Le virus de l’hépatite C (HCV) infecte les hépatocytes. Il est remarquable par le fait q’ilperturbe fortement le metabolisme lipidique de l’hôte, conduisant à des dysfonctions majeures telles qu’une stéatose ou une résistance à l’insuline. In vivo, les virions sériques présentent une densité faible et variable reflétant leur association aux lipoprotéines de faible et de tres faible densité (LDL et VLDL). Ainsi, l'existence de lipo-viro-particules (LVP), contenant à la fois les constituants viraux et les apolipoprotéines B (apoB) et E (apoE) a été suggerée. Ces LVP joueraient un rôle important dans la persistance virale. Cependant, cette association entre HCV et apoB n'a pas été retrouvée in vitro avec les modeles cellulaires disponibles.Mes travaux de thèse se sont donc concentrés sur la mise en place d'un nouveau modèle deculture cellulaire capable de produire a la fois des VLDL et des particules virales HCV, permettantainsi d’étudier l’interaction entre les deux voies de synthèse. Dans un premier temps, lacaracterisation de la production de lipoproteines par differentes lignees d'hepatocytes a permis demontrer l'existence d'un défaut de secretion de VLDL en cellules Huh7.5, classiquement utiliséespour étudier HCV in vitro, alors que les cellules HepG2 et HepaRG sont capables de produire des VLDL physiologiques. Dans un second temps, des cellules HepG2 repliquant HCV de manière persistante ont été utilisées pour caractériser les particules virales produites. Etonnamment, a l'instar des cellules Huh7.5 et malgré leur capacité a produire des VLDL, les cellules HepG2 ne secreteraient pas de LVP mais des particules virales positives pour apoE et négatives pour apoB. / Hepatitis C virus (HCV) mainly infects hepatocytes. It is unique in its ability to impair host lipidmetabolism, leading to major liver dysfunctions as, for instance, hepatic steatosis or insulinresistance. In vivo, serum virions have a low and variable density, reflecting their association withlow- and very-low-density lipoproteins (LDL and VLDL). Hence, the existence of lipo-viro-particles(LVP), containing both viral components as well as apolipoprotein B (apoB) and E (apoE), has beensuggested. These LVPs could play an important role in viral persistence. However, this associationbetween HCV and apoB has not been observed in vitro, using the currently available cell culturemodels.Therefore, during my PhD, I have worked at setting up a new cell culture model, which wascapable of producing both VLDL and HCV particles, and therefore would enable the study of theinterplay between both synthesis pathways. First of all, we characterized lipoprotein production indifferent hepatocyte cell lines and confirmed that Huh7.5 cells, usually used to study HCV in vitro,were deficient for VLDL secretion, whereas two other cell lines, HepG2 and HepaRG, were able toproduce quasi-physiological VLDLs. Therefore, in a second time, we used HepG2 cells to replicate aHCV strain containing a selection gene and to characterize viral particle production. Surprisingly,VLDL-producing HepG2 cells were also unable to secrete LVPs, but rather secreted apoE-positive andapoB-negative viral particles, which were similar to ones Huh7.5 cells produced. This suggests thatthe ability to produce LVPs does not correlate with the ability to produce VLDL.

