A l'heure actuelle, les Escherichia coli producteurs de Shiga-toxines (STEC) sont considérés comme des pathogènes émergents importants en santé publique. Cependant, il n'existe aujourd'hui aucune réglementation officielle stipulant les procédures à suivre pour l'échantillonnage et la recherche des STEC dans les denrées alimentaires. <br />Ce travail a pour objectif d'étudier les différents protocoles utilisés pour la recherche des STEC, de manière à pouvoir proposer aux industriels des protocoles optimisés leur permettant une réelle maîtrise du « danger STEC » dans leur filière. Dans ce but, la cinétique de croissance de diverses souches de STEC a, dans différentes conditions d'enrichissement, été suivie simultanément à celle de la flore annexe de la matrice, puis modélisée.<br />Notre étude souligne qu'un enrichissement trop court, comme les 6 heures d'incubation dans le cas de l'IMS, peut conduire à l'obtention de résultats faussement négatifs. Il s'avère néanmoins inutile, dans certaines conditions, de prolonger l'étape d'enrichissement car une interaction de type compétition simple avec la flore annexe arrête la croissance des STEC. Cet arrêt est plus ou moins rapide selon la matrice analysée et sa densité en flore annexe naturelle (de 4 à 7 h pour les fèces et de 10 à 12 h pour le steak haché dans nos expérimentations). Dans le lait, des interactions plus complexes entraînent un arrêt de la croissance des STEC avant celui de la flore naturelle (8,5 à 11 h dans nos expérimentations).<br />L'utilisation d'agents sélectifs a pour but de freiner la croissance de la flore annexe, ce qui peut avoir pour impact de prolonger la croissance des STEC. L'ajout de sels biliaires dans le milieu d'enrichissement a un effet positif dans le cas de l'enrichissement d'échantillons de fèces de bovins et de lait cru mais n'a pas d'effet significatif pour la matrice « steak haché ». En revanche, l'addition de novobiocine dans le milieu peut inhiber certaines souches de STEC non-O157:H7 et ralentir la croissance de E. coli O157:H7. L'usage de cet antibiotique, potentiellement responsable de résultats faussement négatifs, devrait être abandonné.<br />Par ailleurs, cette étude a permis d'optimiser le protocole de recherche de E. coli O157:H7 dans le steak haché (ISO 16140) en validant, d'une part, l'analyse d'une plus grosse masse d'échantillon dans un même volume de milieu (ratio plus élevé) et en réduisant, d'autre part, le temps d'analyse grâce à l'utilisation d'une température d'incubation plus élevée de 41,5°C.

Dans le cadre de cette thèse, nous présentons un aperçu général des surfaces du silicium micro et nano structurées, appelées silicium noir (BSi), et obtenues par la gravure ionique réactive cryogénique (cryo-DRIE). Ces surfaces auto-générées peuvent être fabriquées dans un procédé en une seule étape fournissant de grandes surfaces à faible réflectivité sur une large gamme de longueurs d'onde et d'angles d'incidence. Nous examinons plusieurs aspects des surfaces du BSi, incluant les méthodes de fabrication, les applications, les méthodes de caractérisation de sa topographie, les techniques de modélisation pour les simulations optiques, et les mécanismes de croissance. Nous développons ensuite trois principales contributions que cette thèse apporte à l'état de l'art : une meilleure compréhension de la topographie du BSi, la modélisation de son comportement optique et un aperçu de ses mécanismes de formation. Nous développons une nouvelle technique de caractérisation topographique du BSi, utilisant un faisceau ionique localisé dans le plan de l'échantillon pour réaliser une nanotomographie qui reproduit les détails de structure avec une précision inférieure au micron. Nous présentons ensuite différentes méthodes de modélisation de cellules unitaires du BSi basées soit sur la topographie de la surface réelle obtenue, ou sur des formes géométriques équivalentes qui sont statistiquement représentatives de la topographie du BSi. Nous sommes capables d'obtenir une excellente concordance entre les simulations et les données expérimentales. Nous présentons également un modèle capable de simuler toute l'évolution de la surface du BSi allant d'un substrat plat jusqu'à sa topographie entièrement développée, en concordance avec des données obtenues expérimentalement. On produit un diagramme de phase qui saisit les combinaisons de paramètres responsables de la formation du BSi. Nous sommes en mesure de reproduire dans notre modèle, un certain nombre d'effets subtils qui mènent à la densification du motif observé, responsable de la formation du BSi pendant cryo-DRIE / In this thesis, we present a general overview of silicon micro and nanostructured surfaces, known as black silicon (BSi), fabricated with cryogenic deep reactive ion etching (cryo-DRIE). These self-generated surfaces can be fabricated in a single step procedure and provide large surfaces with reduced reflectance over a broad range of wavelengths and angles of incidence. We review several aspects of BSi surfaces, such as its fabrication methods, applications, topography characterization methods, modelling techniques for optical simulations, and growth mechanisms. We then develop three main contributions that this thesis brings to the state of the art: a better understanding of BSi topography, modelling of its optical behaviour and insights into its formation mechanism. We develop a novel BSi topographical characterisation technique which is based on in-plane focused ion beam nanotomography and can reproduce sample details with submicron accuracy. We then present different methods of modelling BSi unit cells, based either on real surface topography obtained using the aforementioned technique, or on equivalent geometric shapes that are statistically representative for BSi topography. We are capable to obtain excellent matching between simulations and experimental data. Finally, we present an experimentally-backed phenomenological model that is capable of simulating the entire evolution of a surface from a planar substrate to fully developed BSi topography. We produce a phase diagram which captures the parameter combinations responsible for BSi formation. We also observe experimentally, and are able to reproduce within our model, a number of subtle effects that lead to the observed pattern densification that is responsible for BSi formation during cryo-DRIE

