L’épidémiologie de terrain peut être définie comme un ensemble de méthodes de collecte et de traitement de l’information combinant successivement les approches de l’épidémiologie descriptive mais aussi celles de l’épidémiologie analytique. La finalité de l’analyse descriptive sera de décrire et de quantifier la survenue du phénomène étudié dans une population donnée, permettant ainsi la formulation d’hypothèses préalables à la phase analytique. Phase, qui se focalisera sur les "associations" entre des "facteurs de risque" et la survenue du phénomène étudié. Dans la réponse aux questionnements posés ces deux phases les méthodes statistiques seront des outils incontournables. Afin que les résultats produits par ces analyses soient non seulement utiles mais aussi valables et utilisables, une bonne identification et une application adéquate des méthodes d’analyse s’avèreront primordiales. <p>A côté de ce constat méthodologique, il y a, dans le champ des traumatismes, tant en Belgique, qu’en pays en développement, la quasi absence d’informations pertinentes et rigoureuses pour documenter l’importance de cette problématique dans le champ de la santé. Pourtant, selon l’Organisation Mondiale de la Santé, plus de 5 millions de personnes décèdent des suites d’un traumatisme chaque année, avec 90% de ces décès survenant dans les pays à faible revenu ou à revenu intermédiaire. En Europe, les données montrent qu’une personne décède toutes les deux minutes des suites d’un traumatisme, et que pour chaque citoyen européen qui en meure, 25 personnes sont admises à l’hôpital, 145 sont traitées en ambulatoire et plus encore se font soigner ailleurs. <p> Au vu du double constat, qui est, d’une part, que les méthodes statistiques ne sont pas toujours exploitées correctement, et d’autre part, qu’il y a un manque d’informations appropriées et rigoureuses pour documenter l’ampleur du problème des traumatismes; ce travail de thèse poursuit l’objectif majeur, de montrer l’intérêt qu’il y a à appliquer de manière pertinente, adéquate et complète, des méthodes statistiques (univariées, multivariables et multivariées) adaptées aux différentes sources de données disponibles, afin de documenter l’importance des traumatismes, et des facteurs qui y sont associés, tant en pays industrialisés (exemple de la Belgique) qu’en pays en développement (exemple du Cameroun).<p>La partie classiquement appelée "résultats", correspond dans ce travail à deux chapitres distincts. Le premier fait la synthèse de ce qui a été objectivé par la revue de la littérature en termes de sources de données exploitées et de méthodes d’analyse statistique utilisées. Le second correspond à l’exploitation de quatre bases de données :une "généraliste et populationnelle" (First Health of Young People Survey - Cameroun), une "généraliste et hospitalière" (Résumé Hospitalier Minimum - Belgique), une "spécifique et populationnelle" (données issue de compagnies d’assurances belges), et une " spécifique et hospitalière" (Service SOS Enfants du CHU St Pierre - Belgique). <p>Les constats majeurs à l’issue de ce travail sont qu’il est possible de trouver dans le panel des méthodes statistiques "classiques", les méthodes nécessaires pour répondre aux questionnements de surveillance "en routine" en termes d’occurrence et de facteurs associés. L’accent devrait être mis sur une (meilleure) utilisation (justifiée, correcte et complète) de ces méthodes et sur une meilleure présentation (plus complète) des résultats. L’utilisation adéquate s’assurant d’une part, par une meilleure formation en méthodologie statistique pour les praticiens mais aussi par l’intégration, à part entière, des statisticiens dans les équipes de recherches. En ce qui concerne les sources de données utilisées, le potentiel d’information existe. Chaque source de données a ses avantages et ses inconvénients mais utilisées conjointement elles permettent d’avoir une vision plus globale du fardeau des traumatismes. L’accent devrait être mis sur l’amélioration de la disponibilité, la mise en commun mais aussi sur la qualité des données qui seraient disponibles. Dès lors, en vue de s’intégrer dans une dynamique de "Système de Surveillance des Traumatismes", une réflexion sur une utilisation globale (qu’elle soit couplée ou non) de ces différentes sources de données devrait être menée. <p>En Belgique, de nombreuses données, contenant de l’information sur les traumatismes, sont collectées en routine, au travers des données hospitalières, et ponctuellement, au travers de données d’enquêtes. Actuellement, ces données, dont la qualité reste discutable pour certaines, sont sous-utilisées dans le champ qui nous intéresse. Dans le futur, "plutôt que de ne rien savoir", il est important de continuer à exploiter l’existant pour produire et diffuser de l’information, mais cette exploitation et cette diffusion doivent s’accompagner non seulement de réflexion mais aussi d’action sur la qualité des données. En ce qui concerne l’utilisation des méthodes statistiques, nous préconisons une double approche :l’intégration et la formation. Par intégration, nous entendons le fait qu’il faut d’une part considérer le statisticien comme un professionnel ayant à la fois