L'évaluation des performances des méthodes de détection d'agrégats de maladie est fondamentale dans le domaine de l'épidémiologie spatiale et, paradoxalement, on déplore une absence de consensus quant à sa conduite. Cette problématique est d'autant plus importante que les nouvelles technologies de partage d'informations promettent une évolution importante des signaux disponibles pour l'épidémiologie et la veille sanitaire. Les spécialistes du domaine ont adopté un mode d'évaluation fondé sur l'utilisation concomitante de plusieurs indicateurs de performances complémentaires tels que des indicateurs dérivés de l'évaluation des méthodes diagnostiques ou encore diverses définitions de puissance conditionnelle. Cependant, ces évaluations issues de schémas de simulation classiques reposent sur le choix de quelques hypothèses alternatives particulières et ne permettent qu'une interprétation limitée à ces hypothèses. De plus, la démultiplication des indicateurs évaluant la performance, différents selon les protocoles, gêne la comparaison des études entres elles et complique l'interprétation des résultats. Notre travail propose et évalue plusieurs indicateurs de performance prenant en compte à la fois puissance et précision de localisation. Leur intérêt dans l'évaluation spatiale systématique des méthodes est illustré par la création de cartes de performance. En complément de l'évaluation des performances lorsqu'une détection est attendue, nous proposons également une méthode d'évaluation de la répartition spatiale de l'erreur de type I complétée par la construction d'une nouvelle inférence statistique testant l'éventualité d'un effet de bord. / Although performance assessment of cluster detection tests is a critical issue in spatial epidemiology, there is a lack of consensus regarding how it should be carried out. Nowadays, with the spread of new technologies in network systems, data sources for epidemiology are undergoing radical changes that will increase the need for performance evaluation. Field specialists are currently evaluating cluster detection tests with multiple complementary performance indicators such as conditional powers or indicators derived from the field of diagnostic tools evaluation. These evaluations are performed following classical protocols for power assessment and are often limited to a few number of simulated alternative hypotheses, thus restricting results interpretation and scope. Furthermore, with the use of multiple varying indicators, comparisons between studies is difficult at best. This work proposes and compares different global performance indicators that take into account both usual power and location accuracy. Their benefit for cluster detection tests evaluation is illustrated with a systematic spatial assessment enabling performance mapping. In addition to the evaluation of performance when clusters exist, we also propose a method for the spatial evaluation of type I error, together with a new statistical test for edge effect.

Dans un processus d’inférence statistique, lorsque le calcul de la fonction de vraisemblance associée aux données observées n’est pas possible, il est nécessaire de recourir à des approximations. C’est un cas que l’on rencontre très fréquemment dans certains champs d’application, notamment pour des modèles de génétique des populations. Face à cette difficulté, nous nous intéressons aux méthodes de calcul bayésien approché (ABC, Approximate Bayesian Computation) qui se basent uniquement sur la simulation de données, qui sont ensuite résumées et comparées aux données observées. Ces comparaisons nécessitent le choix judicieux d’une distance, d’un seuil de similarité et d’un ensemble de résumés statistiques pertinents et de faible dimension.Dans un contexte d’inférence de paramètres, nous proposons une approche mêlant des simulations ABC et les méthodes d’apprentissage automatique que sont les forêts aléatoires. Nous utilisons diverses stratégies pour approximer des quantités a posteriori d’intérêts sur les paramètres. Notre proposition permet d’éviter les problèmes de réglage liés à l’ABC, tout en fournissant de bons résultats ainsi que des outils d’interprétation pour les praticiens. Nous introduisons de plus des mesures d’erreurs de prédiction a posteriori (c’est-à-dire conditionnellement à la donnée observée d’intérêt) calculées grâce aux forêts. Pour des problèmes de choix de modèles, nous présentons une stratégie basée sur des groupements de modèles qui permet, en génétique des populations, de déterminer dans un scénario évolutif les évènements plus ou moins bien identifiés le constituant. Toutes ces approches sont implémentées dans la bibliothèque R abcrf. Par ailleurs, nous explorons des manières de construire des forêts aléatoires dites locales, qui prennent en compte l’observation à prédire lors de leur phase d’entraînement pour fournir une meilleure prédiction. Enfin, nous présentons deux études de cas ayant bénéficié de nos développements, portant sur la reconstruction de l’histoire évolutive de population pygmées, ainsi que de deux sous-espèces du criquet pèlerin Schistocerca gregaria. / In a statistical inferential process, when the calculation of the likelihood function is not possible, approximations need to be used. This is a fairly common case in some application fields, especially for population genetics models. Toward this issue, we are interested in approximate Bayesian computation (ABC) methods. These are solely based on simulated data, which are then summarised and compared to the observed ones. The comparisons are performed depending on a distance, a similarity threshold and a set of low dimensional summary statistics, which must be carefully chosen.In a parameter inference framework, we propose an approach combining ABC simulations and the random forest machine learning algorithm. We use different strategies depending on the parameter posterior quantity we would like to approximate. Our proposal avoids the usual ABC difficulties in terms of tuning, while providing good results and interpretation tools for practitioners. In addition, we introduce posterior measures of error (i.e., conditionally on the observed data of interest) computed by means of forests. In a model choice setting, we present a strategy based on groups of models to determine, in population genetics, which events of an evolutionary scenario are more or less well identified. All these approaches are implemented in the R package abcrf. In addition, we investigate how to build local random forests, taking into account the observation to predict during their learning phase to improve the prediction accuracy. Finally, using our previous developments, we present two case studies dealing with the reconstruction of the evolutionary history of Pygmy populations, as well as of two subspecies of the desert locust Schistocerca gregaria.

