Depuis la fin des années 1990, la littérature québécoise pour la jeunesse aborde des thématiques délicates auparavant taboues, dont le suicide. Le traitement d’un tel sujet est grandement facilité par l’attention qu’accordent les auteurs à la forme de leur récit, ce que nous observons dans Une vie en éclats de Maryse Pelletier, Le long silence de Sylvie Desrosiers, Le parfum des filles de Camille Bouchard ainsi que Ma vie ne sait pas nager d’Élaine Turgeon. La quête des personnages, désormais plus englobante, est centrée sur le rapport à l’Autre, qui se transforme au cours du processus de deuil. Les protagonistes traversent en fait un long moment d’errance où ils n’ont plus de repères et tentent de fuir, jusqu’à ce que l’apparition d’un nouveau personnage qui comprend leur douleur les aide à établir ce nouveau rapport avec le défunt. La déconstruction formelle des oeuvres vient faire écho à la fragmentation vécue par les personnages, ce qui rend fort significatives l’attention portée à la temporalité ainsi que la multiplicité des narrateurs, voire l’hybridité générique au sein des récits. Les oeuvres semblent remettre en question certaines conventions de la littérature jeunesse afin de faire vivre au lecteur la confusion vécue par les protagonistes : le lecteur confronté à un texte d’apparence déconstruite doit ainsi effectuer un travail de reconstruction semblable à celui opéré par les personnages.

L'exploration des bases de données temporelles à l'aide de méthodes de fouille de données adaptées a fait l'objet de nombreux travaux de recherche. Cependant le volume d'informations extraites est souvent important et la tâche d'analyse reste alors difficile. Dans cette thèse, nous présentons des méthodes pour synthétiser et filtrer l'information extraite. L'objectif est de restituer des résultats qui soient interprétables. Pour cela, nous avons exploité la notion de séquence partiellement ordonnée et nous proposons (1) un algorithme qui extrait l'ensemble des motifs partiellement ordonnés clos; (2) un post-traitement pour filtrer un ensemble de motifs d'intérêt et(3) une approche qui extrait un consensus comme alternative à l'extraction de motifs. Les méthodes proposées ont été testées sur des données hydrobiologiques issues du projet ANR Fresqueau et elles ont été implantées dans un logiciel de visualisation destiné aux hydrobiologistes pour l'analyse de la qualité des cours d'eau. / Exploring temporal databases with suitable data mining methods have been the subject of several studies. However, it often leads to an excessive volume of extracted information and the analysis is difficult for the user. We addressed this issue and we specically focused on methods that synthesize and filter extracted information. The objective is to provide interpretable results for humans. Thus, we relied on the notion of partially ordered sequence and we proposed (1) an algorithm that extracts the set of closed partially ordered patterns ; (2) a post-processing to filter some interesting patterns for the user and (3) an approach that extracts a partially ordered consensus as an alternative to pattern extraction. The proposed methods were applied for validation on hydrobiological data from the Fresqueau ANR project. In addition, they have been implemented in a visualization tool designed for hydrobiologists for water course quality analysis.