des compétences techniques pointues sur les méthodes, qui pourront être mises à disposition pour garantir le bon déroulement de la collecte et de l’analyse des données, mais aussi comme un chercheur capable de s’intéresser plus spécifiquement à des problématiques de santé publique, comme la problématique des traumatismes par exemple. Par formation, nous entendons le fait qu’il est essentiel d’augmenter et/ou de parfaire non seulement les connaissances des futurs professionnels de la santé (publique) en cours de formation mais aussi celles des praticiens déjà actifs sur le terrain et dès lors premiers acteurs de la collecte de l’information et de son utilisation dans une démarche de prise de décision, de détermination de priorité d’action et d’évaluation. <p>L’objectif majeur de ce travail de thèse était de montrer l’intérêt qu’il y a à appliquer de manière pertinente, adéquate et complète, des méthodes statistiques adaptées aux différentes sources de données disponibles, afin de documenter l’importance des traumatismes, et des facteurs qui y sont associés. En ayant discuté de l’existence de plusieurs sources potentielles de données en Belgique et en ayant appliqué une série de méthodes statistiques univariées, multivariables et multivariées, sur quelques-unes de celles-ci, nous avons montré qu’il était possible de documenter le fardeau des traumatismes au-travers de résultats utiles mais aussi valables et utilisables dans une approche de santé publique.<p> / Doctorat en Sciences de la santé publique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

This thesis contributes practical and conceptual tools for discovering and understanding the variation of quantitative patterns in social and political survey data. It uses regression modelling as an exploratory method with a focus on deep rather than wide model specifications, i.e. on interaction terms rather than control variables. Our main research question is how can we learn from survey data with an exploratory approach of regression modelling. We also seek to answer two more specific questions, what sort of quantitative variations should an exploratory approach seek to model, and how do we deal with statistical uncertainty within an exploratory approach. Our work shows how to use regression modelling for exploratory purposes by interpreting the results descriptively, and connecting these summaries to theory through an act of interpretation. Using data from the Partirep electoral survey of the 2014 elections in Belgium, we illustrate how the emphasis on group variations and interactions has both empirical and theoretical value. We propose to summarise the results of exploratory modelling in a notebook containing a series of increasingly disaggregated prediction graphs. These notebooks help researchers to increase their domain numeracy, i.e. develop a quantitative understanding of the patterns in the data. Regarding statistical uncertainty, we mitigate the risks of modelling sampling noise by using standard errors of binned averages as precision hints that serve as an indication of excessive disaggregation. We also lay out the path for regularising the estimates of the final results with Bayesian models by exploring methods of including the sampling weights in these models. / Doctorat en Sciences politiques et sociales / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La modélisation de la croissance des arbres en milieu naturel est un élément clé de la gestion des forêts. Les unités d’observations sont des placettes, soit une surface de forêt circulaire de 400 m2. L’abondance des arbres sur une placette est caractérisée par leur nombre, la hauteur dominante, la surface terrière et le volume de bois. La prévision de la croissance de ces variables est donc un sujet d’intérêt pour les ingénieurs forestiers. On retrouve dans la littérature diverses méthodes de prédiction, entre autres, celles basées sur des modèles économétriques ou, plus récemment, sur des modèles de régression linéaire mixte multivariée. Ce mémoire est un compte rendu théorique et pratique de ces méthodes statistiques. Celles-ci sont appliquées et comparées à partir d’un jeu de données provenant du réseau de placettes échantillons permanentes du Ministère des Ressources naturelles et de la Faune du Québec, l’espèce d’arbre utilisé étant le pin gris. / The establishment of model for growth of trees in a natural environment is a key element to the management of forests. The units of observations are plots, which is a circular 400 m2 area of forest. The abundance of the trees on a plot is characterized by their number, the dominant height, the basal area and the volume. Forecasting of the growth of these variables is thus a subject of interest for the foresters. One finds in the literature various methods of prediction, those based on econometric models or, more recently, on multivariate mixed linear models. This essay is a theoretical and practical report of these statistical methods. Those are applied and compared starting from a data file coming from the network of permanent plots samples from ”le Ministère des Ressources naturelles et de la Faune du Québec”. The species of tree used here is the Jack pine.

