Ce projet de recherche cible l’étude et l’amélioration de la précision de la classification d’images de phytoplancton et la diminution du temps de traitement moyen requis par image. Deux solutions de classification sont proposées pour atteindre ces objectifs. La première solution vise à effectuer la classification d’images en passant par les phases de prétraitement, de discrimination et de classification, et la deuxième solution utilise uniquement les phases de prétraitement et de classification. En résumé, la phase de prétraitement manipule une image en vue de caractériser l’élément principal (le phytoplancton), la phase de discrimination utilise les arbres décisionnels à intervalles pour éliminer les catégories ayant peu ou pas de similitude avec l’image traitée et finalement, la phase de classification se sert de machines à vecteurs de support (SVM) pour prédire une catégorie d’appartenance à chaque image traitée. À la base, il y a un appareil de capture automatisée d’images qui transmet celles-ci à un classificateur. Selon la vitesse de classification, une portion ou l’ensemble des images générées seront classifiés. Donc, plus le nombre d’échantillons à classifier est grand, meilleure est l’approximation de la population de chaque groupe de phytoplanctons, à un temps donné. Le but étant d’obtenir une analyse qualitative, quantitative et temporelle plus précise de ce micro-organisme. Pour permettre la classification de ce type d’image, un logiciel nommé Biotaxis a été développé. Celui-ci offre à l’utilisateur l’option de choisir parmis les deux solutions de classification proposées ci-haut. Toutes deux débutent par l’entraînement d’un groupe de classification, qui est composé de plusieurs catégories d’image, suivi par des tests de classification, qui sont effectués sur ce groupe pour vérifier la précision de la classification des catégories d’image qui le compose. Pour entraîner et tester le classificateur du logiciel Biotaxis, deux ensembles d’images ont été employés. L’un d’eux sert uniquement à l’entrainement de groupes de classification et le second à tester ces derniers. Les résultats obtenus dans ce projet de recherche ont permis de confirmer la validité des deux solutions proposées. Il fut possible d’atteindre une précision de la classification moyenne de 87 % et plus avec des groupes de classification de 13 catégories et moins. De plus, un temps de traitement moyen inférieur à 200 ms par image a été réalisé à partir de ces mêmes groupes de classification. Le logiciel Biotaxis est proposé comme une nouvelle solution pour classifier rapidement des images de phytoplancton.

Les travaux présentés dans cette thèse visent à proposer des méthodes pour résoudre les problèmes de la sectorisation multicritère en cartographie. En premier temps, nous avons défini les problèmes différents de la sectorisation et nous avons établi les liens entre ces problèmes avec les problèmes classiques qui sont bien étudiés dans la littérature : le problème de découpage de district politique, les problèmes de localisation et le problème du partitionnement de graphe. Deux types de méthodes ont été abordés pour résoudre les problèmes de sectorisation. Des heuristiques ont été développées et elles consistent à calculer un optimum de Pareto pour les différents problèmes. Et pour le problème de sectorisation à partir de pôles, nous avons aussi utilisé et expérimenté un algorithme de boîte pour trouver une représentation du front de pareto. La méthode exacte branch and bound a été utilisée pour résoudre le problème de sectorisation sans pôle prédéfini optimalement. Avant que nous appliquons cette procédure, nous ajoutons quelques inégalités valides dans la formulation mathématique pour restreindre l'espace des solutions et nous développons une procédure de prétraitement pour réduire la taille du problème. / The work presented in this thesis aims to propose methods to solve the multicriteria map sectorization problem in cartography. Firstlly, we have defined the different sectorization problems and we have established the links between these problems with some classical problems which are well studied in the literature : political districting problem, locationallocation problems and constrained graph partitioning problems. Two types of methods have been proposed to solve the sectorization problem. Heuristics have been developed and they compute an optimum Pareto for the different sectorization problems. And for the sectorization problem with predefined centers, we have used a box algorithm and experimented it to find a representation of the Pareto front. The branch and bound method was used to solve optimally the sectorization problem without predefined centers. Before we apply this procedure, we add some valid inequalities in the mathematical formulation for restrict the space of solutions and we develop a preprocessing procedure to reduce the size of the problem.