Dans les agroécosystèmes, les réseaux trophiques sont souvent structurés à partir de la plante d’intérêt agronomique, qui permet aux herbivores qui lui sont associés de se développer, notamment les bioagresseurs. La monoculture de bananiers a permis au charançon du bananier (Cosmopolites sordidus) de prospérer. Les larves de C. sordidus se nourrissent exclusivement de bananiers et provoquent leur chute, réduisant fortement le rendement dans la plupart des régions de production. Cette thèse a cherché à élucider la structure et le fonctionnement du réseau trophique de la bananeraie et particulièrement les interactions trophiques qui lient le C. sordidus aux autres espèces. L’objectif appliqué en ligne de mire était de favoriser les prédateurs généralistes pour augmenter la régulation naturelle de C. sordidus.1. Quel est l’effet de l’ajout d’une plante de couverture sur la prédation de C. sordidus ? En utilisant une variété de méthodes – isotopes stables, piégeage, infestation artificielle de bananiers, nous avons testé avec succès l’hypothèse selon laquelle l’enherbement induit, via le développement de proies alternatives, un changement de régime alimentaire des prédateurs généralistes, une augmentation de leurs abondances et une plus forte prédation des oeufs de C. sordidus.2. Quel est la structure du réseau trophique ? Nous avons combiné le séquençage haut-débit (technologie 454) avec le concept de codes-barres à ADN pour identifier les proies présentes dans le contenu stomacal des consommateurs. Nous avons utilisé un marqueur chloroplastique (boucle P6 trnL) pour identifier le bol alimentaire des herbivores, et un marqueur mitochondrial (mini-CO1) pour les prédateurs. Cette approche a permis de détecter des espèces qui n’avaient pas été échantillonnées, d’identifier les prédateurs naturels de C. sordidus au champ, et de quantifier les interactions à l’échelle des populations.3. Comment la structure du réseau trophique peut-elle influencer la régulation de C. sordidus ? Nous avons cherché les différents éléments structuraux (motifs) présents dans le réseau trophique de deux agroécosystèmes bananiers (sur sol nu et sur sol enherbé), et analysé leurs fonctions. Nous avons notamment décelé un motif composé de 4 espèces (2 ressources et 2 consommateurs) qui est représenté en grand nombre par rapport à un modèle neutre de réseau trophique. Ce motif s’est révélé systématiquement déséquilibré en faveur d’une proie, ce qui démontre qu’une distribution asymétrique des forces d’interactions permet de structurer le réseau. L’analyse de la position de C. sordidus dans les motifs décelés a permis de révéler ses interactions préférentielles avec les autres espèces de la communauté.Cette thèse montre comment le couplage de méthodes innovantes et complémentaires permet d’avoir une approche globale du fonctionnement trophique de l’agroécosystème. Les résultats montrent l’importance des ressources primaires (autres que la plante cultivée) sur la structuration du réseau trophique des arthropodes et sur le potentiel de régulation des bioagresseurs. Ce travail illustre également le lien entre la structure globale d’une communauté et l’évaluation des fonctions qui y sont associées / In agroecosystems, food webs are often structured from the crop, which enables the associated herbivores, including pests, to develop. For instance, monoculture in banana fields allowed the development of the banana weevil (Cosmopolites sordidus) populations. Borrowing larvae of C. sordidus cause banana plants topple over, which dampens the yield in most production areas. In this Ph.D. thesis, we attempted to disclose the structure and function of the banana food web, and particularly the trophic interactions that link banana weevil to others species. The applied perspective was to enhance population of generalist predators in order to increase the natural regulation of the pest.1. What is the effect of adding a cover crop on the predation of the pest?By using a variety of methods - stable isotopes analyses, trapping, artificial infestation of banana trees, we successfully tested the hypothesis according to which the addition of a cover crop, by enabling population of alternative preys to develop in the system, induces a change in predator diet, an increase of predator densities, and a greater predation rate on the eggs of C. sordidus.2. How is structured the food web?We combined next generation sequencing (454 technology) with the DNA barcoding concept to identify prey into gut contents of consumers. We used a chloroplastic marker (trnL) to identify the diet of herbivores, and a mitochondrial marker (CO1) for predators. This approach enabled the detection of unexpected species, the identification of the natural enemies of the pest, and the weighting of trophic interactions at the population scale.3. How can food web structure influence pest regulation?We searched structural elements (network motifs) occurring in the food webs of two banana agroecosystems (on bare soil and with cover crop), and we inferred the system functions. We detected the “bi-fan” size-4 motif, which occurred more frequently in the cover cropped food web than in random food webs. Interestingly, this motif was unbalanced for one of the two resources, illustrating the asymmetrical distribution of interaction strengths that shapes food web structure. The analysis of the position of C. sordidus within key motifs revealed its preferential interactions with other species of the community.This Ph.D. thesis emphasizes how linking innovative and complementary methods provides a comprehensive approach of the trophic functioning of the banana agroecosystem. Our results show the importance of primary resources (other than the cultivated crop) on the structure of arthropods’ food webs and on the pest regulation potential. This work also illustrates the link between the community structure and the evaluation of associated functions (i.e. pest regulation)

