Un des enjeux majeurs de la biochimie et de la biologie cellulaire actuelle est de pouvoir suivre de manière dynamique les événements moléculaires à l'intérieur de la cellule vivante dans son contexte fonctionnel, c'est-à-dire in situ (dans son tissu d'origine). Il ne suffit plus, par exemple, d'identifier une réaction biochimique in vitro pour pouvoir savoir si un enzyme ou un autre rencontrera son substrat à l'intérieur de la cellule. Il apparaît de plus en plus évident que des facteurs spatio-temporels très fins à l'intérieur de la cellule vivante déterminent en grande partie la spécificité des signaux cellulaires. Il suffit de penser aux fluctuations calciques intracellulaires, par exemple, qui participent à une multitude de cascades de signalisation; sans spécificité spatiale et temporelle, la cellule ne pourrait utiliser les signaux calciques de manière utile et efficace. A cette fin, on propose un système de microscopie laser qui incorpore un axicon, lequel a la propriété de focaliser la lumière en un faisceau quasi-Bessel. Le contrôle du profil du faisceau incident sur l'axicon procure une ligne focale sur l'axe longitudinal ayant une intensité constante dans le milieu absorbant ainsi qu'une grande résolution transverse. Conséquemment, nous devons balayer notre échantillon en deux dimensions seulement pour obtenir une image complète de tout le volume, réduisant ainsi considérablement le temps d'acquisition. Nous présenterons les résultats théoriques de la génération d'un faisceau quasi-Bessel dans un échantillon absorbant, les caractéristiques du laser Ti:saphir utilisé ainsi que le schéma proposé pour la microscopie laser avec un axicon. Nous verrons qu'il est possible d'imager des échantillons fluorescents allant jusqu'à 1 mm d'épaisseur avec un seul balayage. Dans cette thèse, nous passerons en revue quelques principes qui sont à la base des avantages de la microscopie par excitation à deux photons afin de mettre en relief certains des défis (résolution spatiale, résolution temporelle, sensibilité, profondeur de pénétration dans le tissu et phototoxicité) pour améliorer l'utilisation de cette approche pour l'imagerie cellulaire fonctionnelle. Les propriétés des faisceaux de Bessel formés par l'axicon seront étudiées en profondeur. Nous décrirons ensuite notre microscope à deux photons avec un axicon et nous présenterons plusieurs résultats obtenus avec ce dernier.

Le néocortex déclenche des activités paroxystiques suite aux lésions cérébrales traumatiques. Avec des blessures cérébrales pénétrantes, la déafférentation s'accompagne d'une longue période silencieuse du cortex atteint, et d'une augmentation des périodes d'hyperpolarisation du néocortex entourant la lésion. L'activité synchrone du réseau neuronal après une période de latence conduirait à l'épileptogenèse. Des tentatives de modifier la nature des crises ont été effectuées à l'aide de modèles animaux. L'une des plus prometteuse étant la chimiogenèse par l'injection des vecteurs viraux afin d'anéantir la réponse de certains récepteurs couplés aux protéines G aux ligands habituels, alors qu'ils réagissent aux médicaments désirés, comme N-oxyde de clozapine. Ces récepteurs appelés « DREADDs » exclusivement activés par ces médicaments ont été étudiés pour réduire le nombre et la sévérité des crises. Selon les résultats non-publiés de notre laboratoire, l'utilisation d'un DREADD excitateur près de «undercut» serait antiépileptogène. Nous pensons qu'une excitation ciblée pourrait optimiser l'effet antiépileptogène. L'excitation est directement liée aux neurones transduits. Nous postulons qu'une transduction optimale des neurones pourrait être atteinte par un dosage optimisé du virus injecté, tant au titre viral qu'au volume injecté. Pour prouver notre hypothèse nous avons utilisé trois différentes titrations de AAV2/8 et injecté différents volumes de ces titrations aux souris. Le volume de transfection corticale et le nombre des neurones transduits ont été quantifiés. Avec la titration E11gc/ml aucune transfection n'a été observée. Avec la titration E12gc/ml une corrélation quasi-linéaire a été observée entre le volume viral injecté, et le volume cortical transfecté, ainsi que le nombre de neurones transduits. Avec la titration E13gc/ml, une meilleure corrélation a été observée à la transduction neuronale qu'à la transfection corticale, par rapport au volume viral injecté. En conclusion, la titration E12gc/ml paraît être un meilleur choix pour nos futures études, la fiabilité de la titration E13gc/ml n'ayant pas été démontrée. / The neocortex is the origin of paroxysmal activities that occur after traumatic brain injuries. In penetrating brain injuries, deafferentation causes long silent periods in affected cortex and increased hyperpolarization period in neocortical tissue around the injury. The synchronous neural network activity after a latent period may lead to epileptogenesis. Some attempts to alter seizures were done using animal models. One of the most promising involves chemogenetic tools via AAV viral vector injection to make some G protein-coupled receptors unresponsive to their natural ligands, and activated by the desired drug, such as