Cette thèse présente des travaux portant sur l'instabilité modulationnelle (IM) dans des fibres optiques dotées à la fois d'une forte non linéarité et d'un fort coefficient d'absorption. Une analyse comparative des performances de plusieurs grandes classes de fibres (de verres silice et non silice) sur leur aptitude à générer des bandes latérales d'IM avec un minimum de puissance de pompe, et sur la plus courte distance possible, est effectuée. Les fibres de verres non silice de type Chalcogénure ou Tellure apparaissent à première vue comme étant les plus performantes, mais un examen attentif révèle que leurs spectres sont altérés par un phénomène de dérive en fréquence des bandes latérales d'IM, qui est provoquée par une forte absorption du laser de pompe. Nous développons alors une méthode qui permet de supprimer la dérive en fréquence des bandes latérales d'IM dans les fibres à fort coefficient d'absorption. Cette méthode, que nous avons baptisé "méthode du réservoir de photons", consiste à créer au sein de la fibre, par un ajustement approprié des paramètres de dispersion d'ordre deux et quatre, un réservoir de photons qui alimente in situ le processus d'IM en lui fournissant continuellement l'équivalent de la quantité de photons détruits par l'absorption matérielle au cours de la propagation. L'efficacité de la méthode du réservoir de photons est démontrée sur des processus d'IM aussi bien en configuration scalaire que vectorielle. Cette démonstration marque un progrès décisif vers des dispositifs de génération de fréquences optiques qui seront extrêmement précis et stables. / This thesis considers modulational instability (MI) in optical fibers that have both a strong non-linearity and strong absorption coefficient. We carry out a comparative analysis of the performance of several major classes of silica- and non-silica glass fibers, on their ability to generate MI sidebands with a minimum of pump power, and over the shortest distance possible. Chalcogenide glass fibers appear at first sight as being the most competitive, but a careful examination reveals that their spectra are altered by a phenomenon of frequency drift of the MI sidebands, caused by a strong depletion of the pump. We have then developed a method which allows to suppress frequency drifts in MI processes in fibers having strong absorption parameters. The fundamental idea of this method, that we called "the photon reservoir method", is to create in the fiber, by an appropriate adjustment of the second-order and fourthorder dispersion coefficients, a photon reservoir which supplies (in situ) the MI process by continually providing the equivalent of the amount of photons destroyed by absorption during the propagation. We have demonstrated the effectiveness of the method of photon reservoir on MI processes, in scalarand vector configurations, using glass fibers endowed with extremely high nonlinear parameters. This method constitutes a decisive step forward in the development of highly competitive devices for optical frequency generation.

Le suivi visuel d’objet est une fonction élémentaire de la vision par ordinateur ayant fait l’objet de nombreux travaux. La dérive au cours du temps est l'un des phénomènes les plus critiques à maîtriser, car elle aboutit à la perte définitive de la cible suivie. Malgré les nombreuses approches proposées dans la littérature pour contrer ce phénomène, aucune ne surpasse une autre en terme de robustesse face aux diverses sources de perturbations visuelles : variation d'illumination, occultation, mouvement brusque de caméra, changement d'aspect. L’objectif de cette thèse est d’exploiter la complémentarité d’un ensemble d'algorithmes de suivi, « trackers », en développant des stratégies de fusion en ligne capables de les combiner génériquement. La chaîne de fusion proposée a consisté à sélectionner les trackers à partir d'indicateurs de bon fonctionnement, à combiner leurs sorties et à les corriger. La prédiction en ligne de dérive a été étudiée comme un élément clé du mécanisme de sélection. Plusieurs méthodes sont proposées pour chacune des étapes de la chaîne, donnant lieu à 46 configurations de fusion possibles. Évaluées sur 3 bases de données, l’étude a mis en évidence plusieurs résultats principaux : une sélection performante améliore considérablement la robustesse de suivi ; une correction de mise à jour est préférable à une réinitialisation ; il est plus avantageux de combiner un petit nombre de trackers complémentaires et de performances homogènes qu'un grand nombre ; la robustesse de fusion d’un petit nombre de trackers est corrélée à la mesure d’incomplétude, ce qui permet de sélectionner la combinaison de trackers adaptée à un contexte applicatif donné. / Visual object tracking is an elementary function of computer vision that has been the subject of numerous studies. Drift over time is one of the most critical phenomena to master because it leads to the permanent loss of the target being tracked. Despite the numerous approaches proposed in the literature to counter this phenomenon, none outperforms another in terms of robustness to the various sources of visual perturbations: variation of illumination, occlusion, sudden movement of camera, change of aspect. The objective of this thesis is to exploit the complementarity of a set of tracking algorithms by developing on-line fusion strategies capable of combining them generically. The proposed fusion chain consists of selecting the trackers from indicators of good functioning, combining their outputs and correcting them. On-line drift prediction was studied as a key element of the selection mechanism. Several methods are proposed for each step of the chain, giving rise to 46 possible fusion configurations. Evaluated on 3 databases, the study highlighted several key findings: effective selection greatly improves robustness; The correction improves the robustness but is sensitive to bad selection, making updating preferable to reinitialization; It is more advantageous to combine a small number of complementary trackers with homogeneous performances than a large number; The robustness of fusion of a small number of trackers is correlated to the incompleteness measure, which makes it possible to select the appropriate combination of trackers to a given application context.