Suite à la détection du très attendu boson de Higgs, le Grand Collisionneur de Hadrons (LHC) ainsi que le détecteur ATLAS se prépare pour une importante mise à niveau. Prévu pour le LHC à Haute Luminosité (HL-LHC), le ITk (Inner TracKer), un trajectomètre pour particules chargées fait de silicium, est la mise à niveau du détecteur interne du détecteur ATLAS. Une phase de test des modules de détecteur du ITk est cruciale puisque le détecteur sera inaccessible pour environ 10 ans suite à l’installation. Ce mémoire se concentrera sur les tests effectués sur un sous-ensemble du détecteur ITk, soit le détecteur ITk Strip. Pour détecter les bris prématurés sur les 20 000 modules qui seront produits, une procédure de cyclage thermique sera mise en oeuvre, où les modules seront refroidis et réchauffés pour recréer les 10 ans d’opération. Ces tests seront effectués dans une enceinte appelé coldbox. Le thème de ce mémoire est le calcul du stress mécanique dans les modules ITk Strip induit par la procédure de cyclage thermique à l’aide de la méthode des éléments finis. Le premier résultat obtenu est que le stress induit dans le module installé dans le coldbox est causé par le vide appliqué sous le module pour le tenir en place. De plus, le stress maximal durant le cyclage thermique est grandement dépendant de l’épaisseur du joint sous-vide utilisé. Ainsi, un joint plus mince cause un stress plus faible. Finalement, le stress dans le coldbox est entre 20 MPa et 100 MPa variant avec l’épaisseur du joint, ce qui est en accord avec le stress calculé pour une disposition semblable au détecteur final, donnant un stress de 64.8MPa. Il est donc possible de conclure que le coldbox est un bon candidat pour effectuer le cyclage thermique. / Following the great achievement by the ATLAS experiment at the Large Hadron Col- lider (LHC) that is the detection of the long-awaited Higgs boson, an upgrade of the LHC is planned, requiring an upgrade of ATLAS. Planned for the High-Luminosity LHC, the ITk (Inner TracKer), an all-silicon charged particle tracker, is the upgrade of the current ATLAS Inner Detector. Testing of the detector modules comprised in the ITk is crucial because the detector will be inaccessible for approximately 10 years following the installation. In this thesis, the focus will be kept on a subset of the ITk detector, namely the ITk Strip detector. To detect premature failure in the 20 000 Strip modules that will be produced, a series of tests will be performed, one of which will be the thermal cycling, where modules are monitored while being thermally cycled to replicate 10 years of operating conditions. These tests will occur in a special enclosure known as a coldbox. The subject of this work is to study the induced mechanical stress in future ITk Strip detector modules due to thermal cycling using Finite Element Analysis. Our first result is that the stress created in the module is mostly due to the vacuum applied to hold the module. Moreover, the maximum stress felt during thermal cycling is highly dependent on the thickness of the vacuum seal used: A thinner seal causes a lower stress. Finally, the stress in the module in our thermal cycling setup is between ∼ 20 MPa and ∼ 100 MPa depend- ing on the selected seal thickness, which is consistent with the stress expected in the final detector design which is approximately 64.8MPa. We can then conclude that the proposed design for the coldbox is a good candidate to perform thermal cycling.

Le Modèle Standard de la physique des particules (MS) est une théorie fondamentale de la nature dont la validité a été largement établie par diverses expériences. Par contre, quelques problèmes théoriques et expérimentaux subsistent, ce qui motive la recherche de théories alternatives. La Supersymétrie (SUSY), famille de théories dans laquelle une nouvelle particule est associée à chaque particules du MS, est une des théories ayant les meilleures motivations pour étendre la portée du modèle. Par exemple, plusieurs théories supersymétriques prédisent de nouvelles particules stables et interagissant seulement par la force faible, ce qui pourrait expliquer les observations astronomiques de la matière sombre. La découverte de SUSY représenterait aussi une importante étape dans le chemin vers une théorie unifiée de l'univers. Les recherches de supersymétrie sont au coeur du programme expérimental de la collaboration ATLAS, qui exploite un détecteur de particules installé au Grand Collisioneur de Hadrons (LHC) au CERN à Genève, mais à ce jours aucune preuve en faveur de la supersymétrie n'a été enregistrée par les présentes analyses, largement basées sur des techniques simples et bien comprises. Cette thèse documente l'implémentation d'une nouvelle approche à la recherche de particules basée sur l'apprentissage profond, utilisant seulement les quadri-impulsions comme variables discriminatoires; cette analyse utilise l'ensemble complet de données d'ATLAS enregistré en 2015-2018. Les problèmes de la naturalité du MS et de la matière sombre orientent la recherche vers les partenaires supersymétriques du gluon (le gluino), des quarks de troisième génération (stop et sbottom), ainsi que des bosons de gauge (le neutralino). Plusieurs techniques récentes sont employées, telles que l'utilisation directe des quadri-impulsions reconstruites à partir des données enregistrées par le détecteur ATLAS ainsi que la paramétrisation d'un réseau de neurone avec les masses des particules