clozapine-N-oxide. These designer receptors exclusively activated by designer drugs (DREADDs) have been studied in reducing the numbers and severity of seizures. According to unpublished works in our lab, using excitatory DREADDs in the vicinity of undercut was antiepileptogenic. We believe there could be an optimal level of excitation for yielding an optimal antiepileptogenic response. This excitation is in direct relation with neurons transfected. We hypothesize that the optimal neuronal transduction might be achieved with optimal dosage of virus delivered, in terms of viral titration and the volume of virus injected. To test this, we used three different titrations of AAV2/8 and we injected different volumes of these titrations in adult mice. Cortical transfection volume and number of neuronal transductions were estimated. With E11gc/ml titration, no transfection was visible. With E12gc/ml titration, an almost linear correlation was observed between the volume of virus injected and the number of neurons transduced and the cortical volume of transfection. With E13gc/ml titration the correlation between the injected AAV volume and the number of neuronal transductions was still good but there was a poor correlation between AAV volume and transfection volume. We concluded that E12gc/ml titration was a more reliable option for our further studies. The reliability of E13gc/ml titration needs to be proven.

Les compagnies d'assurance jouent un rôle important dans l'économie des pays en s'impliquant de façon notable dans les marchés boursiers, obligataires et immobiliers, d'où la nécessité de préserver leur solvabilité. Le cycle spécifique de production en assurance amène des défis particuliers aux actuaires et aux gestionnaires de risque dans l'accomplissement de leurs tâches. Dans cette thèse, on a pour but de développer des approches et des algorithmes susceptibles d'aider à résoudre certaines problématiques liées aux opérations de provisionnement et de solvabilité d'une compagnie d'assurance. Les notions préliminaires pour ces contributions sont présentées dans l'introduction de cette thèse. Les modèles de provisionnement traditionnels sont fondés sur des informations agrégées. Ils ont connu un grand succès, comme en témoigne le nombre important d'articles et documents actuariels connexes. Cependant, en raison de la perte d'informations individuelles des sinistres, ces modèles représentent certaines limites pour fournir des estimations robustes et réalistes dans des contextes susceptibles d'évoluer. Dans ce sens, les modèles de réserve individuels représentent une alternative prometteuse. En s'inspirant des récentes recherches, on propose dans le Chapitre 1 un modèle de réserve individuel basé sur un réseau de neurones récurrent. Notre réseau a l'avantage d'être flexible pour plusieurs structures de base de données détaillés des sinistres et capable d'incorporer plusieurs informations statiques et dynamiques. À travers plusieurs études de cas avec des jeux de données simulés et réels, le réseau proposé est plus performant que le modèle agrégé chain-ladder. La détermination des exigences de capital pour un portefeuille repose sur une bonne connaissance des distributions marginales ainsi que les structures de dépendance liants les risques individuels. Dans les Chapitres 2 et 3 on s'intéresse à la modélisation de la dépendance et à l'estimation des mesures de risque. Le Chapitre 2 présente une analyse tenant compte des structures de dépendance extrême. Pour un portefeuille à deux risques, on considère en particulier à la dépendance négative extrême (antimonotonocité) qui a été moins étudiée dans la littérature contrairement à la dépendance positive extrême (comonotonocité). On développe des expressions explicites pour des mesures de risque de la somme d'une paire de variables antimontones pour trois familles de distributions. Les expressions explicites obtenues sont très utiles notamment pour quantifier le bénéfice de diversification pour des risques antimonotones. Face à une problématique avec plusieurs lignes d'affaires, plusieurs chercheurs et praticiens se sont intéressés à la modélisation en ayant recours à la théorie des copules au cours de la dernière décennie. Cette dernière fournit un outil flexible pour modéliser la structure de dépendance entre les variables aléatoires qui peuvent représenter, par exemple, des coûts de sinistres pour des contrats d'assurance. En s'inspirant des récentes recherches, dans le Chapitre 3, on définit une nouvelle famille de copules hiérarchiques. L'approche de construction proposée est basée sur une loi mélange exponentielle multivariée dont le vecteur commun est obtenu par une convolution descendante de variables aléatoires indépendantes. En se basant sur les mesures de corrélation des rangs, on propose un algorithme de détermination de la structure, tandis que l'estimation des paramètres est basée sur une vraisemblance composite. La flexibilité et l'utilité de cette famille de copules est démontrée à travers deux études de cas réelles. / Insurance companies play an essential role in the countries economy by monopolizing a large part of the stock, bond, and estate markets, which