Dans cette thèse, on étudie liens étroits qui existent entre les valeurs zêta multiples et la géométrie des espaces de modules de courbes en genre 0. En particulier, on y montre comment les deux produits de mélanges (shuffle et stuffle) des valeurs zêta multiples reflètent le comportement de certaines applications d'oubli entre espaces de modules courbes. Un des objectifs de mon travail a été de comprendre comment ces produits de mélange existent dans le cadre des motifs de Tate mixtes attachés aux espaces de module de courbes. On rappellera, dans un premier temps, les définitions et les propriétés des deux produits de mélange. Ensuite, on fera le lien avec la géométrie des espaces de modules de courbes. Puis, après quelques rappels sur les motifs encadrés, on montrera comment effectuer le passage aux motifs de Tate mixtes pour le produit shuffle dans le cadre des valeurs zêta multiples motiviques de Goncharov et Manin. Enfin, le dernier chapitre est consacré au stuffle motivique. Après avoir adapté un théorème de Y. Hu sur les successions d'éclatements à la situation des motifs de Tate mixtes, on construira une famille de variétés. À partir de là, on définira une nouvelles versions des valeurs zêta multiples motiviques. Pour parvenir à cette construction, on étudiera, entre autres, l'intersection d'hypersurfaces particulières et la structure de Hodge mixte de certains groupes de cohomologie relative. On obtient alors une forme de relation stuffle pour les motifs de Tate mixtes encadrés ces nouvelles valeur zêta motiviques dont on déduit les relations de stuffle pour les MZV motiviques de Goncharov et Manin.

Des millions de réactions chimiques sont décrites dans des bases de données sous la forme de transformations de graphes moléculaires. Cette thèse propose différentes méthodes de fouille de donnés pour extraire des motifs pertinents contenus dans ces graphes et ainsi aider les chimistes à améliorer leurs connaissances des réactions chimiques et des molécules. Ainsi on commence par montrer comment le problème central de la recherche des schémas de réactions fréquents peut se résoudre à l'aide de méthodes existantes de recherche de sous-graphes fréquents. L'introduction du modèle général des motifs les plus informatifs permet ensuite de restreindre l'analyse de ces motifs fréquents à un nombre réduit de motifs peu redondants et représentatifs des données. Si l'application du modèle aux bases de réactions permet d'identifier de grandes familles de réactions, le modèle est inadapté pour extraire les schémas caractéristiques de méthodes de synthèse (schémas CMS) dont la fréquence est trop faible. Afin de surmonter cet obstacle, est ensuite introduite une méthode de recherche heuristique fondée sur une contrainte d'intervalle entre graphes et adaptée à l'extraction de motifs de très faible fréquence. Cette méthode permet ainsi de déterminer à partir d'exemples de réactions et sous certaines conditions le schéma CMS sous-jacent à une réaction donnée. La même approche est ensuite utilisée pour traiter le problème de la classification supervisée de sommets ou d'arêtes fondée sur leurs environnements puis exploitée pour évaluer la formabilité des liaisons d'une molécule. Les résultats produits ont pu être analysés par des experts de la synthèse organique et sont très encourageants.

