ou linking (G/L). Cette stratégie reposesur 1) la création d'une chimiothèque focalisée en connectant un ou deux fragment(s) avec des linkers pré-générés, et 2) l'échantillonnage avec S4MPLE des composés chimères dans le site avec des contraintes. Des simulations de G/L plus ou moins ambitieuses (site flexible, ajout de H2O libres) permettent de valider cette approche avec des études rétrospectives basées sur des données expérimentales. La dernière phase de la thèse a consisté à appliquer ce protocole in silico à un projet de l'entreprise.

Ce mémoire porte sur l'étude des équations d'évolution sur des variétés à coubure non nulle, plus particulièrement l'équation des ondes sur les espaces symétriques riemanniens de type non compact. Des propriétés de dispersion des solutions du problème de Cauchy homogène sont démontrées. Ces propriétés sont ensuite utilisées pour établir des estimations dites estimations de Strichartz. L'examen de ces estimées permet de déduire que le problème de Cauchy non linéaire avec des non-linéarités de type puissance est globalement bien posé pour des données initiales petites et localement bien posé pour des données arbitraires. Après un chapitre introductif dédié aux définitions, propriétés algébriques et géométriques des espaces symétriques et à quelques aspects élémentaires d'analyse harmonique sphérique sur ces espaces, un article est présenté : Wave equation on Riemannian symmetric spaces. Cet article contient nos résultats principaux. Dans le dernier chapitre nous présentons en détail deux problèmes ouverts qui prolongent nos travaux. Il s'agit respectivement d'établir le lien entre le comportement asymptotique des estimées et les orbites nilpotentes, et l'étude de l'équation des ondes pour les formes différentielles sur les espaces symétriques.

Cette thèse est composée de deux parties indépendantes : la première partie traite des équations différentielles stochastiques dans le cadre de la G-espérance, tandis que la deuxième partie présente les résultats obtenus pour les équations différentielles stochastiques du seconde ordre. Dans un premier temps, on considère les intégrales stochastiques par rapport à un processus croissant, et on donne une extension de la formule d'Itô dans le cadre de la G-espérance. Ensuite, on étudie une classe d'équations différentielles stochastiques réfléchies unidimensionnelles dirigées par un G-mouvement brownien. Dans la suite, en utilisant une méthode de localisation, on prouve l'existence et l'unicité de solutions pour les équations différentielles stochastiques dirigées par un G-mouvement brownien, dont les coefficients sont localement lipschitziens. Enfin, dans le même cadre, on discute des problèmes de réflexion multidimensionnelle et on fournit quelques résultats de convergence. Dans un deuxième temps, on étudie une classe d'équations différentielles stochastiques rétrogrades du seconde ordre à croissance quadratique. Le but de ce travail est de généraliser le résultat obtenu par Possamaï et Zhou en 2012. On montre aussi l'existence et l'unicité des solutions pour ces équations, mais sous des hypothèses plus faibles. De plus, ce résultat théorique est appliqué aux problèmes de maximisation robuste de l'utilité du portefeuille en finance.

L'étude engagée dans cette thèse consiste à mettre en place une modélisation numérique fiable et complète du transport et du dépôt des particules dans un écoulement pulmonaire en se basant sur l'utilisation du code de calcul commercial CFD-ACE. Ce code intègre un solveur fluide qui résout les équations de Navier-Stokes incompressibles dans une formulation volumes finis. Le logiciel CFD-GEOM a été utilisé pour créer les surfaces en 3D de la géométrie générique du modèle de Weibel et ainsi générer le maillage non-structuré tétraèdrique en volumes finis. Dans le cadre de ce travail, il est supposé que le flux d'air est laminaire, stationnaire (ou instationnaire uniquement dans les modèles bronchiques) et incompressible ; les particules de diamètre 5μm sont sphériques et sans interaction. Le pourcentage global et local du dépôt des particules dans les poumons peut s'exprimer comme une efficacité de dépôt et se définit par le rapport entre le nombre de particules déposées dans une région donnée et le nombre total de particules admises initialement à l'entrée de la conduite. L'efficacité de dépôt dépend fortement du nombre de Stokes d'entrée, des conditions d'admission en termes de profil de vitesse du fluide (nombre de Reynolds d'entrée), de la distribution et des caractéristiques des particules. Nous avons donc modélisé avec succès les écoulements ainsi que le transport et le dépôt de particules dans des configurations simples (modèles de Weibel) et des configurations réalistes (poumons de rat et du lapin) et ce que l'on en peut dire c'est que la simulation, bien que coûteuse (surtout pour le dépôt des particules), ne présente pas de difficultés insurmontables. Par contre l'obtention d'une géométrie réaliste et la génération du maillage associé reste une étape délicate.

