De nos jours, il n'existe encore aucune théorie capable de proposer une description précise et quantitative du transfert de proton en solution. En effet, ce problème est complexe du fait de la grande diversité des interactions existant dans l'eau liquide, à savoir: des interactions non liantes de type Van der Waals, des liaisons faiblement covalentes et des liaisons hydrogènes remarquablement fortes. Ces dernières sont d'ailleurs à l'origine des nombreuses propriétés fascinantes de l'eau à l'échelle macroscopique. À cela s'ajoutent les effets quantiques nucléaires dus à la faible masse de l'hydrogène, qui modifient profondément la nature de la surface d'énergie potentielle décrivant le transfert de proton le long de sa coordonnée de réaction. Nous proposons dans cette thèse une approche tout quantique basée sur une description quasi exacte de la fonction d'onde du système par l'utilisation de méthodes stochastiques de type Monte Carlo Quantique. Cette technique, combinée avec le formalisme des équations de Langevin et des intégrales de chemin de Feynman, permet de simuler à un niveau de précision inédit, n'importe quel système chimique en phase gaz ou en solution. Nous appliquons cette méthodologie à des agrégats d'eau neutres ou protonés pour apporter de nouveaux éclaircissements sur les phénomènes microscopiques régissant la diffusion du proton hydraté dans de tels systèmes. Il est mis en évidence que la mobilité du proton est optimale pour des températures proches des conditions ambiantes, du fait de la compétition subtile entre les effets thermiques et quantiques nucléaires. / There is no theory up to now able to provide an accurate and quantitative description of the proton transfer (PT) yet. Indeed, the complexity of the problem stems from the large diversity of the existing interactions in liquid water, namely: non bonding Van der Waals interactions, weakly covalent bonds and remarkably strong H-bonds. The latter ones are at the origin of the numerous fascinating properties of water at the macroscopic scale. In addition to such interactions, the nuclear quantum effects arising from the hydrogen light mass deeply modify the potential energy surface, and must be taken into account. In this thesis, we propose a fully quantum approach based on an almost exact description of the electronic wave function by means of Quantum Monte Carlo (QMC) methods. Our novel technique combines QMC with a Langevin-based Molecular Dynamics and the Feynman's path integral formalism. This allows one to perform fully quantum simulations of systems in gas or condensed phase, at an unprecedented level of accuracy,. We apply our approach to neutral or charged protonated water clusters to shed light on the microscopic phenomena driving the proton diffusion in such systems. We discovered that the proton hopping is optimal for temperatures close to ambient conditions, due to the subtle competition between thermal and nuclear quantum effects. This is highly suggestive of the importance of quantum nuclear effects to make PT processes - relevant for life - most efficient at room temperature.

Dans ce travail de thèse, réalisé à l'IMFT, nous nous sommes intéressés aux écoulements turbulents diphasiques gaz-solides et plus particulièrement au phénomène de couplage inverse qui correspond à la modulation de la turbulence par la phase dispersée. Ce mécanisme est crucial pour les écoulements à forts chargements massiques. Dans cette thèse, nous avons considéré une turbulence homogène isotrope stationnaire sans gravité dans laquelle des particules sont suivies individuellement d'une façon Lagrangienne. La turbulence du fluide porteur est obtenue par des simulations directes (DNS). Les particules sont sphériques, rigides et d'une taille inférieure aux plus petites échelles de la turbulence. Leur densité est bien plus grande que la densité du fluide. Dans ce cadre, la force la plus importante agissant sur les particules est celle de traînée. Les interactions inter-particules ainsi que la gravité ne sont pas prises en compte. Pour modéliser ce type d'écoulement, une approche stochastique est utilisée pour laquelle l'accélération du fluide est modélisée par une équation de Langevin. L'originalité de ce travail est la prise en compte de l'effet de la modulation de la turbulence par un terme additionnel. Nous avons