implies the necessity to preserve their solvency and sustainability. However, the particular production cycle of the insurance industry may involve typical problems for actuaries and risk managers. This thesis project aims to develop approaches and algorithms that can help solve some of the reserving and solvency operations problems. The preliminary concepts for these contributions are presented in the introduction of this thesis. In current reserving practice, we use deterministic and stochastic aggregate methods. These traditional models based on aggregate information have been very successful, as evidenced by many related actuarial articles. However, due to the loss of individual claims information, these models represent some limitations in providing robust and realistic estimates, especially in variable settings. In this context, individual reserve models represent a promising alternative. Based on the recent researches, in Chapter 1, we propose an individual reserve model based on a recurrent neural network. Our network has the advantage of being flexible for several detailed claims datasets structures and incorporating several static and dynamic information. Furthermore, the proposed network outperforms the chain-ladder aggregate model through several case studies with simulated and real datasets. Determining the capital requirements for a portfolio relies on a good knowledge of the marginal distributions and the dependency structures linking the individual risks. In Chapters 2 and 3, we focus on the dependence modeling component as well as on risk measures. Chapter 2 presents an analysis taking into account extreme dependence structures. For a two-risk portfolio, we are particularly interested in extreme negative dependence (antimonotonicity), which has been less studied in the literature than extreme positive dependence (comonotonicity). We develop explicit expressions for risk measures of the sum of a pair of antimonotonic variables for three families of distributions. The explicit expressions obtained are very useful, e.g., to quantify the diversification benefit for antimonotonic risks. For a problem with several lines of business, over the last decade, several researchers and practitioners have been interested in modeling using copula theory. The latter provides a flexible tool for modeling the dependence structure between random variables that may represent, for example, claims costs for insurance contracts. Inspired by some recent researches, in Chapter 3, we define a new family of hierarchical copulas. The proposed construction approach is based on a multivariate exponential mixture distribution whose common vector is obtained by a top-down convolution of independent random variables. A structure determination algorithm is proposed based on rank correlation measures, while the parameter estimation is based on a composite likelihood. The flexibility and usefulness of this family of copulas are demonstrated through two real case studies.

Titre de l'écran-titre (visionné le 16 août 2023) / Certaines caractéristiques de la larve de poisson-zèbre, telles que sa petite taille et sa transparence optique, en font un modèle stratégique en neurophotonique, en particulier avec la perspective d'études de l'activité du cerveau entier à l'échelle cellulaire. Malgré le relativement petit nombre de neurones présents dans le cerveau du poisson-zèbre, son organisation comprend plusieurs régions anatomiquement, biochimiquement et fonctionnellement analogues à celles présentes chez d'autres vertébrés, incluant l'humain. Les comportements émergeant de cette organisation forment un registre riche ouvrant la porte à la recherche en neurosciences. Par exemple, le système dopaminergique du poisson-zèbre régule plusieurs fonctions analogues chez l'humain, telles que les émotions et les fonctions motrices. Au cours de mon projet, j'ai modifié puis optimisé un microscope à fluorescence par excitation à deux photons, ce qui m'a permis de mesurer l'activité de plus de 60 000 neurones dans une lignée de poisson-zèbre transgénique exprimant un indicateur de calcium fluorescent (GCaMP6s) panneuronal. Pour identifier les neurones dopaminergiques, j'ai fait appel au marquage immunohistochimique des larves fixées suivant leur imagerie calcique. En projetant la localisation des neurones marqués sur les données fonctionnelles par recalage d'images, j'ai pu quantifier l'activité neuronale de la population dopaminergique. Enfin, pour mesurer les manifestations comportementales correspondant à l'activité neuronale, j'ai intégré au microscope un montage incluant un écran, projetant des stimuli visuels, et une caméra haute vitesse, captant les battements de queue. Ce montage a permis de corréler le comportement de nage de spécimens avec l'activité de neurones dont la distribution spatiale est cohérente avec la littérature. Mes travaux de maîtrise ont ainsi mis en place un modèle intégré d'imagerie neuronale, de stimulation sensorielle, et de comportement chez la larve de poisson-zèbre qui permettra d'explorer le rôle des différents circuits neuronaux dans le fonctionnement du cerveau ainsi que l'influence de l'exposome sur leur fonction.

