La digestion anaérobie est un des piliers de l'économie circulaire européenne, produisant du méthane et des engrais organiques à partir de déchets. Le développement de ce secteur passe par la co-digestion et l’optimisation de l'alimentation des procédés. Cela nécessite l'estimation de l'état biologique du digesteur, la caractérisation du substrat ainsi que l’utilisation de modèles prédictifs simulant les performances du digesteur, pour lesquels les solutions actuelles ne sont pas adaptées. Dans cette thèse, un capteur titrimétrique couplant pH et conductivité électrique pour l'estimation des concentrations en acides gras volatils, carbone inorganique et azote ammoniacale a été conçu, améliorant la précision d'estimation des acides gras volatils de 14,5 par rapport aux capteurs actuels. Couplé à l’analyse du biogaz, il permet d'estimer l'état biologique du procédé. En parallèle, une analyse spectroscopique proche-infrarouge, estimant les teneurs en glucides, protéines, lipides, demande chimique en oxygène, rendement et cinétique de production de méthane a été développée réduisant le temps de caractérisation des substrats à quelques minutes. La caractérisation rapide des substrats est utilisée pour implémenter le modèle de digestion anaérobie ADM1 de l’IWA qui prédit les performances d'un digesteur dans des conditions de digestion optimales. Le couplage de l’estimation de l'état biologique à cette approche permet de corriger la prédiction en prenant en compte l'état actuel du digesteur. Cette approche fournit un outil prédictif puissant pour le contrôle avancé des unités de digestion anaérobie ainsi que l'optimisation de la recette d'alimentation. / Anaerobic digestion is an important pillar of the European circular economy, producing methane and organic fertilizers from waste. The development of the anaerobic digestion sector goes through co-digestion and feeding strategy optimization. Its development requires the biological state estimation of the plant, substrate characterization and predictive models simulating the plant performances, for which current solutions are not suitable. In this thesis, a titration sensor coupling pH and electrical conductivity for the estimation of volatile fatty acids, inorganic carbon and ammonia has been designed, improving the accuracy on volatile fatty acids estimation by 14.5 compared to current sensors. Along with biogas analyses, it allows estimating the biological state of the unit. Besides, fast near infrared spectroscopic analysis, estimating in a matter of minute carbohydrate, protein and lipid contents, chemical oxygen demand, methane production yield and kinetics, has been developed. Thus fast substrate characterization is then used to implement a modified Anaerobic Digestion Model n°1 which predicts the performances of a plant under optimal condition. Coupling biological state estimation to this approach enables to correct the prediction with the current state of the plant. This approach provides a powerful predictive tool for advanced control of anaerobic digestion plants and feeding strategy optimization.

Ce travail de recherche propose de nouveaux outils pour améliorer la prise en compte des caractéristiques spécifiques des hedge funds, dans l'évaluation de leur risque et de leur performance. Tout d'abord, nous mettons en évidence l'intérêt des développements basés sur la théorie des valeurs extrêmes pour analyser et quantifier le risque extrême des hedge funds. Une procédure de backtesting démontre que la valeur en risque, estimée à partir de la distribution de Pareto généralisée s'ajustant aux pertes extrêmes (VaREVT), est plus fiable que les mesures de risque usuelles. Puis, nous suggérons un nouvel indicateur de performance, lequel permet de prendre en compte la non normalité des distributions de rentabilités des hedge funds ainsi que, le niveau de rentabilité minimum acceptable de l'investisseur. Enfin, quatre modèles ont été construits en vue de déterminer les principaux facteurs explicatifs de l'évolution de la rentabilité journalière des stratégies alternatives. Ce dernier point donne l'occasion de mettre en évidence les avantages de la méthode de régression PLS pour identifier les facteurs pertinents. Cette recherche offre, non seulement, des résultats intéressants pour mieux comprendre le monde des hedge funds mais également, de nouvelles perspectives pour l'évaluation du risque et de la performance des autres actifs financiers ayant une distribution de rentabilités leptokurtique et asymétrique.

