Les sécheresses des années 1970 accentuées dans les années 1980 et les aménagements hydroagricoles ont eu pour conséquence une certaine dégradation des ressources naturelles du delta intérieur du fleuve Niger (DIN). Cette dégradation des ressources naturelles associées à la pression croissante de la population sur le milieu a conduit à une gestion conflictuelle de ces ressources. De plus, le système d’exploitation actuel des ressources et le fonctionnement hydrologique font du DIN un écosystème complexe à gérer. Dans ces travaux, nous adoptons une approche intégrée et pluridisciplinaire pour aborder la problématique de gestion des ressources du DIN. L’approche mobilise l’hydrologie, la sociologie, l’agronomie et l’économie. L’analyse des données hydrologiques a permis de mettre en évidence une différence significative entre les dates de passage des maximums des fleuves Niger et Bani qui alimentent le DIN. Cette différence impacte les calendriers des principaux systèmes de production contribuant ainsi à exacerber les conflits. Les stratégies de gestion élaborées avec les parties prenantes, allient des pratiques de sécurisation et de maîtrise de l’eau, d’intensification, de régénération des ressources, de renforcement des capacités et des incitations économiques. Par ailleurs, dans un contexte de variabilité climatique accrue, nous avons analysé les perceptions d’un échantillon de pêcheurs, d’éleveurs et de cultivateurs sur la prévision du climat et sur l’intérêt des prévisions climatiques et des crues. Il ressort que les besoins en information climatique des usagers d’une plaine inondable comme le DIN se rapportent surtout aux dates de début de saison, de passage des maximums de crue, de la date d’arrivée des crues et des hauteurs maximales de crue. L’intérêt économique simulé de l’information climatique pour un système agraire de riziculture inondée présente un gain moyen de 10%. Par contre le coût des éventuelles erreurs de prévision serait particulièrement élevé pour les producteurs avec un déficit moyen sur le revenu de 24%. / The droughts of the 1970s intensified in the 1980s and the development of irrigation schemes upstream of the Inner Niger Delta in Mali (IND) have resulted in the degradation of natural resources. This degradation of natural resources associated with the increasing population pressure on the environment has led to a more conflictive management of these resources. In addition, the current operating system of resources and the hydrological functioning of the IND make the management of the ecosystem more complex.In this work, we adopt an integrated and multidisciplinary approach to address the IND resource management issues. The approach mobilizes hydrology, sociology, agronomy and economy.The analysis of hydrological data has highlighted a significant difference between the maximum passing dates of the two rivers that supply the IND. This difference impacts the schedules of the main production systems thus contributing to exacerbate conflict. The management strategies developed with stakeholders combine the practices of security and water control, intensification, resource regeneration, capacity building and economic incentives. Moreover, in a context of increased climate variability, we analyzed the perceptions of a sample of fishermen, herders and farmers on climate prediction and their interest of climate and flood forecasts.. It appears that the need for climate information of floodplain users as IND relate mainly to the onset date of rainy season, flood maximum passaging date, the arrival of floods and flood peak heights.The simulated economic value of climate information for an agrarian system of flooded rice obtains an average gain of 10%. As against the cost of possible prediction errors is particularly high for producers with an average deficit on income of 24%.

