La théorie synthétique de l'évolution a largement diffusé dans tous les domaines de la biologie, notamment grâce aux arbres phylogénétiques. S'ils ont une utilité évidente en génomique comparative, ils n'en sont pas moins utilisés dans de nombreux autres domaines allant de l'étude de la biodiversité à l'épidémiologie en passant par les sciences forensiques. Les arbres phylogénétiques sont non seulement une charactérisation efficace mais aussi un outil puissant pour étudier l'évolution. Cependant, toute utilisation d'arbre dans une étude suppose que l'arbre ait été correctement estimé, tant au niveau de la topologie que des autres paramètres, alors que cette estimation est un problème statistique compliqué et encore très ouvert. On admet généralement qu'on ne peut faire de bonne estimation sans les quatre pré-requis que sont (1) le choix d'un ou plusieurs gènes pertinents pour la question étudiée, (2) une quantité suffisante de données pour s'assurer une bonne précision d'estimation, (3) une méthode de reconstruction efficace qui s'appuie sur une modélisation fine de l'évolution pour minimiser les biais de reconstruction, (4) un bon échantillonnage de taxons. Nous nous intéressons dans cette thèse à quatre thèmes étroitement liés à l'un ou l'autre de ces pré-requis. Dans la première partie, nous utilisons des inégalités de concentration pour étudier le lien entre précision d'estimation et quantité de données. Nous proposons ensuite une méthode basée sur des extensions de Edgeworth pour tester la congruence phylogénétique d'un nouveau gène avec ses prédécesseurs. Dans la deuxième partie, nous proposons deux méthodes, inspirées des analyses de sensibilités, pour détecter les sites et taxons aberrants. Ces points aberrants peuvent nuire à la robustesse des estimateurs et nous montrons sur des exemples comment quelques observations aberrantes seulement suffisent à drastiquement modifier les estimateurs. Nous discutons les implications de ces résultats et montrons comment augmenter la robustesse de l'estimateur de l'arbre en présence d'observations aberrantes.

Parmi tous les leviers à disposition des entreprises, la prise en compte de la perception par les clients est aujourd'hui centrale, dès la conception des produits. En effet, le consommateur est aujourd'hui mieux informé et attentif à ce qu'il perçoit de la qualité d'un produit et cette perception lui permet d'établir une valeur d'estime de la qualité esthétique des produits, mais aussi de ses fonctionnalités techniques. La méthodologie de l'analyse de la qualité d'aspect des surfaces est donc un enjeu essentiel pour l'industrie. Deux approches de la fonctionnalité des surfaces sont proposées afin de formaliser la méthodologie de détection, et d'apporter aux experts des critères objectifs d'évaluation des anomalies. La première approche proposée est basée sur la métrologie des surfaces. Elle consiste à analyser les topographies mesurées pour lier la fonction aspect aux caractéristiques géométriques extraites. Une approche multi-échelle basée sur la Décomposition Modale Discrète est mise en oeuvre afin de séparer efficacement les différents ordres de variations géométriques d'une surface, et ainsi d'isoler les anomalies d'aspect. D'autre part, cette méthode permet la mise en oeuvre du calcul des courbures sur une surface de façon simplifiée et robuste. On montre que cet attribut géométrique apporte une information supplémentaire et pertinente en lien avec la fonction aspect. Enfin, ces travaux ont mis en évidence l'importance de la qualité des données sources pour analyser l'aspect, et particulièrement deux difficultés d'ordre métrologiques, liées à la présence de points aberrants (hautes fréquences) et de variations géométriques non intrinsèques aux surfaces, générées par le moyen de mesure (basses fréquences). Une méthode innovante d'identification des points aberrants dédiée à la métrologie des surfaces et basée sur une approche statistique multi-échelle est proposée. La problématique des variations géométriques liées aux tables de positionnement du moyen de mesure est traitée au moyen de la Décomposition Modale, et un protocole pour corriger ces variations est présenté. La seconde approche, plus globale, est basée sur l'interaction entre les surfaces et l'environnement lumineux. L'objet de cette approche de l'analyse de l'aspect est d'apporter une aide aux experts pour mieux détecter les anomalies. Les travaux présentés sont basés sur la technique Polynomial Texture Mappings et consistent à modéliser la réflectance en chaque point des surfaces afin de simuler le rendu visuel sous un éclairage quelconque, à la manière de ce que font les opérateurs en analyse sensorielle pour faciliter la détection. Un dispositif d'aide à l'inspection des surfaces basé sur ce principe est présenté. Enfin, une approche industrielle est proposée afin de montrer comment ces 2 axes de recherche peuvent être complémentaires dans le cadre d'une méthodologie globale, industrielle, de l'analyse de la qualité d'aspect de surfaces.