En se développant, les plantes produisent des organes le long des tiges suivant des organisations stéréotypées, appelées phyllotaxies. Ces structures se forment dans les méristèmes, qui abritent une niche de cellules souches : les organes y sont produits successivement et leur positionnement dépendrait d'interactions dynamiques avec les organes pré-existants. Ces interactions seraient notamment dues à des champs inhibiteurs générés par le transport polaire de l'hormone végétale auxine. Afin de rechercher si d'autres facteurs que l'auxine contrôlent la phyllotaxie chez Arabidopsis thaliana, nous nous sommes intéressés au rôle possible des cytokinines, une autre hormone végétale. Nous avons développé des nouvelles méthodes statistiques pour analyser la structure de la phyllotaxie. Cette approche nous a permis d'identifier des anomalies de phyllotaxie chez des plantes mutantes pour le gène AHP6 (ARABIDOPSIS HISTIDINE PHOSPHOTRANSFER protein 6), un inhibiteur de la signalisation des cytokinines. Notre analyse suggérait des possibles perturbations du plastochrone, la période de temps séparant l'initiation de deux organes, ce que nous avons alors confirmé par imagerie confocale en temps réel. Nos données montrent que AHP6 contrôle la régularité du plastochrone, et suggèrent que les perturbations de phyllotaxies sont dues à l'initiation simultanée de deux à trois organes dans le méristème. De plus, AHP6 est exprimé dans les organes et sa protéine établit des champs qui inhibent la signalisation des cytokinines au delà des organes. Pour mieux comprendre les rôles possibles de ces champs, nous avons généré un modèle numérique théorique de la phyllotaxie. Notre étude suggère que le plastochrone pourrait être déstabilisé par du bruit affectant le seuil d'activation nécessaire aux cellules méristématiques pour se différencier en organe. Des champs inhibiteurs pourraient filtrer les effets de ce bruit en influant sur la cinétique d'émergence des organes. Les propriétés observées des champs de AHP6 sont en accord avec ce modèle et nos données expérimentales suggèrent en effet que AHP6 et les cytokinines peuvent moduler la signalisation auxine lors de l'émergence des organes. Nous proposons comme modèle que le transport et la signalisation de l'auxine positionnent de manière robuste les organes mais génèrent un plastochrone irrégulier en présence de bruit. Des champs inhibiteurs de cytokinines stabiliseraient le plastochrone, assurant un couplage plus robuste entre le temps et l'espace lors de l'établissement de la phyllotaxie.

L'extraction de motifs séquentiels est devenue, depuis son introduction, une technique majeure du domaine de la fouille de données avec de nombreuses applications (analyse du comportement des consommateurs, bioinformatique, sécurité, musique, etc.). Les motifs séquentiels permettent la découverte de corrélations entre événements en fonction de leurs chronologies d'apparition. Il existe de nombreux algorithmes permettant l'extraction de tels motifs. Toutefois, ces propositions ne prennent en compte qu'une seule dimension d'analyse (e.g le produit dans les applications de type étude des achats des consommateurs) alors que la plupart des données réelles sont multidimensionnelles par nature. Dans ce manuscrit, nous définissons les motifs séquentiels multidimensionnels afin de prendre en compte les spécificités inhérentes aux bases de données multidimensionnelles (plusieurs dimensions, hiérarchies, valeurs agrégées). Nous définissons des algorithmes permettant l'extraction de motifs séquentiels multi- dimensionnels en tenant compte des ces spécificités. Des expérimentations menées sur des données synthétiques et sur des données réelles sont rapportées et montrent l'intérêt de nos propositions. Nous nous intéressons également à l'extraction de comportements temporels atypiques dans des données multidimensionnelles. Nous montrons qu'il peut y avoir plusieurs interprétations d'un comportement atypique (fait ou connaissance). En fonction de chaque interprétation, nous proposons une méthode d'extraction de tels comportements. Ces méthodes sont également validées par des expérimentations sur des données réelles.