Cette thèse propose de couvrir l’évolution de l’intérêt pour la prévision dans la théorie des relations internationales, en partant d’une constatation générale : son existence est contrastée, tributaire des fluctuations conceptuelles. Les deux premières Parties s’articulent respectivement autour de la défense d’une part et de la critique, d’autre part, de l’étude de l’avenir. Si l’on remonte tout d’abord aussi loin que la naissance du champ dans le monde anglo-américain, c’est parce que la question fut abordée par les premiers théoriciens libéraux, en raison du contexte issu de la première Guerre mondiale. Les contributions majeures de Hans Morgenthau, Morton Kaplan et Kenneth Waltz sont ensuite analysées, avant de céder leur place aux discours critiques. Une fois cet état de l’art établi, cette thèse suggère un bilan des parties en présence et propose une justification alternative, visant à légitimer différemment l’insertion d’une réflexion sur l’inconnu temporel en Relations internationales. La méthode alors préconisée déplace le cœur de l’argumentation vers les terrains de l’épistémologie et de la prescription, en vue de montrer finalement que la question de l’avenir est à la fois légitime et incontournable. / This thesis proposes to cover the evolution of the interest for the prediction in the theories of international relations, starting with a general observation: its existence is contrasted, dependent on conceptual changes. The first two Parties are organized respectively around the defense on the one hand and criticism, on the other hand, of the study of the future. If we decide to go back as far as the birth of the field in the Anglo-American world, it is because the issue was first addressed by liberal theorists, due to the context after the World War I. The major contributions of Hans Morgenthau, Kenneth Waltz and Morton Kaplan are then analyzed before we focus on critical discourses. Once this state of the art established, this thesis suggests a review of the parties and offers an alternative justification to legitimize differently inserting a reflection on the unknown time in International Relations. The preferred method then moves the heart of the argument to the fields of epistemology and prescription, in order to finally show that the question of the future is both legitimate and compelling.

Dans ces travaux de thèse, nous proposons un modèle de prévision à court terme des flux de voyageurs basé sur les réseaux bayésiens. Ce modèle est destiné à répondre à des besoins opérationnels divers liés à l'information voyageurs, la régulation des flux ou encore la planification de l'offre de transport. Conçu pour s'adapter à tout type de configuration spatiale, il permet de combiner des sources de données hétérogènes (validations des titres de transport, comptages à bord des trains et offre de transport) et fournit une représentation intuitive des relations de causalité spatio-temporelles entre les flux. Sa capacité à gérer les données manquantes lui permet de réaliser des prédictions en temps réel même en cas de défaillances techniques ou d'absences de systèmes de collecte / In this thesis, we propose a Bayesian network model for short-term passenger flow forecasting. This model is intended to cater for various operational needs related to passenger information, passenger flow regulation or operation planning. As well as adapting to any spatial configuration, it is designed to combine heterogeneous data sources (ticket validation, on-board counts and transport service) and provides an intuitive representation of the causal spatio-temporal relationships between flows. Its ability to deal with missing data allows to make real-time predictions even in case of technical failures or absences of collection systems

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La mise en œuvre de méthodes d'assimilation d'ensemble est une technique assez récente visant à simuler les erreurs d'analyse et de prévision d'un système d'assimilation de données. Cela permet d'une part d'estimer des covariances spatiales des erreurs de prévision, qui sont un ingrédient essentiel des systèmes d'assimilation de données, dans la mesure où elles permettent de filtrer et de propager spatialement l'information observée. La dépendance de ces covariances d'erreur à la situation météorologique devient ainsi accessible avec ces techniques d'ensemble. D'autre part, l'assimilation d'ensemble est également une méthode de plus en plus utilisée pour fournir des perturbations initiales aux systèmes de prévision d'ensemble. Une telle approche peut être mise en place non seulement dans un système modélisant l'atmosphère sur l'ensemble du globe, mais aussi dans un système régional à aire limitée, en utilisant dans ce cas des conditions limites latérales appropriées. Le sujet de thèse proposé consiste à examiner certaines propriétés de sensibilité de ces techniques d'assimilation d'ensemble dans ces deux types de contextes (à savoir global et régional, respectivement). Il s'agit premièrement d'étudier la sensibilité d'un système global d'assimilation d'ensemble à son initialisation. Cela sera mené en comparant une technique d'initialisation "à froid" (basée sur des perturbations initiales nulles) avec une méthode basée sur des perturbations initiales tirées d'un modèle de covariance. Dans une deuxième partie, la sensibilité d'une assimilation d'ensemble régionale aux conditions limites latérales sera examinée. Dans cette perspective, une comparaison entre différentes techniques de production des perturbations latérales sera réalisée. Il s'agit