Les travaux regroupés dans cette th`ese traitent de différents aspects de la physique statistique dessystèmes corrélés. Dans la première partie de cette thèse on s'intéresse aux fluctuations de grandeurs globalesdans les systèmes corrélés, dont de nombreux travaux sur des systèmes variés proposent qu'elles soientbien d´ecrites par la distribution BHP issue du modèle XY 2d. Le modèle d'Ising 2d est utilisé pour tester cette proposition et laquantifier. En utilisant des observations issues de simulations Monte Carlo, une étude analytique montre quel'apparente universalité de BHP est reliée au modèle gaussien obtenu par perturbation. et que des écarts àBHP d'importance variable existe, provenant de la contribution d'un terme non-gaussien. Dans la secondepartie, on s'intéresse à l'étude de la décohérence d'un système quantique à deux niveaux, induite par unbruit intermittent présentant un spectre en 1/f et du vieillissement. Un tel bruit peut schématiser l'effet d'unenvironnement corrélé sur un Qbit. En utilisant des résultats de probabilité, on peut calculer le facteur dedécohérence dans de nombreux régimes. On obtient alors des scénarios de décohérence anormaux, présentantune décroissance en loi de puissance aux temps longs, ainsi que de la non-stationnarité. Enfin la dernièrepartie est dédiée `a l'étude des solutions exactes du modèle d'Ising 2d classique, avec un champ magnétiquesur un bord. En généralisant une méthode due à Plechko, on obtient la fonction de partition de ce systèmeau moyen d'une action gaussienne fermionique unidimensionnelle. Dans le cas d'un champ homogène, onretrouve les résultats précédents de McCoy et Wu. On peut aller au-delà en considérant le cas où le champmagnétique change de direction une fois au bord. Cette méthode permet alors de décrire une transition detype mouillage, induite par ce défaut d'orientation. Il est en particulier possible d'obtenir analytiquement lediagramme de phase de ce système.

Cette thèse se décompose en deux parties indépendantes. Notre objectif dans la première partie est d'étudier le comportement asymptotique des $U$-statistiques, basées sur des noyaux d'ordre 2, échantillonnées par une marche aléatoire. Plus précisément, on se donne $(S_n)_(n \in \N)$ une marche aléatoire sur $\Z^d$, $d \geq 1$ et $(\xi_x)_(x \in \Z^(d))$ une collection de variables aléatoires indépendantes, identiquement distribuées, indépendante de $(S_n)_(n \in \N)$. On note $\mu$ la loi de $\xi_0$ et l'on désigne par $h : \R^2\ra \R$, une fonction mesurable, symétrique, telle que $h \in L^2(\mu\otimes\mu)$. On s'intéresse au comportement asymptotique de la suite de processus, $$ \cU_n(t)=\sum_(i,j=0)^([nt])h(\xi_(S_i), \xi_(S_j)), \quad t\in[0,1], \quad n=0,1,\ldots, $$ à valeurs dans $\cD([0,1])$, l'espace des fonctions c.à.l.à.g. définies sur $[0,1]$, muni de la topologie de Skorohod. Cabus et Guillotin ont obtenu la distribution asymptotique de ces objets, dans le cas où la marche aléatoire, $(S_n)_(n \in \N)$, est récurrente sur $\Z^2$, ainsi que dans le cas où elle est transiente sur $\Z^d$, pour $d\geq3$. Elles ont également conjecturé la forme de la distribution limite, dans le cas de la marche aléatoire simple, symétrique, sur $\Z$. Dans le cas où $\Sn$ appartient au domaine d'attraction d'une loi stable d'indice $1<\alpha\leq2$, nous prouvons deux théorèmes limites fonctionnels, décrivant le comportement asymptotique de $\(\cU_n, n=1,2,\ldots\)$. Nous démontrons ainsi, la conjecture de Cabus et Guillotin. Par ailleurs, nous donnons une nouvelle preuve de leurs résultats.\\ Dans une seconde partie, nous étudions le comportement asymptotique du temps d'atteinte de deux versions d'un algorithme d'évolution simplifié, modélisant le repliement d'une protéine : le $(1+1)$-EA sur le problème LeadingOnes. Pour chaque algorithme nous donnons une loi des grands nombres, un théorème central limite et nous comparons la performance des deux modèles.\\

Les procédures de renormalisation dans l'espace réel de type Ma-Dasgupta permettent d'étudier des systèmes désordonnés gouvernés par des points fixes de fort désordre. Après une présentation générale des idées physiques importantes et des méthodes de calcul, ce mémoire décrit les résultats explicites exacts que ces procédures de renormalisation permettent d'obtenir dans différents modèles unidimensionnels, classiques ou quantiques, dynamiques ou statiques. La majeure partie du mémoire est consacrée à des modèles de physique statistique, avec notamment (i) la dynamique hors équilibre d'une particule dans un potentiel Brownien ou dans un paysage de pièges aléatoires, (ii) la dynamique de croissance de domaines et l'équilibre thermodynamique des cha\^(\i)nes de spins désordonnées classiques, (iii) la transition de délocalisation d'un polymère aléatoire à une interface. La dernière partie du mémoire concerne deux cha\^(\i)nes de spins quantiques désordonnées qui présentent une transition de phase à température nulle en fonction du désordre, à savoir (a) la cha\^(\i)ne de spin $S=1$ antiferromagnétique aléatoire (b) la cha\^(\i)ne d'Ising avec couplages et champs transverses aléatoires.

