Il semble maintenant établi que la majorité des étoiles se forment dans des amas (Carpenter 2000; Porras et al. 2003; Lada & Lada 2003). Comprendre l'origine et l'évolution des populations stellaires est donc l'un des plus grands défis de l'astrophysique moderne. Malheureusement, moins d'un dixième de ces amas restent gravitationellement liés au delà de quelques centaines de millions d'années (Lada & Lada 2003). L’étude des amas stellaires doit donc se faire avant leur dissolution dans la galaxie.Le projet Dynamical Analysis of Nearby Clusters (DANCe, Bouy et al. 2013), dont le travail fait partie, fournit le cadre scientifique pour l'analyse des amas proches et jeunes (NYC) dans le voisinage solaire. Les observations de l'amas ouvert des Pléiades par le projet DANCe offrent une opportunité parfaite pour le développement d'outils statistiques visant à analyser les premières phases de l'évolution des amas.L'outil statistique développé ici est un système intelligent probabiliste qui effectue une inférence bayésienne des paramètres régissant les fonctions de densité de probabilité (PDF) de la population de l'amas (PDFCP). Il a été testé avec les données photométriques et astrométriques des Pléiades du relevé DANCe. Pour éviter la subjectivité de ces choix des priors, le système intelligent les établit en utilisant l'approche hiérarchique bayésienne (BHM). Dans ce cas, les paramètres de ces distributions, qui sont également déduits des données, proviennent d'autres distributions de manière hiérarchique.Dans ce système intelligent BHM, les vraies valeurs du PDFCP sont spécifiées par des relations stochastiques et déterministes représentatives de notre connaissance des paramètres physiques de l'amas. Pour effectuer l'inférence paramétrique, la vraisemblance (compte tenu de ces valeurs réelles), tient en compte des propriétés de l'ensemble de données, en particulier son hétéroscédasticité et des objects avec des valeurs manquantes.Le BHM obtient les PDF postérieures des paramètres dans les PDFCP, en particulier celles des distributions spatiales, de mouvements propres et de luminosité, qui sont les objectifs scientifiques finaux du projet DANCe. Dans le BHM, chaque étoile du catalogue contribue aux PDF des paramètres de l'amas proportionnellement à sa probabilité d'appartenance. Ainsi, les PDFCP sont exempts de biais d'échantillonnage résultant de sélections tronquées au-dessus d'un seuil de probabilité défini plus ou moins arbitrairement.Comme produit additionnel, le BHM fournit également les PDF de la probabilité d'appartenance à l'amas pour chaque étoile du catalogue d'entrée, qui permettent d'identifier les membres probables de l'amas, et les contaminants probables du champ. La méthode a été testée avec succès sur des ensembles de données synthétiques (avec une aire sous la courbe ROC de 0,99), ce qui a permis d'estimer un taux de contamination pour les PDFCP de seulement 5,8 %.Ces nouvelles méthodes permettent d'obtenir et/ou de confirmer des résultats importants sur les propriétés astrophysiques de l'amas des Pléiades. Tout d'abord, le BHM a découvert 200 nouveaux candidats membres, qui représentent 10% de la population totale de l'amas. Les résultats sont en excellent accord (99,6% des 100 000 objets dans l'ensemble de données) avec les résultats précédents trouvés dans la littérature, ce qui fournit une validation externe importante de la méthode. Enfin, la distribution de masse des systèmes actuelle (PDSMD) est en général en bon accord avec les résultats précédents de Bouy et al. 2015, mais présente l'avantage inestimable d'avoir des incertitudes beaucoup plus robustes que celles des méthodes précédentes.Ainsi, en améliorant la modélisation de l'ensemble de données et en éliminant les restrictions inutiles ou les hypothèses simplificatrices, le nouveau système intelligent, développé et testé dans le présent travail, représente l'état de l'art pour l'analyse statistique des populations de NYC. / The origin and evolution of stellar populations is one of the greatest challenges in modern astrophysics. It is known that the majority of the stars has its origin in stellar clusters (Carpenter 2000; Porras et al. 2003; Lada & Lada 2003). However, only less than one tenth of these clusters remains bounded after the first few hundred million years (Lada & Lada 2003). Ergo, the understanding of the origin and evolution of stars demands meticulous analyses of stellar clusters in these crucial ages.The project Dynamical Analysis of Nearby Clusters (DANCe, Bouy et al. 2013), from which the present work is part of, provides the scientific framework for the analysis of Nearby Young Clusters (NYC) in the solar neighbourhood (< 500 pc). The DANCe carefully designed observations of the well known Pleiades cluster provide the perfect case study for the development and testing of statistical tools aiming at the analysis of the early phases of cluster evolution.The