L'objectif global de ce travail est d'étudier une modélisation multi échelle et de développer une méthode adaptée pour la simulation numérique du processus d'érosion à l'échelle du bassin versant. Après avoir passé en revue les différents modèles existants, nous dérivons une solution analytique non triviale pour le système couplé modélisant le transport de sédiments par charriage. Ensuite, nous étudions l'hyperbolicité de ce système avec diverses lois de sédimentation proposées dans la littérature. Concernant le schéma numérique, nous présentons le domaine de validité de la méthode de splitting, pour les équations modélisant l'écoulement et celle décrivant l'évolution du fond. Pour la modélisation du transport en suspension à l'échelle de la parcelle, nous présentons un système d'équations couplant les mécanismes d'infiltration, de ruissellement et le transport de plusieurs classes de sédiments. L'implémentation et des tests de validation d'un schéma d'ordre élevé et de volumes finis bien équilibré sont également présentés. Ensuite, nous discutons sur l'application et la calibration du modèle avec des données expérimentales sur dix parcelles au Niger. Dans le but d'aboutir la simulation à l'échelle du bassin versant, nous développons une modélisation multi échelle dans laquelle nous intégrons le taux d'inondation dans les équations d'évolution afin de prendre en compte l'effet à petite échelle de la microtopographie. Au niveau numérique, nous étudions deux schémas bien équilibrés : le schéma de Roe basé sur un chemin conservatif, et le schéma avec reconstruction hydrostatique généralisée. Enfin, nous présentons une première application du modèle avec les données expérimentales du bassin versant de Ganspoel qui nécessite la parallélisation du code.

Analyse de la forme 3D est un sujet de recherche extrêmement actif dans les deux l'infographie et vision par ordinateur. Dans la vision par ordinateur, l'acquisition de formes et de modélisation 3D sont généralement le résultat du traitement des données complexes et des méthodes d'analyse de données. Il existe de nombreuses situations concrètes où une forme visuelle est modélisé par un nuage de points observés avec une variété de capteurs 2D et 3D. Contrairement aux données graphiques, les données sensorielles ne sont pas, dans le cas général, uniformément répartie sur toute la surface des objets observés et ils sont souvent corrompus par le bruit du capteur, les valeurs aberrantes, les propriétés de surface (diffusion, spécularités, couleur, etc), l'auto occlusions, les conditions d'éclairage variables. Par ailleurs, le même objet que l'on observe par différents capteurs, à partir de points de vue légèrement différents, ou à des moments différents cas peuvent donner la répartition des points tout à fait différentes, des niveaux de bruit et, plus particulièrement, les différences topologiques, par exemple, la fusion des mains. Dans cette thèse, nous présentons une représentation de multi-échelle des formes articulés et concevoir de nouvelles méthodes d'analyse de forme, en gardant à l'esprit les défis posés par les données de forme visuelle. En particulier, nous analysons en détail le cadre de diffusion de chaleur pour représentation multi-échelle de formes 3D et proposer des solutions pour la segmentation et d'enregistrement en utilisant les méthodes spectrales graphique et divers algorithmes d'apprentissage automatique, à savoir, le modèle de mélange gaussien (GMM) et le Espérance-Maximisation (EM). Nous présentons d'abord l'arrière-plan mathématique sur la géométrie différentielle et l'isomorphisme graphique suivie par l'introduction de la représentation spectrale de formes 3D articulés. Ensuite, nous présentons une nouvelle méthode non supervisée pour la segmentation de la forme 3D par l'analyse des vecteurs propres Laplacien de graphe. Nous décrivons ensuite une solution semi-supervisé pour la segmentation de forme basée sur un nouveau paradigme d'apprendre, d'aligner et de transférer. Ensuite, nous étendre la représentation de forme 3D à une configuration multi-échelle en décrivant le noyau de la chaleur cadre. Enfin, nous présentons une méthode d'appariement dense grâce à la représentation multi-échelle de la chaleur du noyau qui peut gérer les changements topologiques dans des formes visuelles et de conclure par une discussion détaillée et l'orientation future des travaux.