L'utilisation de fluorofores sensibles au calcium permet de mesurer de manière non invasive l'activité des neurones. En effet, les potentiels d'actions font augmenter la concentration de calcium à l'intérieur d'une cellule, ce qui à son tour fait augmenter la fluorescence. Un dé important est de retrouver la séquence de potentiels d'actions à partir d'une mesure de fluorescence. Dans ce mémoire, nous verrons comment utiliser la fluorescence calcique pour déterminer une séquence de potentiels d'actions. Nous appliquons un algorithme basé sur l'algorithme de Viterbi et les chaînes de Markov à états cachés, développés par Deneux et al. À l'aide de cet algorithme, nous estimons les trains de potentiels d'actions ayant lieu dans un ensemble de neurones de poisson zèbres in vivo.

Ce mémoire présente les étapes qui ont mené à la conception et l'implémentation d'un accélérateur matériel d'un réseau de neurones qui sera chargé de la modélisation d'un environnement virtuel dans un simulateur de type "Hardware-in-the-Loop" (HIL). Ce module aura pour but d'offrir un environnement crédible à l'unité de contrôle électronique (ECU) testée sous la forme des signaux d'entrée requis par celle-ci. Cette crédibilité devra être reflétée autant au niveau de l'intégrité des prédictions qu'à celui de la latence de réponse aux actions de l'ECU. Ainsi, le modèle d'apprentissage machine sélectionné devra avoir une charge de calcul relativement légère à l'inférence. Puisque le système désiré devra posséder un haut niveau de portabilité et de réutilisabilité pour permettre l'intégration de différents ECU, le modèle devra être entraînable avec une quantité de données limitée. Suivant ces critères et restrictions, plusieurs architectures de réseaux de neurones furent initialement sélectionnées selon leur succès dans la littérature dans des contextes similaires à celui présenté. Les réseaux de type LSTM, GRU, TCN et NARX furent évalués et comparés sur une tâche de régression de séquences nécessitant la génération de signaux représentant les dynamiques d'un véhicule en freinage équipé d'un système ABS. Le modèle TCN fut capable de démontrer les meilleurs résultats sur la tâche en question comparativement aux autres réseaux. Une technique de régularisation utilisant la différentiation numérique des prédictions fut conçue et appliquée à l'entraînement du modèle afin de promouvoir la génération de signaux plus crédibles. Le réseau TCN fut finalement implémenté sur un accélérateur matériel utilisant les technologies FPGA afin de minimiser la latence des prédictions dans le système HIL. Le produit final permet d'offrir une prédiction du prochain état de l'environnement virtuel après 4.45 μs de latence. Cette valeur ne représente que l'inférence du modèle et omet la latence de communication et de conversion des signaux entre le module de prédiction et l'ECU testé. / This thesis presents the design and implementation of a hardware accelerator for a neural network that will be responsible for modeling a virtual environment in a Hardwarein- the-Loop simulator (HIL). This module aims to provide a credible environment to the electronic control unit (ECU) under test in the form of the input signals required by it. This credibility is reflected both in the integrity of the predictions and in the response latency to ECU actions. Thus, the selected machine learning model has a relatively light computational load at inference. Since the desired system possesses a high level of portability and reusability to allow the integration of different ECUs, the model remains trainable with limited data. Following these criteria and restrictions, several neural network architectures were initially selected according to their success in the literature in contexts similar to the one presented. LSTM, GRU, TCN and NARX architectures were evaluated and compared on a sequence regression task requiring generating signals representing the dynamics of a braking vehicle equipped with an ABS. The TCN model demonstrated the best results on the task in question compared to the other networks. A regularization technique using numerical differentiation of predictions was designed and applied to model training to promote the generation of more believable signals. The TCN network was finally implemented on a hardware accelerator using FPGA technologies to minimize the latency of the predictions in the HIL system. The final product makes it possible to offer a prediction of the next state of the virtual environment after 4.45 μs of latency. This value only represents the model inference and omits the communication and signal conversion latency between the prediction module and the ECU under test.