statistical tool developed here is a probabilistic intelligent system that performs Bayesian inference for the parameters governing the probability density functions (PDFs) of the cluster population (PDFCP). It has been benchmarked with the Pleiades photometric and astrometric data of the DANCe survey. As any Bayesian framework, it requires the setting up of priors. To avoid the subjectivity of these, the intelligent system establish them using the Bayesian Hierarchical Model (BHM) approach. In it, the parameters of prior distributions, which are also inferred from the data, are drawn from other distributions in a hierarchical way.In this BHM intelligent system, the true values of the PDFCP are specified by stochastic and deterministic relations representing the state of knowledge of the NYC. To perform the parametric inference, the likelihood of the data, given these true values, accounts for the properties of the data set, especially its heteroscedasticity and missing value objects. By properly accounting for these properties, the intelligent system: i) Increases the size of the data set, with respect to previous studies working exclusively on fully observed objects, and ii) Avoids biases associated to fully observed data sets, and restrictions to low-uncertainty objects (sigma-clipping procedures).The BHM returns the posterior PDFs of the parameters in the PDFCPs, particularly of the spatial, proper motions and luminosity distributions. In the BHM each object in the data set contributes to the PDFs of the parameters proportionally to its likelihood. Thus, the PDFCPs are free of biases resulting from typical high membership probability selections (sampling bias).As a by-product, the BHM also gives the PDFs of the cluster membership probability for each object in the data set. These PDFs together with an optimal probability classification threshold, which is obtained from synthetic data sets, allow the classification of objects into cluster and field populations. This by-product classifier shows excellent results when applied on synthetic data sets (with an area under the ROC curve of 0.99). From the analysis of synthetic data sets, the expected value of the contamination rate for the PDFCPs is 5.8 ± 0.2%.The following are the most important astrophysical results of the BHM applied tothe Pleiades cluster. First, used as a classifier, it finds ∼ 200 new candidate members, representing 10% new discoveries. Nevertheless, it shows outstanding agreement (99.6% of the 105 objects in the data set) with previous results from the literature. Second, the derived present day system mass distribution (PDSMD) is in general agreement with the previous results of Bouy et al. (2015).Thus, by better modelling the data set and eliminating unnecessary restrictions to it, the new intelligent system, developed and tested in the present work, represents the state of the art for the statistical analysis of NYC populations.

Les étoiles naines blanches représentent la fin de l’évolution de 97% des étoiles de notre galaxie, dont notre Soleil. L’étude des propriétés globales de ces étoiles (distribution en température, distribution de masse, fonction de luminosité, etc.) requiert l’élaboration d’ensembles statistiquement complets et bien définis. Bien que plusieurs relevés d’étoiles naines blanches existent dans la littérature, la plupart de ceux-ci souffrent de biais statistiques importants pour ce genre d’analyse. L’échantillon le plus représentatif de la population d’étoiles naines blanches demeure à ce jour celui défini dans un volume complet, restreint à l’environnement immédiat du Soleil, soit à une distance de 20 pc (∼ 65 années-lumière) de celui-ci. Malheureusement, comme les naines blanches sont des étoiles intrinsèquement peu lumineuses, cet échantillon ne contient que ∼ 130 objets, compromettant ainsi toute étude statistique significative. Le but de notre étude est de recenser la population d’étoiles naines blanches dans le voisinage solaire a une distance de 40 pc, soit un volume huit fois plus grand. Nous avons ainsi entrepris de répertorier toutes les étoiles naines blanches à moins de 40 pc du Soleil à partir de SUPERBLINK, un vaste catalogue contenant le mouvement propre et les données photométriques de plus de 2 millions d’étoiles. Notre approche est basée sur la méthode des mouvements propres réduits qui permet d’isoler les étoiles naines blanches des autres populations stellaires. Les distances de toutes les candidates naines blanches sont estimées à l’aide de relations couleur-magnitude théoriques afin d’identifier les objets se situant à moins de 40 pc du Soleil, dans l’hémisphère nord. La confirmation spectroscopique du statut de naine blanche de nos ∼ 1100 candidates a ensuite requis 15 missions d’observations astronomiques sur trois grands télescopes à Kitt Peak en Arizona, ainsi qu’une soixantaine d’heures allouées sur les télescopes de 8 m des