Parmi tous les leviers à disposition des entreprises, la prise en compte de la perception par les clients est aujourd'hui centrale, dès la conception des produits. En effet, le consommateur est aujourd'hui mieux informé et attentif à ce qu'il perçoit de la qualité d'un produit et cette perception lui permet d'établir une valeur d'estime de la qualité esthétique des produits, mais aussi de ses fonctionnalités techniques. La méthodologie de l'analyse de la qualité d'aspect des surfaces est donc un enjeu essentiel pour l'industrie. Deux approches de la fonctionnalité des surfaces sont proposées afin de formaliser la méthodologie de détection, et d'apporter aux experts des critères objectifs d'évaluation des anomalies. La première approche proposée est basée sur la métrologie des surfaces. Elle consiste à analyser les topographies mesurées pour lier la fonction aspect aux caractéristiques géométriques extraites. Une approche multi-échelle basée sur la Décomposition Modale Discrète est mise en oeuvre afin de séparer efficacement les différents ordres de variations géométriques d'une surface, et ainsi d'isoler les anomalies d'aspect. D'autre part, cette méthode permet la mise en oeuvre du calcul des courbures sur une surface de façon simplifiée et robuste. On montre que cet attribut géométrique apporte une information supplémentaire et pertinente en lien avec la fonction aspect. Enfin, ces travaux ont mis en évidence l'importance de la qualité des données sources pour analyser l'aspect, et particulièrement deux difficultés d'ordre métrologiques, liées à la présence de points aberrants (hautes fréquences) et de variations géométriques non intrinsèques aux surfaces, générées par le moyen de mesure (basses fréquences). Une méthode innovante d'identification des points aberrants dédiée à la métrologie des surfaces et basée sur une approche statistique multi-échelle est proposée. La problématique des variations géométriques liées aux tables de positionnement du moyen de mesure est traitée au moyen de la Décomposition Modale, et un protocole pour corriger ces variations est présenté. La seconde approche, plus globale, est basée sur l'interaction entre les surfaces et l'environnement lumineux. L'objet de cette approche de l'analyse de l'aspect est d'apporter une aide aux experts pour mieux détecter les anomalies. Les travaux présentés sont basés sur la technique Polynomial Texture Mappings et consistent à modéliser la réflectance en chaque point des surfaces afin de simuler le rendu visuel sous un éclairage quelconque, à la manière de ce que font les opérateurs en analyse sensorielle pour faciliter la détection. Un dispositif d'aide à l'inspection des surfaces basé sur ce principe est présenté. Enfin, une approche industrielle est proposée afin de montrer comment ces 2 axes de recherche peuvent être complémentaires dans le cadre d'une méthodologie globale, industrielle, de l'analyse de la qualité d'aspect de surfaces. / Accounting for customers' perception of manufactured goods has become a major challenge for the industry. This process is to be established from early design to retail. Customers are nowadays more aware and detail oriented about perceived quality of products. This allows one to set not only an estimated price but also the expected quality of the product. Surface appearance analysis has therefore become a key industrial issue. Two approaches are proposed here to formalize the detection methodology and provide objective criteria for experts to evaluate surface anomalies. The first proposed approach is based on surface metrology. It consists in analyzing the measured topologies in order to bind aspect to geometric characteristics. A multi-scale procedure based on Discrete Modal Decomposition is implemented and allows an effective separation of geometric variations. Accordingly, appearance anomalies can be isolated from other geometrical features. This method enables the calculation of surface curvatures in a simplified and robust manner. It is shown that such geometric information is relevant and bound to visual aspect. The presented work also emphasizes the influence of raw data in aspect analysis. Two main metrological difficulties are investigated: the presence of outliers (High frequencies) and the presence of non surface-related geometric defects, generated by the measuring device (Low frequencies). An innovative method for identifying outliers in surface metrology is presented. It is based on a multi-scale statistical approach. Finally, the issue of geometrical variation due to positioning tables is also addressed. A calibration protocol based on DMD that intends to correct this phenomenon is proposed. The second proposed approach, more global, is based on the interaction of a surface with its light environment. It aims at providing experts with assistance, specifically during the anomaly detection phase. The presented work uses Polynomial Texture Mapping. This technique consists of calculating the reflectance at each point of the surface and simulating its appearance while the lighting angles vary. A surface Inspection Support Device based on this principle is presented and detailed. Finally, an industrial study is proposed that shows how these two academic approaches can be combined within a global industrial methodology dedicated to surface appearance quality.