recherchées, ce qui permet d'atteindre une performance optimale quelle que soit l'hypothèse de masses. Cette méthode améliore la signification statistique par un facteur 85 par rapport au dernier résultat d'ATLAS pour certaines hypothèses de masses, et ce avec la même luminosité. Aucun excès signifif au-delà du Modèle Standard n'est observé. Les masses du gluino en deçà de 2.45 TeV et du neutralino en deça de 1.7 TeV sont exclues à un niveau de confiance de 95%, ce qui étend largement les limites précédentes sur deux modèles de productions de paires de gluinos faisant intervenir des stops et des sbottoms, respectivement. / The Standard Model of particle physics (SM) is a fundamental theory of nature whose validity has been extensively confirmed by experiments. However, some theoretical and experimental problems subsist, which motivates searches for alternative theories to supersede it. Supersymmetry (SUSY), which associate new fundamental particles to each SM particle, is one of the best-motivated such theory and could solve some of the biggest outstanding problems with the SM. For example, many SUSY scenarios predict stable neutral particles that could explain observations of dark matter in the universe. The discovery of SUSY would also represent a huge step towards a unified theory of the universe. Searches for SUSY are at the heart of the experimental program of the ATLAS collaboration, which exploits a state-of-the-art particle detector installed at the Large Hadron Collider (LHC) at CERN in Geneva. The probability to observe many supersymmetric particles went up when the LHC ramped up its collision energy to 13~TeV, the highest ever achieved in laboratory, but so far no evidence for SUSY has been recorded by current searches, which are mostly based on well-known simple techniques such as counting experiments. This thesis documents the implementation of a novel deep learning-based approach using only the four-momenta of selected physics objects, and its application to the search for supersymmetric particles using the full ATLAS 2015-2018 dataset. Motivated by naturalness considerations as well as by the problem of dark matter, the search focuses on finding evidence for supersymmetric partners of the gluon (the gluino), third generation quarks (the stop and the sbottom), and gauge bosons (the neutralino). Many recently introduced physics-specific machine learning developments are employed, such as directly using detector-recorded energies and momenta of produced particles instead of first deriving a restricted set of physically motivated variables and parametrizing the classification model with the masses of the particles searched for, which allows optimal sensitivity for all mass hypothesis. This method improves the statistical significance of the search by up to 85 times that of the previous ATLAS analysis for some mass hypotheses, after accounting for the luminosity difference. No significant excesses above the SM background are recorded. Gluino masses below 2.45 TeV and neutralino masses below 1.7 TeV are excluded at the 95% confidence level, greatly increasing the previous limit on two simplified models of gluino pair production with off-shell stops and sbottoms, respectively.

The Standard Model of particle physics is the framework that describes all known phenomenaand interactions between elementary particles. It has proven to give outstanding results overthe years and was succesfully completed with the discovery of the Brout-Englert-Higgs boson in2012 by the ATLAS and CMS collaborations at CERN. However, several observations escape itsreach: the matter-antimatter asymmetry, the nature of Dark Matter or the quantization of theelectric charge. These are all examples of measured facts not explained by the Standard Modelformalism and that call for an extension to a Beyond the Standard Model (BSM) theory. In thisthesis, we have looked for evidence of new physics using proton-proton collision data producedby CERN’s Large Hadron Collider (LHC) at a center-of-mass energy of 13 TeV. Collected from2016 to 2018 by the CMS detector, it corresponds to an integrated luminosity of 136/fb .Afteran introduction to the theoretical context and the experimental tools, two analyses are presented.The first one is a search for Dark Matter particles recoiling against a jet and leaving the detectorunnoticed. With this ”monojet” analysis, we are able to exclude mediator masses up to 1.8TeV, and masses of Dark Matter particles up to 700 GeV. The second analysis is a search forfractionally charged particles. Using the fact that their stopping power is lower than StandardModel particles, we are able to exclude their existence up to masses of 765 GeV for a charge of2/3 e. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les effets respiratoires aigus des expositions journalières à des particules fines et ultrafines ne sont pas pleinement documentés pour les expositions professionnelles, même si de nombreux travailleurs sont exposés à des niveaux de particules considérablement plus élevés que dans l'environnement. Cela est en partie attribuable au manque de données sur l'exposition. Actuellement, les études évaluant les expositions professionnelles aux particules fines et ultrafines sont peu nombreuses et manquent de méthodes standardisées pour permettre une conclusion générale sur l'exposition des travailleurs. Les paramètres pour améliorer l'évaluation de l'exposition incluent l'harmonisation des stratégies d'échantillonnage et l'évaluation de la distribution des tailles (e.g. particules de diamètres médians de 2.5 et 4 µm et particules ultrafines), de la composition chimique et du potentiel oxydatif de ces particules. Ainsi, dans un contexte d'incertitude sur les risques respiratoires aigus, et considérant le grand nombre de travailleurs potentiellement exposés en l'absence de données d'exposition comparables entre les milieux de travail, les besoins de produire des nouvelles connaissances dans ce domaine sont énormes. Ainsi, l'objectif principal de cette thèse était d’estimer les risques associés à l’exposition journalière aux particules fines et ultrafines dans divers milieux de travail avec les trois sous-objectifs suivant: (1) estimer des niveaux de particules fines et ultrafines dans différents milieux de travail; (2) évaluer le potentiel oxydatif et le fardeau du potentiel oxydatif des expositions professionnelles aux particules fines dans deux milieux d'une école des métiers de la construction; (3) estimer, par une revue systématique et une méta-analyse, la relation entre les expositions professionnelles et environnementales à court terme (c.-à-d. journalière) aux particules fines et leurs effets respiratoires aigus sur la fonction pulmonaire. Pour le premier objectif, des mesures ont été effectuées pendant 12 jours d'échantillonnage dans une mine souterraine, un tunnel de métro, un atelier de réparation de camions et une fonderie. Des instruments à lecture directe et des mesures intégrées ont été utilisés et comprenaient des mesures de la concentration numérique, la concentration massique, la distribution granulométrique, la microscopie électronique à transmission et la composition (par exemple, le carbone total (CT) et le carbone élémentaire (CE)) des particules. Pour le deuxième objectif, le potentiel oxydatif (OPAA) et le fardeau oxydatif (OBAA) ont été évalués par le test d'ascorbate en utilisant un fluide de revêtement des voies respiratoires synthétique. Des échantillons personnels de PM4 (Nsoudage = 53; Nconstruction = 54) ont été prélevés dans la zone respiratoire, tandis que des mesures en postes fixes de PM4 (Nsoudage = 54; Nconstruction = 33) et de PM2.5 (Nsoudage = 53; Nconstruction = 34) ont été collectées à une distance d'environ 1,5 mètre des apprentis. Pour le troisième objectif, nous avons recherché des bases de données bibliographiques pour identifier les études portant sur les associations entre les expositions journalières aux particules fines (c.-à-d. PM2.5 et PM4) et les paramètres de la fonction pulmonaire (e.g. volume expiratoire forcé en 1 sec, FEV1) chez les adultes en bonne santé. Séparément pour les études environnementales et professionnelles, nous avons résumé les résultats à l'aide de méta-analyses à effets aléatoires lorsque cinq estimés d’association ou plus étaient disponibles. Les concentrations en nombre de particules les plus élevées ont été observées dans la mine souterraine, l’atelier de soudage et la fonderie. Pour les milieux de travail avec une exposition au diesel, la mine souterraine présentait la concentration numérique la plus élevée (134 000 particules/cm3) par rapport au tunnel de métro (32 800 particules/cm3) et à l'atelier de réparation de camions (22 700 particules/cm3). De plus, les concentrations massiques des particules fines, du CT et du CE étaient également plus élevées dans la mine souterraine par rapport aux autres milieux. Le ratio CT/CE était de 1,4 dans la mine, 2,5 dans le tunnel et 8,7 dans l'atelier, indiquant la présence d’une importante source de carbone organique non associée aux émanations de moteur diesel dans les milieux de travail non miniers. Cette source de carbone organique peut affecter l'estimation de l'exposition lorsque le CT est utilisé comme indicateur d'exposition au diesel. Les mesures de la distribution de la taille et les images capturées par microscopie à transmission électronique ont indiqué que les particules trouvées dans tous les milieux de travail étaient majoritairement dans la fraction ultrafine. Les particules collectées dans les milieux de travail ont été associés à différents niveaux de potentiel oxydatif. Les particules de soudage présentaient des niveaux plus élevés de OPAA (3,3 ρmol /min/µg) et OBAA (1750 ρmol/min/m3) que le site de construction (OPAA = 1,4 ρmol/min/µg; OBAA = 486 ρmol/min/m3). Ces niveaux d'OBAA dépassaient largement les niveaux trouvés dans l'environnement général. Dans les deux milieux de travail, les niveaux d'OPAA n'ont pas été influencés par les différentes stratégies d'échantillonnage (c.-à-d. mesures personnelles et en postes fixes) ou par la taille des particules (c.