proposé deux modèles : une force de couplage moyenne qui est définie à partir des vitesses moyennes des phases, et une force instantanée qui est définie à l'aide du formalisme mésoscopique Eulérien. La fermeture des modèles s’appuie sur la fonction d’autocorrélation Lagrangienne et l’équation de transport de l’énergie cinétique. Les modèles sont testés en terme de prédiction de la vitesse de dérive et des corrélations fluide-particule. Les résultats montrent que le modèle moyen, plus simple, prend en compte les effets principaux du couplage inverse. Cependant, le problème de fermeture pratique est reporté sur la modélisation de l’échelle intégrale Lagrangienne et l’énergie cinétique de la turbulence du fluide vue par les particules. / In this thesis, performed in IMFT, we are interested in the turbulent gas-solid flows and more specifically, in the phenomenon of turbulence modulation which is the modification of the structure of the turbulence due to the solid particles. This mechanism is crucial in flows with high particle mass-loadings. In this work, we considered a homogeneous isotropic turbulence without gravity kept stationary with stochastic type forcing. Discrete particles are tracked individually in Lagrangian manner. Turbulence of the carrier phase is obtained by using DNS. The particles are spherical, rigid and of a diameter smaller than the smallest scales of turbulence. Their density is very large in comparison to the density of the fluid. In this configuration the only force acting on the particles is the drag force. Volume fraction of particles is very small and inter-particle interactions are not considered. To model this type of flow, a stochastic approach is used where the fluid element accel- eration is modeled using stochastic Langevin equation. The originality in this work is an additional term in the stochastic equation which integrates the effect of the particles on the trajectory of fluid elements. To model this term, we proposed two types of modeling: a mean drag model which is defined using the mean velocities from the mean transport equations of the both phases and an instantaneous drag term which is written with the help of the Mesoscopic Eulerian Approach. The closure of the models is based on the Lagrangian auto- correlation function of the fluid velocity and on the transport equation of the fluid kinetic energies. The models are tested in terms of the fluid-particle correlations and fluid-particle turbulent drift velocity. The results show that the mean model, simple, takes into account the principal physical mechanism of turbulence modulation. However, practical closure problem is brought forward to the Lagrangian integral scale and the fluid kinetic energy of the fluid turbulence viewed by the particles.

Dans cette thèse, nous étudions le comportement asymptotique précis à basse température de l’événement de sortie d'un domaine métastable $Omegasubset mathbb R^d$ (point de sortie et temps de sortie) pour le processus de Langevin sur amorti. En pratique, le processus de Langevin sur amorti peut par exemple simuler l'évolution des positions des atomes d'une molécule ou la diffusion d'impuretés interstitielles dans un cristal. Nos résultats principaux concernent le comportement asymptotique précis de la distribution de la loi du point de sortie de $Omega$. Dans la limite d'une petite température, ces résultats permettent de justifier l'utilisation de la formule d'Eyring-Kramers pour modéliser les événements de sortie de $Omega$. La loi d'Eyring-Kramers est par exemple utilisée pour calculer les taux de transition entre les états d'un système dans un algorithme de Monte-Carlo cinétique afin de simuler efficacement les différents états visités par le système. L'analyse repose de manière essentielle sur la distribution quasi stationnaire associée au processus de Langevin sur amorti dans $Omega$. Nos preuves utilisent des outils d'analyse semi-classique. La thèse se décompose en trois chapitres indépendants. Le premier chapitre (rédigé en français) est une introduction aux résultats obtenus. Les deux autres chapitres (rédigées en anglais) sont consacrés aux énoncés mathématiques / This thesis is dedicated to the study of the sharp asymptotic behaviour in the low temperature regime of the exit event from a metastable domain $Omegasubset mathbb R^d$ (exit