Afin de prévoir les rendements ou réduire la consommation d’intrants nous pouvons, en exploitant les données expérimentales, créer des modèles mathématiques afin de simuler la croissance des cultures en fonction des caractéristiques de l’environnement. Dans cette optique, cette thèse s’intéresse particulièrement aux modèles dits ”mécanistes”.Des premières tentatives, dans les années 70, à nos jours, il y a eu pléthore de nouveaux modèles créés, à différentes échelles, afin d’étudier certains phénomènes dans les cultures ou au sein des plantes. On peut par exemple citer : CERES, STICS, APSIM, LNAS pour les modèles dits de culture ou LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT, pour les modèles dits structure-fonction.Ces modèles nécessitent d’être créés et évalués en conduisant une analyse rigoureuse possédant de nombreuses étapes et dont chacune est composée de plusieurs algorithmes complexes. Cette étude devrait s’inscrire dans une démarche dite de bonnes pratiques de modélisation, ”Good Modelling Practices”. On peut citer comme fonctionnalités : l’analyse de sensibilité, l’estimation paramétrique, l’analyse d’incertitude, l’assimilation de données, la sélection de modèles, le contrôle optimal ... En fonction de la configuration du cas, chacune de ces fonctionnalités peut faire appel à un grand nombre d’algorithmes avec chacun des caractéristiques propres. On retrouve dans l’état de l’art des plateformes qui s’occupent souvent d’une fonctionnalité mais très rarement qui s’attaquent à l’ensemble de la chaîne de travail.Cette thèse propose une formalisation des modèles dynamiques stochastiques (cadre adapté à la modélisation des plantes), de méthodes et algorithmes statistiques dédiés à leur étude et de l’interfaçage entre les modèles et les algorithmes dans cette chaîne de travail. Nous en déduisons la conception d’un système informatique (ou plateforme logicielle) permettant d’aider les modélisateurs, ou plutôt les équipes de modélisation tant l’activité est complexe et transverse, afin de créer et valider des modèles agronomiques par le truchement d’un langage dédié et d’outils statistiques associés. Le système facilite ainsi l’écriture des modèles, leur analyse de sensibilité, leur identification paramétrique et leur évaluation à partir de données expérimentales, leur optimisation. Notre domaine d’étude est au coeur de ”l’agronomie quantitative”, qui combine à la fois agronomie, modélisation, statistiques et informatique. Nous décrirons les types de modèles mathématiques pris en compte et comment nous les traduisons sur machine afin de permettre des simulations. Puis nous passerons en revue le flux de travail général ainsi que les algorithmes utilisés afin de montrer la conduite générale des études qui sont désormais plus facilement et rapidement faisables. Ce flux sera testé sur plusieurs cas d’étude, en particulier pour les modèles LNAS et STICS. Finalement, nous ouvrirons sur la possibilité d’injecter ces études dans une base de connaissance générale, ou ontologie, avec un langage dédié avant de conclure sur les perspectives du travail développé pour la communauté et notamment celles en termes de plateformes à destination des modélisateurs en général et des utilisateurs des modèles agronomiques en particulier. / In agriculture, in order to predict crop yield or to reduce inputs, mathematical models of plant growth open new perspectives by simulating crop growth in interaction with the environment. In this thesis we will particularly focus on ”mechanistic” models based on the description of ecophysiological and archictectural processes in plants.Since the first attempts, in the seventies, the scientific community has created a large number of models with va- rious objectives : for instance, CERES, STICS, APSIM, LNAS as crop models and LIGNUM, ADEL, GreenLab, MAppleT as functional-structural models.These models have to be designed and evaluated with a rigourous process in several steps, according to what is usually described as ”good modelling practices”. The methods involved in the different steps are : sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation, model selection, data assimilation, optimal control ... According to the configuration of the study case, various algorithms can be used at each of these steps. The state-of-the-art software systems generally focus on one aspect of the global workflow, but very few focus on the workflow itself and propose the whole chain of mathematical methodologies adapted to the type of models and configurations faced in plant growth modelling : stochastic and nonlinear dynamical models involving a lot of processes and parameters, heterogeneous and irregular system observations.This thesis considers the formalization of stochastic dynamical models, of statistical methods and algorithms dedicated to their study and of the interface between models and algorithms to generate the analysis workflow. We deduce the conception of a software platform which allows modelers (or more exactly modelling teams, since the activity is quite complex) to create and validate crop/plant models by using a single language and dedicated statistical tools. Our system facilitates model design, sensitivity and uncertainty analysis, parameter estimation and evaluation from experimental data and optimization.Our research is at the heart of ”quantitative agronomy” which combines agronomy, modeling, statistics and computer science. We describe and formalize the type of models faced in agronomy and plant sciences and how we simulate them. We detail the good modelling practices workflow and which algorithms are available at all steps. Thanks to this formalization and tools, model studies can be conducted in an easier and more efficient way. It is illustrated on several test cases, particularly for the LNAS and STICS models. Based on this conception and results, we also discuss the possibility to deduce an ontology and a domain-specific language in order to improve the communication between experts. Finally, we conclude about the perspectives in terms of community platforms, first generally for modellers, and second more specifically in quantitative agronomy.