-à-d. PM2.5 et PM4). Cependant, en raison des concentrations de particules plus élevées, l'OBAA des échantillons personnels était significativement plus grand que celui des mesures d’ambiance dans l'atelier de soudage. La revue systématique et méta-analyse a montré que les associations entre les expositions journalières aux particules fines dans l’environnement général étaient plus prononcées qu’en milieu de travail pour un même incrément d'exposition. Une qu'une augmentation de 10 ug/m3 des expositions journalières aux particules fines respirables était associée à des réductions du FEV1 de 0,87 ml (IC à 95%: -1,36 à -0,37 ml; I2 = 54 %) dans les études professionnelles, et une augmentation similaire des particules fines était associée à une réduction de 7,62 mL (IC à 95%: -10,62 à -4,63 mL; I2 = 0%) dans les études environnementales. Des résultats similaires ont été observés pour les associations avec la capacité vitale forcée. En résumé, les résultats de cette thèse montrent que les travailleurs sont exposés à des niveaux importants de particules exprimées en termes de concentrations massiques et numériques, et que ces particules se trouvent principalement dans la fraction ultrafine. Les concentrations élevées de ces particules combinées à un potentiel oxydatif important entrainent un fardeau oxydatif qui dépasse largement celui d’études environnementales. De plus, les expositions professionnelles pendant un quart de travail entraineraient des effets sur la santé respiratoire décrits en termes de réduction de la fonction pulmonaire des travailleurs. À la lumière de ces résultats, des améliorations des pratiques d'hygiène industrielle et de la surveillance de l'exposition aux particules fines et ultrafines dans les milieux de travail sont nécessaires pour contrôler et limiter les risques sanitaires potentiels des expositions journalières à ces polluants. / Respiratory effects, such as lung function, of short-term exposures to fine and ultrafine particles are not well documented for occupational exposures, even though many workers are exposed daily to levels considerably higher than in the general environment. This limited understanding can be attributed to the lack of exposure data. Currently, studies assessing occupational exposures to fine particles and ultrafine fraction are few and lack standardized methods to allow a general conclusion about workers’ exposures. The steps for improving exposure assessment include the harmonization of sampling strategies and the assessment of additional information related to the size distribution (e.g. particles of median diameter of 2.5 and 4 µm, and ultrafine particles), chemical composition, and the oxidative potential of these particles. Thus, in a context of uncertainty about the acute respiratory risks, with many potentially exposed workers and in the absence of comparable exposure data, the needs for developing knowledge in this field are enormous. Hence, the main objective of this thesis was to estimate the risk of daily exposures to fine and ultrafine particles in various workplaces with three specific objectives: (1) to quantify and characterize exposures to fine and ultrafine particles in different workplaces in Québec by an innovative multi-metric approach; (2) to estimate the oxidative potential and oxidative burden of particles in two occupational settings from a construction trades school; (3) to separately estimate, by a systematic review and meta-analysis, the associations between short-term (i.e. daily and sub-daily) occupational and environmental exposures to fine particles and its acute respiratory effects on lung function in healthy adults. For the first objective, measurements were performed in an underground mine, a subway tunnel, a truck repair workshop, and a smelting industry for at least 12 sampling days each. Direct-reading instruments and filter-based methods were used and included measurements of the number concentration, mass concentration, size distribution, transmission electron microscopy and composition (e.g. Total carbon (TC) and elemental carbon (EC)) of particles. For the second objective, the oxidative potential (OPAA) and oxidative burden (OBAA) were assessed by the ascorbate assay with a synthetic respiratory tract lining fluid. Personal PM4 (Nwelding = 53; Nconstruction = 54) samples were collected from the breathing zone, while area samples of both PM4 (Nwelding = 54; Nconstruction = 33) and PM2.5 fractions (Nwelding = 53; Nconstruction = 34) were collected at distances of around 1.5 meter from the apprentices. For the third objective, we searched bibliographic databases to identify studies investigating associations between daily and sub-daily exposures to fine particles (i.e. PM2.5 and PM4) and lung function parameters (e.g. Forced Expiratory Volume in 1 sec, FEV1) in healthy adults. Separately for environmental and occupational studies, we summarized findings using random-effects meta-analyses when five or more independent estimates of association were available. The highest particle number concentrations were observed in the underground mine, welding shop and smelting industry. For the workplaces with diesel exposure, the underground mine had the highest geometric mean of particle number concentration (134,000 particles/cm3) compared to the subway tunnel (32,800 particles/cm3) and the truck repair workshop (22,700 particles/cm3). This same pattern of exposure in these workplaces were also observed for the mass concentration of fine particles, TC and EC. The TC/EC ratio was 1.4 in the mine, 2.5 in the tunnel and 8.7 in the workshop, indicating significant organic carbon interference in the non-mining workplaces that can affect exposure estimation when TC is used as an indicator of diesel exposure. Measurements of the size distribution and images captured by transmission electron microscopy indicated that the particles found in all workplaces were mainly in the ultrafine size fraction. Particles collected in the welding shop and construction site were associated with important levels of redox activity. Welding particles had higher OPAA (3.3 ρmol/min/µg) and OBAA (1,750 ρmol/min/m3) compared to the construction site (OPAA = 1.4 ρmol/min/µg; OBAA = 486 ρmol/min/m3). These levels of OBAA largely