L’aluminium primaire est produit à partir du procédé électrolytique Hall-Héroult qui nécessite des anodes de carbone pour véhiculer le courant et fournir la source de carbone pour la réaction. La qualité des anodes influence les performances dans les cuves. Or, l’augmentation de la variabilité des matières premières rend la fabrication d’anodes de bonne qualité de plus en plus difficile. L’objectif de ce projet est d’améliorer le contrôle de qualité des anodes avant la cuisson à l’aide de mesures de résistivité électrique. À partir de méthodes statistiques multivariées, les mesures ont été utilisées dans deux optiques différentes : prédictive et explicative. L’optimum de brai qui est défini comme étant la quantité optimale de brai menant aux meilleures propriétés de l’anode pour un mélange d’agrégats donné change plus fréquemment avec l’accroissement de la variabilité de la matière première. Le dépassement de l’optimum peut engendrer des problèmes de collage lors de la cuisson. Un capteur virtuel conçu à partir d’un modèle d’analyse en composantes principales a permis de montrer qu’un bris dans la structure de corrélation mesuré par l’erreur de prédiction (SPE) semble se produire lorsque les anodes ont un risque de coller lors de la cuisson. Son application sur des données d’optimisation de brai a aussi été réalisée. Afin d’améliorer la compréhension des paramètres influençant la résistivité de l’anode, un modèle par projection des moindres carrés partiels en blocs séquentiels (SMB-PLS) a été développé. Il a permis d’expliquer 54 % des variations contenues dans les mesures de résistivité à partir des données opératoires, de matières premières et de formulation. Son interprétation a montré que la variabilité de la résistivité de l’anode verte est principalement causée par les matières premières utilisées et que les relations observées sont conformes avec la littérature et les connaissances du procédé. / Primary aluminum is produced through the Hall-Héroult process. Carbon anodes are used in this electrolytic process to provide the carbon source for the reaction and to distribute electrical current across the cells. Anode quality influences cell performance. However,increasing raw material variability has rendered the production of high-quality anodes more difficult. The objective of this project is to improve carbon anode quality control before baking by using anode electrical resistivity measurements. Multivariate statistical methods were applied to create two types of models: predictive and explanatory. For a given aggregate, the optimum pitch demand (OPD) is the amount of pitch that yields the best anode properties. High raw material variability causes the OPD to change more frequently, which makes it difficult to add the correct amount of pitch. This can lead to post-baking sticking problems when the optimum is exceeded. A soft sensor was developed based on a principal component analysis (PCA). The integrity of the correlation structure,as measured by the Squared Prediction Error (SPE), appears to break down during high-risk periods for anode sticking. The soft sensor was also tested on data collected during pitch optimization experiments.A sequential multi-block PLS model (SMB-PLS) was developed to determine which parameters influence anode resistivity. Raw material properties, anode formulation and process parameters collectively explain 54 % of the variability in the anode resistivity measurements.The model shows that coke and pitch properties have the greatest impact on green anode electrical resistivity. In addition, the main relationships between process variables implied by the model agree with the relevant literature and process knowledge.