Ma thèse de doctorat se concentre principalement sur le comportement en temps long des processus de Markov, les inégalités fonctionnelles et les techniques relatives. Plus spécifiquement, Je vais présenter les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov dans deux approches : la méthode Meyn-Tweedie et l'hypocoercivité (faible). Le document se divise en trois parties. Dans la première partie, Je vais présenter quelques résultats importants et des connaissances connexes. D'abord, un aperçu de mon domaine de recherche sera donné. La convergence exponentielle (ou sous-exponentielle) des chaînes de Markov et des processus de Markov (à temps continu) est un sujet d'actualité dans la théorie des probabilité. La méthode traditionnelle développée et popularisée par Meyn-Tweedie est largement utilisée pour ce problème. Dans la plupart des résultats, le taux de convergence n'est pas explicite, et certains d'entre eux seront brièvement présentés. De plus, la fonction de Lyapunov est cruciale dans l'approche Meyn-Tweedie, et elle est aussi liée à certaines inégalités fonctionnelles (par exemple, inégalité de Poincaré). Cette relation entre fonction de Lyapounov et inégalités fonctionnelles sera donnée avec les résultats au sens L2. En outre, pour l'exemple de l'équation cinétique de Fokker-Planck, un résultat de convergence exponentielle explicite de la solution sera introduite à la manière de Villani : l'hypocoercivité. Ces contenus sont les fondements de mon travail, et mon but est d'étudier la décroissance sous-exponentielle. La deuxième partie, fait l'objet d'un article écrit en coopération avec d'autres sur les taux de convergence sous-exponentielle explicites des processus de Markov à temps continu. Comme nous le savons, les résultats sur les taux de convergence explicites ont été donnés pour le cas exponentiel. Nous les étendons au cas sous-exponentielle par l'approche Meyn-Tweedie. La clé de la preuve est l'estimation du temps de passage dans un ensemble "petite", obtenue par Douc, Fort et Guillin, mais pour laquelle nous donnons une preuve plus simple. Nous utilisons aussi la construction du couplage et donnons une ergodicité sous exponentielle explicite. Enfin, nous donnons quelques applications numériques. Dans la dernière partie, mon second article traite de l'équation cinétique de Fokker-Planck. Je prolonge l'hypocoercivité à l'hypocoercivité faible qui correspond à inégalité de Poincaré faible. Grâce à cette extension, on peut obtenir le taux de convergence explicite de la solution, dans des cas sous-exponentiels. La convergence est au sens H1 et au sens L2. A la fin de ce document, j'étudie le cas de l'entropie relative comme Villani, et j'obtiens la convergence au sens de l'entropie. Enfin, Je donne deux exemples pour les potentiels qui impliquent l'inégalité de Poincaré faible ou l'inégalité de Sobolev logarithmique faible pour la mesure invariante.

Avec la plupart des méthodes formelles, un premier modèle peut être raffiné formellement en plusieurs étapes, jusqu'à ce que le raffinement final contienne assez de détails pour une implémentation. Ce premier modèle est généralement construit à partir de la description des besoins obtenue dans la phase d'analyse des exigences. Cette transition de la phase des exigences à la phase de spécification formelle est l'une des étapes les plus délicates dans la chaîne de développement formel. En fait, la construction de ce modèle initial exige un niveau élevé de compétence et beaucoup de pratique, d'autant qu'il n'existe pas de processus bien défini pour aider les concepteurs. Parallèlement à ce problème, il s'avère également que les exigences non-fonctionnelles sont largement marginalisées dans le processus de développement logiciel. Les pratiques industrielles actuelles consistent généralement à spécifier seulement les exigences fonctionnelles durant les premières phases de ce processus et à laisser la prise en compte des exigences non-fonctionnelles au niveau de l'implémentation. Pour surmonter ces problèmes, la thèse vise à définir un couplage entre un modèle d'exigences exprimé en SysML/KAOS et des spécifications formelles abstraites, tout en garantissant une distinction entre les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles dès la phase d'analyse des exigences. Pour cela, la thèse propose tout d'abord deux approches différentes (l'une dédiée au B classique et l'autre à Event-B) dans lesquelles des modèles formels abstraits sont construits progressivement à partir du modèle de buts fonctionnels SysML/KAOS. La thèse se focalise par la suite sur l'approche dédiée à Event-B afin de la compléter et l'enrichir en se servant de deux autres modèles SysML/KAOS qui décrivent les buts non-fonctionnels et leurs impacts sur les buts fonctionnels. Nous présentons différentes manières permettant d'injecter ces buts non-fonctionnels et leurs impacts dans les modèles abstraits Event-B déjà obtenus. Des liens de correspondance entre les buts non-fonctionnels et les différents éléments Event-B sont également établis afin de faciliter la gestion de l'évolution de ces buts. Les différentes approches proposées dans cette thèse ont été appliquées pour la spécification du composant de localisation qui est une partie critique d'un système de transport terrestre. L'approche dédiée à Event-B est implémentée dans l'outil SysKAOS2EventB, permettant ainsi de générer une architecture de raffinement Event-B à partir d'un modèle de buts fonctionnels SysML/KAOS. Cette mise en œuvre s'appuie principalement sur les technologies de transformation de modèles à modèles