Les exigences croissantes du travail et leurs conséquences sur la qualité de vie des salariés sont d'actualité. Dans cette perspective, la réflexion sur les pratiques managériales mérite d'être approfondie. Cette recherche vise trois objectifs : conceptualiser, mesurer et prédire l'influence du soutien social au travail (SST). Notre réflexion théorique s'articule en trois points. (1) Etudier les tensions psychologiques (demandes du travail, tensions de rôle et interférences vie professionnelle/vie « hors travail ») constitue une clé d'entrée qui nécessite (2) une réflexion sur les pratiques RH et les relations interpersonnelles au travail. (3) Nous étudions les effets de ces pratiques dans les modèles de recherche intégrant les tensions au travail, le burnout et l'implication organisationnelle. Le milieu hospitalier pose de manière exemplaire la dynamique et les enjeux du management de proximité. Nous étudions un cas unique : un centre hospitalier régional. Afin d'apporter des éléments de réponse, nous proposons d'abord une approche dyadique du SST. L'analyse de 60 entretiens menés auprès de cadres de santé, d'infirmiers, d'aides soignants et d'agents des services hospitaliers fait ressortir la nature émotionnelle des relations professionnelles. Aussi, le soutien du cadre et celui de l'équipe ne sont pas de même nature. Ensuite, nous développons une double mesure du SST perçu. Cette étape de la recherche met en exergue la difficulté d'établir une frontière entre le soutien professionnel (de reconnaissance etc.) et le soutien à l'individu (lié à ses problématiques personnelles). Enfin, le dernier point permet de présenter les avantages de la méthode de régression PLS pour identifier les facteurs pertinents. Ainsi, le soutien professionnel des cadres de santé est lié négativement à l'épuisement émotionnel alors que le soutien à l'individu le renforcerait. Pourtant, ce soutien influence positivement et très significativement l'implication affective des soignants. Finalement, nous montrons que l'influence du SST perçu diffère en fonction de sa nature.

Ce travail concerne les analyses visant à étudier les données où les individus sont structurés en différents groupes (données multi-groupes). La thèse aborde la question des données multi-groupes ayant une structure en un seul tableau, plusieurs tableaux, trois voies et deux blocs (régression). Cette thèse présente plusieurs méthodes d'analyse de données multi-groupes dans le cadre de l'analyse factorielle. Notre travail comporte trois parties. La première partie traite de l'analyse de données multi-groupes (un bloc de variables divisé en sous-groupes d'individus). Le but est soit descriptif (analyse intra-groupes) ou prédictif (analyse discriminante ou analyse inter-groupe). Nous commençons par une description exhaustive des méthodes multi-groupes. En outre, nous proposons deux méthodes : l'Analyse Procrustéenne duale et l'Analyse en Composantes Communes et Poids Spécifiques duale. Nous exposons également de nouvelles propriétés et algorithmes pour l'Analyse en Composantes Principales multi-groupes. La deuxième partie concerne l'analyse multi-blocs et multi-groupes et l'analyse trois voies et multi-groupes. Nous présentons les méthodes existantes. Par ailleurs, nous proposons deux méthodes, l'ACP multi-blocs et multi-groupes et l'ACP multi-blocs et multi-groupes pondérée, vues comme des extensions d'Analyse en Composantes Principales multi-groupes. L'analyse en deux blocs et multi-groupes est prise en compte dans la troisième partie. Tout d'abord, nous présentons des méthodes appropriées pour trouver la relation entre un ensemble de données explicatives et un ensemble de données à expliquer, les deux tableaux présentant une structure de groupe entre les individus. Par la suite, nous proposons quatre méthodes pouvant être vues comme des extensions de la régression PLS au cas multi-groupes, et parmi eux, nous en sélectionnons une et la développons dans une stratégie de régression. Les méthodes proposées sont illustrées sur la base de plusieurs jeux de données réels dans le domaine de la biologie. Toutes les stratégies d'analyse sont programmées sur le logiciel libre R. / This work deals with multi-group analysis, to study multi-group data where individuals are a priori structured into different groups. The thesis tackles the issue of multi-group data in a multivariate, multi-block, three-way and two-block (regression) setting. It presents several methods of multi-group data analysis in the framework of factorial analysis. It includes three sections. The first section concerns the case of multivariate multi-group data. The aim is either descriptive (within-group analysis) or predictive (discriminant analysis, between-group analysis). We start with a comprehensive review of multi-group methods. Furthermore, we propose two methods namely Dual Generalized Procrustes Analysis and Dual Common Component and Specific Weights Analysis. We also exhibit new properties and algorithms for multi-group Principal Component Analysis. The second section deals with multiblock multi-group and three-way multi-group data analysis. We give a general review of multiblock multi-group methods. In addition, we propose two methods, namely multiblock and multi-group PCA and Weighted-multiblock and multi-group PCA, as extensions of multi-group Principal Component Analysis. The two-block multi-group analysis is taken into account in the third section. Firstly, we give a presentation of appropriate methods to investigate the relationship between an explanatory dataset and a dependent dataset where there is a group structure among individuals. Thereafter, we propose four methods, namely multi-group PLS, in the PLS approach, and among them we select one and develop it into a regression strategy. The proposed methods are illustrated on the basis of several real datasets in the field of biology. All the strategies of analysis are implemented within the framework of R.