Estimer l’effet d’une exposition variant dans le temps à l’aide de modèles de régression ordinaires peut entraîner un biais si des variables confondantes variant dans le temps sont un effet des expositions passées. Les modèles structurels marginaux (MSMs) sont une solution à ce problème qui est de plus en plus utilisée, notamment dans les études en santé. L’une des hypothèses principales des MSMs est que la relation entre l’issue et les expositions antérieures est bien spécifiée. Ainsi, nous avons développé un test statistique de cette hypothèse. Différentes pondérations peuvent être utilisées pour estimer les paramètres du MSM et celles-ci devraient produire des estimations similaires lorsque le modèle est correctement spécifié. Un test statistique vérifiant si les différences observées sont au-delà de celles attendues permet donc de tester que le modèle est correct. La performance du test est étudiée à l’aide d’une étude de simulations sur des données synthétiques, où différentes véritables relations entre les expositions et l’issue, ainsi que différentes tailles d’échantillons étaient considérées. L’étude de simulation démontre une bonne performance du test : les taux de rejet de modèles corrects sont faibles alors que ceux de modèles incorrects sont généralement élevés, surtout pour des tailles d’échantillons élevées. Cependant, il existe des situations où le test est incapable de détecter des erreurs de spécification. Le test est appliqué pour étudier l’effet d’une exposition répétée au stress au travail sur une période de 5 ans sur la pression artérielle ambulatoire dans une cohorte de 1576 travailleurs cols-blancs. / Estimating the effect of a time-varying exposure using ordinary regression models may lead to bias if time-varying confounding variables are an effect of past exposures. Marginal structural models (MSMs) are a solution to this problem that is increasingly used, especially in health studies. One of the main assumptions of MSMs is that the relationship between outcome and past exposures is well specified. Thus, we developed a statistical test of this hypothesis. Different weights can be used to estimate MSM parameters and these should produce similar estimates when the model is correctly specified. A statistical test verifying if the differences observed are beyond those expected makes it possible to test that the model is correct. The performance of the test is investigated using a synthetic data simulation study, where different true relationships between exposures and outcome, as well as different sample sizes were considered. The simulation study demonstrates good test performance: rejection rates for correct models are low, while rejection rates for incorrect models are generally high, especially for large sample sizes. However, there are situations where the test is unable to detect specification errors. The test is applied to study the effect of repeated psychosocial work stressor exposure over a 5-year period on ambulatory blood pressure in a cohort of 1576 white-collar workers.

Les inondations constituent le risque naturel prédominant dans le monde et les dégâts qu’elles causent sont les plus importants parmi les catastrophes naturelles. Un des principaux facteurs expliquant les inondations sont les précipitations extrêmes. En raison des changements climatiques, l’occurrence et l’intensité de ces dernières risquent fort probablement de s’accroître. Par conséquent, le risque d’inondation pourrait vraisemblablement s’intensifier. Les impacts de l’évolution des précipitations extrêmes sont désormais un enjeu important pour la sécurité du public et pour la pérennité des infrastructures. Les stratégies de gestion du risque d’inondation dans le climat futur sont essentiellement basées sur les simulations provenant des modèles numériques de climat. Un modèle numérique de climat procure notamment une série chronologique des précipitations pour chacun des points de grille composant son domaine spatial de simulation. Les séries chronologiques simulées peuvent être journalières ou infrajournalières et elles s’étendent sur toute la période de simulation, typiquement entre 1961 et 2100. La continuité spatiale des processus physiques simulés induit une cohérence spatiale parmi les séries chronologiques. Autrement dit, les séries chronologiques provenant de points de grille avoisinants partagent souvent des caractéristiques semblables. De façon générale, la théorie des valeurs extrêmes est appliquée à ces séries chronologiques simulées pour estimer les quantiles correspondants à un certain niveau de risque. La plupart du temps, la variance d’estimation est considérable en raison du nombre limité de précipitations extrêmes disponibles et celle-ci peut jouer un rôle déterminant dans l’élaboration des stratégies de gestion du risque. Par conséquent, un modèle statistique permettant d’estimer de façon précise les quantiles de précipitations extrêmes simulées par un modèle numérique de climat a été développé dans cette thèse. Le modèle développé est spécialement adapté aux données générées par un modèle de climat. En particulier, il exploite l’information contenue dans les séries journalières continues pour améliorer l’estimation des quantiles non stationnaires et ce, sans effectuer d’hypothèse contraignante sur la nature de la non-stationnarité. Le modèle exploite également l’information contenue dans la cohérence spatiale des précipitations extrêmes. Celle-ci est modélisée par un modèle hiérarchique bayésien où les lois a priori des paramètres sont des processus spatiaux, en l’occurrence des champs de Markov gaussiens. L’application du modèle développé à une simulation générée par le Modèle régional canadien du climat a permis de réduire considérablement la variance d’estimation des quantiles en Amérique du Nord.

