La télémédecine est une approche nouvelle de la pratique médicale qui est particulièrement porteuse d'espoir face à l'enjeu sociétal posé par l'incidence croissante des maladies chroniques. Le développement de la télésurveillance médicale réalisée grâce au recueil de données physiologiques ou biologiques au domicile du patient implique de développer nos capacités à analyser un volume important de données. Le problème auquel s'intéresse cette thèse est d'établir ou d'apprendre automatiquement la fonction qui lie les données fournies par les capteurs à l'état de santé du patient. La difficulté principale tient à ce qu'il est difficile d'établir de manière sûre l'état de santé d'un patient, la seule référence disponible étant alors celle que peut donner le médecin traitant. Nous montrons dans cette thèse que la modélisation stochastique et plus particulièrement le formalisme graphique bayésien permet d'aborder cette question sous trois angles complémentaires. Le premier est celui de la représentation explicite de l'expertise médicale. Cette approche est adaptée aux situations dans lesquelles les données ne sont pas accessibles et où il est donc nécessaire de modéliser directement la démarche du médecin. La seconde approche envisagée est celle de l'apprentissage automatique des paramètres du modèles lorsque suffisamment de données sur les sorties attendues sont disponibles. Nous nous intéressons enfin à la possibilité d'apprendre les actions pertinentes par renforcement sous les contraintes de la problématique médicale à savoir d'après l'observation de l'expert dans sa pratique normale / Telemedicine is a new approach of medical practice that is expected to be one of the answers for facing the challenge of chronic diseases management. Development of remote medical surveillance at home relies on our capacity to interpret a growing amount of collected data. In this thesis, we are interested in defining the function that connects the state of the patient to the data given by the different sensors. The main difficulty comes from the uncertainty when assessing the state of the patient. The only reference available is the one that can be given by the medical doctor. We show in this thesis that stochastic modelling and more specifically graphical bayesian formalism allows to treat this question in three ways. The first one consists in representing explicitly the medical expertise. This approach is adapted to the cases in which data is not accessible, and as a consequence, where it is necessary to model directly the diagnosis rules. The second approach that we study is the automatic learning of model parameters that can be performed when enough information is available concerning the expected outputs of the system. Finally, we propose the use of reinforcement for learning medical actions from the observation of the human expert in its everyday practice. Considering the specificity of the medical domain, we study the likelihood criterion for learning an efficient representation of the state space

Ce travail est constitue de deux parties indépendantes. Par mutagenese dirigée et expression dans des fibroblastes en culture, il a ete possible d'étudier 30 mutants du produit de classe ii du mhc murin, a#k. Ces mutants ont ete testes par reconnaissance par des anticorps monoclonaux, par présentation d'antigènes peptidiques et par présentation du superantigenes. L'allure générale du site de fixation de l'antigène correspond a celle observée dans la structure cristalline d'une molécule de classe i. Les résultats ont aussi permis de déterminer les résidus ayant une influence critique sur la fixation de l'antigène. Enfin, l'étude de la présentation des superantigenes montre que ceux-ci ne sont pas fixes de manières analogues aux antigènes peptidiques. Le faible nombre de molécules de certaines espèces moléculaires impliquées dans les mécanismes réglant l'expression génétique pose le probleme du modèlé cinétique pertinent dans ce type de conditions. Il faut renoncer a la notion de concentration et munir le modèle d'un espace d'états discret. Le déterminisme des réactions doit aussi être abandonne au profit d'une évolution stochastique. La deuxième partie du travail s'attache a la définition mathématique des processus de saut représentant un système de réactions chimiques entre espèces présentes en très faibles quantités. Une équivalence avec les systèmes différentiels de la cinétique déterministe est établie. Un modèle de transport avec saut est aussi défini. Il permet de traduire les situations dans lesquelles des évolutions aléatoires et déterministes de déroulent conjointement. Enfin, ces constructions ont nécessité un travail préalable de nature algébrique. Une analyse stoechiometrique détaillée de l'operon lactose, des étapes précoces du développement du phase ainsi que de la réplication des plasmides de la famille cole1 est conduite. Sa généralisation est envisagée

