La sélection de variables est une tâche primordiale en fouille de données et apprentissage automatique. Il s’agit d’une problématique très bien connue par les deux communautés dans les contextes, supervisé et non-supervisé. Le contexte semi-supervisé est relativement récent et les travaux sont embryonnaires. Récemment, l’apprentissage automatique a bien été développé à partir des données partiellement labélisées. La sélection de variables est donc devenue plus importante dans le contexte semi-supervisé et plus adaptée aux applications réelles, où l’étiquetage des données est devenu plus couteux et difficile à obtenir. Dans cette thèse, nous présentons une étude centrée sur l’état de l’art du domaine de la sélection de variable en s’appuyant sur les méthodes qui opèrent en mode semi-supervisé par rapport à celles des deux contextes, supervisé et non-supervisé. Il s’agit de montrer le bon compromis entre la structure géométrique de la partie non labélisée des données et l’information supervisée de leur partie labélisée. Nous nous sommes particulièrement intéressés au «small labeled-sample problem» où l’écart est très important entre les deux parties qui constituent les données. / Feature selection is an important task in data mining and machine learning processes. This task is well known in both supervised and unsupervised contexts. The semi-supervised feature selection is still under development and far from being mature. In general, machine learning has been well developed in order to deal with partially-labeled data. Thus, feature selection has obtained special importance in the semi-supervised context. It became more adapted with the real world applications where labeling process is costly to obtain. In this thesis, we present a literature review on semi-supervised feature selection, with regard to supervised and unsupervised contexts. The goal is to show the importance of compromising between the structure from unlabeled part of data, and the background information from their labeled part. In particular, we are interested in the so-called «small labeled-sample problem» where the difference between both data parts is very important.

Le sulfure d’hydrogène (H2S) est un gaz malodorant, dangereux, et responsable de la corrosion du béton dans les canalisations d’eaux usées. Ce dernier phénomène est très coûteux pour les collectivités. Le composé H2S est généré sous forme soluble dans les zones anaérobies des réseaux d’assainissement (biofilms, sédiments, zones stagnantes ou conduites forcées) et est ensuite émis dans l’atmosphère des canalisations sous forme gazeuse dans les conduites gravitaires. Des modèles sont nécessaires pour améliorer la conception et la gestion des systèmes de collecte des eaux usées. L’objectif de cette thèse est de mieux comprendre les mécanismes de transfert d’H2S lors de l’écoulement gravitaire d’un liquide saturé en gaz dissous. Nous avons développé des techniques de mesure du coefficient de transfert à l’interface liquide-gaz pour le sulfure d’hydrogène et pour l’oxygène. L’influence des conditions hydrodynamiques (vitesse d’eau), aérauliques (vitesse d’air) et de la surface d’échange a été étudiée dans différentes géométries : une cuve agitée de 5 L et une canalisation de 10 mètres de longueur. Nous avons ainsi pu établir la forte influence de la vitesse d’eau sur le coefficient de transfert global. Cette approche expérimentale a été complétée par une approche de modélisation. En utilisant la mécanique des fluides numérique, nous avons essayé de comprendre l’évolution du coefficient de transfert à partir des fluctuations hydrodynamiques locales observées à proximité de l’interface liquide gaz. Les paramètres les plus pertinents pour expliquer les observations effectuées semblent être les grandeurs liées à la turbulence. L’application future de ce type de corrélation serait l’estimation et la prévision des zones d’émissions d’H2S. Ainsi serait-il possible d’identifier les points nécessitant une surveillance et une maintenance particulière. / Hydrogen sulfide (H2S) is a harmful and odorous compound which is also responsible for concrete corrosion in sewers. This phenomenon is costly for the communities. H2S is generated in anaerobic zones in sewer networks (biofilms, sediments, forced mains or stagnant zones), and released into the atmosphere under the form of H2S(g) in gravity pipes. Knowledge-based models are needed to improve the design and the management of wastewater collection systems. The objective of this PhD work is to better understand the mass transfer mechanisms of a water flow saturated in H2S when the flow becomes free. We plan to develop a technique to access the global mass transfer coefficient at the liquid- gas interface for H2S and O2. The effect of hydrodynamic, aeraulic conditions and the liquid-gas surface area on the transfer coefficient were studied in different geometries: small batch reactor of 5L and 10 meter sewer pipe device. A strong influence of the flow velocity on the global transfer coefficient was observed. This experimental approach was completed with a numerical approach. The use of computational fluid dynamics permitted to understand the behavior of transfer coefficient from local hydrodynamics fluctuations observed near the liquid/gas interface. The direct application of this kind of correlation would be the estimation of the transfer fluxes and the localization of hazardous areas for H2S concentration. Consequently it could be possible to identify the sensitive zones requiring a follow-up of the system or a strengthening of the structures.