Un paradigme émergent prédit que les perturbations influencent les processus qui déterminent l'organisation des communautés. L'assèchement des rivières (disparition complète d'eau de surface pour une durée déterminée) est une perturbation naturelle affectant les cours d'eau dans de nombreuses régions du monde. De plus en plus de cours d'eau pérenne s'assèchent en réponse aux changements globaux. Toutefois, l'effet de ces assèchements sur les communautés aquatiques et les processus impliqués dans leur résilience restent mal quantifié et mal compris. A travers quatre études allant de suivis de terrain à des expérimentations in-situ et des mésocosmes en laboratoire, une résilience exceptionnelle des communautés d'invertébrés a été mesurée dans huit rivières alluviales. La zone hyporhéique semble être la principale source de recolonisation expliquant la forte résilience de ces communautés. En laboratoire, l'augmentation de la température et de la compétition intra-spécifique entraine une migration de Gammarus pulex dans la zone hyporhéique. L'augmentation de la profondeur de la zone hyporhéique lors d'assèchements pourrait réduire la résilience et avoir des effets sur les fonctions de l'écosystème (décomposition de litière). Ces résultats montrent que les assèchements n'ont pas toujours des effets sévères sur les communautés d'invertébrés des rivières alluviales qui semblent même très résilientes. La zone hyporhéique joue un rôle primordial dans la résilience des communautés des cours d'eau. Un accent devrait être mis sur la protection de la zone hyporhéique dans les rivières alluviales afin de préserver cette capacité de résilience face aux changements globaux / Understanding community response to disturbance is essential to identifying processes that determine their assembly and to predicting the future effects of climate change on biodiversity and ecosystem functions. Drying (complete loss of surface water) is a natural disturbance affecting 50% of rivers worldwide and is occurring more in perennial rivers due to climate change. However, its effects on aquatic invertebrate communities and the underlying processes contributing to their resilience (i.e. return to pre-drying or undisturbed levels) have not been well quantified. Using 4 congruous field and mesocosm experiments to quantify community resilience and identify its primary sources in environmentally harsh alluvial rivers. First, I found communities in 8 alluvial rivers were highly resilient to moderate and severe drying. Second, I showed that the hyporheic zone (saturated interstitial sediments) can be the primary source of colonists, promoting high community resilience. Third, I found high water temperature and intraspecific competition caused Gammarus pulex, a common benthic detritivore, to migrate into the hyporheic zone. Fourth, I found increasing depth to the water table diminished the hyporheic zone’s role as a source of colonists by reducing survival of G. pulex. My results support an emerging concept that harsh ecosystems are highly resilient and indicate that the effects of drying on biodiversity and ecosystem functions could vary across river systems. In alluvial rivers, the hyporheic zone can contribute strongly to community resilience and management should focus on protecting and restoring vertical connectivity to maximize resilience to climate change

The contemporary flâneur is confronted with a radically different world in comparison to the Parisian arcades of the nineteenth century during which the idea of the flâneur was conceptualised. The current urban milieu of the flâneur is dominated by consumerism, computer systems and surveillance, and the research posed here explores the flâneur within this environment. The flâneur was originally visualised on the streets and arcades of the city; however, cities do not only exist as buildings and streets and have become global entities that are constituted from the physical and the virtual. Throughout this study reference is primarily made to the work of Francis Alÿs to elucidate theoretical concepts. This study proposes that there is an absence of the teleological goal in the journey of the flâneur and as such, the flâneur wanders the streets without aim; however, in the process creates narratives and leaves traces of his journey. The ubiquity of surveillance in the contemporary metropolis complicates the flâneur's relationship with the latter. Consequently the impact of surveillance on the flâneur and the flâneur's daily wanderings are examined to ascertain its influence on the flâneur in a hyperreal society. In contemporary thinking, the traditional idea of the male flâneur requires reassessment and this research investigates the possibility of the female flâneur and women's presence in the public spaces of the city and the virtual realm of cyberspace. Furthermore, women are intricately linked to consumerism and their experience and position in the city are influenced by being seen as objects of the gaze. / Dissertation (MA)--University of Pretoria, 2011. / Visual Arts / unrestricted