La plupart des séries d'observations hydrologiques possèdent des caractéristiques peu communes (grande variabilité sur une large gamme d'échelles spatiales et temporelles, périodicité, corrélation temporelle à faible décroissance), difficiles à mesurer (séries tronquées et intégrées sur des pas de temps qui ne respectent pas la nature du phénomène) et compliquées à intégrer dans un modèle stochastique classique (ARMA, Markov). Le modélisateur doit aussi faire face aux problèmes liés à l'échelle : en hydrologie (et en météorologie) où les données sont issues de pas de temps très divers, il est particulièrement intéressant de disposer de modèles à la fois capable d'intégrer des données à pas de temps différents et de fournir des résultats à un pas de temps différent de celui des entrées (désagrégation ou agrégation de séries temporelles).Ce travail de thèse explore les possibilités d'application d'un nouveau type de modèle, les modèles multifractals, qui traduisent le plus simplement possible des propriétés d'invariance de certains paramètres (invariance spatiale, temporelle ou spatio-temporelle). En particulier, dans les modèles de cascades multifractales de générateur algébrique, c'est le coefficient de décroissance algébrique qui est un invariant d'échelle. Des résultats issus de la théorie probabiliste des valeurs extrêmes sont dès lors très utiles pour estimer ce paramètre. L'élaboration d'un outil statistique capable de détecter un comportement algébrique et d'estimer le paramètre de décroissance algébrique constitue une étape préalable au développement de cette thèse. Il est aussi montré dans ce travail, que la forme de dépendance (longue ou courte) des modèles en cascade multifractale diffère selon le générateur de la cascade.<br />L'étude exploite une base de données de 232 séries annuelles de divers sites, de nombreuses séries de pluie à divers pas de temps (mois, jour, heure, minute) ainsi que quelques séries de débits. Elle conduit aux résultats suivants :<br />- Les lois de type algébrique sont adaptées à la modélisation des grandes périodes de retour des séries de pluie étudiées.<br />- Sur ces mêmes séries, le coefficient de décroissance algébrique est un paramètre invariant d'échelle (sur des gammes d'échelles supérieures à l'heure).<br />- L'estimation de ce coefficient en divers sites à travers le monde est très peu variable.<br />- La propriété de longue dépendance est décelable au sein de certaines séries de débits, notamment des séries de rivières sur craie.<br />Ces résultats incitent donc à l'emploi de cascades multifractales pour la modélisation des séries de pluie, bien qu'un travail concernant la détection et l'estimation de longue dépendance reste à accomplir pour que le choix du générateur respecte la forme de dépendance de la série.

Ces travaux portent sur les probabilités et la statistique appliquées à la sûreté de fonctionnement. Plus précisément, il s'agit d'une part de construire des modèles stochastiques du processus des défaillances et réparations de systèmes divers, et d'autre part de mettre en oeuvre des méthodes statistiques pour exploiter les données de défaillance dans le but d'évaluer et de prévoir la fiabilité de ces systèmes. Les résultats présentés concernent : la modélisation et l'évaluation de la fiabilité des logiciels, les tests d'adéquation aux modèles de croissance de fiabilité des systèmes réparables, la modélisation de l'influence d'un environnement aléatoire stressant sur la durée de vie des composants et systèmes, l'étude du vieillissement en temps discret, et l'évaluation de l'efficacité de la maintenance.

Cette thèse présente nos travaux sur les stratégies d'interaction dans les systèmes multi-agents hétérogènes (hSMA), où l'humain est placé dans le système, et leur application pour fournir des services de communication multimédia. Pour pallier l'hétérogénéité des agents, notre solution consiste à introduire un médiateur et à définir une modélisation où les agents endossent des rôles permettant de construire des classes de service. Un service résulte alors d'une collaboration donnant satisfaction à un sous-ensemble d'agents. Pour définir le comportement des agents, nous avons envisagé divers types de planification, puis l'apprentissage par renforcement dans les Processus de Décision Markoviens (MDP). Nous avons également étudié la modélisation des utilisateurs et le suivi de l'interaction pour l'adaptation aux autres agents et aux aléas d'exécution. La thèse décrit la spécification d'un médiateur capable d'aider un utilisateur dans sa recherche d'informations. Elle présente également une architecture à quatre niveaux d'abstraction et une bibliothèque logicielle utilisés pour concevoir et exécuter des services adaptatifs.