Dans un contexte de transition énergétique et de lutte contre le réchauffement climatique, la production d’éthanol de seconde génération semble une voie très prometteuse afin de réduire notre dépendance aux énergies fossiles. Il existe 3 étapes clés pour la production de ce nouveau biocarburant : le prétraitement qui permet de déstructurer la matrice lignocellulosique afin de rendre la cellulose plus accessible aux enzymes, l’hydrolyse enzymatique qui a pour but de produire des sucres fermentescibles et la fermentation qui permet de transformer ces sucres en éthanol. Actuellement, le prétraitement considéré comme le plus efficace, et principalement retenu par les industriels, est le prétraitement par explosion à la vapeur. Cependant, certains aspects comme les effets physicochimiques induits par le prétraitement ainsi que leurs impacts sur les caractéristiques de la biomasse prétraitée restent encore mal compris.Schématiquement, le prétraitement par explosion vapeur peut se décomposer en deux étapes : la première se rapproche d’une cuisson acide réalisée à 150-200°C durant 5 30 min et permet principalement l’hydrolyse des hémicelluloses, alors que la seconde est une détente explosive qui permet un éclatement mécanique du substrat rendant potentiellement la cellulose plus réactive à l’hydrolyse enzymatique. Globalement les effets de ce type de prétraitement sur la biomasse lignocellulosique sont aujourd’hui bien connus mais la compréhension des différents phénomènes physico-chimiques ayant lieu en son sein reste limitée. En effet le découplage de l’étape de cuisson et de l’étape de détente est délicat car, la température du réacteur (qui impacte principalement les réactions de cuisson) est directement liée à sa pression (qui impacte principalement la détente) par la thermodynamique des phases.Ce travail de thèse se propose donc de mieux appréhender l’ensemble des phénomènes physico-chimiques ayant lieu durant le prétraitement par explosion à la vapeur en s’appuyant notamment sur une discrimination expérimentale des phénomènes chimiques (réactions de dépolymérisation) et des phénomènes physiques (détente explosive) ainsi que sur une caractérisation multi-techniques et multi-échelles de la biomasse lignocellulosique obtenue après ce type de prétraitement. L’objectif est aussi de comprendre quelles sont les principales caractéristiques de la biomasse qui expliquent les différences de réactivité observées lors de l’étape d’hydrolyse enzymatique et d’expliquer l’impact du prétraitement par explosion à la vapeur sur les propriétés physicochimiques et donc sur la réactivité. / In a context of energy transition and climate change challenge, the production of second generation ethanol seems to be a very promising way to reduce our dependence on fossil fuels. There are 3 key steps for producing this new biofuel: pretreatment to decompose the lignocellulosic biomass and to make cellulose more accessible to enzyme attacks, enzymatic hydrolysis to produce fermentable sugars and fermentation to convert these sugars into ethanol. Currently, the pretreatment considered to be the most efficient, and mainly retained for industrialization, is the steam explosion pretreatment. However, some aspects such as the physicochemical effects induced by pretreatment and their impacts on the characteristics of pretreated biomass remain misunderstood.Schematically, the steam explosion pretreatment can be separated into two stages: the first is similar to an acid cooking carried out at 150-200°C during 5-30 min and allows mainly the hydrolysis of hemicelluloses, while the second is an explosive release which allows a mechanical bursting of the substrate potentially making the cellulose more reactive to enzymatic hydrolysis. As a whole, the effects of this type of pretreatment on lignocellulosic biomass are now well known, but the understanding of the different physicochemical phenomena occurring within it remains limited. Indeed, decoupling the cooking stage and the expansion stage is complicated because the reactor temperature (which mainly impacts the cooking reactions) is directly related to its pressure (which mainly impacts the explosive release) by the phase thermodynamics.This thesis work aims to better understand all the physicochemical phenomena occurring during a steam explosion pretreatment, based in particular on experimental discrimination of chemical phenomena (depolymerization reactions) and physical phenomena (explosive release) as well as on a multi-technical and multi-scale characterization of the lignocellulosic biomass obtained after this type of pretreatment. The objective is also to understand what are the main characteristics of biomass that explain the differences in reactivity observed during the enzymatic hydrolysis step and to explain the impact of the steam explosion pretreatment on the physicochemical properties and therefore the reactivity.