La marche de Sinai est un modèle élémentaire de marches aléatoires en milieu aléatoire unidimensionnelle effectuant des sauts unités sur ses plus proches voisins. On impose trois conditions sur le milieu aléatoire : deux hypothèses nécessaires pour obtenir un processus récurrent non réduit à un marche aléatoire simple et une hypothèse de régularité qui nous permet un bon contrôle des fluctuations du milieu aléatoire. Le comportement asymptotique de ce processus a été découvert par Y. Sinai en 1982 : il montre qu'il est sous diffusif et que pour instant n donné il est localisé dans le voisinage d'un point déterminé du réseau. Ce point est une variable aléatoire dépendant uniquement du milieu aléatoire et de n dont la distribution limite a été déterminée par H. Kesten et A. O. Golosov (indépendamment) en 1986. Une partie de cette thèse (partie II) a eu pour but de donner une preuve alternative au résultat de Y. Sinai . L'étude détaillée des résultats sur la localisation nous a permis de découvrir un nouvel aspect du comportement de la marche de Sinai que nous avons appelé concentration (partie III de la thèse). Nous avons montré que celle-ci était concentrée dans un voisinage restreint du point de localisation, c'est-à-dire que pour un intervalle de temps de longueur n la marche de Sinai passe la quasi-totalité de ce temps n dans un voisinage du point de localisation dont la taille est négligeable devant la distance parcourue. Nous avons également montré que le temps local de la marche de Sinai au point de localisation normalisé par n converge en probabilité vers une variable aléatoire dépendant uniquement du milieu et de n. Cette variable aléatoire est l'inverse de la moyenne du temps local dans la vallée où la marche de Sinai reste prisonnière, en un temps de retour au point de localisation. Les résultats que nous avons obtenus sont de type « trempé », c'est-à-dire que l'on travaille avec un milieu aléatoire appartenant à un sous-espace de probabilité du milieu aléatoire et on montre que ce sous-espace à une probabilité qui tend vers 1. De ces résultats est apparu des conséquences naturelles sur le maximum des temps locaux et le lieu favori de la marche de Sinai, notamment nous avons montré que la marche de Sinai et les lieux favoris de cette marche, correctement normalisés, ont même distribution limite.

Les nids des insectes sociaux fascinent car, aussi complexes et structurés qu'ils puissent être, ils sont construits de façon auto-organisée par des insectes qui peuvent être de plusieurs ordres de grandeur plus petits que la structure. Nous abordons ici l'étude des mécanismes de comportement individuel impliqués dans ces processus de morphogenèse à travers l'exemple de l'agrégation de cadavres par une colonie de fourmis Messor Sancta. Nous proposons un modèle de marche aléatoire non réciproque faisant émerger un suivi des structures, appuyé sur des observations individuelles et dont nous étudions les propriétés statistiques. Nous modélisons également l'interaction entre les actes de construction et un écoulement d'air de faible vitesse comme un exemple des couplages écoulement-constructions supposés responsables de l'adaptation des nids aux conditions environnementales.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la caractérisation de grandes collections de documents (en utilisant les liens entre ces derniers) afin de faciliter leur utilisation et leur exploitation par des humains ou par des outils informatiques. Dans un premier temps, nous avons abordé la problématique du calcul de centralité dans les graphes de documents. Nous avons décrit les principaux algorithmes de calcul de centralité existants en mettant l'accent sur le problème TKC (Tightly Knit Community) dont souffre la plupart des mesures de centralité récentes. Ensuite, nous avons proposé trois nouveaux algorithmes de calcul de centralité (MHITS, NHITS et DocRank) permettant d'affronter le phénomène TKC. Les différents algorithmes proposés ont été évalués et comparés aux approches existantes. Des critères d'évaluation ont notamment été proposés pour mesurer l'effet TKC. Dans un deuxième temps, nous nous sommes intéressés au problème de la classification non supervisée de documents. Plus précisément, nous avons envisagé ce regroupement comme une tâche d'identification de structures de communautés (ISC) dans les graphes de documents. Nous avons décrit les principales approches d'ISC existantes en distinguant les approches basées sur un modèle génératif des approches algorithmiques ou classiques. Puis, nous avons proposé un modèle génératif (SPCE) basé sur le lissage et sur une initialisation appropriée pour l'ISC dans des graphes de faible densité. Le modèle SPCE a été évalué et validé en le comparant à d'autres approches d'ISC. Enfin, nous avons montré que le modèle SPCE pouvait être étendu pour prendre en compte simultanément les liens et les contenus des documents.