point and exit time) for the overdamped Langevin process. In practice, the overdamped Langevin dynamics can be used to describe for example the motion of the atoms of a molecule or the diffusion of interstitial impurities in a crystal. The obtention of sharp asymptotic approximations of the first exit point density in the small temperature regime is the main result of this thesis. These results justify the use of the Eyring-Kramers law to model the exit event. The Eyring-Kramers law is used for example to compute the transition rates between the states of a system in a kinetic Monte-Carlo algorithm in order to sample efficiently the state-to-state dynamics. The cornerstone of our analysis is the quasi stationary distribution associated with the overdamped Langevin dynamics in $Omega$. The proofs are based on tools from semi-classical analysis. This thesis is divided into three independent chapters. The first chapter (in French) is dedicated to an introduction to the mathematical results. The other two chapters (in English) are devoted to the precise statements and proofs

Dans leur célèbre article de 1987, les physiciens Per Bak, Chao Tang et Kurt Wiesenfeld ont montré que certains systèmes complexes, composés d'un nombre important d'éléments en interaction dynamique, évoluent vers un état critique, sans intervention extérieure. Ce phénomène, appelé criticalité auto-organisée, peut être observé empiriquement ou simulé par ordinateur pour de nombreux modèles. Cependant leur analyse mathématique est très ardue. Même des modèles dont la définition est apparemment simple, comme les modèles décrivant la dynamique d'un tas de sable, ne sont pas bien compris mathématiquement. Le but de cette thèse est la construction d'un modèle de criticalité auto-organisée, qui est aussi simple que possible, et qui est accessible à une étude mathématique rigoureuse. Pour cela, nous modifions le modèle d'Ising Curie-Weiss généralisé en introduisant un contrôle automatique du paramètre de température. Pour une classe de distributions symétriques satisfaisant une certaine condition d'intégrabilité, nous montrons que la somme Sn des variables aléatoires du modèle a le comportement typique du modèle d'Ising Curie-Weiss généralisé critique: les fluctuations sont d'ordre n^(3/4) et la loi limite est C exp(- lambda*x^4) dx, où C et lambda sont des constantes strictement positives. Notre étude nous a menés à généraliser ce modèle dans plusieurs directions : cas de la dimension supérieure, fonctions d'interactions plus générales, extension à des auto-interactions menant à des fluctuations d'ordre n^(5/6). Nous étudions aussi des modèles dynamiques dont la distribution invariante est la loi de notre modèle d'Ising Curie-Weiss de criticalité auto-organisée. / In their famous 1987 article, Per Bak, Chao Tang and Kurt Wiesenfeld showed that certain complex systems, composed of a large number of dynamically interacting elements, are naturally attracted by critical points, without any external intervention. This phenomenon, called self-organized criticality, can be observed empirically or simulated on a computer in various models. However the mathematical analysis of these models turns out to be extremely difficult. Even models whose definition seems simple, such as the models describing the dynamics of a sandpile, are not well understood mathematically. The goal of this thesis is to design a model exhibiting self-organized criticality, which is as simple as possible, and which is amenable to a rigorous mathematical analysis. To this end, we modify the generalized Ising Curie-Weiss model by implementing an automatic control of the inverse temperature. For a class of symmetric distributions whose density satisfies some integrability conditions, we prove that the sum Sn of the random variables behaves as in the typical critical generalized Ising Curie-Weiss model: the fluctuations are of order n^(3/4) and the limiting law is C exp(- lambda*x^4) dx where C and lambda are suitable positive constants. Our study led us to generalize this model in several directions: the multidimensional case, more general interacting functions, extension to self-interactions leading to fluctuations with order n^(5/6). We also study dynamic models whose invariant distribution is the law of our Curie-Weiss model of self-organized criticality.