L’intérêt des agences statistiques à permettre l’accès aux microdonnées d’enquête est grandissant. À cette fin, plusieurs méthodes permettant de publier les microdonnées tout en protégeant la confidentialité des répondants ont été proposées ; ce mémoire se penche sur l’une d’entre-elles : la génération de données synthétiques. Deux approches sont présentées, GADP et C-GADP, et une nouvelle est proposée. La méthode GADP suppose que les variables des données originales et synthétiques sont de loi normale, alors que la méthode C-GADP suppose qu’elles sont jointes par une copule normale. La nouvelle méthode est basée sur les modèles de copules en vigne. Ces modèles sont employés dans l’espoir de mieux modéliser les liens entre les variables. Les trois approches sont évaluées selon les concepts d’utilité et de risque. L’utilité de données confidentielles s’apprécie selon la similitude qu’elles ont avec les données originales et le risque, par la possibilité d’une violation de la confidentialité des répondants. Le risque peut survenir par identification ou par inférence. Seul le risque d’inférence est possible dans le cadre de ce mémoire. Précisément, l’utilité est évaluée avec quelques mesures faites à partir d’analyses spécifiques et une mesure globale basée sur les scores de propension calculés avec une régression logistique. Quant au risque, il est évalué avec une prévision basée sur la distance. / Statistical agencies face a growing demand for releasing microdata to the public. To this end, many techniques have been proposed for publishing microdata while providing confidentiality : synthetic data generation in particular. This thesis focuses on such technique by presenting two existing methods, GAPD and C-GADP, as well as suggesting one based on vine copula models. GADP assumes that the variables of original and synthetic data are normally distributed, while C-GADP assumes that they have a normal copula distribution. Vine copula models are proposed due to their flexibility. These three methods are then assessed according to utility and risk. Data utility depends on maintaining certain similarities between the original and confidential data, while risk can be observed in two types : reidentification and inference. This work will focus on the utility examined with different analysis-specific measures, a global measure based on propensity scores and the risk of inference evaluated with a distance-based prediction.

Dans cette thèse on s’intéresse à la modélisation de la dépendance entre les risques en assurance non-vie, plus particulièrement dans le cadre des méthodes de provisionnement et en tarification. On expose le contexte actuel et les enjeux liés à la modélisation de la dépendance et l’importance d’une telle approche avec l’avènement des nouvelles normes et exigences des organismes réglementaires quant à la solvabilité des compagnies d’assurances générales. Récemment, Shi et Frees (2011) suggère d’incorporer la dépendance entre deux lignes d’affaires à travers une copule bivariée qui capture la dépendance entre deux cellules équivalentes de deux triangles de développement. Nous proposons deux approches différentes pour généraliser ce modèle. La première est basée sur les copules archimédiennes hiérarchiques, et la deuxième sur les effets aléatoires et la famille de distributions bivariées Sarmanov. Nous nous intéressons dans un premier temps, au Chapitre 2, à un modèle utilisant la classe des copules archimédiennes hiérarchiques, plus précisément la famille des copules partiellement imbriquées, afin d’inclure la dépendance à l’intérieur et entre deux lignes d’affaires à travers les effets calendaires. Par la suite, on considère un modèle alternatif, issu d’une autre classe de la famille des copules archimédiennes hiérarchiques, celle des copules totalement imbriquées, afin de modéliser la dépendance entre plus de deux lignes d’affaires. Une approche avec agrégation des risques basée sur un modèle formé d’une arborescence de copules bivariées y est également explorée. Une particularité importante de l’approche décrite au Chapitre 3 est que l’inférence au niveau de la dépendance se fait à travers les rangs des résidus, afin de pallier un éventuel risque de mauvaise spécification des lois marginales et de la copule régissant la dépendance. Comme deuxième approche, on s’intéresse également à la modélisation de la dépendance à travers des effets aléatoires. Pour ce faire, on considère la famille de distributions bivariées Sarmanov qui permet une modélisation flexible à l’intérieur et entre les lignes d’affaires, à travers les effets d’années de calendrier, années d’accident et périodes de développement. Des expressions fermées de la distribution jointe, ainsi qu’une illustration empirique avec des triangles de développement sont présentées au Chapitre 4. Aussi, nous proposons un modèle avec effets aléatoires dynamiques, où l’on donne plus de poids aux années les plus récentes, et utilisons l’information de la ligne corrélée afin d’effectuer une meilleure prédiction du risque. Cette dernière approche sera étudiée au Chapitre 5, à travers une application numérique sur les nombres de réclamations, illustrant l’utilité d’un tel modèle dans le cadre de la tarification. On conclut cette thèse par un rappel sur les contributions scientifiques de cette thèse, tout en proposant des angles d’ouvertures et des