Dans le domaine du neurométabolisme, un modèle indique que la leptine excite directement les neurones pro-opiomélanocortine (POMC) dans le noyau arqué de l'hypothalamus (ARC) pour stimuler l'appétit. Cependant, cette notion a été récemment remise en question suivant, entre autres, des évidences que les neurones POMC sont très hétérogènes. De plus, certains neurones POMC existent dans l'aire rétrochiasmatique (RCA) et la réponse des neurones POMC à la leptine chez les femelles reste incertaine. Par conséquent, il est nécessaire de mieux définir les effets de la leptine sur les neurones POMC de l'ARC et du RCA chez les mâles et les femelles. Dans cette thèse, nous avons cherché à étudier les effets de la leptine sur les propriétés électrophysiologiques des neurones POMC dans l'ARC (POMC$^\mathsf{ARC}$) et le RCA (POMC$^\mathsf{RCA}$) de souris mâles et femelles. Nous avons utilisé l'électrophysiologie de type patch-clamp sur cellules entières pour enregistrer l'activité électrique des neurones POMC$^\mathsf{ARC}$ et POMC$^\mathsf{RCA}$ à même des tranches de cerveau de souris POMC-CreERt2::tdTomato qui expriment la protéine fluorescente Tdtomato dans les neurones POMC adultes exclusivement. Nous avons également étudié si le cycle œstral affecte la réponse des neurones POMC à la leptine chez des souris femelles. L'application de leptine a induit des effets excitateurs et inhibiteurs sur des sous-populations de neurones POMC chez les mâles et les femelles. Il est intéressant de noter que la réponse des neurones POMC$^\mathsf{ARC}$ et POMC$^\mathsf{RCA}$ à la leptine était similaire. De plus, bien que la majorité des neurones POMC provenant de souris femelles ne répondaient pas à la leptine, les réponses des neurones POMC à la leptine entre les mâles et les femelles n'étaient pas statistiquement différentes. Il n'y avait aucune différence dans le pourcentage de neurones POMC à travers les différentes étapes du cycle œstral. Nos résultats révèlent une diversité sous-estimée dans la réponse des neurones POMC à la leptine qui semble exister de manière similaire entre les mâles et les femelles. L'analyse des diverses réponses des neurones POMC à la leptine pourrait être essentielle pour comprendre le rôle de cette population hétérogène dans l'intégration des signaux métaboliques pour réguler l'équilibre énergétique et d'autres fonctions dans des conditions physiologiques et pathologiques, tel que l'obésité. / In the field of neurometabolism, a prevalent model states that leptin directly excites pro-opiomelanocortin (POMC) neurons in the arcuate nucleus of the hypothalamus (ARC) to regulate feeding. However, this notion has been recently challenged by evidence that POMC neurons are greatly heterogeneous. In addition, some POMC neurons exist in the retrochiasmatic area (RCA). Furthermore, the response of female POMC neurons to leptin remains unclear. Therefore, there is a need to better define the effects of leptin on hypothalamic POMC neurons of the ARC and RCA in both males and females. In this thesis, we aimed to study the effects of leptin on the electrical properties of POMC neurons in the ARC (POMC$^\mathsf{ARC}$) and the RCA (POMC$^\mathsf{RCA}$) of male and female mice. We used whole-cell patch clamp electrophysiology to record POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons from brain slices of POMC-CreERt2::tdTomato mice which express the fluorescent protein Tdtomato in adult POMC neurons exclusively. We also investigated whether the estrous cycle affects the response of POMC neurons to leptin by analyzing vaginal smears. Bath application of leptin induced excitatory and inhibitory effects on a subset of male and female POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons. Interestingly, the responsiveness of POMC$^\mathsf{ARC}$ and POMC$^\mathsf{RCA}$ neurons to leptin was similar. Moreover, although the majority of female POMC neurons were nonresponsive to leptin, the responses of POMC neurons to leptin between males and females were not statistically different. Upon inspection, there were no differences in the percentage of female leptin-responsive POMC neurons across the different stages of the estrous cycle. Our results reveal an underappreciated diversity in the response of POMC neurons to leptin which appear to exist similarly in males and females. Analyzing the diverse responses of POMC neurons to leptin could be key for understanding the role of this heterogeneous population in integrating metabolic signals to regulate energy balance and other functions under physiological and pathological conditions, especially, obesity.