Les nanocomposites polymères ont fait l'objet de recherches académiques et industrielles au cours des dernières décennies, du fait de leurs remarquables propriétés mécaniques et rhéologiques comparés aux polymères purs. En particulier, ils présentent du renforcement pour des fractions volumiques modérées, et des effets non linéaires pour des déformations relativement faibles. Malgré des décennies de recherche, la relation entre la rhéologie et la structure des nanocomposites est loin d'être comprise. Les simulations atomistiques peuvent donner une vision détaillée de l'interaction entre la dynamique des chaînes polymères et les charges renforçantes à une échelle locale. Cependant, il est difficile d'aborder les propriétés émergentes à une échelle mésoscopique, par exemple, simuler un grand nombre d'agrégats dans une matrice polymère enchevêtrée reste toujours hors de portée. Dans ce travail, nous proposons un modèle mésoscopique pour simuler la rhéologie des nanocomposites avec un fluide simple ou une matrice polymère enchevetrée, en utilisant la dynamique brownienne et la dynamique généralisée de Langevin, respectivement. Dans les deux dynamiques, le mouvement des chaines de polymère n'est pas décrit de façon explicite et son effet sur la dynamique de la charge est «moyenné». En utilisant ce modèle, nous étudions l'influence du type de charge, de leur taille, morphologie, et fraction volumique sur la rhéologie du composite modèle, ainsi que la morphologie des charges dans les simulations. Un cas particulièrement intéressant est celui d'agrégats quasi-fractals, qui peuvent être flexibles ou bien rigides. Nous démontrons que les systèmes avec agrégats présentent un renforcement significatif, qui augmente avec la taille des agrégats, leur rigidité, leur fraction volumique et leur polydispersité en taille. Une relaxation lente est également mise en évidence, et nous montrons qu'elle est liée à la rotation lente des agrégats. L'effet Payne, associé à la réponse non linéaire des modules dynamiques avec l'amplitude de déformation de cisaillement, est également observé pour nos modèles de composites. Nous faisons le lien entre l'arrangement microscopique des charges sous cisaillement et les propriétés macroscopiques du composite / Polymer nanocomposites have drawn a lot of attention both from the academic and industrial research in the last decades, thanks to their remarkable mechanical and rheological properties as compared to pure polymers. In particular, they may display reinforcement for moderate volume fractions, and several non linear effects that appear for small deformation amplitudes. In spite of decades of research, the relation between nanocomposites structure and rheology is far from being understood. Atomistic simulations can give a detailed view of the interplay between polymer chains dynamics and fillers at a local scale. However, it is much more difficult to address the properties emerging at a mesoscopic scale, for instance, to simulate a large number of aggregates in an entangled polymeric matrix remains out of reach. In this work, we build a mesoscopic model to simulate the rheology of polymer nanocomposites with a simple fluid and an entangled polymer matrix, by using the Brownian dynamics and the generalized Langevin dynamics, respectively. In both cases, the motion of the polymer chains is not explicitly described and its effect on the filler dynamics is "averaged out". Using this model, we quantitatively determine the influences of the filler type, the filler volume fraction, size and morphology on the rheology of the model composite. Of particular interest is the case of fractal-like aggregates, which may be flexible or rigid. We demonstrate that model aggregates display significant reinforcement, which increases with the aggregate size, aggregate rigidity, filler volume fraction and polydispersity. Long relaxation times are also evidenced, which are related to the slow rotation of the aggregates. The well-known Payne effect, associated to the nonlinear response of the dynamic moduli with the shear deformation amplitude, is also seen in our model composites. We relate the behavior of microscopic filler to the macroscopic properties of the composite

Helium-3 surface spin echo spectroscopy (HeSE) has been used to measure the diffusive dynamics of adsorbates on close-packed metal surfaces, namely hydrogen on Cu(111), Pd(111) and Ru(0001), carbon and oxygen on Ru(0001), and oxygen on Cu(111). Chapter 2 reviews the HeSE technique and describes the relevant dynamical models and statistical methods used to interpret data in later chapters. The performance of the ionizing detector is analysed, with a focus on the signal-to-noise ratio. In Chapter 3 expressions for the classical intermediate scattering function (ISF) are introduced for open and closed systems. The effects of corrugation and surface-perpendicular motion on the amplitude of different components in the ISF are modelled analytically and compared with simulation. The exact ISF for a particle on a flat surface, obeying the Generalized Langevin Equation with exponential memory friction, is calculated analytically. In Chapter 4 the analytical ISF is calculated for quantum Brownian motion and for coherent tunneling dynamics in a tight binding system. The bounce method for calculating quantum mechanical hopping rates in dissipative systems is applied to model diffusion of hydrogen on Ru(0001). Chapter 5 presents the first HeSE measurements of carbon and oxygen diffusion. C/Ru(0001) diffusion is assigned to a small carbon cluster. The jump rate has an activation energy $E_{A}=292\pm7\,$meV in the temperature range $550\,\textrm{K}\leq T \leq 1300\,$K. Oxygen diffusion is significantly slower. By comparison of literature data with the new HeSE results, the activation energy for oxygen diffusion at low coverage is estimated as $650\pm10$meV. Oxygen measurements at high coverage $\theta\approx0.22\,$ML are consistent with strong mutual O-O interactions. Surface diffusion is also observed after exposing Cu(111) to oxygen. Chapter 6 presents low-coverage measurements of protium (H) and deuterium (D) diffusion on Ru(0001), Pd(111) and Cu(111). In the quantum activated regime there is evidence for multiple jumps in all three systems, suggesting a low dynamical friction. The measurements on Ru(0001) indicate that the deep tunneling rate is much slower for D than for H.