exceeded the levels found in environmental settings. In both workplaces, OPAA levels were not influenced by the different sampling strategies (i.e. area versus personal measurements) or size fractions (i.e. PM2.5 and PM4). However, driven by the higher particulate matter concentrations, the OBAA from personal samples was higher compared to area samples in the welding shop. The systematic review and meta-analysis showed that associations between daily exposures to fine particles and lung function in environmental settings were more pronounced than in occupational settings for a same exposure increment. An increase of 10 µg/m3 in the daily and sub-daily exposures to respirable fine particles were associated with FEV1 reductions of 0.87 mL (95% CI: -1.36 to -0.37 mL; I2= 54%) in occupational studies, and a similar increase in fine particles was associated with a reduction of 7.63 mL (95% CI: -10.62 to -4.63 mL; I2= 0%) in environmental studies. Similar results were observed for associations with the forced vital capacity. In summary, this thesis’s results showed that workers are exposed to important levels of particles expressed in terms of mass and number concentrations, and these particles are mainly in the ultrafine size range. The high particulate matter concentrations combined with an elevated oxidative potential resulted in significant levels of oxidative burden that largely exceeded those from environmental settings. Also, occupational exposures during a work shift may result in respiratory health effects described in terms of reduction in workers’ lung function. Based on our results, improvements in industrial hygiene practices and the surveillance of exposure to fine and ultrafine particles in the workplace are needed to control and limit potential health risks of daily exposure to these pollutants.

La collaboration scientifique PICO a comme but de développer des détecteurs pour découvrir la matière sombre. Bien que le modèle standard de la physique des particules décrit bien la matière qui nous entoure, plusieurs phénomènes nous indiquent qu'il reste d'autres particules à ajouter à ce modèle. Les recherches montrent que la matière connue ne représente que 5% de toute la masse-énergie contenue dans l'Univers, ce qui laisse place à découvrir les 95% restants. Le groupe PICO se spécialise dans la détection de matière sombre en utilisant les chambres à bulles. Les chambres à bulles de PICO ont été très performantes au cours des dernière décennies, mais elles ont récemment atteint leur apogée. Ce mémoire a pour but d'évaluer une autre approche quant au design des détecteurs pour voir s'il y a de nouvelles technologies permettant de poursuivre l'utilisation des chambres à bulles. Cependant, des contraintes mécaniques, de radiopureté, financières et techniques s'appliquent sur les matériaux utilisés pour la construction de la chambre. Nous nous intéressons donc à voir si l'utilisation d'un sac en nylon pour remplacer la jarre en verre qui contient le fréon amènerait une approche novatrice à la jarre. Afin d'évaluer cette idée, la construction d'un modèle réduit de la chambre à bulles, nommé NBBC (\textit{Nylon Bac Bubble Chamber}), a été mis sur pied. Si le concept fonctionne réellement, ce détecteur justifierait la création d'un modèle plus gros que tout ce qui a été réalisé jusqu'à présent en termes de détection par chambre à bulles. Ce mémoire présente toutes les étapes nécessaire à la réalisation de la chambre test NBBC, en commençant par un bref historique des détecteurs déjà existants. Les principes du fonctionnement de la chambre sont ensuite exposés, suivis d'une description de tous les circuits électriques développés et de tous les codes écrits. Finalement, les tests effectués sont présentés et le dernier chapitre est dédié aux conclusions obtenues et aux conseils sur la poursuite du projet. / The PICO scientific collaboration seeks to discover dark matter. Although the standard model of particle physics describes well the matter we already know, several phenomena show that there are more particles to add to this model. These shows that «normal» matter makes up only 5% of all the mass-energy in the Universe, leaving the other 95% still to be found. The PICO group specializes in the use of bubble chambers to find this dark matter. PICO bubble chambers have been very efficient, but they have reached their peak in recent years. The purpose of this master thesis is to evaluate other technologies that can be used to construct larger bubble chambers. Mechanical, radiopurity, financial and technical constraints apply to the materials used for the construction of the chamber. We are therefore interested to see if the use of a nylon bag to replace the glass jar containing freon could bring an innovative perspective to this jar. To evaluate this idea, we have embarked to build a prototype chamber, called NBBC. If the concept actually works, this detector would justify the creation of a larger model than anything that has ever been done in terms of bubble chamber detection before. This MSc thesis presents all the steps for the NBBC test chamber construction, starting with a brief history of the existing detectors. The working principles of the chamber will then be explained, followed by a description of all the new design elements. Finally, the tests carried out are presented and the last chapter is dedicated to the conclusions obtained and the advice on the continuation of the project.