Un des plus grands défis de la neuroscience moderne pour parvenir à comprendre et diagnostiquer les maladies du cerveau est de déchiffrer les détails des interactions neuronales dans le cerveau vivant. Pour ce faire, on doit être capable d'observer des populations de cellules vivantes dans leur matrice d'origine avec une bonne résolution spatiale et temporelle. La microscopie à deux photons se prête bien à cet exercice car elle permet d'exciter des fluorophores à de grandes profondeurs dans les tissus biologiques et elle offre une résolution spatiale de l'ordre du micron. Malheureusement, la très bonne résolution tridimensionnelle diminue la résolution temporelle, car l'effet de sectionnement optique causé par la faible profondeur de champ du microscope nous oblige à balayer les échantillons épais une multitude de fois avant de pouvoir compléter l'acquisition d'un grand volume. Dans ce projet de doctorat, nous avons conçu, construit et caractérisé un microscope à deux photons avec une profondeur de champ étendue afin de faciliter l'imagerie fonctionnelle de neurones dans un échantillon épais. Pour augmenter la profondeur de champ du microscope à deux photons, nous avons modifié le faisceau laser entrant dans le système optique afin de générer une aiguille de lumière, orientée axialement, dans l'échantillon au lieu d'un point. Nous modifions le faisceau laser avec un axicon, une lentille en forme de cône qui transforme le faisceau gaussien en un faisceau quasi non-diffractant, de type Bessel-Gauss. Le faisceau d'excitation conserve donc la même résolution transverse à différentes profondeurs dans l'échantillon, éliminant le besoin de balayer l'échantillon à répétition afin de sonder un volume complet. Dans cette thèse, nous démontrons que le microscope à grande profondeur de champ fonctionne effectivement tel que nous l'avons conçu et nous l'utilisons pour faire de l'imagerie calcique dans un réseau tridimensionnel de neurones vivants. Nous présentons aussi les différents avantages de notre système par rapport à la microscopie à deux photons conventionnelle. / One of the greatest challenges of modern neuroscience that will lead to a better understanding and earlier diagnostics of brain sickness is to decipher the details of neuronal interactions in the living brain. To achieve this goal, we must be capable of observing populations of living cells in their original matrix with a good resolution, both spatial and temporal. Two-photon microscopy offers the right tools for this since it presents with a spatial resolution in the order of the micron. Unfortunately, this very good three-dimensional resolution lowers the temporal resolution because the optical sectioning caused by the microscope's small depth of field forces us to scan thick samples repeatedly when acquiring data from a large volume. In this doctoral project, we have designed, built and characterized a two-photon microscope with an extended depth of field with the goal of simplifying the functional imaging of neurons in thick samples. To increase the laser scanning microscope's depth of field, we shaped the laser beam entering the optical system in such a way that a needle of light is generated inside the sample instead of a spot. We modify the laser beam with an axicon, a cone-shaped lens that transforms a gaussian beam into a quasi non-diffractive beam called Bessel-Gauss beam. The excitation beam therefore maintains the same transverse resolution at different depths inside the sample, eliminating the need for many scans in order to probe the entire volume of interest. In this thesis, we demonstrate that the extended depth of field microscope effectively works as we designed it, and we use it to image calcium dynamics in a three-dimensional network of live neurons. We also present the different advantages of our system in comparison with standard two-photon microscopy.

