Le thème principal de cette thèse est l'analyse de données du fond diffus cosmologique (CMB). En particulier, je présente une méthode, Bayesian Independent Analysis (BICA), qui effectue à la fois la séparation des composants et l'inférence du spectre de puissance du CMB. Je commence par présenter les principes de base du CMB et souligne la nécessité d'une modélisation robuste des erreurs au niveau de la carte. Puis je présente la principale source d'erreurs dans les produits du CMB, à savoir les avant-plans. La séparation des composants est une étape cruciale dans l'analyse de données de CMB. Je passe en revue plusieurs méthodes visant à nettoyer le CMB des avant-plans. Puis je présente BICA. La méthode est formulée dans le cadre bayésien aveugle. Il en résulte une inférence jointe de la carte de CMB et de son spectre de puissance. Ainsi, les erreurs sur la reconstruction comprennent les incertitudes dues à la présence d'avant-plans dans les données. En considérant des choix particuliers de prior et d'échantillonnage, je montre comment la formulation bayésienne de séparation des composantes fournit un cadre unificateur dont les méthodes précédentes sont des cas particuliers. Je présente les résultats de BICA lorsqu'elle est appliquée sur des données simulées et les données Planck. Cette méthode est capable de reconstruire la carte du CMB et son spectre sur une large fraction du ciel. Les principales contributions de cette thèse sont : 1) un spectre de puissance du CMB dont les erreurs prennent en compte la présence d'avant-plans mais sans modèle physique, 2) une carte CMB avec un modèle d'erreur incluant à la fois le bruit et avant-plans. / The main topic of this thesis is the analysis of Cosmic Microwave Background (CMB) data. In particular, I present a method, Bayesian Independent component analysis (BICA), that performs both CMB component separation and CMB power spectrum inference.I begin by presenting the basics of our understanding of the CMB emission and highlight the need for a robust error modelling at the map level. Then I present the main source of errors in the CMB products, namely the foregrounds.Component separation is a crucial and delicate step in CMB data analysis. I review several methods aiming at cleaning the CMB from foregroundsThen I present BICA. The method is formulated in a blind Bayesian framework. The posterior distribution provides an inference of the CMB map and power spectrum from the observation maps. Thus, the errors on the reconstruction include the uncertainties due the presence of foregrounds in the data. By considering particular choices of prior and sampling scheme, I show how the Bayesian formulation of component separation provide a unifying framework of which previous methods are special cases.I present the results of BICA when applied on both simulated data and 2013 Planck data. This method is able to reconstruct the CMB map and power spectrum on a large fraction of the sky. The main contributions of this thesis is to provide: 1) a CMB power spectrum on a large multipole range whose errors take the presence of foregrounds into account but without assuming physical models, 2) a CMB map inference together with an error model including both noise and foregrounds residuals.

L'évaluation du risque lié aux contaminants est généralement basée sur des données collectées au cours d'essais monospécifiques (à une seule espèce). Par conséquent, les interactions entre espèces, bien qu'elles structurent les écosystèmes, ne sont pas prises en compte. Pour explorer les effets des contaminants sur la dynamique des espèces en interaction, cette thèse vise à modéliser le fonctionnement d'un microcosme de laboratoire de deux litres incluant trois espèces, la daphnie Daphnia magna, la lentille d'eau Lemna minor et la microalgue Pseudokirchneriella subcapitata, exposées à une contamination par le cadmium. La dynamique des trois espèces ainsi que leurs interactions et les effets du cadmium ont été décrits par un modèle mécaniste basé sur des équations différentielles ordinaires couplées. Les principaux processus intervenant dans ce microcosme de trois espèces ont donc été formalisés, notamment la croissance et la survie des daphnies, la croissance et la sédimentation des algues, la croissance des lentilles, le broutage des algues par les daphnies, la compétition interspécifique entre algues et lentilles et les effets du cadmium sur ces différents processus. Les paramètres du modèle ont été estimés par inférence bayésienne, en utilisant simultanément toutes les données issues de différentes expérimentations en laboratoire, réalisées au cours de la thèse spécialement pour cette étude / Contaminant risk assessment is generally based on data collected during single species bioassays (including only one species). As a consequence, interactions between species that occur in ecosystems are not taken into account. To investigate the effects of contaminants on interacting species dynamics, this thesis aims at modelling the functioning of a 2-L laboratory microcosm with three species, the daphnid Daphnia magna, the duckweed Lemna minor and the microalgae Pseudokirchneriella subcapitata, exposed to cadmium contamination. We modelled the dynamics of the three species, their interactions and the effects of cadmium using a mechanistic model based on coupled ordinary differential equations. The main processes occurring in this three-species microcosm were thus formalized, including growth and survival of daphnids, growth and settling of algae, growth of duckweeds, grazing of algae by daphnids, interspecific competition between the algae and duckweeds, and the effects of cadmium on these processes. We estimated model parameters by Bayesian inference, using simultaneously all the data issued from multiple laboratory experiments specifically conducted for this study during the thesis