Les variations des conditions d'oxydo-réduction dans les sols des zones humides, cultivés ou en friche, influent sur les mécanismes de mobilisation et d'immobilisation des éléments chimiques. La mobilité des éléments est étudiée dans des rizières de Camargue, dont les sols sont issus du comblement récent d'un paléochenal du Rhône. Les processus qui régissent les eaux de nappe sont déterminés à partir d'une acquisition en continu in situ des paramètres physico-chimiques. L'impact des alternances aérobie-anaérobie, liées au cycle annuel d'irrigation ou à des pluies orageuses, est analysé à haute fréquence dans les eaux de la nappe et de la lame de submersion. Dans la zone saturée du sol, en profondeur, ces perturbations engendrent précipitation et dissolution de phases minérales. Trente années d'irrigation ont suffi pour que la dynamique annuelle génère la création d'un horizon d'accumulation, contenant un front d'oxydo-réduction. Pendant une année sans irrigation, la dissolution des phases néoformées, carbonates et oxydes, de cet horizon, est amorcée. Dans l'horizon submergé de la rizière, silice, fer et plomb sont soumis à des fluctuations saisonnières, liées aux conditions réductrices et à l'activité du riz. Les teneurs en fer, manganèse et magnésium des eaux ne sont pas contrôlées par les phases minéralogiques connues. L'acidification à pH 4 par le riz pendant les quatorze jours de la phase de pré-reproduction fournit des éléments nutritifs à partir de la dissolution de phases solides. Les argiles mal cristallisées et les phytolithes sont altérés pour fournir du silicium à la plante.

La multiplication des conflits de part le monde a eu pour principale conséquence de disséminer des millions de mines antipersonnel qui mettent en danger la vie des populations et constituent une entrave au développement économique des régions concernées. Dans ce mémoire, de nouvelles techniques de traitement du signal sont proposées pour la détection des mines antipersonnel dans les données enregistrées par un GPR (Ground Penetrating Radar). Deux filtres numériques sont tout d'abord conçus pour réduire le clutter, qui constitue un ensemble de phénomènes indésirables, dans les données de type Bscan et Cscan fournies par le GPR. Ces deux types de données représentent respectivement des images de tranches verticales et horizontales du sous-sol. La conception des filtres nécessite une modélisation géométrique du clutter et d'une signature de mine, pour chaque type de données, suivie d'une analyse spectrale permettant de définir le gabarit du filtre idéal. Ensuite, une nouvelle méthode de détection, basée sur une technique de détection de ruptures non paramétrique, est proposée afin de localiser automatiquement les réponses des mines antipersonnel sur des données Bscan. La méthode consiste à rechercher les ruptures spatiales suivant la direction des mesures afin de détecter les positions horizontales des mines et les ruptures suivant l'axe temporel afin de détecter les temps de réponse des mines. Une méthode de détection, basée sur l'extraction de contours fermés, est également proposée pour localiser les réponses des mines sur des données Cscan. Les performances de ces deux méthodes de détection sont évaluées par le calcul de probabilité de détection et de fausses alarmes.

L'objectif de la thèse est de définir les bases conceptuelles permettant de développer des méthodes efficaces et adaptées à la classification dans les espaces de grande dimension. Dans ce contexte, les méthodes à noyau s'avèrent particulièrement adaptées. En effet, au-delà de leurs propriétés de régularisation - régularisation de type Tikhonov (Régression Ridge, Support Vector Machines, ... ) ou réduction de dimension (Partial Least Squares, Régression sur Composantes Principales,...) – elles offrent des avantages algorithmiques majeurs lorsque la dimension des données est supérieure au nombre d'observations. Ces méthodes ont fait l'objet d'une étude approfondie à la fois du point de vue théorique et appliqué dans les deux premiers chapitres de la thèse.<br /><br />Les deux chapitres suivants proposent de nouvelles méthodes, découlant de cette étude. Elles se fondent sur des principes de réduction de dimension supervisée en se focalisant principalement sur la régression PLS, particulièrement bien adaptée à la gestion de données de grande dimension. Il s'agissait de concevoir des algorithmes de classification s'appuyant sur les principes algorithmiques de la régression PLS. Nous avons proposé, la Kernel Logistic PLS, modèle de classification nonlinéaire et binaire basé à la fois sur la construction de variables latentes et sur des transformations du type Empirical Kernel Map. Nous avons étendu la KL-PLS au cas où la variable à prédire est polytomique donnant naissance à la Kernel Multinomial Logistic PLS regression.<br />Enfin dans les deux derniers chapitres, nous avons appliqué ces méthodes à de nombreux domaines, notamment en analyse d'images. Nous avons ainsi contribué au développement d'une application en vraie grandeur dans le domaine médical en élaborant un outil d'aide au diagnostic de tumeurs noires de la peau à partir d'images.