Lors de la conception des avions, il est courant que les constructeurs évaluent la sûreté de fonctionnement en utilisant des modèles stochastiques, mais l'évaluation de la fiabilité opérationnelle à l'aide de modèles en ligne, pendant la réalisation des missions, reste rarement effectuée. Souvent, l'évaluation stochastique concerne la sécurité des avions. Cette thèse porte sur la modélisation de la fiabilité opérationnelle des avions, pour aider à la planification des activités de maintenance et des missions, ainsi qu'à la bonne réalisation de ces dernières. Nous avons développé une approche de modélisation, basée sur un méta-modèle qui sert de base i) de structuration des informations nécessaires à l'évaluation de la fiabilité opérationnelle d'un avion et ii) pour la construction de modèles stochastiques pouvant être mis à jour dynamiquement. La mise à jour concerne l'état courant des systèmes avion, un profil de mission et les moyens de maintenance disponibles dans les diverses escales incluses dans le profil de la mission. L'objectif est de permettre l'évaluation de la fiabilité opérationnelle en ligne. Deux cas d'études, basés sur des sous-systèmes avion, sont considérés à titre d'illustration. Nous présentons des exemples de résultats qui montrent le rôle important de l'évaluation de la fiabilité opérationnelle pendant une mission d'avion.

Ce travail se situe dans le cadre de la modélisation aléatoire pour la sûreté de fonctionnement des systèmes réparables. Nous considérons des systèmes soumis à des maintenances correctives et préventives conditionnelles. La principale problématique que nous traitons est de modéliser conjointement la dépendance entre les deux types de maintenances en utilisant le cadre des risques concurrents et l'efficacité des maintenances imparfaites en utilisant le principe des âges virtuels. Dans ce cadre, nous proposons des modèles de maintenance imparfaite pour des systèmes présentant une période de jeunesse. Dans un premier temps, nous proposons un nouveau modèle de risques concurrents classique, le modèle alert-delay, qui permet de prendre en compte la dépendance entre les deux types de maintenances. Ses propriétés originales permettent d'analyser certains jeux de données pour lesquels aucun modèle usuel n'était adapté. Dans un deuxième temps, nous présentons plusieurs classes de modèles de risques concurrents généralisés: nous généralisons les modèles classiques en tenant compte du passé afin de caractériser l'efficacité des maintenances et la réactivité des équipes de maintenance. Enfin, nous présentons une classe générale de modèles de maintenance imparfaite pour des systèmes présentant une période de jeunesse. Jusqu'à présent, les modèles n'étaient adaptés qu'aux systèmes se dégradant continûment. Deux modèles particuliers sont alors étudiés plus en détail. Dans chacune de ces parties, les modèles proposés sont appliqués à des jeux de données issus de l'industrie.

Cette thèse porte sur la dynamique de particules dans des écoulements turbulents, en particulier sur l'apparition de structures. Deux situations physiques sont étudiées. D'une part, dans le cas du mouvement de traceurs, c'est-à-dire de particules fluides de même composition que le flot, transportés par un champ de vitesse turbulent bidimensionnel, un triplet de particules (un triangle) tend à se déformer en une structure très allongée sous l'action de l'écoulement. D'autre part, pour des particules inertielles de densité grande devant celle du fluide et soumises à une force de traînée, des distributions spatiales fortement inhomogènes peuvent apparaître, conduisant à la formation d' attracteurs étranges. L'approche suivie dans cette thèse consiste à modéliser l'action de l'écoulement turbulent en utilisant des outils de dynamique stochastique (équations de Langevin), qui permettent d'obtenir une description effective des comportements observés. Dans le cas des particules inertielles, les attracteurs sont caractérisés par une dimension fractale. L’ajout d’un bruit dans les équations du mouvement a permis d'étendre cette notion à des valeurs de dimension négatives, intrinsèques à la dynamique en l'absence de bruit. Cette thèse établit qu'il est possible de formuler les deux problèmes physiques étudiés en termes de processus stochastiques très généraux, dont le prototype est celui décrivant la sédimentation de particules en présence de bruit thermique. La détermination des caractéristiques de la solution requiert une nouvelle approche. La solution proposée ici est basée sur la théorie des grandes déviations. / This thesis deals with the dynamics of particles in turbulent flows and the formation of structures. Two physical situations are studied. First, we consider the dynamics of tracers, that is ideal fluid particles, transported by a turbulent velocity field. A triplet of such particles forms a triangle, which tends to be flattened under the action of the incompressible flow. Second, inertial particles of density higher than that of the fluid and subjected to a viscous drag force usually cluster on regions of high concentration, leading to the formation of strange attractors. The approach followed in this thesis consists in modeling the action of the turbulent flow using tools of stochastic dynamics (such as Langevin equations), which allow us to obtain a effective description of these phenomena. For inertial particles, the attractors are characterized by a non-integer fractal dimension. The addition of an external noise in the equations of motion lead to a generalization of this notion to negative values, intrinsic to the dynamics in the absence of noise. This thesis shows that it is possible to formulate the two problems in terms of very general stochastic processes, whose prototype is the one describing the sedimentation of particles in the presence of a thermal noise. The determination of the characteristics of the solution requires a new approach. The solution proposed here is based on the large deviation theory.