La recherche développée dans le cadre de cette thèse aborde différents aspects relevant de l’analyse statistique de données. Dans un premier temps, une analyse de trois indices d’associations entre deux tableaux de données est développée. Par la suite, des stratégies d’analyse liées à la standardisation de tableaux de données avec des applications en analyse en composantes principales (ACP) et en régression, notamment la régression PLS sont présentées. La première stratégie consiste à proposer une standardisation continuum des variables. Une standardisation plus générale est aussi abordée consistant à réduire de manière graduelle non seulement les variances des variables mais également les corrélations entre ces variables. De là, une approche continuum de régression a été élaborée regroupant l’analyse des redondances et la régression PLS. Par ailleurs, cette dernière standardisation a inspiré une démarche de régression biaisée dans le cadre de régression linéaire multiple. Les propriétés d’une telle démarche sont étudiées et les résultats sont comparés à ceux de la régression Ridge. Dans le cadre de l’analyse de plusieurs tableaux de données, une extension de la méthode ComDim pour la situation de K+1 tableaux est développée. Les propriétés de cette méthode, appelée P-ComDim, sont étudiées et comparées à celles de Multiblock PLS. Enfin, la situation où il s’agit d’évaluer l’effet de plusieurs facteurs sur des données multivariées est considérée et une nouvelle stratégie d’analyse est proposée. / The research developed in this thesis deals with several statistical aspects for analyzing datasets. Firstly, investigations of the properties of several association indices commonly used by practitioners are undergone. Secondly, different strategies related to the standardization of the datasets with application to principal component analysis (PCA) and regression, especially PLS-regression were developed. The first strategy consists of a continuum standardization of the variables. The interest of such standardization in PCA and PLS-regression is emphasized.A more general standardization is also discussed which consists in reducing gradually not only the variances of the variables but also their correlations. Thereafter, a continuum approach was developed combining Redundancy Analysis and PLS-regression. Moreover, this new standardization inspired a biased regression model in multiple linear regression. Properties related to this approach are studied and the results are compared on the basis of case studies with those of Ridge regression. In the context of the analysis of several datasets in an exploratory perspective, the method called ComDim, has certainly raised interest among practitioners. An extension of this method for the analysis of K+1 datasets was developed. Properties related to this method, called P-ComDim, are studied and compared to Multiblock PLS. Finally, for the analysis of datasets depending on several factors, a new approach based on PLS regression is proposed.

Dans les domaines de l'analyse, du contrôle et de la mesure physique, le laser constitue un outil métrologique particulièrement puissant et polyvalent, capable d'apporter des réponses concrètes à des problématiques variées, y compris d'ordre sociétal. Parmi ces dernières, la contamination des sites et des sols par les métaux lourds est un enjeu de santé publique important qui requiert de disposer de moyens de mesure adaptés aux réglementations existantes et suffisamment souples d'utilisation. Technique rapide et ne nécessitant pas de préparation de l'échantillon, la spectroscopie sur plasma induit par laser (LIBS) présente des avantages très intéressants pour réaliser des mesures sur site de la teneur en métaux lourds à l'échelle de la dizaine de ppm; la conception d'un appareil portable à moyen terme est envisageable.<br />Dans cette thèse nous montrons d'abord que le régime femtoseconde ne présente pas d'avantages par rapport au régime nanoseconde standard pour notre problématique. Ensuite nous mettons en œuvre un traitement avancé des spectres LIBS par des méthodes chimiométriques dont les performances améliorent sensiblement les résultats des analyses qualitatives et quantitatives d'échantillons de sols.