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / É conhecido que derivações microscópicas obtidas através de métodos de teoria quântica de campos (TQC) podem conduzir a complicadas equações de movimento (EdM) que possuem um termo dissipativo com memória e um termo de ruído colorido. Um caso particularmente interessante é o modelo que escreve a interação entre um sistema e um banho térmico a temperatura T. Motivado por isso, usamos uma prescrição que nos permite reescrever EdMs não-markovianas semelhantes as obtidas em TQC em termos de um sistema de equações locais, para então confrontarmos a solução desse sistema com a solução aproximada usada correntemente na literatura, a chamada aproximação markoviana. A pergunta chave a qual se pretende responder aqui é: dado um conjunto de parâmetros que descrevem o modelo, a aproximação markoviana é suficientemente boa para descrever a dinâmica do sistema se comparada a dinâmica obtida atravéS da EdM não-markoviana? Além disso, consideramos uma versão linear da ELG de forma que pudéssemos determinar o nível de confiança da nossa metodologia numérica, procedimento este realizado comparando-se a solução analítica com a solução numérica. Como exemplo de aplicação prática do tema discutido aqui, comparamos a evolução não-markoviana do inflaton com a evolução markoviana do mesmo num modelo de universo primordial denominado inflação não-isentrópica (warm inflation). / It is known that microscopic derivations based on quantum field theory (QFT)methods can lead to quite complicated equations of motion (EoM) with a dissipation term with memory and a colored noise term. A very interesting particular case is the model that describes the interaction between a system and a thermal bath at some temperature T. Motivated by this, we use a prescription that allow us to rewrite similar non-Markovian EoMs to that obtained in QFT in terms of a set of local equations, so that we can contrast the solution of this system of equations with the approximated solution currently used in the literatury, the so-called Markovian approximation. The key question we want to address here is: given a set of parameters that characterizes the system and the bath, is the Markovian approximation good enough to represent the system's dynamics? We also have considered a linear version of the non-Markovian equation in order to check the confiability of our numerical approach. For that, we have compared the analytical solution with the numerical one. As an example of practical application of the theme discussed here, we contrast the non-Markovian and the Markovian evolution of the inflaton field in an early universe model called warm in inflation.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / É conhecido que derivações microscópicas obtidas através de métodos de teoria quântica de campos (TQC) podem conduzir a complicadas equações de movimento (EdM) que possuem um termo dissipativo com memória e um termo de ruído colorido. Um caso particularmente interessante é o modelo que escreve a interação entre um sistema e um banho térmico a temperatura T. Motivado por isso, usamos uma prescrição que nos permite reescrever EdMs não-markovianas semelhantes as obtidas em TQC em termos de um sistema de equações locais, para então confrontarmos a solução desse sistema com a solução aproximada usada correntemente na literatura, a chamada aproximação markoviana. A pergunta chave a qual se pretende responder aqui é: dado um conjunto de parâmetros que descrevem o modelo, a aproximação markoviana é suficientemente boa para descrever a dinâmica do sistema se comparada a dinâmica obtida atravéS da EdM não-markoviana? Além disso, consideramos uma versão linear da ELG de forma que pudéssemos determinar o nível de confiança da nossa metodologia numérica, procedimento este realizado comparando-se a solução analítica com a solução numérica. Como exemplo de aplicação prática do tema discutido aqui, comparamos a evolução não-markoviana do inflaton com a evolução markoviana do mesmo num modelo de universo primordial denominado inflação não-isentrópica (warm inflation). / It is known that microscopic derivations based on quantum field theory (QFT)methods can lead to quite complicated equations of motion (EoM) with a dissipation term with memory and a colored noise term. A very interesting particular case is the model that describes the interaction between a system and a thermal bath at some temperature T. Motivated by this, we use a prescription that allow us to rewrite similar non-Markovian EoMs to that obtained in QFT in terms of a set of local equations, so that we can contrast the solution of this system of equations with the approximated solution currently used in the literatury, the so-called Markovian approximation. The key question we want to address here is: given a set of parameters that characterizes the system and the bath, is the Markovian approximation good enough to represent the system's dynamics? We also have considered a linear version of the non-Markovian equation in order to check the confiability of our numerical approach. For that, we have compared the analytical solution with the numerical one. As an example of practical application of the theme discussed here, we contrast the non-Markovian and the Markovian evolution of the inflaton field in an early universe model called warm in inflation.