Cette thèse se propose d'étudier deux processus phonologiques bien distincts qui sont la réduction des voyelles atones à schwa que l'on trouve dans certains dialectes italiens et le redoublement phono-syntaxique induit par l'accent (Raddoppiamento Fonosintattico), désormais RF. Il semblerait que l'existence de ces deux phénomènes (le RF induit par l'accent et la réduction vocalique) soit en distribution complémentaire puisque l'analyse du processus de (non-)réduction vocalique en coratin permettrait de mettre en lumière la motivation structurelle de cette incompatibilité. Cette thèse va mettre à jour et vérifier cette prédiction avec des données diatopiques. En effet, le coratin dispose d'une contrainte pour que les voyelles soient réalisées non réduites rendant le RF déclenché par l'accent incompatible avec les dialectes à réduction localisés situé dans la partie centre-méridionale de la péninsule.

Les émissions de dioxyde de carbone n'ont de cesse d'augmenter avec l'exploitation massive des hydrocarbures pour la production d'énergie et de composés chimiques. Dans ce contexte, le développement d'une économie permettant de limiter l'impact écologique de notre mode de vie actuel se fait de plus en plus pressant et l'utilisation du CO2 comme matière première carbonée constitue une alternative attrayante aux ressources fossiles pour la production de consommables chimiques. Ces travaux de thèse ont porté sur le développement de nouvelles transformations catalytiques du CO2 selon une nouvelle approche, dite diagonale. Cette stratégie permet d'accéder à des produits à hautes valeurs énergétiques et commerciales tels que les formamides ou les hétérocycles azotés. La maîtrise énergétique dans ces réactions est assurée par l'utilisation de réducteurs doux comme les hydrosilanes et les hydroboranes. Ces nouveaux procédés sont accélérés par des catalyseurs organiques ; ils permettent ainsi de contourner les problèmes de coût, d'abondance et de toxicité habituellement rencontrés avec les catalyseurs métalliques. À travers des études théoriques et expérimentales, la compréhension des mécanismes réactionnels intervenant dans ces réactions a permis d'optimiser au mieux les conditions réactionnelles et les performances des catalyseurs employés afin de répondre aux exigences de la chimie durable.

L'objet de cette thèse est d'étudier différents dispositifs d'amortissement de vibrations en basses fréquences des aubes de rotor de soufflante ("fan") d'un turboréacteur. Les solutions étudiées utilisent des pastilles piézoélectriques, liées à l'aube et connectées à un circuit électrique passif ou semi-passif. Dans la première partie, il s'agit de mettre en pratique le modèle électromécanique développé dans la thèse de Julien Ducarne, puis de l'étendre au cas tridimensionnel par l'utilisation de la méthode des éléments finis. Ce modèle de comportement prend en compte le couplage entre une structure mécanique quelconque et des pastilles piézoélectriques planes ou courbes. Par la suite, un modèle réduit à faible nombre de degrés de liberté est construit, ce qui permet après résolution de prédire l'efficacité des dispositifs amortissants. Deux techniques, nommées "shunt" et "switch" sont appliquées au cas d'une aube fan. La première consiste à utiliser un circuit électrique résistif ou résonant. La seconde, encore à l'état de recherche, comporte un circuit muni d'un interrupteur synchronisé aux oscillations de la structure, ce qui produit un amortissement analogue à celui d'un frottement sec. La modélisation et l'optimisation électrique de ces circuits, issus de différents travaux antérieurs, ne font l'objet que d'un rappel dans ce mémoire. Une procédure d'optimisation est développée pour pouvoir trouver les géométries et les emplacements des pastilles qui maximisent le couplage électromécanique. Deux algorithmes différents (recuit simulé et recherche avec liste taboue) sont utilisés et mis en interaction avec les outils de calcul éléments finis pour trouver des solutions optimisées. Afin de valider sur un cas industriel l'ensemble des travaux sur les dispositifs piézoélectriques, une campagne d'essai est menée sur une aube fan de CFM56-7b. Les niveaux d'atténuation mesurés et ceux prévus par le modèle sont ensuite comparés. La seconde partie est consacrée à l'évaluation de l'effet des nonlinéarités géométriques sur la dynamique d'une structure tournante. Initialement prévue pour être intégrée à la partie shunt piézoélectrique, ceci afin de pouvoir estimer l'efficacité de ce dernier lorsque la structure tourne et vibre en grande amplitude, l'étude n'a pas été poursuivie et constitue une partie sans lien avec les techniques de réduction de vibrations. Néanmoins, les résultats obtenus en 1D, ainsi que la méthode de prise en compte des nonlinéarités dans le cas 3D viennent compléter et enrichir les différentes études actuelles menées sur le sujet, raison pour laquelle ce chapitre a été ajouté à ce mémoire. La détermination des caractéristiques dynamiques modales et leurs évolutions en fonction de certains paramètres de fonctionnement de l'aube constituent l'objet de cette partie. Plusieurs modèles sont développés et comparés pour pouvoir juger de la présence et de l'importance des divers phénomènes non linéaires dans la réponse forcée d'une poutre en rotation.

