Avec la croissance exponentielle de la quantité de données, l’échantillonnage est une méthode pertinente pour étudier les populations. Parfois, nous avons besoin d’échantillonner un grand nombre d’objets d’une part pour exclure la possibilité d’un manque d’informations clés et d’autre part pour générer des résultats plus précis. Le problème réside dans le fait que l’échantillonnage d’un trop grand nombre d’individus peut constituer une perte de temps.Dans cette thèse, notre objectif est de chercher à établir des ponts entre la statistique et le k-processus ponctuel déterminantal(k-DPP) qui est défini via un noyau. Nous proposons trois projets complémentaires pour l’échantillonnage de grands ensembles de données en nous basant sur les k-DPPs. Le but est de sélectionner des ensembles variés qui couvrent un ensemble d’objets beaucoup plus grand en temps polynomial. Cela peut être réalisé en construisant différentes chaînes de Markov où les k-DPPs sont les lois stationnaires.Le premier projet consiste à appliquer les processus déterminantaux à la sélection d’espèces diverses dans un ensemble d’espèces décrites par un arbre phylogénétique. En définissant le noyau du k-DPP comme un noyau d’intersection, les résultats fournissent une borne polynomiale sur le temps de mélange qui dépend de la hauteur de l’arbre phylogénétique.Le second projet vise à utiliser le k-DPP dans un problème d’échantillonnage de sommets sur un graphe connecté de grande taille. La pseudo-inverse de la matrice Laplacienne normalisée est choisie d’étudier la vitesse de convergence de la chaîne de Markov créée pour l’échantillonnage de la loi stationnaire k-DPP. Le temps de mélange résultant est borné sous certaines conditions sur les valeurs propres de la matrice Laplacienne.Le troisième sujet porte sur l’utilisation des k-DPPs dans la planification d’expérience avec comme objets d’étude plus spécifiques les hypercubes latins d’ordre n et de dimension d. La clé est de trouver un noyau positif qui préserve le contrainte de ce plan c’est-à-dire qui préserve le fait que chaque point se trouve exactement une fois dans chaque hyperplan. Ensuite, en créant une nouvelle chaîne de Markov dont le n-DPP est sa loi stationnaire, nous déterminons le nombre d’étapes nécessaires pour construire un hypercube latin d’ordre n selon le n-DPP. / With the exponentially growing amount of data, sampling remains the most relevant method to learn about populations. Sometimes, larger sample size is needed to generate more precise results and to exclude the possibility of missing key information. The problem lies in the fact that sampling large number may be a principal reason of wasting time.In this thesis, our aim is to build bridges between applications of statistics and k-Determinantal Point Process(k-DPP) which is defined through a matrix kernel. We have proposed different applications for sampling large data sets basing on k-DPP, which is a conditional DPP that models only sets of cardinality k. The goal is to select diverse sets that cover a much greater set of objects in polynomial time. This can be achieved by constructing different Markov chains which have the k-DPPs as their stationary distribution.The first application consists in sampling a subset of species in a phylogenetic tree by avoiding redundancy. By defining the k-DPP via an intersection kernel, the results provide a fast mixing sampler for k-DPP, for which a polynomial bound on the mixing time is presented and depends on the height of the phylogenetic tree.The second application aims to clarify how k-DPPs offer a powerful approach to find a diverse subset of nodes in large connected graph which authorizes getting an outline of different types of information related to the ground set. A polynomial bound on the mixing time of the proposed Markov chain is given where the kernel used here is the Moore-Penrose pseudo-inverse of the normalized Laplacian matrix. The resulting mixing time is attained under certain conditions on the eigenvalues of the Laplacian matrix. The third one purposes to use the fixed cardinality DPP in experimental designs as a tool to study a Latin Hypercube Sampling(LHS) of order n. The key is to propose a DPP kernel that establishes the negative correlations between the selected points and preserve the constraint of the design which is strictly confirmed by the occurrence of each point exactly once in each hyperplane. Then by creating a new Markov chain which has n-DPP as its stationary distribution, we determine the number of steps required to build a LHS with accordance to n-DPP.

Le développement du trafic aérien international est une composante majeure de la croissance des échanges internationaux intervenue depuis la seconde guerre mondiale. La traduction terrestre en est le développement des plateformes aéroportuaires. Avec les dérégulations intervenues dans les années 1990 les hubs sont des éléments majeurs de l’espace européen. Ils ont généré des territoires aéroportuaires allant au-delà des limites administratives et domaniales des aéroports ; ceux-ci sont des espaces importants de l’économie de la connaissance et de l’innovation. A ce titre, ils sont des polarités métropolitaines majeures. Nous en avons choisi trois majeures situées sur deux continents : Paris- Charles de Gaulle, Amsterdam- Schiphol et Seoul- Incheon. En raison de leur accessibilité multimodale synchrone, ces aéroports sont parties prenantes de territoires aéroportuaires importants et multifonctionnels. Ils participent sous de formes et des degrés divers à l’économie de la connaissance et de l’innovation et en particulier à ses circulations. / The development of international air traffic is a major component of the international exchanges occurred since the Second World War. The terrestrial translation is the development of airport. With the deregulations occurred in the years the 1990, hubs are major elements of European space. They generated airport territories going beyond the administrative and domanial limits of the airports; those are important spaces of the knowledge and innovation economy. For this reason, they are major metropolitan polarities. We chose three major located out of two continents: Paris Charles de Gaulle, Amsterdam Schiphol and Seoul Incheon... Because of their synchronous multimode accessibility, these airports are recipients of important and multipurpose airport territories. They take part in various forms and degrees in the knowledge and innovation economy and in particular in its circulations

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