observatoires Gemini Nord et Sud. Nous avons ainsi découvert 322 nouvelles étoiles naines blanches de plusieurs types spectraux différents, dont 173 sont à moins de 40 pc, soit une augmentation de 40% du nombre de naines blanches connues à l’intérieur de ce volume. Parmi ces nouvelles naines blanches, 4 se trouvent probablement à moins de 20 pc du Soleil. De plus, nous démontrons que notre technique est très efficace pour identifier les étoiles naines blanches dans la région peuplée du plan de la Galaxie. Nous présentons ensuite une analyse spectroscopique et photométrique détaillée de notre échantillon à l’aide de modèles d’atmosphère afin de déterminer les propriétés physiques de ces étoiles, notamment la température, la gravité de surface et la composition chimique. Notre analyse statistique de ces propriétés, basée sur un échantillon presque trois fois plus grand que celui à 20 pc, révèle que nous avons identifié avec succès les étoiles les plus massives, et donc les moins lumineuses, de cette population qui sont souvent absentes de la plupart des relevés publiés. Nous avons également identifié plusieurs naines blanches très froides, et donc potentiellement très vieilles, qui nous permettent de mieux définir le côté froid de la fonction de luminosité, et éventuellement l’âge du disque de la Galaxie. Finalement, nous avons aussi découvert plusieurs objets d’intérêt astrophysique, dont deux nouvelles étoiles naines blanches variables de type ZZ Ceti, plusieurs naines blanches magnétiques, ainsi que de nombreux systèmes binaires non résolus. / White dwarf stars represent the endpoint of stellar evolution for 97% of stars in the Galaxy. Our own Sun, in particular, will lose its external gas layers in about 5 billion years, and end up as an Earth-sized white dwarf. The study of their global properties (temperature distribution, mass distribution, luminosity function, etc.) requires statistically complete samples, free from any selection bias, and thus the best strategy to adopt when surveying these low-luminosity objects is to restrict the search to a given volume such as the immediate vicinity of the Sun. However, the current census of white dwarfs in the solar neighborhood suffers from significant statistical biases, since the most representative sample of the local white dwarf population, i.e. the stars within a sphere with a radius of 20 pc from the Sun (~ 65 light-years), contains only ~ 130 objects, and is thus dominated by large uncertainties due to small-number statistics. In order to perform a statistical analysis of the local white dwarf population which is more statistically significant, we present a study aimed at obtaining a complete sample of white dwarfs in the solar neighborhood within 40 pc of the Sun, thus increasing the sampled volume by a factor of 8. To identify every white dwarf within 40 pc of the Sun, we rely on SUPERBLINK, a large catalog containing proper motions and photometric information for over 2 million stars. Our approach is based on reduced proper motion diagrams, which are efficient at separating white dwarfs from other stellar populations. The distances for all white dwarf candidates in the northern hemisphere are determined from theoretical color-magnitude relations, in order to identify the stars that lie within 40 pc of the Sun. The spectral confirmation of the resulting ~ 1100 candidates required 15 observing runs with 3 large telescopes at Kitt Peak, Arizona, as well as ~ 60 hours of allocated time on the 8-m telescopes of Gemini North and South Observatories. From these spectroscopic observations, we identified 322 new white dwarf stars, among which 173 lie within 40 pc the Sun, thus increasing the current census of white dwarfs in this volume of space by 40%. Among the new white dwarf identifications, 4 could even belong to the 20 pc sample. We also show that our method is efficient at recovering white dwarfs in the densely populated area of the Galactic plane. We then present a spectroscopic and photometric analysis of our sample with state-of-the-art model atmospheres in order to determine their physical properties, in particular the effective temperature, surface gravity, and chemical composition of each star. Our statistical analysis of these properties --- based on a sample almost three times larger than the 20 pc sample --- reveals that we are successfully uncovering the most massive, and thus less luminous stars of this population, which are often missing in most surveys reported in the literature. We also identify a significant number of very cool, and thus potentially old white dwarfs, which are useful to sample the cool end of the luminosity function used to constrain the age of the Galactic disk. Finally, we report the discovery of several objects of astrophysical interest, including two new ZZ Ceti variable stars, several magnetic white dwarfs, and a few unresolved double degenerate binaries.