La chromodynamique quantique (QCD) prédit l'existence d'un nouvel état de la matière : le plasma de quarks et de gluons (PQG). Celui-ci aurait existé dans les premiers instants suivant le Big Bang et peut en principe être produit sous les conditions extrêmes de température et de densité atteintes lors de collisions d'ions lourds à haute énergie (au LHC par exemple). Un des marqueurs de sa présence est la suppression des quarkonia (états liés de quark/antiquark lourds), caractérisée par une production inférieure de ces états dans les collisions d'ions lourds relativement aux collisions proton-proton où le PQG ne pourrait être créé. Cette suppression a bien été observée expérimentalement, mais l'évolution de ses tendances aux énergies du RHIC et du LHC est un véritable défi qui requiert une meilleure compréhension théorique. La présente thèse a pour but d’étudier l’évolution en temps réel de paires corrélées de quark/antiquark lourds considérées comme des systèmes quantiques ouverts en interaction permanente avec un PQG en refroidissement. Explicitement, l'interaction continue entre le milieu et les degrés de liberté internes de la paire est obtenue par 1) un écrantage de couleur dit « de Debye » dû à la présence de charges de couleur dans leur voisinage et 2) des mécanismes de fluctuation/dissipation qui reflètent les collisions permanentes. Cela mène à une image dynamique et continue de la dissociation des quarkonia, de leur recombinaison et des transitions entre états liés. L'étude est transversale à différents cadres théoriques : semi-classique, quantique et quantique des champs. Les prédictions du modèle sont comparées aux résultats expérimentaux et aux résultats d'autres modèles théoriques. / The theory of quantum chromodynamics (QCD) predicts the existence of a new state of matter: the Quark-GluonPlasma (QGP). The latter may have existed at the first moments of the Universe following the Big Bang and can be, in theory, re-produced under the extreme conditions of temperature and density reached in high energy heavy ion collisions (at the LHC for instance). One of the QGP observables is the suppression of the quarkonia (heavy quark/antiquark bound states), characterised by a smaller production of these states in heavy ion collisions in comparison to proton-protoncollisions, in which no QGP production would be possible. This suppression has indeed been observed experimentally, but the puzzling evolution of its trend from RHIC to LHC energies requires a better theoretical understanding. The present thesis aims at studying the real-time evolution of correlated heavy quark/antiquark pairs described as open quantum systems which permanently interact with a cooling QGP. More explicitly, the continuous interaction between the medium and the pair internal degrees of freedom is obtained through 1) a temperature dependent color screening (“Debye” like) due to color charges in the irvicinity and 2) some fluctuation/dissipation mechanisms reflecting the continuous collisions. It leads to a dynamical and continuous picture of the dissociation, recombination and possible transitions to other bound states. This investigation is at the crossroads of different theoretical frameworks: semi-classic, quantum and quantum fields. The deduced predictions are compared to experimental data and to the results of other theoretical models.