L’étude des collisions à haute énergie par l’expérience ATLAS au Grand Collisioneur d’Hadrons (LHC, de l’anglais Large Hadron Collider) est essentielle pour tester la validité du modèle standard de la physique des particules (SM, de l’anglais Standard Model of particle physics), le cadre théorique actuel qui décrit les particules fondamentales et leurs interactions, ainsi que pour établir des limites dans ses possibles extensions. Compte tenu du début de sa troisième période de prise de données et de la prochaine génération d’accélérateurs, l’expérience ATLAS est confrontée à des défis liés à la haute dimensionnalité des signaux enregistrés et à la grande quantité de données encore inexplorées. Dans ce contexte, l’utilisation de techniques d’apprentissage profond a un grand potentiel pour améliorer la performance de la classification des objets physiques à l’origine de ces signaux, ainsi que pour fournir de nouveaux outils pour effectuer une inférence statistique rapide à partir des données. Cette thèse présente des applications des techniques d’apprentissage profond dans l’algorithme d’identification des électrons, ainsi qu’une nouvelle stratégie de recherche de résonances dans les distributions de masse invariantes avec l’expérience ATLAS. Tout d’abord, de nouvelles mesures de l’efficacité de l’algorithme actuel d’identification des électrons sont présentés, en utilisant les données enregistrées au début du Run 3, ainsi que le retraitement des données du Run 2 avec la nouvelle version du logiciel utilisé par ATLAS. Une légère réduction des écarts entre les valeurs obtenues à partir des événements simulés et les données expérimentales est observée, une conséquence des améliorations apportées au logiciel utilisé par ATLAS avant le début du Run 3. Ensuite, le développement d’un nouvel algorithme d’identification des électrons est présenté, où les informations brutes du détecteur sont traitées sous forme d’images via un réseau neuronal convolutif. Une étude de l’importance de ses variables d’entrée montre la pertinence de toutes les variables considérées actuellement. En outre, le rejet de la classe de bruit de fond la plus importante diminue lorsqu’un modèle entrainé avec des exemples provenant des simulations est utilisé pour rejeter des examples obtenus à partir de données expérimentales. Nous montrons que ce pouvoir de rejet est récupéré si ces exemples de données sont incorporés dans la formation. Enfin, nous présentons une nouvelle stratégie de recherche de résonances dans des histogrammes de masse invariante. Elle utilise un réseau neuronal pour prédire de la signification statistique locale des résonances à partir des entrées dans l’histogramme. La mise en œuvre de cette méthode à l’aide de données de simulation réalistes donne de bons résultats, avec la prédiction de l’importance maximale au sein d’un histogramme ne présentant aucun biais et peu de variance. Les travaux visant à mettre en œuvre cette méthode dans le cadre de l’expérience ATLAS sont également présentés, y compris la production d’histogrammes de masse invariants à l’aide de données de simulation ATLAS. / The study of high-energy collisions by the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider (LHC) is essential to test the validity of the Standard Model of particle physics (SM), the current theoretical framework that describes the fundamental particles and how they interact, as well as to constrain its possible extensions. In light of its third data-taking period and the next generation of accelerators, the ATLAS experiment faces challenges associated with the high-dimensionality of the recorded signals and the large amount of data still left unexplored. In this context, the use of deep learning techniques has great potential to enhance the performance of the classification of the physics objects that originate from these signals, as well as to provide new tools to perform fast statistical inference from the data. This thesis presents applications of these deep learning techniques to improve the electron identification algorithm performance, as well as a new strategy to search for resonances in invariant mass distributions with the ATLAS experiment. Firstly, new measurements of the efficiency of the current electron identification algorithm are presented, using data recorded at the beginning of Run 3, as well as the reprocessing of the Run 2 data with the new version of the ATLAS software. A small reduction on the discrepancies between the values obtained from MC simulated events and the data is observed, a consequence of the improvements made to the ATLAS software at the start of Run 3. Next, the development of a new electron identification algorithm is presented, where low-level detector information is processed in the form of images via a convolutional neural network. A study of the importance of its input features shows the relevance of all the current inputs considered. Furthermore, the rejection of the larger background class is decreased when a model trained with examples from simulated events is used to reject those obtained from experimental data. We show this rejection power is recovered if these data examples are incorporated into the training. Lastly, a novel strategy to search for resonances in invariant mass histograms is presented. It uses a neural network to predict the local statistical significance of resonances from its bin entries. The implementation of this method using realistic simulation data shows good results, with the prediction of the maximum significance within a histogram having no bias and a small variance. Work towards an implementation of this method within the ATLAS experiment is also presented, including the production of invariant mass histograms using ATLAS simulation data.