Au cours des dernières années, plusieurs questions furent soulevées par la découverte d’un système neuronal permettant la mise en correspondance des représentations visuelles et motrices d’une même action lors de l’observation d’actions. Plus particulièrement, de quelle façon ce système acquiert-il cette intrigante propriété et quelle fonction remplie-t-il? Les perspectives théoriques actuelles proposent que le développement de ce système, appelé le système des neurones miroirs (SNM), soit régulé à la fois par des facteurs génétiques et par l’apprentissage associatif afin de faciliter des processus de cognition sociale de plus haut niveau, tel que l’empathie. Notons que jusqu’à présent, aucun facteur génétique n’a pu être associé au développement et au fonctionnement de ce système. La présente thèse propose d’évaluer l’influence d’une variation génétique sur l’activité et le fonctionnement du SNM, le polymorphisme Val66Met du Facteur neurotrophique dérivé du cerveau (Brain-derived Neurotrophic Factor; BDNF). Ce facteur génétique fut notamment associé à l’apprentissage moteur et à l’adaptation visuomotrice dans certaine région du système. Les résultats de la présente thèse indiquent que le polymorphisme Val66Met du BDNF influence la réponse du SNM lors de l’observation d’actions. Cette influence serait possiblement opérée par l’action du polymorphisme sur l’apprentissage associatif, lui-même influencé par ce facteur génétique (Article 1). De plus, les résultats obtenus indiquent une association entre ce polymorphisme et l’empathie autorapportée qui ne peut être attribuable à d’autres facteurs génétiques préalablement associés à cette mesure (Article 2). Ces observations ont inspiré la proposition d’une nouvelle approche psychophysique permettant d’offrir une alternative aux méthodes actuelles visant l’étude des interactions gène-gène et gène-environnement en neuroimagerie génétique (Article 3). Les résultats présentés constituent la première démonstration empirique de l’influence d’un facteur génétique sur l’apprentissage et le fonctionnement du SNM. Bien que ce facteur génétique puisse moduler le SNM et l’empathie autorapportée, les résultats obtenus ne permettent toutefois pas de statuer sur le lien direct entre ces deux phénotypes fréquemment associés dans la littérature. Cette contribution scientifique permet l’avancée de la compréhension du système des neurones miroirs, un système ayant été grandement étudié pour son rôle dans des psychopathologies associées à des symptômes sociaux cognitifs telles que la schizophrénie. / Many questions were raised by the discovery of the mirror neuron system (MNS), a neural system involves in the transformation of visual representations of action into fined-grained changes in the motor system during action observation. Notably, how does this system acquire this property and what is its function? Contemporary perspectives propose that the MNS might be regulated both by genetics and associative learning in order to facilitate higher-order social cognitive processes, such as empathy. Although, so far, no genetic variant was directly or indirectly associated to the development or to the function of this system. This dissertation aims at determining the influence of a specific genetic variant, the polymorphism Val66Met of the Brain-derived Neurotrophic factor (BDNF), on the activity and the function of the system. This genetic variant has previously been associated to motor learning and to visuomotor adaptation in regions of the mirror system. The results indicate that the BDNF val66Met polymorphism influences the response of the MNS during action observation. More precisely, this effect might be confered throught the action of the polymorphism on visuomotor associative learning (Article 1). Moreover, the results indicate an association between this polymorphism and self-reported empathy that cannot be explained by two other genetic variants commonly associated with this measure (Article 2). These observations led to the propostion of a new psychophysical conceptualisation of the effect of genetic variants in genetic neuroimaging that could facilitate the study of the complex gene-by-gene and gene-by-environement interactions in the field (Article 3). These results represent the first empirical evidence suggesting an influence of a specific genetic variant on the activity and function of the MNS. Our results do not indicate a direct link between the MNS and self-reported empathy, but indicate independent influences of the BDNF Val66Met on both phenotypes. This scientific contribution furthers our understanding of the mirror neuron system, a system widely studied for its role in psychopathologies linked to social cognitive symptoms such as schizophrenia.