possibilités d’extension de ces travaux. / The objective of this thesis is to propose innovative hierarchical approaches to model dependence within and between risks in non-life insurance in general, and in a loss reserving context in particular. One of the most critical problems in property/casualty insurance is to determine an appropriate reserve for incurred but unpaid losses. These provisions generally comprise most of the liabilities of a non-life insurance company. The global provisions are often determined under an assumption of independence between the lines of business. However, most risks are related to each other in practice, and this correlation needs to be taken into account. Recently, Shi and Frees (2011) proposed to include dependence between lines of business in a pairwise manner, through a copula that captures dependence between two equivalent cells of two different runoff triangles. In this thesis, we propose to generalize this model with two different approaches. Firstly, by using hierarchical Archimedean copulas to accommodate correlation within and between lines of business, and secondly by capturing this dependence through random effects. The first approach will be presented in chapters 2 and 3. In chapter 2, we use partially nested Archimedean copulas to capture dependence within and between two lines of business, through calendar year effects. In chapter 3, we use fully nested Archimedean copulas, to accommodate dependence between more than two lines of business. A copula-based risk aggregation model is also proposed to accommodate dependence. The inference for the dependence structure is performed with a rank-based methodology to bring more robustness to the estimation. In chapter 4, we introduce the Sarmanov family of bivariate distributions to a loss reserving context, and show that its flexibility proves to be very useful for modeling dependence between loss triangles. This dependence is captured by random effects, through calendar years, accident years or development periods. Closed-form expressions are given, and a real life illustration is shown again. In chapter 5, we use the Sarmanov family of bivariate distributions in a dynamic framework, where the random effects are considered evolutionary and evolve over time, to update the information and allow more weight to more recent claims. Hence, we propose an innovative way to jointly model the dependence between risks and over time with an illustration in a ratemaking context. Finally, a brief conclusion recalls the main contributions of this thesis and provides insights into future research and possible extensions to the proposed works.

Le pergélisol est omniprésent dans l’Arctique et l’Antarctique, et il est présent en haute altitude partout dans le monde. Les communautés et le développement industriel des régions pergélisolées ont besoin d’infrastructures de transport (routes, aéroports, chemins de fer, etc.), sachant que le transport y revêt une importance vitale au niveau social, économique et politique (Regehr, Milligan et Alfaro 2013). Toutefois, les changements climatiques auront des répercussions sur les infrastructures de transport existantes et futures en Alaska de l’ordre de 282 à 550 M$ (2015 USD), selon les scénarios d’émissions (Melvin et al. 2016). Vu ces conditions, des outils sont nécessaires pour aider les décideurs à prioriser l’entretien, le remplacement et la construction des infrastructures, et potentiellement justifier l’utilisation des stratégies de mitigation pour les remblais sur pergélisol. Des méthodes d’analyse de risque peuvent être utilisées, mais leur application en ingénierie du pergélisol est actuellement limitée. Le risque est un produit du hasard, de la conséquence et de la vulnérabilité pour chacun des dangers considérés. La probabilité et le coût de l’occurrence d’un danger sont respectivement un hasard et une conséquence, tandis que la vulnérabilité corrèle le dommage possible avec la conséquence. Comme il existe peu de données de défaillance pour les installations sur pergélisol, le risque doit être déterminé à l’aide des méthodes d’analyse de fiabilité (premier-ordre deuxièmemoment ou simulations de Monte Carlo), qui intègrent les incertitudes des paramètres d’entrée pour déterminer la variabilité des résultats. Ces méthodes exigent la caractérisation de l’incertitude des variables aléatoires, ce qui peut être difficile en l’absence de données suffisantes, souvent plus que nécessaire dans la pratique actuelle. En outre, ces méthodes d’analyse de fiabilité exigent une fonction d’état limite pour que le danger soit analysé. Les dangers communs qui affectent les remblais sur pergélisol incluent : le tassement, la fissuration, la rupture soudaine, le déplacement latéral du remblai, le drainage et l’accumulation d’eau en pied de remblai, et les glissements de la couche active. Parmi ces dangers, seuls quelques-uns ont des fonctions d’état limite déterminées ou qui peuvent être approfondies par l’auteure. Les dangers associés à ces fonctions d’état limite ou de hasard comprennent : les tassements totaux et différentiels au dégel, la formation d’arche par le positionnement de particules audessus de cavité, les glissements de la couche active, la rupture de la pente du ponceau et l’affaissement de la structure du ponceau. Un programme a été créé sur le logiciel Excel pour calculer le risque