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Ce projet vise à développer un nouveau procédé de fabrication de nanofibrilles de cellulose (NFC) à fort taux de matière sèche et en consommant peu d’énergie. L’extrusion bi-vis, technique industrielle, efficace énergétiquement et facilement adaptable fut ainsi utilisée pour produire des NFC à 20%. En diminuant considérablement la teneur en eau, cette nouvelle stratégie permet de diminuer le coût du transport, d’améliorer le stockage et d’élargir leur domaine d’application. Ce travail a consisté (i) à développer de nouveaux prétraitements chimiques des fibres de celluloses, respectueux de l’environnement pour faciliter la fibrillation de la cellulose et produire des NFC fonctionnelles de qualité, (ii) à optimiser les conditions d’extrusion ainsi que le profil de vis et (iii) à préparer des matériaux à partir de cette nouvelle matière. Quatre prétraitements chimiques ont été identifiés comme facilement industrialisables et ensuite optimisés. La nanofibrillation par extrusion a été ensuite simulée par un logiciel pour obtenir des conditions d’extrusion optimisées. La production de NFC de qualité à l’échelle semi-industrielle a été validée. Différentes applications ont été envisagées pour ces nouvelles NFC à fort taux de matière sèche. / This project aims at developing a new process to produce high solid content cellulose nanofibrils (CNF) decreasing the energy consumption and preserving the high quality compared to classic processes. Twin screw extrusion (TSE), industrially well-known, energy efficient and highly adaptable technique, was optimized to produce CNF at 20 wt% solid content. By decreasing considerably the water content, this new strategy improves the transport cost, the storage and widening the field of application and formulation. The objectives were to (i) develop new green pretreatments of cellulose fibers to facilitate the fibrillation and produce high quality functionalized CNF, (ii) optimize TSE screw profile and conditions to produce CNF and (iii) prepare new materials made of this new type of CNF. Four chemical pretreatments of cellulose fibers have been identified as industrially feasible, leading to high quality functionalized CNF and were widely studied and optimized. The nanofibrillation by TSE was simulated using a simulation software and TSE conditions were then successfully optimized. This cost-effective approach was validated at semi-industrial scale. Finally, different new applications with this new grade of CNF were considered.

Le dessalement d’eau de mer par osmose inverse (OI) constitue l’une des solutions majeures pour pallier le manque d’eau douce dans les zones côtières. Afin de rendre plus fiable et plus durable cette technologie, la réduction du biocolmatage de membranes d’OI reste un enjeu majeur. L’intérêt est d’autant plus important sur de petites unités de dessalement d’eau de mer destinées à l’alimentation en eau des lieux isolés. Dans ce contexte, ces travaux visent à concevoir une filière intensifiée par membrane destinée à de telles installations autonomes et mobiles. Cette filière a été constituée d’une filtration sur charbon actif en grain (CAG) suivie par ultrafiltration (UF) en tant que prétraitements avant OI pour la réduction de son biocolmatage. D’abord à l’échelle laboratoire, la réalisation des cinétiques et isothermes d’adsorption de différents CAG a permis de sélectionner un CAG présentant les meilleures performances d’adsorption du carbone organique dissous (COD) présent dans l’eau de mer afin de réduire la quantité de nutriments pour les microorganismes. La mise en œuvre d’un pilote de lit fixe de CAG avec le CAG choisi a démontré sur le court terme que la concentration en COD d’eaux de mer réelles était grandement réduite et que toutes les fractions du COD étaient adsorbées. L’UF de l’eau après filtre CAG à l’échelle laboratoire a révélé que l’UF était moins sujette au colmatage qu’avec de l’eau brute. Ce couplage de procédés a ensuite été mis en place sur un prototype de dessalement par OI containerisé. La filtration sur CAG a permis l’élimination du COD par adsorption puis biodégradation. L’UF a ensuite éliminé particules et microorganismes. Les performances de l’OI sur le long terme ont été stables en matière de taux de rejet, flux de perméat et pertes de charge. De tels résultats ont été attribués à l’efficacité du prétraitement à réduire le potentiel de biocolmatage de l’eau de mer. Un taux de conversion de plus de 50% a aussi été fixé réduisant considérablement la consommation énergétique de l’installation. / Seawater reverse osmosis (RO) desalination appears to be one of the solutions to fresh water scarcity in coastal regions. In order to make the process more efficient, more reliable and more sustainable, the reduction of RO membrane biofouling remains a major scientific issue. The interest to solve this issue is especially important for small-scale seawater desalination plants powered by photovoltaic energy aimed at supplying water to remote regions. In this context, this work aimed at designing a membrane-based intensified process for these small stand-alone and mobile installations. This process was composed by a granular activated carbon (GAC) filtration followed by ultrafiltration (UF) as a pretreatment to RO for the reduction of its biofouling. First at lab-scale, adsorption kinetics and isotherms of six different GAC enabled to select the GAC with the best marine dissolved organic carbon (DOC) adsorption performance. This reduced the quantity of nutrients available for microorganisms. A semi-industrial fixed-bed GAC filter operated with the selected GAC showed on short-term that DOC concentration in real seawater was highly reduced and that all DOC fractions were adsorbed. The UF of GAC-pretreated seawater at lab-scale revealed that UF was less subject to fouling than with raw seawater. This combination of processes was then set up on a containerized RO desalination prototype. The RO performance obtained over several weeks were stable in terms of rejection rate, permeate flux and pressure drop. Such results were attributed to the efficiency of the pretreatments to reduce the biofouling potential of seawater. In addition, a recovery rate of over 50% has been fixed which significantly reduced the energy consumption of the installation.