L'oscillateur optoélectronique (OEO) a été introduit pour la première fois en 1996 par S. Yao et L. Maleki, en tant qu'oscillateur microondes à très faible bruit de phase et obtenu par synthèse directe. Les développements de l'OEO concernent les applications en photonique microondes, télécommunications optiques, radar et traitement du signal. Mais l'OEO devrait aussi pouvoir être utilisé dans le domaine des capteurs. Dans cette thèse nous étudiants plusieurs aspects de l'OEO pour son application à la mesure d'indice de réfraction d'un liquide. Compte tenu de sa structure l'OEO dépend fortement des conditions ambiantes d'utilisation. S'il n'est pas bien optimisé ni contrôlé, il ne peut pas fonctionner correctement sur une longue durée. Nous avons étudié les influences de la température sur le modulateur électrooptique (EOM) et sur le comportement global de l'OEO. Un contrôle de température réduit de façon significative le phénomène de dérive de l'EOM. Afin de la supprimer complètement, nous avons mis au point une instrumentation construite autour d'une carte DSP, permettant de détecter et compenser la dérive du point de fonctionnement optique de l'EOM tout en contrôlant simultanément sa température. Une première technique est basée sur un signal de test, basse fréquence, appliqué à l'électrode DC du modulateur. Une deuxième solution consiste à travailler sur la puissance optique en sortie du modulateur. En combinant les deux on peut profiter des avantages de ces deux méthodes. Utilisant ainsi l'OEO nous avons testé plusieurs configurations pour mesurer l'indice de réfraction de quatre solutions chimiques bien connues, nous avons obtenu une variance de 3 pour mille. Les résultats sont en assez bon accord avec les publications correspondantes. Enfin nous avons aussi introduit une nouvelle méthode pour améliorer les mesures d'indice de réfraction faites à long terme en suivant, grâce à un analyseur vectoriel de réseau, les évolutions au cours du temps du temps de propagation dans la fibre optique. En introduisant à partir de cette mesure une correction aux mesures de la fréquence d'oscillation il est possible de réduire les fluctuations de cette fréquence à seulement 606 Hz, sur une durée de 62 h, ce que l'on peut comparer aux 8 GHz de l'oscillateur. Ainsi le rapport signal à bruit, peut être grandement amélioré lors de la mesure d'indice de réfraction et il doit être possible de diminuer la limite de détection des variations de l'indice de réfraction au cours du temps. / The optoelectronic oscillator (OEO) was first introduced in 1996 by S. Yao and L. Maleki as a very low phase noise microwave oscillator working in direct synthesis. The OEO developments concern applications in microwave photonics, optical telecommunication, radar and high speed signal processing systems but it should also be used in the sensing domain. In this thesis, we study several aspects to apply the OEO to liquid refractive index measurement. Because of its structure the OEO is very dependent on the ambient conditions. If the OEO is not optimized and controlled, it cannot operate well for long duration. We have analyzed the influences of temperature on the electrooptic modulator (EOM) and the global OEO behavior. Temperature control can significantly reduce the drift phenomena of the EOM. In order to totally remove this drift, we have developed a complete digital system, based on a DSP kit, to detect and compensate automatically the EOM optical bias point drift and to control simultaneously its temperature. The first technique is based on a dither signal at low frequency, injected to DC electrode of the EOM. The second one is based on the average optical output power of the EOM. A combination of these two techniques can take advantages from both of them. Using like that the OEO, we have tested several configurations to measure the refractive index of four classical chemical solutions leading to a standard deviation of 3 per thousand. The results are in rather good agreement with previous publications. Finally, we have introduced a new method to improve the long-term refractive index measurement by monitoring, with a vector network analyzer, the variations of the optical delay in the fiber loop of the OEO. Introducing by this way a correction to the long-term frequency measurement it is possible to reduce the oscillation frequency fluctuations to only 606 Hz, compared to the 8 GHz of the oscillator, for a duration of 62 hours. Therefore the signal-to-noise ratio in the refractive index measurement can be enhanced and so the detection resolution of the refractive index variations during time.