des installations linéaires construites sur un remblai de pergélisol en utilisant les méthodes statistiques appliquées aux fonctions d’état limite afin de déterminer les dangers communs aux infrastructures sur pergélisol, ainsi que d'estimer les coûts directs de réparation et les facteurs d’échelle permettant de tenir compte des coûts indirects des dommages causés aux utilisateurs de l’infrastructure et aux communautés concernées. Les calculs des risques sont basés sur les propriétés géotechniques et l’incertitude climatique, telles que caractérisées par des fonctions de densité de probabilité, en utilisant les méthodes statistiques de simulations de Monte Carlo. Une analyse de la fragilité du réchauffement climatique permet de recalculer les dangers à partir des variations des températures de l’air. Les analyses répétées le long de l’infrastructure fournissent un profil de risque actuel ainsi qu'un profil tenant compte du réchauffement climatique. Le programme a servi à déterminer les dangers pour la route d’accès à l’aéroport de Salluit, et l'évaluation des dangers, des risques et de la rentabilité a été effectuée pour l’aéroport international d’Iqaluit / Permafrost is ubiquitous in the Arctic and Antarctic, and present in high elevation regions throughout the world. The communities and industrial development in permafrost regions require transportation infrastructures (roadways, airports, railways, etc.) and, in these regions, transportation is of vital social, economic, and political importance (Regehr, Milligan, and Alfaro 2013). However, warming climate conditions will endanger existing and future transportation infrastructure in Alaska to the tune of $282 to $550 million (2015 USD) depending on future emission scenarios (Melvin et al. 2016). Given these conditions, tools are required to aid decisionmakers in prioritizing infrastructure maintenance, replacement, and construction, and potentially justifying the use of mitigation strategies of permafrost embankments. Risk analysis methods can be used but their existing application to permafrost engineering is limited. Risk is a product of hazard, consequence and vulnerability for each of the dangers under consideration. The probability and costs of a danger’s occurrence is a hazard and the consequence, respectively, while vulnerability correlated the damage with the consequence. Since little failure data is available for permafrost infrastructure, the hazard must be determined from reliability analysis methods (First-Order Second-Moment or Monte Carlo Simulation), which aggregate the uncertainty of input parameters to determine the result’s variation. These methods require the characterization of random variable uncertainty, which can be difficult without sufficient data, often more than the current standard-of-practice. Additionally, the method requires a limit state function for the danger to be analyzed. Common dangers effecting permafrost embankment infrastructure included: settlement, cracking, sudden collapse, lateral embankment spreading, drainage and ponding water, and active layer detachment landslides. Of these dangers, only a few have existing limit state functions or have limit state functions that can be developed by the author. The dangers with limit state functions or hazard functions include: total and differential thaw settlement, particle position bridging over voids, active layer detachment landslides, and culvert gradient and structural failure. A Microsoft Excel-based program was created to calculate the risk for permafrost embankment linear infrastructure, using statistical methods applied to limit state functions to determine hazards for common permafrost dangers, estimated direct costs for the repair of a hazard’s occurrence, and scaling factors to account for the indirect costs of damage to the infrastructure’s users and connected communities. Hazard calculations are based on geotechnical property and climate uncertainty, as characterized by probability density functions, using Monte Carlo Simulation methods. A climate change fragility analysis recalculates the hazard with warming air temperatures. Repeated analyses along the infrastructure provide a risk profile of the infrastructure, now and with a warming climate. The program is used to determine hazard for the Airport Access Road in Salluit, and hazard, risk and cost/benefit assessments were conducted using this program for the Iqaluit International Airport.

L’évaluation de l’impact des interventions à grande échelle est nécessaire dans un contexte de rareté des ressources. La rapidité de leur mise en oeuvre et certaines raisons éthiques font qu’on ne randomise pas les populations en groupes témoin et traitement. La non disponibilité de données fiables avant le démarrage des interventions ajoute aux difficultés. Certains ont proposé, dans ce cas, la reconstruction de l’historique des données à partir d’enquêtes. Dans le cas du projet Avahan pour lutter contre le VIH/SIDA, pour déterminer son effet sur l’utilisation du condom par les travailleuses du sexe, nous avons proposé une méthode qui est un mélange des modèles de régression logistique et de Cox. Nous comparons notre méthode à une basée sur les équations d’estimation généralisées en utilisant une simulation et les données d’Avahan. Les résultats montrent que notre méthode est plus puissante, mais moins robuste.