La physique des oscillations de neutrinos occupe une place majeure dans les études s'intéressant à cetteparticule. Le mécanisme des oscillations, basé sur un changement d'état de saveur d'un neutrino durant sapropagation, permet d'élucider les déficits observés de neutrinos solaires et atmosphériques et apporte des indicationsintéressantes de physique au delà du Modèle Standard par l'étude des angles de mélanges et du schéma de masse desneutrinos.OPERA est un détecteur hybride combinant à la fois latechnique d'une détection électronique en temps réel et la technique de la chambre à brouillard à émulsion ou ECC(EmulsionCloud Chamber). Le détecteur ECC est un détecteur massif (cible) composé de 150000 briques dontchacune est constituée de feuilles de plombs, utilisées comme cible, alternées avec des émulsions nucléaires dont laprécision de reconstruction des traces est de l'ordre du micron. Le détecteur comprend également deux spectromètresavec des plaques de fer magnétisé de 5 cm d'épaisseur alternées avec les détecteurs RPC (Resistive Plate Chamber)associés à six ensembles de drift tubes (PT) pour la mesure de la charge et de l'impulsion du muon, et un plan de vetoservant à la rejection des particules extérieures à la cible.

Notre travail porte sur la surveillance industrielle, processus couramment décomposé en deux phases : la détection et le diagnostic. Nous proposons ainsi un système dynamique d'aide à la surveillance, sous la forme de deux outils exploitant les techniques de l'intelligence artificielle. Le premier réalise une détection dynamique intelligente à l'aide des réseaux de neurones récurrents à fonction de base radiale. Le second, basé sur un réseau neuro-flou, effectue une aide au diagnostic. <br />A partir de l'observation de données capteurs, l'outil de détection détermine l'état du système en associant un degré de possibilité à chacun des modes de fonctionnement. A partir de ces informations, l'outil de diagnostic recherche les causes les plus probables (diagnostic abductif) pondérées par un degré de confiance. En complément et dans une optique à la décision, nous avons veillé à ce que l'opérateur puisse ajouter des informations supplémentaires. Notons que la configuration et l'initialisation des outils implique de connaître l'historique et les données de maintenance du système. Nous exploitons pour cela les AMDEC et Arbres de Défaillance des équipements surveillés. La partie applicative de cette thèse se décompose en deux points : l'intégration logicielle de l'ensemble du travail sur un ordinateur industriel (démarche UML + implémentation) ainsi que l'application sur un système de transfert flexible de production.

Les microscopies optiques super-résolues aident à mieux comprendre certains mécanismes biomoléculaires, notamment au sein des neurones. Nous avons construit un tel microscope de type STED (STimulated Emission Depletion) pour observer des défauts azote-lacune (NV) fluorescents dans le diamant, et avons atteint une résolution de 50 nm. À plus long terme, cet instrument permettra d'étudier l'organisation macromoléculaire de protéines impliquées dans la plasticité synaptique, et marquées avec des nanodiamants (ND) fluorescents. Dans cette perspective, nous avons étudié la limite de résolution du STED pour des ND de tailles sub-longueur d'onde. Nos expériences, menées avec l'équipe de Stefan Hell (Max Planck Institute for Biophysical Chemistry) ont montré que la taille du spot STED d'un NV dans un ND pouvait atteindre 10 nm, performance similaire à celle obtenue dans un diamant macroscopique. Nous pouvons aussi résoudre plusieurs centres NV dans un ND séparés de seulement ~15 nm. Ces résultats sont en accord avec les simulations numériques faites par l'équipe de Jean-Jacques Greffet (Laboratoire Charles Fabry). En parallèle, nous avons démontré l'internalisation spontanée de ND fluorescents dans des neurones corticaux d'embryons de souris en culture primaire, et étudié leur colocalisation avec des vésicules du réseau trans-Golgi. Enfin, nous avons débuté l'étude du trafic des vésicules contenant les ND et montré qu'il dépend du réseau de microtubules. Les paramètres du mouvement sont compatibles avec ceux des moteurs moléculaires, mais nous nous attendons à ce qu'ils soient différents dans le cas de la surexpression de protéines impliquées dans le trafic (travail en cours).