L'objectif de ce travail est d'étudier un matériau up-converteur sous différentes formes afin de pourvoir l'appliquer au photovoltaïque (cellules de 3ième génération). L'oxyde d'yttrium possédant des propriétés particulièrement intéressantes pour l'up-conversion (gap et indice de réfraction élevés, faible énergie de phonons, dopage facile) a été choisi comme matériau up-converteur et a permis d'étudier les propriétés d'up-conversion de ce matériau sous formes de particules sphériques monodisperses et sous forme de couches minces. Les ions erbium et ytterbium, étant connus pour leurs très bonnes propriétés en up-conversion, ont été choisis comme dopants. Deux méthodes de synthèses : la synthèse par précipitation homogène et la synthèse par voie hydrothermale, ont permis d'obtenir les particules respectant les contraintes morphologiques prédéfinies. L'étude de ce matériau sous forme de particules a permis de déterminer l'influence des différents paramètres physiques et chimiques sur les propriétés d'up-conversion. Les couches minces d'oxyde d'yttrium ont été obtenues par spin-coating. L'étude de ces couches minces a permis de démontrer que les rendements de luminescence mesurés sur les couches sont beaucoup plus faibles que ceux des particules; cependant, la nanostructuration des couches minces a permis de démontrer une exaltation des propriétés de luminescence grâce à l'interaction des ions émetteurs avec les structures plasmoniques résonantes. Des études réalisées en vue de l'application de l'up-conversion au photovoltaïque (génération de courant dans une cellule bifaciale c-Si par excitation sub-band-gap, mesure en fonction de la température, up-conversion sous excitation solaire) ont démontré la faisabilité du concept et a permis de conclure que la réalisation du concept up-conversion/photovoltaïque doit encore passer par l'optimisation des matériaux up-converteur.

Les travaux présentés dans cette thèse ont pour cadre la vision par ordinateur et concernent la détection et le suivi de piéton se trouvant sur la trajectoire d'un véhicule routier circulant en milieu urbain. Dans ce type d'environnement complexe, une des difficultés majeurs est la capacité à discerner les piétons des nombreux autres obstacles situés sur la chaussée. Un autre point essentiel est de pouvoir les suivre afin de prédire leur déplacement et ainsi le cas échéant éviter le contact avec le véhicule. D'autres contraintes s'ajoutent dans le contexte industriel des véhicules routiers intelligents. Il est nécessaire de proposer des algorithmes robustes temps réel avec des capteurs les moins chers possible

Les grands ports de marchandises sont généralement proches de zones urbaines très peuplées et de zones industrielles comportant des raffineries de pétrole, des complexes métallurgiques, des cimenteries, et des transports par rail, par route et par mer. Ces activités font des domaines portuaires des sources très importantes de pollution de l'air. Les mesures de concentrations de NO_x, SO₂, O₃ et des constituants chimiques de la matière particulaire (PM) ont été effectuées en 2005 et 2006 dans l'agglomération du port de Dunkerque dans le cadre de l'Institut IRENI. Dans des conditions de dépression atmosphérique, les vents dominants préservent l'air de la zone urbaine des émissions de la zone d'activité. Par contre dans des conditions anticycloniques, la faible dispersion ainsi que les phénomènes de brise de mer concentrent les émissions locales. Les analyses chimiques effectuées sur des échantillons de PM prélevées en fonction du diamètre aérodynamique (D_a) des particules montrent que les ions (Na⁺, NH₄⁺, Cl^-, NO₃^-, SO₄²), les éléments métalliques (Fe, Zn, Pb, Cd, etc...) et les composés organiques (EC, OC) sont associés à des particules sub- et/ou supermicroniques. Les imageries Raman et d'émission X (MEBE-EDS) sont obtenues sur des particules individuelles des fractions 1