Basés sur les outils théoriques et algorithmiques de la programmation DC et DCA, les travaux de recherche dans cette thèse portent sur les approches locales et globales pour l'optimisation non convexe et l'optimisation globale en variables mixtes entières. La thèse comporte 5 chapitres. Le premier chapitre présente les fondements de la programmation DC et DCA, et techniques de Séparation et Evaluation (B&B) (utilisant la technique de relaxation DC pour le calcul des bornes inférieures de la valeur optimale) pour l'optimisation globale. Y figure aussi des résultats concernant la pénalisation exacte pour la programmation en variables mixtes entières. Le deuxième chapitre est consacré au développement d'une méthode DCA pour la résolution d'une classe NP-difficile des programmes non convexes non linéaires en variables mixtes entières. Ces problèmes d'optimisation non convexe sont tout d'abord reformulées comme des programmes DC via les techniques de pénalisation en programmation DC de manière que les programmes DC résultants soient efficacement résolus par DCA et B&B bien adaptés. Comme première application en optimisation financière, nous avons modélisé le problème de gestion de portefeuille sous le coût de transaction concave et appliqué DCA et B&B à sa résolution. Dans le chapitre suivant nous étudions la modélisation du problème de minimisation du coût de transaction non convexe discontinu en gestion de portefeuille sous deux formes : la première est un programme DC obtenu en approximant la fonction objectif du problème original par une fonction DC polyèdrale et la deuxième est un programme DC mixte 0-1 équivalent. Et nous présentons DCA, B&B, et l'algorithme combiné DCA-B&B pour leur résolution. Le chapitre 4 étudie la résolution exacte du problème multi-objectif en variables mixtes binaires et présente deux applications concrètes de la méthode proposée. Nous nous intéressons dans le dernier chapitre à ces deux problématiques challenging : le problème de moindres carrés linéaires en variables entières bornées et celui de factorisation en matrices non négatives (Nonnegative Matrix Factorization (NMF)). La méthode NMF est particulièrement importante de par ses nombreuses et diverses applications tandis que les applications importantes du premier se trouvent en télécommunication. Les simulations numériques montrent la robustesse, rapidité (donc scalabilité), performance et la globalité de DCA par rapport aux méthodes existantes.

Le problème de la restauration est rencontré dans domaines très variés notamment en traitement de signal et de l'image. Il correspond à la récupération des données originales à partir de données observées. Dans le cas de données multidimensionnelles, la résolution de ce problème peut se faire par différentes approches selon la nature des données, l'opérateur de transformation et la présence ou non de bruit. Dans ce travail, nous avons traité ce problème, d'une part, dans le cas des données discrètes en présence de bruit. Dans ce cas, le problème de restauration est analogue à celui de la segmentation. Nous avons alors exploité les modélisations dites chaînes de Markov couples et triplets qui généralisent les chaînes de Markov cachées. L'intérêt de ces modèles réside en la possibilité de généraliser la méthode de calcul de la probabilité à posteriori, ce qui permet une segmentation bayésienne. Nous avons considéré ces méthodes pour des observations bi-dimensionnelles et nous avons appliqué les algorithmes pour une séparation sur des documents issus de manuscrits scannés dans lesquels les textes des deux faces d'une feuille se mélangeaient. D'autre part, nous avons attaqué le problème de la restauration dans un contexte de séparation aveugle de sources. Une méthode classique en séparation aveugle de sources, connue sous l'appellation "Analyse en Composantes Indépendantes" (ACI), nécessite l'hypothèse d'indépendance statistique des sources. Dans des situations réelles, cette hypothèse n'est pas toujours vérifiée. Par conséquent, nous avons étudié une extension du modèle ACI dans le cas où les sources peuvent être statistiquement dépendantes. Pour ce faire, nous avons introduit un processus latent qui gouverne la dépendance et/ou l'indépendance des sources. Le modèle que nous proposons combine un modèle de mélange linéaire instantané tel que celui donné par ACI et un modèle probabiliste sur les sources avec variables cachées. Dans ce cadre, nous montrons comment la technique d'Estimation Conditionnelle Itérative permet d'affaiblir l'hypothèse usuelle d'indépendance en une hypothèse d'indépendance conditionnelle