Ce mémoire consiste en l’étude du comportement dynamique de deux oscillateurs FitzHugh-Nagumo identiques couplés. Les paramètres considérés sont l’intensité du courant injecté et la force du couplage. Juqu’à cinq solutions stationnaires, dont on analyse la stabilité asymptotique, peuvent co-exister selon les valeurs de ces paramètres. Une analyse de bifurcation, effectuée grâce à des méthodes tant analytiques que numériques, a permis de détecter différents types de bifurcations (point de selle, Hopf, doublement de période, hétéroclinique) émergeant surtout de la variation du paramètre de couplage. Une attention particulière est portée aux conséquences de la symétrie présente dans le système. / We study the dynamical behaviour of a pair of identical, coupled FitzHugh-Nagumo oscillators. We determine the parameter values leading to the existence of up to five equilibrium solutions, and analyze the asymptotic stability of each one. A combination of analytical and numerical techniques is used to analyze the numerous bifurcations (saddle-node, Hopf, period-doubling, heteroclinic) occurring as parameters, most notably the coupling strength, are varied, attention being paid to the rôle played by symmetries in the system.

Cette thèse s'intéresse au développement neuronal in vitro dans le but ultime d'enregistrer l'activité de réseaux de neurones à géométrie et connectivité contrôlées. Le développement neuronal est régi par un ensemble de régulations, intrinsèques mais également sous contrôle de facteurs extérieurs, qui permettent à la cellule d'adhérer à un substrat, de croître, et de se polariser. Une partie de ce travail de thèse explore deux types de contraintes physiques de l'environnement que sont la géométrie d'adhésion et la rugosité de surface. La première révèle l'implication des forces dans les stades précoces de développement neuronal régis par un phénomène de compétition neuritique, et permet in fine de contrôler la direction d'émission de l'axone, notamment par une inhibition de sa différenciation sur lignes ondulées. La seconde montre que la distribution des points d'adhésion peut accélérer la croissance jusqu'à favoriser la polarisation axonale. L'autre partie de ce travail s'attache à résoudre le problème technologique majeur qu'est le remplissage des sites d'adhésion par le biais d'une attraction magnétique, et démontre la possibilité de faire croître des réseaux neuronaux modèles sur nanotransistors.

Le sujet de thèse porte sur la maîtrise et la mesure des formes neuronales, “maîtrise” du fait de l’emploi de micropatterns adhésifs permettant un contrôle des formes cellulaires en deux dimensions, “mesure” du fait de notre volonté d’accéder au volume ainsi qu’à la masse sèche de la cellule par l’emploi de deux techniques complémentaires faisant appel à l’interférométrie ou à des mesures de fluorescence en espace confiné.La question biologique au cœur de cette thèse est celle de la régulation par le neurone de diverses caractéristiques morphologiques comme sa longueur, son volume en lien avec l’établissement de la polarité axo-dendritique. Ces aspects sont développés et approfondis au cours de cette thèse des points de vue expérimentaux mais aussi théoriques (coll. Nir Gov, Institut Weizmann).Ce sujet de thèse multidisciplinaire porte ainsi des aspects de biologie et d’instrumentation physique. / The thesis deals with the control and the measurement of neuronal shapes, "control" by using adhesive micropatterns allowing to constrain cells shape in two dimensions, "measurement" by using either interferometry or fluorescence measurements in confined spaces to gain knowledge on cell dry mass and volume.The biological question at the heart of this thesis is the regulation by the neuron of its various morphological characteristics such as length, volume, in association with the establishment of the axo-dendritic polarity. These aspects are developed and deepened in the course of this thesis on experimental but also theoretical (coll. Nir Gov, Weizmann Institute) point of views.This multidisciplinary thesis topic thus builds on biological aspects and physical instrumentation.