Cette thèse étudie la distribution limite de paramètres définis récursivement sur des arbres (graphes enracinés). Un premier paramètre étudié est le résultat d'expressions arithmétiques tirées aléatoirement. Une application est l'amélioration heuristique d'un algorithme de recherche de structures secondaires d'ARN. Un autre paramètre étudié est la taille d'expressions logiques ou arithmétiques réduites selon des lois idempotentes, nilpotentes ou d'absorption. J'étudie des fonctionnelles polynomiales du mouvement brownien standard, du pont, du méandre, et de l'excursion browniens en utilisant la méthode des moments à base de séries génératrices et d'analyse de singularité. J'obtiens la limite gaussienne de la loi jointe de la taille et de la longueur de cheminement interne des tries avec source de Bernoulli en utilisant des méthodes de point fixe.

Le travail présenté dans ce mémoire s'inscrit dans le domaine de la supervision des systèmes automatisés de production. Il traite plus particulièrement de la synthèse de lois de surveillance adaptées aux exigences des entreprises. La loi de surveillance est obtenue à partir d'un modèle de référence pour la supervision, la commande et la surveillance. Ce dernier fournit l'ensemble exhaustif de tous les traitements de supervision, de commande et de surveillance qui peuvent être appliqués en situation de défaillances au cours d'un cycle de production et ce, quel que soit le système de production considéré. La méthode de synthèse proposée s'appuie sur une démarche proche de la synthèse de correcteurs en automatique continue. Elle revient à raffiner successivement le modèle de référence par intégration progressive d'un ensemble de quatre propriétés qui doivent être recherchées. Ces propriétés, la sécurité, l'écologie, la qualité et la productivité sont à évaluer par le concepteur au moyen de grilles mettant en relation l'impact de quatre symptômes de défaillances sur l'ensemble des propriétés recherchées et ce, en fonction de la ressource physique considérée. Un exemple d'application basé sur un processus manufacturier réel, la plate-forme de recherche en productique SAPHIR du Laboratoire d'Automatique de Grenoble, illustre les apports de notre approche. Ces derniers se déclinent en terme de flexibilité des traitements proposés, de systématisation de la méthode proposée et de respect des propriétés recherchées.

En mécanique statistique quantique, un système quantique ouvert représente un petit système de degré fini de liberté en interaction avec un système extérieur très large (bain thermique, réservoir bosonique, environnement... ).<br /> <br /> Pour décrire cette interaction, les physiciens et les mathématiciens utilisent souvent deux approches: l'approche markovienne et l'approche hamiltonienne.<br /> <br /> Nous comparons systématiquement les approches hamiltonienne et markovienne dans les cas des modèles de spin-boson et de Pauli-Fierz. Ensuite, nous présentons un modèle lindbladien pour une chaîne de N spins couplée à des bains thermiques. Puis, nous étudions le lien entre les interactions quantiques répétées et la limite de densité faible. Finalement, nous étudions les propriétés des équations d'évolutions discrètes associées aux modèles d'interactions répétées, qui sont dirigées par des bruits discrets classiques.

La plupart des modèles mathématiques introduits dans la littérature biologique décrivant des phénomènes spatiaux de populations en interaction consistent en des systèmes d'équations différentielles ordinaires obtenues sous des hypothèses de dispersion globale, excluant par conséquent toute structure spatiale. Les systèmes de particules, au contraire, sont des processus de Markov d'espace d'états $F^S$ où $F$ est un ensemble fini de couleurs et $S$ est une structure spatiale, typiquement $\Z^d$. Ils sont en ce sens parfaitement adaptés à l'étude des conséquences de l'inclusion d'une structure spatiale sous forme d'interactions locales. Nous étudions les propriétés mathématiques (mesures stationnaires, géométrie des configurations, transitions de phases) de différents systèmes de particules multicolores définis sur $\Z^d$. Chacun de ces systèmes est déstiné à modéliser les interactions locales au sein d'une communauté de populations structurée spatialement. Plus précisément, les processus biologiques étudiés sont la succession écologique, l'allélopathie ou compétition entre une espèce inhibitrice et une espèce sensible, les interactions multispécifiques hôtes-symbiontes, et les migrations continues de gènes des cultures transgéniques par pollinisation en milieu hétérogène. Les techniques mathématiques sont purement probabilistes, incluant le couplage, la dualité, les arguments multi-échelle, la percolation orientée, les propriétés asymptôtiques des marches aléatoires, ou encore les estimations de grandes déviations.