L’objectif de ce travail était d’étudier les mécanismes de corrosion-cicatrisation d’aciers revêtus par des alliages d’aluminium, sur tranche et en zone confinée. Sur la tranche, les techniques de mesures locales ont été utilisées pour étudier le comportement de deux types de revêtements sacrificiels : l’un étant constitué d’un alliage d’aluminium à 55% en masse et de Zn (Aluzinc) et d’un alliage d’aluminium contenant environ 11% silicium (Alusi). L’ensemble des résultats montre que les revêtements à base alliages d’aluminium ont un comportement sacrificiel qui dépend fortement de leur composition selon le type d’environnement concerné. Si le milieu corrosif contient des chlorures il est plus facile d’amorcer et/ou de stabiliser le comportement sacrificiel. Cela est par exemple parfaitement illustré par le comportement du revêtement Alusi qui reste passif dans le milieu sulfate et donc ne permet aucune protection à l’acier. Par contre pour les revêtements 55%Al-Zn, on a pu constater un effet sacrificiel très stable en milieu chloruré (l’acier est protégé cathodiquement) qui se confirme en milieu sulfate mais seulement pour de courtes périodes d'immersion (t < 1 h). L’étude du comportement de ces mêmes traitements de surface en situation de corrosion perforante a permis de proposer un dispositif d’étude représentatif ayant une géométrie assez proche de celles des éprouvettes qui ont fait l’objet d’une normalisation. On a mis l’accent sur la possibilité de mesurer l’évolution du pH en positionnant de manière précise une microélectrode de pH à membrane liquide sélective dans une cavité modèle. Par des simulations numériques basées sur des modèles de transport et de réaction on a montré que l’on pouvait calculer les gradients chimiques et électriques dans la cavité testée en utilisant la résolution des équations de transport (Nernst-Planck) par la méthode des éléments finis / The objective of this work was to study the self healing mechanisms of aluminium based alloy coated steels on cut-edge specimens in confined condition. In situ chemical and electrochemical probe techniques have been used to study the behaviour of two types of sacrificial coatings: one is consisting on an Al alloy containing 55% of Zn (Aluzinc) and the other one contains about 11% of Silicon (Alusi). The results showed that the aluminium based coatings have a sacrificial behaviour which depends strongly on their composition and on the environment concerned. In a corrosive environment containing chlorides it is easier to initiate and / or stabilize the sacrificial behaviour. This is clearly illustrated by the behaviour of the Alusi coating which remains passive in a neutral sulphate solution and therefore does not protect the steel. On the opposite, for 55% Al-Zn coatings, a very stable sacrificial effect has been demonstrated in chloride medium (steel is cathodically protected) which is confirmed in sulphate medium but only for short periods of immersion (t <1 h). An experimental setup allowing pH measurements inside a confined volume representing a lapped joint was designed. The pH evolution over steel and galvanized steel surfaces in confined conditions was monitored. This experimental pH was compared with that calculated using a two-dimensional transport-reaction model only in the case of a confined iron surface. The difference between the experimental and calculated pH in the steady state was attributed to the limitation of the modelling approach, more especially concerning solid phases precipitation inside the cavity