notamment de comparer les approches basées sur des perturbations latérales qui sont soit nulles, soit tirées d'un ensemble global, ou encore produites à l'aide d'un modèle de covariance. Ces études de sensibilité seront menées d'une part en utilisant des expérimentations avec les systèmes global Arpege et régional Aladin. Ce travail s'appuiera d'autre part sur une formalisation des équations qui gouvernent l'évolution des perturbations au sein d'une assimilation d'ensemble. Ces études devraient permettre de documenter les propriétés de ces assimilations d'ensemble, et de définir des stratégies de mise en œuvre en grandeur réelle pour l'assimilation de données ainsi qu'éventuellement pour la prévision d'ensemble. / The implementation of ensemble assimilation methods is a fairly recent technique used to simulate the analysis and forecast errors within a data assimilation system. On the one hand, this allows to estimate the spatial covariances of forecast errors, which are an essential component in data assimilation systems, insofar as they are used to filter and disseminate spatially the observed information. The dependence of such error covariances to the weather situation becomes accessible with these ensemble techniques. On the other hand, the ensemble assimilation is a method increasingly used to provide initial perturbations to ensemble prediction systems. Such approach may be implemented not only in a system modeling the atmosphere throughout the globe, but also in a regional system with limited area using suitable lateral boundary conditions. The proposed thesis consists on examining some sensitivity properties of these ensemble assimilation techniques in both contexts (global and regional, respectively). In the first part, the sensitivity of a global ensemble assimilation system to its initialization will be examined. This will be conducted by comparing a "cold" initialization technique (initial perturbations equal to zero) with a method based on initial perturbations drawn from a covariance model. In the second part, the sensitivity of a regional ensemble assimilation to lateral boundary conditions will be considered. In this context, a comparison between different techniques producing lateral boundaries will be achieved. It involves comparing approaches using lateral boundaries which are equal to zero or drawn from a global ensemble, or generated using a covariance model. These sensitivity studies will be conducted using experiments using the global and regional modeling systems, Arpège and Aladin respectively. Furthermore, this work will be based on a formalization of the equations governing the evolution of perturbations in an ensemble assimilation. These studies should help to document the ensemble assimilation properties, and develop strategies for implementing in real scale for data assimilation and possibly for ensemble prediction system.

Le suivi et la représentation de la variabilité du manteau neigeux en montagne sont des enjeux écologiques et sociétaux majeurs. Le récent développement de modèles météorologiques à échelle kilométrique offre un potentiel nouveau pour améliorer les simulations d'enneigement en montagne. Dans cette thèse, nous avons évalué l'apport des prévisions météorologiques du modèle de prévision numérique du temps AROME à 2.5 km de résolution horizontale pour alimenter le modèle détaillé de manteau neigeux Crocus. Les simulations AROME-Crocus distribuées ont d'abord été évaluées sur les Pyrénées de 2010 à 2014, montrant un apport en termes de représentation de la variabilité spatio-temporelle du manteau neigeux par rapport à l'approche par massif du système opérationnel actuel SAFRAN-Crocus, malgré une surestimation des hauteurs de neige. Par la suite, la valeur ajoutée de produits satellitaires de rayonnements incidents a été étudiée pour des simulations d'enneigement dans les massifs alpins et pyrénéens, soulignant leur bonne qualité en montagne mais un impact mitigé sur le couvert neigeux simulé. Enfin, on a montré comment le schéma de microphysique nuageuse d'AROME associé à Crocus permet de mieux prévoir la formation de glace en surface du manteau neigeux par précipitations verglaçantes dans les Pyrénées. Ces travaux ouvrent la voie à une prévision nivologique distribuée à haute résolution en montagne. / Monitoring and representing the snowpack variability in mountains are crucial ecological and societal issues. The recent development of meteorological models at kilometric scale offers a new potential to improve snowpack simulations in mountains. In this thesis, we assessed the potential of forecasts from the numerical weather prediction model AROME at 2.5 km horizontal resolution to drive the detailed snowpack model Crocus. AROME-Crocus distributed simulations were first evaluated over the Pyrenees from 2010 to 2014. They showed benefits in representing the snowpack spatio-temporal variability as compared to the massif-based approach of the current operational system SAFRAN-Crocus, despite an overestimation of snow depth. Then, we studied the potential added value of satellite-derived products of incoming radiations for simulating the snow cover in the French Alps and Pyrenees. These products were found of good quality in mountains but their impact on the simulated snow cover is questionable. Finally, we showed how the cloud microphysics scheme of AROME associated with Crocus enables to better predict ice formation on top of the snowpack due to freezing precipitation in the Pyrenees. These works pave the way for high-resolution distributed snowpack forecasting in mountains.