La sélection d'un modèle approprié est l'une des tâches essentielles de l'apprentissage statistique. En général, pour une tâche d'apprentissage donnée, on considère plusieurs classes de modèles ordonnées selon un certain ordre de " complexité". Dans ce cadre, le processus de sélection de modèle revient 'a trouver la " complexité " optimale, permettant d'estimer un modèle assurant une bonne généralisation. Ce problème de sélection de modèle se résume à l'estimation d'un ou plusieurs hyper-paramètres définissant la complexité du modèle, par opposition aux paramètres qui permettent de spécifier le modèle dans la classe de complexité choisie. L'approche habituelle pour déterminer ces hyper-paramètres consiste à utiliser une " grille ". On se donne un ensemble de valeurs possibles et on estime, pour chacune de ces valeurs, l'erreur de généralisation du meilleur modèle. On s'intéresse, dans cette thèse, à une approche alternative consistant à calculer l'ensemble des solutions possibles pour toutes les valeurs des hyper-paramètres. C'est ce qu'on appelle le chemin de régularisation. Il se trouve que pour les problèmes d'apprentissage qui nous intéressent, des programmes quadratiques paramétriques, on montre que le chemin de régularisation associé à certains hyper-paramètres est linéaire par morceaux et que son calcul a une complexité numérique de l'ordre d'un multiple entier de la complexité de calcul d'un modèle avec un seul jeu hyper-paramètres. La thèse est organisée en trois parties. La première donne le cadre général des problèmes d'apprentissage de type SVM (Séparateurs à Vaste Marge ou Support Vector Machines) ainsi que les outils théoriques et algorithmiques permettant d'appréhender ce problème. La deuxième partie traite du problème d'apprentissage supervisé pour la classification et l'ordonnancement dans le cadre des SVM. On montre que le chemin de régularisation de ces problèmes est linéaire par morceaux. Ce résultat nous permet de développer des algorithmes originaux de discrimination et d'ordonnancement. La troisième partie aborde successivement les problèmes d'apprentissage semi supervisé et non supervisé. Pour l'apprentissage semi supervisé, nous introduisons un critère de parcimonie et proposons l'algorithme de chemin de régularisation associé. En ce qui concerne l'apprentissage non supervisé nous utilisons une approche de type " réduction de dimension ". Contrairement aux méthodes à base de graphes de similarité qui utilisent un nombre fixe de voisins, nous introduisons une nouvelle méthode permettant un choix adaptatif et approprié du nombre de voisins.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

De nos jours, les évolutions technologiques imposent aux ingénieurs de modéliser desphénomènes toujours plus multiphysiques et complexes tout au long du processus dedéveloppement d'un système : le cycle en V. Pour cela, il est primordial d'avoir à disposition desoutils adaptés et performants, afin de réduire les temps de mise sur le marché, tout en obtenantdes produits plus matures et plus économes en énergie. Les travaux présentés ici décrivent lamise en place d'une plate-forme de prototypage virtuel et l'intérêt d'intégrer des considérationsénergétiques dans toutes les étapes de la modélisation. Cette approche permet, par exemple, dequantifier l'efficacité d'un système et de ses composants, et donc d'optimiser au plus tôt le coûténergétique d'une solution technique. Nous avons, dans un second temps, souhaité répondre àla problématique du " modèle le plus adapté ". Après analyse des différentes méthodes deréduction de modèles, nous avons décidé de développer la méthode PEMRA permettant depallier les limitations de la méthode MORA, introduite par Louca et al. en 1997. Les variables depuissance et d'énergie introduites précédemment sont utilisées pour calculer deux nouveauxcritères dans le processus de réduction de modèles, permettant de converger vers un modèleréduit plus simple et plus précis qu'avec la méthode MORA. Nous montrons enfin qu'enchoisissant judicieusement le signal d'excitation et un critère dit de précision temporelle adapté, ilest possible, par une approche innovante à la fois énergétique et fréquentielle, de trouver unmodèle réduit mieux adapté aux exigences imposées par l'utilisateur.

Les émissions de dioxyde de carbone n'ont de cesse d'augmenter avec l'exploitation massive des hydrocarbures pour la production d'énergie et de composés chimiques. Dans ce contexte, le développement d'une économie permettant de limiter l'impact écologique de notre mode de vie actuel se fait de plus en plus pressant et l'utilisation du CO2 comme matière première carbonée constitue une alternative attrayante aux ressources fossiles pour la production de consommables chimiques. Ces travaux de thèse ont porté sur le développement de nouvelles transformations catalytiques du CO2 selon une nouvelle approche, dite diagonale. Cette stratégie permet d'accéder à des produits à hautes valeurs énergétiques et commerciales tels que les formamides ou les hétérocycles azotés. La maîtrise énergétique dans ces réactions est assurée par l'utilisation de réducteurs doux comme les hydrosilanes et les hydroboranes. Ces nouveaux procédés sont accélérés par des catalyseurs organiques ; ils permettent ainsi de contourner les problèmes de coût, d'abondance et de toxicité habituellement rencontrés avec les catalyseurs métalliques. À travers des études théoriques et expérimentales, la compréhension des mécanismes réactionnels intervenant dans ces réactions a permis d'optimiser au mieux les conditions réactionnelles et les performances des catalyseurs employés afin de répondre aux exigences de la chimie durable.