L'optique adaptative (OA) permet de corriger en temps réel les déformations du front d'onde induites par la turbulence atmosphérique. Cependant, cette technique aujourd'hui mature connaît une limitation fondamentale : l'anisoplanétisme. Pour y pallier, différents concepts d'OA grand champ ont été développés. La turbulence est alors mesurée dans plusieurs directions afin de l'estimer tomographiquement. Ces systèmes soulèvent des problématiques spécifiques, telles que leurs processus d'étalonnage et leur contrôle temps réel au moyen de lois de commande tomographiques. Mes travaux de recherche ont consisté à modifier et optimiser le banc OA grand champ de l'Onera pour ensuite y implanter et comparer différentes loi de commande tomographiques envisagées pour les futurs instruments. Pour cela, une caractérisation et une implantation de nouveaux composants ont été effectuées, et j'ai développé une procédure d'identification de paramètres système dans un objectif double: alignement du banc et optimisation de lois de commande. Quatre lois de commande, explorant la diversité des solutions proposées, sont ensuite étudiées, du simple reconstructeur moindre carré à la commande optimale linéaire quadratique gaussienne, en passant par des approches de type pseudo boucle ouverte ou miroir déformable virtuel. Pour chacune, une optimisation des facteurs de réglage est effectuée, et une performance en fonction du champ est établie, ce pour plusieurs valeurs de rapport signal à bruit. Les résultats expérimentaux sont mis en regard avec les résultats obtenus par simulation, et les lois de commande sont comparées ensuite en terme de performance, robustesse et simplicité de mise en œuvre. / Adaptive Optics (AO) provides a real-time correction of the atmospheric turbulence effects. This technique is now well mastered; nonetheless it is limited by the anisoplanatism effect. Wide Field AO concepts have been developed to overcome this limitation. Turbulence is probed in several directions in order to perform a tomographic reconstruction of the turbulent volume. These complex systems raise critical challenges such as tomographic control and calibrations.My PhD work is focused on implementation and comparison of different tomographic control schemes developed in the perspective of future systems, after an optimisation of the Onera wide field AO bench. Calibration and integration of new components have been performed, and I have developed a method to identify system parameters with a twofold goal: bench alignment and control laws optimisation. Four control schemes have been studied, exploring the proposed solutions, from the simplest least-square to the optimal linear quadratic gaussian solutions including virtual deformable mirror and pseudo open loop approaches. In each case, an optimisation of tuning factors is performed and low and high noise conditions are explored, for several different fields of views. Experimental results are compared to numerical ones and control laws are analyzed in term of performance, robustness and implementation simplicity.

La microscopie optique est un outil indispensable pour la recherche de la neurobiologie et médecine qui permet l’étude des cellules dans leur environnement natif. Les processus sous-cellulaires restent néanmoins cachés derrière les limites de la résolution optique, ce qui rend la résolution des structures plus petites que ~300nm impossible. Récemment, les techniques de la localisation des molécules individuelles (SML) ont permis le suivi des protéines de l’échelle nanométrique grâce à l’ajustement des molécules uniques à la réponse impulsionnelle du système optique. Ce processus dépend de la quantité de lumière recueilli et rend ces techniques très sensibles aux imperfections de la voie d’imagerie, nommé des aberrations, qui limitent l’application de SML aux cultures cellulaires sur les lamelles de verre. Un système commercial d’optiques adaptatives est implémenté pour compenser les aberrations du microscope, et un flux de travail est défini pour corriger les aberrations dépendant de la profondeur qui rend la 3D SML possible dans les milieux biologiques complexes. Une nouvelle méthode de SML est présentée qui utilise deux objectifs pour détecter le spectre d’émission des molécules individuelles pour des applications du suivi des particules uniques dans 5 dimensions (x,y,z,t,λ) sans compromis ni de la résolution spatiotemporelle ni du champ de vue. Pour faciliter les analyses de manière quantitative des Go de données générés, le développement des outils biochimiques, numériques et optiques est présenté. Ensemble, ces approches ont le but d’amener l’imagerie quantitative des molécules uniques dans les échantillons biologiques complexes / Optical microscopy is an indispensable tool for research in neurobiology and medicine, enabling studies of cells in their native environment. However, subcellular processes remain hidden behind the resolution limits of diffraction-limited optics which makes structures smaller than ~300nm impossible to resolve. Recently, single molecule localization (SML) and tracking has revolutionized the field, giving nanometer-scale insight into protein organization and dynamics by fitting individual fluorescent molecules to the known point spread function of the optical imaging system. This fitting process depends critically on the amount of collected light and renders SML techniques extremely sensitive to imperfections in the imaging path, called aberrations, that have limited SML to cell cultures on glass coverslips. A commercially available adaptive optics system is implemented to compensate for aberrations inherent to the microscope, and a workflow is defined for depth-dependent aberration correction that enables 3D SML in complex biological environments. A new SML technique is presented that employs a dual-objective approach to detect the emission spectrum of single molecules, enabling 5-dimensional single particle imaging and tracking (x,y,z,t,λ) without compromising spatiotemporal resolution or field of view. These acquisitions generate ~GBs of data, containing a wealth of information about the localization and environment of individual proteins. To facilitate quantitative acquisition and data analysis, the development of biochemical, software and hardware tools are presented. Together, these approaches aim to enable quantitative SML in complex biological samples.