Dans une première partie, on s'intéresse à la prévision d'une valeur future, non observée, d'un processus stochastique dont la loi est indexée par un paramètre inconnu, à partir des données passées de sa trajectoire. Plus précisément, on montre sur un modèle additif de régression comment on peut découpler, par un dispositif de séparation temporelle, le problème d'estimation du paramètre inconnu de celui du calcul du prédicteur probabiliste, pour obtenir un prédicteur statistique dont on étudie les propriétés de convergence asymptotiques.<br>Dans une seconde partie, on cherche à prédire, au sens d'expliquer, une variable Y par une variable X. Pour cela, on s'intéresse à l'estimation de la densité conditionnelle de Y sachant X = x, à partir d'un n-échantillon de couples de variables (X_i; Y_i). On propose un nouvel estimateur de forme produit, basé sur la transformation de quantile et la fonction de copule, dont on étudie les propriétés de convergence et de normalité asymptotiques. On compare l'estimateur proposé aux estimateurs concurrents de forme quotient et on en propose des modifications et des extensions. Enfin, on étudie les propriétés des prédicteurs associés à cet estimateur, à savoir le mode, la moyenne et les ensembles de niveau conditionnels. Des applications, liens et perspectives sont aussi esquissées.

Depuis quelques années, de nombreuses études portent sur la «Surveillance de Santé des Structures». La plupart de ces études concernent la mesure des endommagements. Si ces mesures permettent de connaître l'état de la structure, elles ne permettent pas de savoir si les endommagements mesurés sont acceptables ou s'ils nécessitent une intervention. Il est donc nécessaire de pouvoir prédire l'évolution des endommagements pour réaliser un véritable système de surveillance. D'autre part, la modélisation seule n'est également pas suffisante. En effet, dans le cas des chargements de service, statique ou de fatigue, les incertitudes sur les conditions aux limites et les imperfections du modèle ne sont pas négligeables. Il est donc nécessaire de recaler les modèles par des mesures. Dans le cadre de ce travail, nous proposons de réaliser un système de surveillance complet pour les stratifiés constitués de plis tissés associant la mesure de l'endommagement diffus (micro-décohésions entre fibres et matrice) et la prévision de son évolution. Nous proposons également de détecter les zones délaminées et les fissures complètes de stratifié. La mesure de l'impédance d'un transducteur piézoélectrique est utilisée pour caractériser un délaminage. Pour cela un modèle électromécanique, basé sur la théorie des stratifiés, est développé pour des structures poutres présentant un délaminage. Ce modèle est validé par des résultats expérimentaux et il est ensuite utilisé pour caractériser le délaminage par calcul inverse. La mesure d'impédance est également utilisée pour déterminer un niveau d'endommagement diffus. En particulier, l'influence de ce type d'endommagement sur les fréquences de résonance et l'amortissement est étudiée. Une méthode ultrasonore basée sur la propagation d'ondes de Lamb est employée pour détecter les macro-endommagements (fissure complète de stratifié et délaminage). Une confrontation entre des simulations éléments finis et des résultats expérimentaux nous ont permis de mieux comprendre les phénomènes d'interaction entre les ondes et le défaut.