La production de biogaz par digestion anaérobie (DA) est une technologie renouvelable de longue date et un bioprocessus en croissance continue. Les matériaux lignocellulosiques (ML) présentent plusieurs caractéristiques qui les rendent particulièrement attrayants parmi les substrats couramment employés dans les bioréacteurs anaérobies. En particulier, les ML sous la forme de résidus agricoles ont été reconnus comme la matière première la plus appropriée pour la production de biométhane en raison de leur haute disponibilité, de leur faible coût, de leur durabilité et de leur absence de concurrence directe avec la production alimentaire. Cependant, leur récurrence à la conversion biologique entrave leur application pour la production à grande échelle de biogaz et nécessite une étape de prétraitement pour améliorer la dégradabilité microbienne. En plus des défis posés par la structure lignocellulosique, la fourniture de oligo-éléments (OE) a souvent été jugée insuffisante dans les digesteurs de biogaz. La croissance microbienne dépend de la disponibilité et de la quantité optimale de plusieurs OE spécifiques, constituants essentiels des cofacteurs dans les systèmes enzymatiques impliqués dans la biochimie de la formation de méthane. Différents prétraitements chimiques, à savoir le N-méthylmorpholine-N-oxyde (NMMO), le procédé organosolv et un prétraitement alcalin à l'aide de NaOH ont été étudiés pendant plusieurs expériences en lots pour améliorer les rendements de production de biogaz différents peau, coquille de fève de cacao et paille de blé). Les changements dans la cristallinité de la cellulose, la valeur de rétention d'eau et la composition chimique ont été évalués pour mieux évaluer l'effet des différents prétraitements étudiés sur la structure lignocellulosique. En outre, l'addition de différentes doses de Fe, Co, Ni et Se sur la DA de paille de riz a été étudiée, évaluant l'influence de l'origine de l'inoculum, ainsi que la performance et l'effet synergique de la combinaison d'un prétraitement alcalin avec addition de trace éléments avant la DA de paille de riz. La biodisponibilité des OE lors des tests de potentiel de biométhane par lots a également été évaluée en appliquant une technique d'extraction séquentielle. Les trois prétraitements étudiés étaient des méthodes efficaces pour améliorer la production de biométhane à partir des LM utilisées. Le rendement en biométhane de la DA de paille de riz a augmenté de 82 et 41% respectivement après le NMMO et le prétraitement organosolv. Comparé à la même expérience, le prétraitement NMMO, organosolv et NaOH a permis d'améliorer la DA de la paille de blé, ce qui affecte différemment la composition chimique de la LM brute. Le rendement cumulatif de production de biométhane de 274 mL de CH4/g VS obtenu avec la paille de blé non traitée a été augmenté de 11% par le prétraitement du NMMO et de 15% par le prétraitement organosolv et alcalin. Les coquilles de noisettes et de fèves de cacao, qui n'avaient jamais été étudiées auparavant comme substrats AD, présentaient un bon potentiel de production de biogaz, avec des rendements cumulatifs de biométhane respectivement de 223-261 et 199-231 mL CH4/g VS pour les charges non traitées. Cependant, les prétraitements à la fois de NMMO et d'organosolv n'ont pas conduit à une amélioration significative des rendements de production de biométhane de ces deux LM. La supplémentation des OE n'a eu qu'un effet mineur par rapport aux méthodes de prétraitement. L'ajout de Fe, Co, Ni et Se n'a pas entraîné d'amélioration significative de la DA de paille de riz, alors que l'utilisation du prétraitement de NaOH au cours de la même expérimentation a provoqué une augmentation considérable de la DA, augmentant la production de biogaz de 21%. L'effet négligeable observé après la supplémentation des OE sur la paille de riz pourrait être lié à sa structure lignocellulosique complexe qui nécessite une amélioration de l'hydrolyse qui est l'étape limitante / Biogas production via anaerobic digestion (AD) is a long-standing renewable technology and a continuously growing bioprocess worldwide. Lignocellulosic materials (LMs) present several features that make them especially attractive among the organic substrates commonly employed in anaerobic bioreactors. In particular, LMs under the form of agricultural residues have been acknowledged as the most suitable feedstock for biomethane production due to their high availability, low cost, sustainability and no direct competition with food and feed production. However, their