L'ère du Big Data a révolutionné la manière dont les données sont créées et traitées. Dans ce contexte, de nombreux défis se posent, compte tenu de la quantité énorme de données disponibles qui doivent être efficacement gérées et traitées afin d’extraire des connaissances. Cette thèse explore la symbiose de l'apprentissage en mode batch et en flux, traditionnellement considérés dans la littérature comme antagonistes, sur le problème de la classification à partir de flux de données en évolution. L'apprentissage en mode batch est une approche bien établie basée sur une séquence finie: d'abord les données sont collectées, puis les modèles prédictifs sont créés, finalement le modèle est appliqué. Par contre, l’apprentissage par flux considère les données comme infinies, rendant le problème d’apprentissage comme une tâche continue (sans fin). De plus, les flux de données peuvent évoluer dans le temps, ce qui signifie que la relation entre les caractéristiques et la réponse correspondante peut changer. Nous proposons un cadre systématique pour prévoir le surendettement, un problème du monde réel ayant des implications importantes dans la société moderne. Les deux versions du mécanisme d'alerte précoce (batch et flux) surpassent les performances de base de la solution mise en œuvre par le Groupe BPCE, la deuxième institution bancaire en France. De plus, nous introduisons une méthode d'imputation évolutive basée sur un modèle pour les données manquantes dans la classification. Cette méthode présente le problème d'imputation sous la forme d'un ensemble de tâches de classification / régression résolues progressivement.Nous présentons un cadre unifié qui sert de plate-forme d'apprentissage commune où les méthodes de traitement par batch et par flux peuvent interagir de manière positive. Nous montrons que les méthodes batch peuvent être efficacement formées sur le réglage du flux dans des conditions spécifiques. Nous proposons également une adaptation de l'Extreme Gradient Boosting algorithme aux flux de données en évolution. La méthode adaptative proposée génère et met à jour l'ensemble de manière incrémentielle à l'aide de mini-lots de données. Enfin, nous présentons scikit-multiflow, un framework open source en Python qui comble le vide en Python pour une plate-forme de développement/recherche pour l'apprentissage à partir de flux de données en évolution. / The Big Data era has revolutionized the way in which data is created and processed. In this context, multiple challenges arise given the massive amount of data that needs to be efficiently handled and processed in order to extract knowledge. This thesis explores the symbiosis of batch and stream learning, which are traditionally considered in the literature as antagonists. We focus on the problem of classification from evolving data streams.Batch learning is a well-established approach in machine learning based on a finite sequence: first data is collected, then predictive models are created, then the model is applied. On the other hand, stream learning considers data as infinite, rendering the learning problem as a continuous (never-ending) task. Furthermore, data streams can evolve over time, meaning that the relationship between features and the corresponding response (class in classification) can change.We propose a systematic framework to predict over-indebtedness, a real-world problem with significant implications in modern society. The two versions of the early warning mechanism (batch and stream) outperform the baseline performance of the solution implemented by the Groupe BPCE, the second largest banking institution in France. Additionally, we introduce a scalable model-based imputation method for missing data in classification. This method casts the imputation problem as a set of classification/regression tasks which are solved incrementally.We present a unified framework that serves as a common learning platform where batch and stream methods can positively interact. We show that batch methods can be efficiently trained on the stream setting under specific conditions. The proposed hybrid solution works under the positive interactions between batch and stream methods. We also propose an adaptation of the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm for evolving data streams. The proposed adaptive method generates and updates the ensemble incrementally using mini-batches of data. Finally, we introduce scikit-multiflow, an open source framework in Python that fills the gap in Python for a development/research platform for learning from evolving data streams.