Ce mémoire décrit mes activités de recherche et d'animation de recherche depuis ma thèse, soutenue en 2002. Les travaux décrits ici ont été principalement menés au LIRMM (Université Montpellier 2, CNRS UMR 5506), au sein de l'équipe TATOO. Dans ce contexte, je me suis attachée à concilier des visions trop souvent vues comme divergentes au sein des communautés liées à la fouille de données complexes : gérer l'approximation (à la fois dans les données et dans les résultats produits), la fouille de données et les bases de données complexes et volumineuses, notamment les entrepôts de données. Plus précisément, mes travaux visent à montrer qu'il est possible de relever le défi jusqu'à présent non totalement solutionné d'extraire des connaissances exploitables par les experts non informaticiens à partir d'entrepôts de données, en prenant en compte au mieux les particularités de ce domaine. En particulier, j'ai porté d'une part une grande attention à exploiter la dimension temporelle des entrepôts et d'autre part à montrer autant que faire se peut que flou et passage à l'échelle ne sont pas des notions antagonistes. Dans cet objectif, j'ai mené, dirigé, encadré et valorisé à travers des collaborations scientifiques et industrielles des travaux dont je rapporte ici une synthèse.

Avec le développement des nouvelles technologies d'analyse (comme par exemple les puces à ADN) et de gestion de l'information (augmentation des capacités de stockage), le domaine de la santé a particulièrement évolué ces dernières années. En effet, des techniques de plus en plus avancées et efficaces sont mises à disposition des chercheurs, et permettent une étude approfondie des paramètres génomiques intervenant dans des problèmes de santé divers (cancer, maladie d'Alzheimer ...) ainsi que la mise en relation avec les paramètres cliniques. Parallèlement, l'évolution des capacités de stockage permet désormais d'accumuler la masse d'information générée par les diverses expériences menées. Ainsi, les avancées en terme de médecine et de prévention passent par l'analyse complète et pertinente de cette quantité de données. Le travail de cette thèse s'inscrit dans ce contexte médical. Nous nous sommes particulièrement intéressé à l'extraction automatique de motifs graduels, qui mettent en évidence des corrélations de variation entre attributs de la forme "plus un patient est âgé, moins ses souvenirs sont précis". Nous décrivons divers types de motifs graduels tels que les itemsets graduels, les itemset multidimensionnels graduels ou encore les motifs séquentiels graduels, ainsi que les sémantiques associées à ces motifs. Chacune de nos approches est testée sur un jeu de données synthétique et/ou réel.

Les facteurs transcriptionnels (TF) sont des protéines qui contrôlent l'expression des gènes. Leurs motifs de liaison (TFBM, également appelés motifs) sont généralement représentés sous forme de matrices de scores spécifiques de positions (PSSM). L'analyse de motifs est utilisée en routine afin de découvrir des facteurs candidats pour la régulation d'un jeu de séquences d'intérêt. L'avénement des méthodes à haut débit a permis de détecter des centaines de motifs, qui sont disponibles dans des bases de données. Durant ma thèse, j'ai développé deux nouvelles méthodes et implémenté des outils logiciels pour le traitement de collections massives de motifs: matrix-clustering regroupe les motifs par similarité; position-scan détecte les motifs présentant des préférences de position relativement à une coordonnée de référence. Les méthodes que j'ai développées ont été évaluées sur base de cas d'études, et utilisées pour extraire de l'information interprétable à partir de différents jeux de données de Drosophila melanogaster et Homo sapiens. Les résultats démontrent la pertinence de ces méthodes pour l'analyse de données à haut débit, et l'intérêt de les intégrer dans des pipelines d'analyse de motifs. / Transcription Factors (TFs) are DNA-binding proteins that control gene expression. TF binding motifs (TFBMs, simply called “motifs”) are usually represented as Position Specific Scoring Matrices (PSSMs), which can be visualized as sequence logos. The advent of high-throughput methods has allowed the detection of thousands of motifs which are usually stored in databases. In this work I developed two novel methods and implemented software tools to handle large collection of motifs in order to extract interpretable information from high-throughput data: (i) matrix-clustering regroups motifs by similarity and offers a dynamic interface; (2) position-scan detects TFBMs with positional preferences relative to a given reference location (e.g. ChIP-seq peaks, transcription start sites). The methods I developed have been evaluated based on control cases, and applied to extract meaningful information from different datasets from Drosophila melanogaster and Homo sapiens. The results show that these methods enable to analyse motifs in high-throughput datasets, and can be integrated in motif analysis workflows.