Les problèmes inverses en traitement d'images peuvent être résolus en utilisant des méthodes variationnelles classiques, des approches basées sur l'apprentissage profond, ou encore des stratégies bayésiennes. Bien que différentes, ces approches nécessitent toutes des algorithmes d'optimisation efficaces. L'opérateur proximal est un outil important pour la minimisation de fonctions non lisses. Dans cette thèse, nous illustrons la polyvalence des algorithmes proximaux en les introduisant dans chacune des trois méthodes de résolution susmentionnées.Tout d'abord, nous considérons une formulation variationnelle sous contraintes dont la fonction objectif est composite. Nous développons PIPA, un nouvel algorithme proximal de points intérieurs permettant de résoudre ce problème. Dans le but d'accélérer PIPA, nous y incluons une métrique variable. La convergence de PIPA est prouvée sous certaines conditions et nous montrons que cette méthode est plus rapide que des algorithmes de l'état de l'art au travers de deux exemples numériques en traitement d'images.Dans une deuxième partie, nous étudions iRestNet, une architecture neuronale obtenue en déroulant un algorithme proximal de points intérieurs. iRestNet nécessite l'expression de l'opérateur proximal de la barrière logarithmique et des dérivées premières de cet opérateur. Nous fournissons ces expressions pour trois types de contraintes. Nous montrons ensuite que sous certaines conditions, cette architecture est robuste à une perturbation sur son entrée. Enfin, iRestNet démontre de bonnes performances pratiques en restauration d'images par rapport à une approche variationnelle et à d'autres méthodes d'apprentissage profond.La dernière partie de cette thèse est consacrée à l'étude d'une méthode d'échantillonnage stochastique pour résoudre des problèmes inverses dans un cadre bayésien. Nous proposons une version accélérée de l'algorithme proximal de Langevin non ajusté, baptisée PP-ULA. Cet algorithme est incorporé à un échantillonneur de Gibbs hybride utilisé pour réaliser la déconvolution et la segmentation d'images ultrasonores. PP-ULA utilise le principe de majoration-minimisation afin de gérer les distributions non log-concaves. Comme le montrent nos expériences réalisées sur des données ultrasonores simulées et réelles, PP-ULA permet une importante réduction du temps d'exécution tout en produisant des résultats de déconvolution et de segmentation très satisfaisants. / Inverse problems in image processing can be solved by diverse techniques, such as classical variational methods, recent deep learning approaches, or Bayesian strategies. Although relying on different principles, these methods all require efficient optimization algorithms. The proximity operator appears as a crucial tool in many iterative solvers for nonsmooth optimization problems. In this thesis, we illustrate the versatility of proximal algorithms by incorporating them within each one of the aforementioned resolution methods.First, we consider a variational formulation including a set of constraints and a composite objective function. We present PIPA, a novel proximal interior point algorithm for solving the considered optimization problem. This algorithm includes variable metrics for acceleration purposes. We derive convergence guarantees for PIPA and show in numerical experiments that it compares favorably with state-of-the-art algorithms in two challenging image processing applications.In a second part, we investigate a neural network architecture called iRestNet, obtained by unfolding a proximal interior point algorithm over a fixed number of iterations. iRestNet requires the expression of the logarithmic barrier proximity operator and of its first derivatives, which we provide for three useful types of constraints. Then, we derive conditions under which this optimization-inspired architecture is robust to an input perturbation. We conduct several image deblurring experiments, in which iRestNet performs well with respect to a variational approach and to state-of-the-art deep learning methods.The last part of this thesis focuses on a stochastic sampling method for solving inverse problems in a Bayesian setting. We present an accelerated proximal unadjusted Langevin algorithm called PP-ULA. This scheme is incorporated into a hybrid Gibbs sampler used to perform joint deconvolution and segmentation of ultrasound images. PP-ULA employs the majorize-minimize principle to address non log-concave priors. As shown in numerical experiments, PP-ULA leads to a significant time reduction and to very satisfactory deconvolution and segmentation results on both simulated and real ultrasound data.