Pour déterminer la charge d'entraînement qui permettra à un athlète de progresser suite à son entraînement, l'entraîneur peut ne pas posséder les informations précises, ni les outils sophistiqués qui lui permettent de mesurer comment le corps réagit face à un stress. L'entraîneur émet souvent une prescription d'entraînement externe qui est basée sur son instinct et ses observations quant aux réponses de l'athlète à l'entraînement. Le but de cette étude était d'utiliser un outil qui permettrait de quantifier et de moduler la charge d'entraînement en préparation physique des membres d'une équipe de football universitaire au cours d'un mésocycle d'entraînement de 4 semaines. Huit joueurs de football au niveau universitaire québécois (n = 8) ont accepté de participer à cette étude de manière volontaire (âge = 21,0 ± 1,6 ans; taille = 183 ± 8 centimètres, et poids = 91,1 ± 15,7 kilogrammes). Les participants devaient réaliser 12 séances d'entraînement en salle de musculation; séances où les charges soulevées lors des séances impaires étaient déterminées selon le pourcentage du 1RM, tandis que celles des séances paires ne l'étaient pas. Les séances ont été intégrées à une périodisation d'entraînement avec intensification linéaire du pourcentage du 1RM et inversement d'une diminution du volume d'entraînement. La charge d'entraînement était calculée selon la méthode de la Séance-RPE de Poster (1998) et comprenait également la mesure de la monotonie, de la contrainte et du niveau de « fitness » des participants. Les résultats démontrent une durée moyenne des séances d'entraînement de 77 ± 16 minutes et un indice de perception de l'effort moyen pour l'ensemble des séances d'entraînement de 6/10 avec un indice de perception de l'effort plus élevé pour les séances impaires que les séances paires. La Séance-RPE moyenne pour l'ensemble des séances est de 489 ± 98 UA avec les premières séances ciblant un travail en hypertrophie montrant une Séance-RPE plus élevée que les séances en force maximale à intensité plus élevée. Les données moyennes de la charge d'entraînement montrent une augmentation lors des trois premières semaines de l'étude, période où le plus de séances d'entraînement ont été réalisées (1426; 1549; 1692 UA). Parallèlement à cette augmentation de la charge d'entraînement, on remarque également une augmentation de la monotonie moyenne (0,72; 0,89; 0,92) et de la contrainte moyenne (1057; 1340; 1651 UA), tandis que le niveau de « fitness » diminue (369; 209; 41 UA) lorsque les participants augmentent la fréquence de leurs entraînements à l'intérieur d'un même microcycle d'entraînement. L'utilisation de la Séance-RPE semble donc être appropriée pour suivre, de manière simple et efficace, les effets de l'entraînement et des facteurs environnementaux sur les athlètes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : quantification de la charge d'entraînement, perception de l'effort, football universitaire québécois

De récentes études tendent à montrer que les réseaux de neurones biologiques exploitent le bruit et les non-linéarités pour favoriser les processus de traitements de l'information. Cette thèse s'articule autour de cette thématique; elle tente de mettre à jour des liens entre des opérations de traitement du signal susceptibles d'apparaitre au sein du système visuel et les facteurs aléatoires qui y sont sous-jacents.<br /><br />Une description du système visuel et de ses différentes sources de bruits est réalisée dans le premier chapitre. Nous étudions dans le chapitre 2, le lien possible entre l'échantillonnage si particulier de la rétine et les mouvements incontrôlables et incessants de l'œil, les micro-mouvements. A l'aide de modèles simples de rétine et pour des fluctuations de diverses natures nous montrons que la ressemblance entre la scène projetée sur la rétine et la scène réelle peut être améliorée par des micro-mouvements aléatoires.<br /><br />Dans le chapitre 3, on s'intéresse à un problème récurent dans les systèmes naturels tel que le processus visuel : le test d'hypothèse binaire en milieu bruité. En particulier, nous caractérisons qu'elle peut être l'influence du bruit interne sur les performances de détection des premières couches de neurones du système visuel. Pour prendre en compte le bruit interne observé dans les réseaux de neurones biologiques, nous proposons de réaliser l'étude autour de quantifieurs stochastiques, quantifieurs dont les seuils sont soumis à des fluctuations aléatoires. Là encore, on observe que le bruit injecté dans le modèle permet d'accroitre les performances de détection en diminuant la probabilité d'erreur.

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.