Les travaux présentés portent sur l'évaluation de la performance des centres opérationnels de prévision hydrométéorologique d'EDF. Une première approche consiste à calculer la valeur économique de l'information de prévision pour l'usager en charge de l'optimisation de la production hydroélectrique. La prévision probabiliste permet ensuite de formaliser une partie du savoir du prévisionniste qui n'était jusqu'alors fournie à l'usager que de manière qualitative et occasionnelle: les informations concernant les incertitudes de prévision, particulièrement en ce qui concerne la prévision d'événements rares et sévères (précipitations intenses, crues, tempêtes, etc.). Un protocole mis en place de manière semi-opérationnelle amène le prévisionniste à exprimer sa prévision courante dans la langue des probabilités: il traduit alors ses incertitudes de prévision en termes quantitatifs. Les prévisions probabilistes ainsi obtenues apportent une information plus riche et mieux adaptée aux enjeux de l'usager en charge de la sûreté des installations hydroélectriques. La prévision probabiliste permet également de révéler le comportement de l'expert confronté aux limites de son savoir. Nous analysons plusieurs défauts qui entachent le jugement du prévisionniste, tels que la "surconfiance" (sous-estimation par l'expert de ses propres incertitudes), le biais (surestimation ou sous-estimation systématique de certaines variables à prévoir), et l'aversion à l'incertitude (difficulté pour l'expert de parier sur ses propres incertitudes). Si la prévision probabiliste est encore peu usitée dans la plupart des centres de prévisions, elle s'avère pourtant applicable dans un contexte opérationnel. Nous donnons donc des préconisations pratiques pour dépasser les réticences des prévisionnistes et usagers à l'égard de ce nouveau mode de communication des incertitudes.

Dans cette thèse, nous proposons des modèles probabilistes et statistiques d'analyse de données multidimensionnelles pour la prévision de l'incertitude sur les trajectoires d'aéronefs. En supposant que pendant le vol, chaque aéronef suit sa trajectoire 3D contenue dans son plan de vol déposé, nous avons utilisé l'ensemble des caractéristiques de l'environnement des vols comme variables indépendantes pour expliquer l'heure de passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire de vol prévue. Ces caractéristiques sont : les conditions météorologiques et atmosphériques, les paramètres courants des vols, les informations contenues dans les plans de vol déposés et la complexité de trafic. Typiquement, la variable dépendante dans cette étude est la différence entre les instants observés pendant le vol et les instants prévus dans les plans de vol pour le passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire prévue : c'est la variable écart temporel. En utilisant une technique basée sur le partitionnement récursif d'un échantillon des données, nous avons construit quatre modèles. Le premier modèle que nous avons appelé CART classique est basé sur le principe de la méthode CART de Breiman. Ici, nous utilisons un arbre de régression pour construire une typologie des points des trajectoires des vols en fonction des caractéristiques précédentes et de prévoir les instants de passage des aéronefs sur ces points. Le second modèle appelé CART modifié est une version améliorée du modèle précédent. Ce dernier est construit en remplaçant les prévisions calculées par l'estimation de la moyenne de la variable dépendante dans les nœuds terminaux du modèle CART classique par des nouvelles prévisions données par des régressions multiples à l'intérieur de ces nœuds. Ce nouveau modèle développé en utilisant l'algorithme de sélection et d'élimination des variables explicatives (Stepwise) est parcimonieux. En effet, pour chaque nœud terminal, il permet d'expliquer le temps de vol par des variables indépendantes les plus pertinentes pour ce nœud. Le troisième modèle est fondé sur la méthode MARS, modèle de régression multiple par les splines adaptatives. Outre la continuité de l'estimateur de la variable dépendante, ce modèle permet d'évaluer les effets directs des prédicteurs et de ceux de leurs interactions sur le temps de passage des aéronefs sur les points de leur trajectoire de vol prévue. Le quatrième modèle utilise la méthode d'échantillonnage bootstrap. Il s'agit notamment des forêts aléatoires où pour chaque échantillon bootstrap de l'échantillon de données initial, un modèle d'arbre de régression est construit, et la prévision du modèle général est obtenue par une agrégation des prévisions sur l'ensemble de ces arbres. Malgré le surapprentissage observé sur ce modèle, il est robuste et constitue une solution au problème d'instabilité des arbres de régression propre à la méthode CART. Les modèles ainsi construits ont été évalués et validés en utilisant les données test. Leur application au calcul des prévisions de la charge secteur en nombre d'avions entrants a montré qu'un horizon de prévision d'environ 20 minutes pour une fenêtre de temps supérieure à 20 minutes permettait d'obtenir les prévisions avec des erreurs relatives inférieures à 10%. Parmi ces modèles, CART classique et les forêts aléatoires présentaient de meilleures performances. Ainsi, pour l'autorité régulatrice des courants de trafic aérien, ces modèles constituent un outil d'aide pour la régulation et la planification de la charge des secteurs de l'espace aérien contrôlé.