recalcitrance to biological conversion hinders their application for full-scale production of biogas and requires a pretreatment step to improve the LM microbial degradability. In addition to the challenges posed by the lignocellulosic structure, the supply of trace elements (TEs) has often been found insufficient within biogas digesters. The microbial growth depends on the availability and optimal amount of several specific TEs, which are essential constituents of cofactors in enzyme systems involved in the biochemistry of methane formation. Different chemical pretreatments, namely the solvent N-methylmorpholine-N-oxide (NMMO), the organosolv process, and an alkaline pretreatment using NaOH, were investigated during several batch experiments to enhance the biogas production yields from different LMs (i.e. rice straw, hazelnut skin, cocoa bean shell and wheat straw). Changes in the cellulose crystallinity, water retention value and chemical composition were assessed to better evaluate the effect of the different pretreatments studied on the lignocellulosic structure. Furthermore, the addition of different doses of Fe, Co, Ni and Se on the AD of rice straw was studied, evaluating the influence of the inoculum origin, as well as the performance and synergistic effect of combining an alkaline pretreatment with the addition of trace elements prior to the AD of rice straw. The bioavailability of TEs during batch biomethane potential tests was also evaluated applying a sequential extraction technique. The three pretreatments investigated were effective methods for enhancing the biomethane production from the employed LMs. The biomethane yield from the AD of rice straw increased by 82 and 41% after the NMMO and organosolv pretreatment, respectively. When compared within the same experiment, the NMMO, organosolv and NaOH pretreatment were able to improve the AD of wheat straw, differently affecting the chemical composition of the raw LM. The cumulative biomethane production yield of 274 mL CH4/g VS obtained with the untreated wheat straw was enhanced by 11% by the NMMO pretreatment and by 15% by both the organosolv and alkaline pretreatment. Hazelnut skin and cocoa bean shell, which were never investigated before as AD substrates, showed a good potential for biogas production, with cumulative biomethane yields of 223-261 and 199-231 mL CH4/g VS, respectively, for the untreated feedstocks. However, both NMMO and organosolv pretreatments did not lead to a significant enhancement of the biomethane production yields from these two LMs. The TE supplementation had only a minor effect compared to the pretreatment methods. The addition of Fe, Co, Ni and Se did not result in a significant improvement of the AD of rice straw, whereas the use of the NaOH pretreatment, during the same batch experiment, caused a considerable enhancement of the AD, increasing the biogas production yield by 21%. The negligible effect observed after TE supplementation on the AD of rice straw could be linked to its complex lignocellulosic structure, which requires an enhancement of the hydrolysis, which, rather than the methanogenesis, is the rate-limiting step

Les spectres contiennent de l'information sur la composition d'échantillons. Cette information est extraite au moyen d'une première famille d'outils chimiométriques, les étalonnages. Une deu xième famille d'outils, les prétraitements, est destinée à enlever une information spectrale nuisible. Etalonnages et prétraitements sont construits à partir de deux types d'informations: (1) les informations expérimentales basées sur l'expérience; (2) les informations expertes basées sur la connaissance a priori. L'objectif de la thèse est d'étudier les complémentarités et synergies entre ces deux types d'informations. Après une étude bibliographique, un modèle général commun aux étalonnages et prétraitements est proposé. L'information utile ou nuisible contenue dans un spectre est obtenue par projection orthogonale de ce spectre (selon un métrique Sigma) sur une matrice P dont les colonnes constituent une base de l'espace vectoriel associé à l'information utile ou nuisible. Selon les cas, l'information utile est conservée alors que l'information nuisible est éliminée. Le modèle général est ensuite implémenté par deux nouvelles méthodes. L'IDC-Improved Direct Calibration est une méthode d'étalonnage direct utilisant conjointement des informations expérimentales et expertes. Ensuite VODKA-PLSR est une généralisation de la PLSR. Un vecteur r est mis en évidence, il permet d'inclure