Les tumeurs cérébrales sont une cause majeure de décès et d'invalidité dans le monde, ce qui représente 14,1 millions de nouveaux cas de cancer et 8,2 millions de décès en 2012. La radiothérapie et la radiochirurgie sont parmi l'arsenal de techniques disponibles pour les traiter. Ces deux techniques s’appuient sur une irradiation importante nécessitant une définition précise de la tumeur et des tissus sains environnants. Dans la pratique, cette délinéation est principalement réalisée manuellement par des experts avec éventuellement un faible support informatique d’aide à la segmentation. Il en découle que le processus est fastidieux et particulièrement chronophage avec une variabilité inter ou intra observateur significative. Une part importante du temps médical s’avère donc nécessaire à la segmentation de ces images médicales. L’automatisation du processus doit permettre d’obtenir des ensembles de contours plus rapidement, reproductibles et acceptés par la majorité des oncologues en vue d'améliorer la qualité du traitement. En outre, toute méthode permettant de réduire la part médicale nécessaire à la délinéation contribue à optimiser la prise en charge globale par une utilisation plus rationnelle et efficace des compétences de l'oncologue.De nos jours, les techniques de segmentation automatique sont rarement utilisées en routine clinique. Le cas échéant, elles s’appuient sur des étapes préalables de recalages d’images. Ces techniques sont basées sur l’exploitation d’informations anatomiques annotées en amont par des experts sur un « patient type ». Ces données annotées sont communément appelées « Atlas » et sont déformées afin de se conformer à la morphologie du patient en vue de l’extraction des contours par appariement des zones d’intérêt. La qualité des contours obtenus dépend directement de la qualité de l’algorithme de recalage. Néanmoins, ces techniques de recalage intègrent des modèles de régularisation du champ de déformations dont les paramètres restent complexes à régler et la qualité difficile à évaluer. L’intégration d’outils d’assistance à la délinéation reste donc aujourd’hui un enjeu important pour l’amélioration de la pratique clinique.L'objectif principal de cette thèse est de fournir aux spécialistes médicaux (radiothérapeute, neurochirurgien, radiologue) des outils automatiques pour segmenter les organes à risque des patients bénéficiant d’une prise en charge de tumeurs cérébrales par radiochirurgie ou radiothérapie.Pour réaliser cet objectif, les principales contributions de cette thèse sont présentées sur deux axes principaux. Tout d'abord, nous considérons l'utilisation de l'un des derniers sujets d'actualité dans l'intelligence artificielle pour résoudre le problème de la segmentation, à savoir le «deep learning ». Cet ensemble de techniques présente des avantages par rapport aux méthodes d'apprentissage statistiques classiques (Machine Learning en anglais). Le deuxième axe est dédié à l'étude des caractéristiques d’images utilisées pour la segmentation (principalement les textures et informations contextuelles des images IRM). Ces caractéristiques, absentes des méthodes classiques d'apprentissage statistique pour la segmentation des organes à risque, conduisent à des améliorations significatives des performances de segmentation. Nous proposons donc l'inclusion de ces fonctionnalités dans un algorithme de réseau de neurone profond (deep learning en anglais) pour segmenter les organes à risque du cerveau.Nous démontrons dans ce travail la possibilité d'utiliser un tel système de classification basée sur techniques de « deep learning » pour ce problème particulier. Finalement, la méthodologie développée conduit à des performances accrues tant sur le plan de la précision que de l’efficacité. / Brain cancer is a leading cause of death and disability worldwide, accounting for 14.1 million of new cancer cases and 8.2 million deaths only in 2012. Radiotherapy and radiosurgery are among the arsenal of available techniques to treat it. Because both techniques involve the delivery of a very high dose of radiation, tumor as well as surrounding healthy tissues must be precisely delineated. In practice, delineation is manually performed by experts, or with very few machine assistance. Thus, it is a highly time consuming process with significant variation between labels produced by different experts. Radiation oncologists, radiology technologists, and other medical specialists spend, therefore, a substantial portion of their time to medical image segmentation. If by automating this process it is possible to achieve a more repeatable set of contours that can be agreed upon by the majority of oncologists, this would improve the quality of treatment. Additionally, any method that can reduce the time taken to perform this step will increase patient throughput and make more effective use of the skills of the oncologist.Nowadays, automatic segmentation techniques are rarely employed in clinical routine. In case they are, they typically rely on registration approaches. In these techniques, anatomical information is exploited by means of images already annotated by experts, referred to as atlases, to be deformed and matched on the patient under examination. The quality