L’enregistrement des données de neurones a connu d’énormes progrès au cours des dernières années ; il aide à diagnostiquer les maladies à l’intérieur du cerveau comme la maladie de Parkinson et la dépression clinique. Un grand nombre de patients atteints de Parkinson utilisent un implant neuronal pour réduire les tumeurs et le mouvement rigide. Afin de contrôler le mouvement, une petite électrode est placée sur le cerveau pour réduire et même éliminer les symptômes de Parkinson au moment où une simulation électrique arrive. Le système d’enregistrement de données de neurones exige un lien complet. En utilisant des microélectrodes, on prend les données provenant des neurones dans le cerveau, on les convertis en données numériques et ensuite on transmet ces données numérisées en utilisant une liaison sans fil. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l’envoi de données de neurones à partir d’un dispositif implanté à travers la peau en utilisant la lumière. Il y’a différentes façons de transmettre les données sans fil, soit avec antenne, soit avec un émetteur optique ; nous discutons à propos de ces méthodes dans le chapitre de la revue de la littérature. Nous avons choisi de travailler avec Émettant VCSEL ou Vertical Cavity Surface lasers ; une diode laser spécialisée avec une meilleure efficacité et une vitesse élevée par rapport à d’autres dispositifs optiques. La première partie de la recherche était d’étudier la meilleure façon de transmettre des données à travers la peau humaine, le mode de transmission et les propriétés du milieu à travers lequel la lumière se propage. Après avoir choisi le mode de transmission, nous avons conçu un lien intégré en utilisant la technologie de 0,18 um CMOS. Ce lien intégré est constitué de deux parties, du côté de l’émetteur, qui est un moteur apte à entraîner le VCSEL avec un dB bande passante à 3 de 1,3 GHz et une faible consommation de puissance de 12 mW, et un côté récepteur qui se compose d’une photodiode reliée à un VCSEL CMOS amplificateur d’adaptation d’impédance à gain élevé (90 dB) et haute vitesse de (250 Mbps). La deuxième partie était de construire une liaison optique discrète avec des composants à faible coût commercial, donc nous avons conçu deux PCB (Printed Circuit Board) pour le côté émetteur ainsi que le côté récepteur, et nous avons conçu un système mécanique pour aligner l’émetteur et la photodiode. Nous avons ensuite testé notre liaison optique, ce qui a démontré la capacité de transmettre des données par le biais de 3 mm de tissu de porc à un débit binaire de 20 Mbps avec une faible consommation d’énergie de 3MWen utilisant OOK (On Off Keying) la transmission de données, et enfin nous avons fait une comparaison entre nos résultats et d’autres oeuvres. / Neural data recording has seen huge progress during the past few years; it helps for diagnosing diseases inside the brain like Parkinson disease and clinical depression. A big number of Parkinson’s patients use a neural implant to lessen tumors and rigid movement. A small electrode will be placed on the brain. It helps to control motion and when an electrical simulation happens, it helps reduce and even eliminate Parkinson symptoms. The neural data recording system requires a complete link starting by recording neural data using electrodes, convert this data onto digital data and transmit the digitized data using a wireless link. In this work we are focusing on sending neural data from an implanted device through the skin using light. There are different ways to transmit data wirelessly with either antenna or with an optical transmitter; we discuss about those methods in the literature review chapter. We choose to work with VCSEL or Vertical Cavity Surface Emitting Lasers; a specialized laser diode with improved efficiency and high speed compared to other optical devices. The first part of the research was to study the best way to transmit data through the human skin, the method of transmission and the properties of the medium through which the light will propagate. After choosing the method of transmission, we designed an integrated link using 0.18 um CMOS technology. This integrated link consists of two parts, the transmitter side which is a VCSEL driver able to drive the VCSEL with a 3 dB bandwidth of 1.3 GHz and low power-consumption of 12 mW, and a receiver side that consists of a photodiode connected to a CMOS transimpedance amplifier with high gain (90 dB) and high speed of (250 Mbps). The second part was to build a discrete optical link with commercial low cost components, so we designed two PCBs (Printed Circuit Board) for the transmitter and receiver side, and we designed a mechanical system to align the transmitter and the photodiode. We then tested our optical link, and it demonstrated the capability to transmit data through 3 mm of pork tissue at a bit-rate of 20 Mbps with low power consumption of 3 mW using OOK (On Off Keying) data transmission, and finally we did a comparison between our results and other works.