de l'information experte dans le modèle. En conclusion ce travail permet une vision plus synthétique des modèles existants, propose deux nouveaux modèles d'étalonnage et ouvre de nombreuses possibilités pour créer de nouveaux modèles d'étalonnage et de prétraitement. / Spectra contain informations about the composition of samples. This information is obtained using calibration. Harmful spectral information can be previoulsy withdrawn using pretraitments. Both calibration and pretraitment models are based on two types of informations: (1) experimental information based on measurements onto samples; (2) expert information based on a previous knowledge. The aim of this thesis is to study the links between those two types of information. After a biography review, a general model including both calibrations and pretraitments is proposed. The usefull or harmful spectral information is obtained after spectra have been orthogonaly projected (with a Sigma metrix ) onto a P matrix whose columns define a basis of the vectorial subspace described by the usefull or harmful information. Thus usefull information is kept whereas harmful information is withdrawn. Two new methods are proposed. First IDC-Improved Direct Calibra tion is a direct calibration method using both experimental and expert informations. Then VODKA-PLSR is a generalisation of PLSR. A vector r permits the use of expert information by the regression model. To conclude, this works allows a global view of existing tools, proposes two new models and offers new possibilities for building new models.

Nous développons une approche de résolution numérique du filtrage par méthode de grille, en utilisant des résultats de quantification optimale de variables aléatoires. Nous mettons en oeuvre deux algorithmes de calcul de filtres utilisant les techniques d'approximation du type ordre 0 et ordre 1. Nous proposons les versions implémentables de ces algorithmes et étudions le comportement de l'erreur des approximations en fonction de la taille des quantifieurs en s'appuyant sur la propriété de stationnarité des quantifieurs optimaux. Nous positionnons cette approche par grille par rapport à l'approche particulaire du type Monte Carlo à travers la comparaison des deux méthodes et leur expérimentation sur différents modèles d'états. Dans une seconde partie, nous nous intéressons à l'avantage qu'offre la quantification pour le prétraitement des données offline pour développer un algorithme de filtrage par quantification des observations (et du signal). L'erreur est là aussi étudiée et un taux de convergence est établi en fonction de la taille des quantifieurs. Enfin, la quantification du filtre en tant que variable aléatoire est étudiée dans le but de la résolution d'un problème d'évaluation d'option américaine dans un marché à volatilité stochastique non observée. Tous les résultats sont illustrés à travers des exemples numériques.

L'électroencéphalogramme (EEG) est un examen incontournable pour le diagnostic, la définition des structures cérébrales responsables de l'origine de crises et la classification des épilepsies. Cependant les enregistrements recueillis à la surface du scalp sont très perturbés par des artefacts et du bruit, ce qui complique considérablement l'interprétation clinique ou l'analyse automatique. Ce travail a pour objectif d'extraire des descripteurs des signaux d'EEG de surface qui peuvent conduire à la caractérisation de la dynamique spatio-temporelle des crises partielles du lobe temporal. Les estimateurs de relations inter-voies appliqués sont les méthodes linéaires paramétriques symétriques et non symétriques telles que l'inter-spectre (S), la cohérence (C), la Directed Transfert Function (DTF) ou la Partial Directed Coherence (PDC). Les relations sont estimées sur des EEG réels contenant une crise. La détection de fortes relations inter-voies est exploitée pour latéraliser puis caractériser la crise. Toutes les méthodes sont appliquées sur des signaux EEG bruts et prétraités. Une étape de prétraitement basée sur la séparation et classification de sources et le débruitage est mise en oeuvre afin d'éliminer les artefacts et le bruit avec une perte minimale d'information en diminuant le risque de fausses détections de relations de connectivité inter-signaux. Les résultats obtenus sur 51 crises montrent que le prétraitement améliore la détection et le taux de bonnes latéralisations. Une méthode de couplage entre l'IS et les méthodes paramétriques directives (PDC et DTF) permet d'améliorer la caractérisation des crises.