of the deformed contours directly depends on the quality of the deformation. Nevertheless, registration techniques encompass regularization models of the deformation field, whose parameters are complex to adjust, and its quality is difficult to evaluate. Integration of tools that assist in the segmentation task is therefore highly expected in clinical practice.The main objective of this thesis is therefore to provide radio-oncology specialists with automatic tools to delineate organs at risk of patients undergoing brain radiotherapy or stereotactic radiosurgery. To achieve this goal, main contributions of this thesis are presented on two major axes. First, we consider the use of one of the latest hot topics in artificial intelligence to tackle the segmentation problem, i.e. deep learning. This set of techniques presents some advantages with respect to classical machine learning methods, which will be exploited throughout this thesis. The second axis is dedicated to the consideration of proposed image features mainly associated with texture and contextual information of MR images. These features, which are not present in classical machine learning based methods to segment brain structures, led to improvements on the segmentation performance. We therefore propose the inclusion of these features into a deep network.We demonstrate in this work the feasibility of using such deep learning based classification scheme for this particular problem. We show that the proposed method leads to high performance, both in accuracy and efficiency. We also show that automatic segmentations provided by our method lie on the variability of the experts. Results demonstrate that our method does not only outperform a state-of-the-art classifier, but also provides results that would be usable in the radiation treatment planning.

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Les neurones sont des cellules polarisées qui présentent un seul axone et de nombreuses dendrites courtes. Les réarrangements du cytosquelette, l'augmentation du transport dépendant des microtubules et le couplage mécanique du cytosquelette d'actine à la membrane plasmique sont nécessaires pour établir cette polarité neuronale. Les Myosines 1 qui couplent le cytosquelette d'actine à la membrane plasmique sont des bons candidats pour réguler l'axonogenèse. La Myosine1b étant fortement exprimée dans le cerveau en développement, nous avons donc étudié son rôle dans l'axonogenèse. L'inhibition de l'expression de Myo1b dans les neurones corticaux retarde la différenciation neuronale et empêche l'axonogenèse et l'établissement de la polarité neuronale. La surexpression de Myo1b accélère le développement neuronal et induit la formation d'axones surnuméraires. L'activité motrice et l'interaction de Myo1b avec des phosphoinositides via son domaine PH est nécessaire pour ce processus. Myo1b est associée et contrôle la formation d'ondes d'actine antérogrades qui 'cross-talk" avec les microtubules pour diriger le transport de la kinésine1 sur les microtubules et conduire à la formation de l'axone. L'inhibition de Myo1b empêche la propagation des ondes d'actine et le mouvement de KIF5560 une version constitutivement active du moteur Kinésine 1 associé aux microtubules. L' activité motrice et le domaine PH de Myo1b sont nécessaire à la propagation des ondes d'actine. Nos résultats indiquent que la Myosine 1b contrôle la rupture de la symétrie axonale et la formation de l'axone en contrôllant l'orientation de la polymérisation d'actine à la membrane dans les ondes d'actine antérograde. / Neurons are highly polarized cells, with a long axon and multiple short dendrites. Rearrangements of cytoskeleton, increased microtubule-based transport and coupling mechanically actin cytoskeleton to plasma membrane are required for the establishment of neuronal polarity. Class 1 Myosin, with the unique property to couple mechanically actin cytoskeleton to plasmamembrane are good candidate for regulatin axonogenesis. Myosin1b is highly expressed in developing brain where it was first identified. Thus, we investigated its role in axonogenesis. Depletion of endogenous Myo1b in cultured cortical neurons delays the neuronal differentiation and impairs the axonogenesis and the establishment of the neuronal polarity. The overexpression of Myosin1b rushes the neuronal development and promotes the formation of supernumerary axon-like structures. Myo1b requires its motor activity and its interaction with phosphoinositides via its PH motif to promote the axonogenesis. Myo1b associates and controls the formation of anterograde actin waves that cross-talk with microtubules to direct microtubules-bases transport of kinesin-1, and drive axon formation. Myo1b depletion impairs the propagation of actin waves and the translocation of KIF5560, a constitutively active version of the microtubules motor Kinesin-1. The motor activity and interaction with phosphoinositides of Myo1b are also required for the propagation of actin waves. Together our data indicate that myosin1b controls the neuronal symmetry breaking and the axogenesis by controlling the orientation of the actin polymerization to the membrane in the waves that drive the propagation of anterograde actin waves.