Dans l’apprentissage fédéré, un modèle global est appris en agrégeant les mises à jour du modèle calculées à partir d’un ensemble de nœuds clients, un défi clé dans ce domaine est l’hétérogénéité des données entre les clients qui dégrade les performances du modèle. Les algorithmes d’apprentissage fédéré standard effectuent plusieurs étapes de gradient avant de synchroniser le modèle, ce qui peut amener les clients à minimiser exagérément leur propre objectif local et à s’écarter de la solution globale. Nous démontrons que dans un tel contexte, les modèles de clients individuels subissent un oubli catastrophique par rapport aux données d’autres clients et nous proposons une approche simple mais efficace qui modifie l’objectif d’entropie croisée sur une base par client en repondérant le softmax de les logits avant de calculer la perte. Cette approche protège les classes en dehors de l’ensemble d’étiquettes d’un client d’un changement de représentation brutal. Grâce à une évaluation empirique approfondie, nous démontrons que notre approche peut atténuer ce problème, en apportant une amélioration continue aux algorithmes d’apprentissage fédéré standard. Cette approche est particulièrement avantageux dans les contextes d’apprentissage fédéré difficiles les plus étroitement alignés sur les scénarios du monde réel où l’hétérogénéité des données est élevée et la participation des clients à chaque cycle est faible. Nous étudions également les effets de l’utilisation de la normalisation par lots et de la normalisation de groupe avec notre méthode et constatons que la normalisation par lots, qui était auparavant considérée comme préjudiciable à l’apprentissage fédéré, fonctionne exceptionnellement bien avec notre softmax repondéré, remettant en question certaines hypothèses antérieures sur la normalisation dans un système fédéré / In Federated Learning, a global model is learned by aggregating model updates computed from a set of client nodes, a key challenge in this domain is data heterogeneity across clients which degrades model performance. Standard federated learning algorithms perform multiple gradient steps before synchronizing the model which can lead to clients overly minimizing their own local objective and diverging from the global solution. We demonstrate that in such a setting, individual client models experience a catastrophic forgetting with respect to data from other clients and we propose a simple yet efficient approach that modifies the cross-entropy objective on a per-client basis by re-weighting the softmax of the logits prior to computing the loss. This approach shields classes outside a client’s label set from abrupt representation change. Through extensive empirical evaluation, we demonstrate our approach can alleviate this problem, providing consistent improvement to standard federated learning algorithms. It is particularly beneficial under the challenging federated learning settings most closely aligned with real world scenarios where data heterogeneity is high and client participation in each round is low. We also investigate the effects of using batch normalization and group normalization with our method and find that batch normalization which has previously been considered detrimental to federated learning performs particularly well with our re-weighted softmax, calling into question some prior assumptions about normalization in a federated setting

Ce mémoire de thèse traite du contrôle et de la mise en forme des fronts de phase et d'énergie d'impulsions lasers brèves ultra-intenses.<br />La première partie est consacrée à la conception et la réalisation d'une boucle d'optique adaptative pour la correction des distorsions de surface d'onde sur la chaîne laser de puissance 100 Térawatts du Laboratoire pour l'Utilisation des Lasers Intenses. Cette boucle repose sur l'utilisation d'un dispositif à cristaux liquides comme modulateur de phase et d'un interféromètre à décalage comme senseur de front d'onde. L'association de ces deux dispositifs a permis la construction d'un système innovant de mesure et mise en forme de la surface d'onde d'impulsions lasers ultra-intenses. Il est démontré qu'il permet de corriger une surface d'onde présentant d'importantes distorsions et ainsi améliorer grandement la qualité de focalisation de faisceaux lasers. Cette boucle d'optique adaptative a été testée avec succès sur la chaîne 100 Térawatts et une correction de la surface d'onde de l'ordre de 60% a ainsi pu être démontrée.<br />La seconde partie du mémoire traite de la mise en forme d'une impulsion laser inhomogène brève permettant le pompage du milieu à gain (un plasma) d'un laser à rayons X. L'idée consiste à jouer sur le parallélisme du système de compression d'impulsions utilisé en fin de chaîne 100 Térawatts. Un modèle expliquant la génération d'une impulsion inhomogène laser brève à l'aide de ce compresseur à réseaux de diffraction est développé. Une campagne expérimentale Laser X a notamment permis de valider les prédictions théoriques annoncées par ce modèle et a montré la nécessité d'utiliser une telle impulsion inhomogène afin d'obtenir une émission laser X lorsque le pompage s'effectue par impulsion brève.

Cette thèse est essentiellement composée de deux parties. Dans la première partie, on étudie le système d'Euler-Maxwell. En utilisant la méthode d'intégration de l'énergie classique, on montre l'existence et l'unicité de solutions régulières du système avec données initiales petites. Ensuite, on étudie la limite de relaxation en montrant que, le sytème d'Euler-Maxwell converge vers les équations de dérive-diffusion quand le temps de relaxation tend vers zéro. Dans la deuxième partie, on cherche la contrôlabilité et l'observabilité exactes frontières de systèmes hyperboliques quasi-linéaires dans un réseau du type d'arbre. On établit des résultats d'existences de la contrôlabilité et l'observabilité par des méthodes constructives qui sont basées sur la théorie de la solution C1 semi-globale du système hyperbolique quasi-linéaire du premier ordre avec conditions initiales et frontières. Ensuite, on trouve des dualités de la contrôlabilité et l'observabilité.