L'étude de la dynamique des réseaux de réactions est un enjeu majeur de la biologie des systèmes. Cela peut-être réalisé de deux manières : soit de manière déterministe à l'aide d'équations différentielles, soit de manière probabiliste à l'aide de chaînes de Markov. Dans les deux cas, un problème majeur est celui de la détermination des lois cinétiques impliquées et l'inférence de paramètres cinétiques associés. Pour cette raison, l'étude directe de grands réseaux de réactions est impossible. Dans le cas de la modélisation déterministe, ce problème peut-être contourné à l'aide d'une analyse stationnaire du réseau. Une méthode connue est celle de l'analyse des flux à l'équilibre (FBA) qui permet d'obtenir des systèmes de contraintes à partir d'informations sur les pentes moyennes des trajectoires. Le but de cette thèse est d'introduire une méthode analogue dans le cas de la modélisation probabiliste. Les résultats de la thèse se divisent en trois parties. Tout d'abord on présente une analyse stationnaire de la modélisation probabiliste reposant sur une approximation de Bernoulli. Dans un deuxième temps, cette dynamique approximée nous permet d'établir des systèmes de contraintes à l'aide d'informations obtenues sur les moyennes, les variances et les co-variances des trajectoires du système. Enfin, on présente plusieurs applications à ces systèmes de contraintes telles que la possibilité de réfuter des réseaux de réactions à l'aide d'informations de variances ou de co-variances et la vérification formelle de propriétés logiques sur le régime stationnaire du système. / A major goal in systems biology is to inverstigate the dynamical behavior of reaction networks. There exists two main dynamical frameworks : the first one is the deterministic dynamics where the dynamics is described using odinary differential equations, the second one is probabilistic and relies on Markov chains. In both cases, one major issue is to determine the kinetic laws of the systems together with its kinetic parameters. As a consequence the direct study of large biological reaction networks is impossible. To deal with this issue, stationnary assumptions have been used. A widely used method is flux balance analysis, where systems of constraints are derived from information on the average slopes of the system trajectories. In this thesis, we construct a probabilistic analog of this stationnary analysis. The results are divided into three parts. First, we introduce a stationnary analysis of the probabilistic dynamics which relies on a Bernoulli approximation. Second, this approximated dynamics allows us to derive systems of constraints from information about the means, variances and co-variances of the system trajectories. Third, we present several applications of these systems of constraints such as the possibility to reject reaction networks using information from experimental variances and co-variances and the formal verification of logical properties concerning the stationnary regime of the system.

Cette thèse adresse le sujet de la génération de suites binaires aléatoires dans les circuits logiques programmables FPGA et plus particulièrement les suites dont l’origine aléatoire est de nature physique et non algorithmique. De telles suites trouvent une utilisation abondante dans la plupart des protocoles cryptographiques. Un état de l’art portant sur les différentes méthodes de génération de vrai aléa dans les circuits logiques programmables est présenté sous forme d’analyse critique d’articles scientifiques. Une synthèse des différentes tendances dans l’extraction et la génération d’aléa est également présentée. Une campagne d’expériences et de mesures est présentée visant à caractériser les différentes sources de signaux aléatoires disponibles à l’intérieur du FPGA. Des phénomènes intéressants tel le verrouillage de plusieurs oscillateurs en anneau, la dépendance de la source d’aléa vis-à-vis de la logique environnante et la méthodologie de mesure du jitter sont analysés. Plusieurs méthodes nouvelles de génération de suites binaires aléatoires sont décrites. Finalement une méthodologie nouvelle de simulation en VHDL de générateurs complets ainsi qu’un modèle mathématique d’un oscillateur en anneau en tant que source d’aléa sont présentés / This thesis addresses the topic of the generation of random binary streams in FPGA and especially random sequences whose origin is physical and not algorithmic. Such sequences find abundant use in most cryptographic protocols. A state of the art regarding the various methods of generating true randomness in programmable logic is presented as a critical analysis of scientific articles. A synthesis of different trends in the extraction and generation of true randomness is presented. A campaign of experiments and measurements is presented to characterize the different sources of random signals available inside the FPGA. Interesting phenomena such as the locking of several ring oscillators and the sensibility of the source of randomness depending to the surrounding logic activity are reported. Several new methods for generating random binary sequences are described and analyzed. Finally a new simulation methodology in VHDL and a mathematical model of a ring oscillator as a source of randomness for TRNG are presented