L'agrégation des canaux sodium (Nav) aux nœuds de Ranvier est une étape importante pour la propagation électrique saltatoire rapide le long des axones myélinisés. L'assemblage des nœuds dépend d'interactions neurones-cellules gliales myélinisantes, les oligodendrocytes dans le système nerveux central (SNC) et les cellules de Schwann dans le système nerveux périphérique (SNP). Bien décrits dans le SNP, les mécanismes cellulaires et moléculaires restent à caractériser dans le SNC. Lors de ma thèse, je me suis focalisé sur les étapes précoces d'assemblage des nœuds dans le SNC. Ce travail montre que des agrégats de protéines nodales (ou pré-nœuds) sont formés le long des axones de neurones GABAergiques avant la myélinisation dans des cultures neurones-glies d'hippocampe et également au cours du développement chez les rongeurs. La formation de pré-nœuds dépend de protéines sécrétées par les oligodendrocytes et de la protéine axonale d'échafaudage, ankyrineG. En outre, la transition des isoformes de Nav le long des axones est régulée par la présence des cellules gliales. Enfin, les pré-nœuds permettent d'accélérer la vitesse de conduction de l'influx nerveux par un facteur 1,5, indépendamment de la myélinisation et du calibre axonal. Globalement, ces résultats renforcent notre connaissance des mécanismes d'assemblage des nœuds de Ranvier dans le SNC et suggèrent une fonction développementale de l'agrégation nodale avant le début de la myélinisation. Si la vitesse de conduction a été décrite comme liée aux propriétés isolantes de la gaine de myéline, les résultats de cette thèse apportent un concept novateur de régulation de la conduction axonale en l'absence de myéline. / The clustering of sodium channels (Nav) at the nodes of Ranvier is an important step in permitting rapid saltatory conduction along myelinated axons. Nodal assembly is neuron-glia dependent, mediated by myelinating oligodendrocytes of the central nervous system (CNS) and Schwann cells in the peripheral nervous system (PNS). While the mechanisms of nodal assembly are currently best characterized in the PNS, cellular and molecular mechanisms underlying their assembly in the CNS are only partially understood. In the core of my PhD dissertation, I focused on the early developmental steps of nodal protein clustering in the CNS and show that clusters of nodal proteins, called prenodes, are detected before myelination along GABAergic axons in hippocampal neuron-glia cultures and also in the developing rodent hippocampus. Prenodal clustering requires extrinsic oligodendroglial secreted proteinaceous factors, and also the intrinsic axonal cytoskeletal scaffolding protein ankyrinG. Furthermore, the transition of sodium channels isoforms is tightly regulated along GABAergic axons during development, but this transition is lost in the absence of the physical presence of glial cells. Lastly, prenodes increase axonal conduction by a factor of 1.5x, independently of myelination and axonal caliber. Taken together, these results further our understanding of CNS nodes of Ranvier assembly mechanisms and the developmental function of nodal clustering prior to myelin ensheathment. While conduction velocity along axons has long been thought to mostly rely on the insulating properties of myelin, these results may shed light on a new concept of axonal conduction in the absence of myelination.