Dans les années 2000, les composants de puissance en carbure de silicium (SiC) font leur apparition sur le marché industriel offrant d'excellentes performances. Elles se traduisent par de meilleurs rendements et des fréquences de découpage plus élevées, entrainant une réduction significative du volume et de la masse des convertisseurs de puissance. Le SiC présente de plus un potentiel important de fonctionnement en haute température (>200°C) et permet donc d'envisager de placer l'électronique dans des environnements très contraints jusqu'alors inaccessibles. Pourtant les parts de marche du SiC restent limitées dans l'industrie vis à vis du manque de retour d'expérience concernant la fiabilité de ces technologies relativement nouvelles. Cette question reste aujourd'hui sans réponse et c'est avec cet objectif qu'a été menée cette étude axée sur le vieillissement et l'analyse des mécanismes de dégradation sur des composants de puissance SiC pour des applications haute température. Les tests de vieillissement ont été réalisés sur des transistors MOSFET SiC car ces composants attirent les industriels grâce à leur simplicité de commande et leur sécurité "normalement bloqué" (Normally-OFF). Néanmoins, la fiabilité de l'oxyde de grille est le paramètre limitant de cette structure. C'est pourquoi l'étude de la dérive de la tension de seuil a été mesurée avec une explication du phénomène d'instabilité du VTH. Les résultats ont montré qu'avec l'amélioration des procédés de fabrication, l'oxyde du MOSFET est robuste même pour des températures élevées (jusqu'à 300°C) atteintes grâce à un packaging approprié. Les durées de vie moyennes ont été extraites grâce à un banc de vieillissement accéléré développé pour cette étude. Des analyses macroscopiques ont été réalisées afin d'observer l'évolution des paramètres électriques en fonction du temps. Des études microscopiques sont conduites dans l'objectif d'associer l'évolution des caractéristiques électriques par rapport aux dégradations physiques internes à la puce. Pour notre véhicule de test, la défaillance se traduit par un emballement du courant de grille en régime statique et par l'apparition de fissures dans le poly-Silicium de la grille. Pour finir, une étude de comparaison avec des nouveaux transistors MOSFET a été réalisée. Ainsi l'analogie entre ces composants s'est portée sur des performances statiques, dynamiques, dérivé de la tension de seuil et sur la durée de vie moyenne dans le test de vieillissement. Le fil rouge de ces travaux de recherche est une analyse des mécanismes de dégradation avec une méthodologie rigoureuse permettant la réalisation d'une étude de fiabilité. Ces travaux peuvent servir de base pour toutes analyses d'anticipation de défaillances avec une estimation de la durée de vie extrapolée aux températures de l'application visée / Since 2000, Silicon Carbide (SiC) power devices have been available on the market offering tremendous performances. This leads to really high efficiency power systems, and allows achieving significative improvements in terms of volume and weight, i.e. a better integration. Moreover, SiC devices could be used at high temperature (>200°C). However, the SiCmarket share is limited by the lack of reliability studies. This problem has yet to be solved and this is the objective of this study : aging and failure mechanisms on power devices for high temperature applications. Aging tests have been realized on SiC MOSFETs. Due to its simple drive requirement and the advantage of safe normally-Off operation, SiCMOSFET is becoming a very promising device. However, the gate oxide remains one of the major weakness of this device. Thus, in this study, the threshold voltage shift has been measured and its instability has been explained. Results demonstrate good lifetime and stable operation regarding the threshold voltage below a 300°C temperature reached using a suitable packaging. Understanding SiC MOSFET reliability issues under realistic switching conditions remains a challenge that requires investigations. A specific aging test has been developed to monitor the electrical parameters of the device. This allows to estimate the health state and predict the remaining lifetime.Moreover, the defects in the failed device have been observed by using FIB and SEM imagery. The gate leakage current appears to reflect the state of health of the component with a runaway just before the failure. This hypothesis has been validated with micrographs showing cracks in the gate. Eventually, a comparative study has been realized with the new generations of SiCMOSFET