Introduction : L'augmentation de l'incidence mondiale du diabète de type 1 (DT1) a été calculée à 3,0% par année en moyenne et il a été prédit qu'elle serait de 40% en 2010 chez les enfants âgés de 0 à 14 ans. Les causes de cette augmentation ne sont pas encore déterminées; cette thèse met à jour les connaissances actuelles sur l'incidence mondiale du DT1, en profitant de la disponibilité croissante des bases de données publiques et en examinant la corrélation entre l'incidence et les caractéristiques des pays. Méthodes : Une recherche exhaustive et systématique des articles publiés sur l'incidence du DT1 dans le monde a été effectuée pour étudier les variations globales de cette incidence dans les divers pays. L'objectif initial de cette thèse était d'étudier la corrélation entre les variables environnementales disponibles dans les bases de données publiques, et l'incidence du DT1 selon les pays.Conclusions et implications : Au cours de cette thèse, nous avons quantifié la variation pays par pays de l'incidence du DT1 dans le monde chez les enfants et les adultes, montrons qu'une grande partie de cette incidence pourrait s’expliquer par la variabilité de facteurs environnementaux d’un pays à l’autre. Cette thèse a également profité de la disponibilité croissante de données publiques sur la variation des facteurs environnementaux et génétiques de pays à pays, qui peuvent être impliqués dans le fort effet de cohorte de naissance qui a été observé ; il est conseillé d'approfondir la recherche sur la grossesse et la période néonatale et son implication dans DT1. / Background: The increase of worldwide incidence of type 1 diabetes (T1D) was calculated to be on average 3.0% per year and it was predicted that it would be 40% higher in 2010 in children aged 0-14 years. The causes of this increase are still under study; this thesis updates our current knowledge on the global incidence of T1D, and taking advantage of the increasing availability of public databases examines the correlation between incidence and country characteristics. Methods: A comprehensive systematic literature search of published articles on the incidence of T1D worldwide was conducted to study global variations of the incidence within countries. The initial goal of this thesis was to study the correlation between environmental variables available in public databases with the country incidence of T1D. Conclusions and implications: During this thesis, we quantified the country-to-country variation in T1D incidence worldwide in children and adults, and show that a large part of this incidence could be accounted for by the variability of environmental factors within the countries taking advantage of the increasing availability of public databases. Environmental factors may be involved in the strong cohort effect we found; it is advisable to deepen the research on pregnancy and neonatal period and its implications on T1D. Here we could quantify that the increase of T1D was even larger than had been predicted in an earlier study.

Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit décrivent plusieurs apports au thème de l'évaluation de la qualité d'images de documents numérisés. Pour cela nous proposons de nouveaux descripteurs permettant de quantifier les dégradations les plus couramment rencontrées sur les images de documents numérisés. Nous proposons également une méthodologie s'appuyant sur le calcul de ces descripteurs et permettant de prédire les performances d'algorithmes de traitement et d'analyse d'images de documents. Les descripteurs sont définis en analysant l'influence des dégradations sur les performances de différents algorithmes, puis utilisés pour créer des modèles de prédiction à l'aide de régresseurs statistiques. La pertinence, des descripteurs proposés et de la méthodologie de prédiction, est validée de plusieurs façons. Premièrement, par la prédiction des performances de onze algorithmes de binarisation. Deuxièmement par la création d'un processus automatique de sélection de l'algorithme de binarisation le plus performant pour chaque image. Puis pour finir, par la prédiction des performances de deux OCRs en fonction de l'importance du défaut de transparence (diffusion de l'encre du recto sur le verso d'un document). Ce travail sur la prédiction des performances d'algorithmes est aussi l'occasion d'aborder les problèmes scientifiques liés à la création de vérités-terrains et d'évaluation de performances.

Dans une turbine hydraulique, la rotation des aubes dans l’eau crée une zone de basse pression, amenant l’eau à passer de l’état liquide à l’état gazeux. Ce phénomène de changement de phase est appelé cavitation et est similaire à l’ébullition. Lorsque les cavités de vapeur formées implosent près des parois, il en résulte une érosion sévère des matériaux, accélérant de façon importante la dégradation de la turbine. Un système de détection de l’érosion de cavitation à l’aide de mesures vibratoires, employable sur les turbines en opération, a donc été installé sur quatre groupes turbine-alternateur d’une centrale et permet d’estimer précisément le taux d’érosion en kg/ 10 000 h. Le présent projet vise à répondre à deux objectifs principaux. Premièrement, étudier le comportement de la cavitation sur un groupe turbine-alternateur cible et construire un modèle statistique, dans le but de prédire la variable cavitation en fonction des variables opératoires (tels l’ouverture de vannage, le débit, les niveaux amont et aval, etc.). Deuxièmement, élaborer une méthodologie permettant la reproductibilité de l’étude à d’autres sites. Une étude rétrospective sera effectuée et on se concentrera sur les données disponibles depuis la mise à jour du système en 2010. Des résultats préliminaires ont mis en évidence l’hétérogénéité du comportement de cavitation ainsi que des changements entre la relation entre la cavitation et diverses variables opératoires. Nous nous proposons de développer un modèle probabiliste adapté, en utilisant notamment le regroupement hiérarchique et des modèles de régression linéaire multiple. / Cavitation erosion which results from repeated collapse of transient vapor cavities on solid surfaces is a constant problematic in hydraulic turbine runners and continues to enforce costly repair and loss of revenues. A vibratory detection system of cavitation erosion was installed 10 years ago for continuous monitoring of 4 hydropower units. A new hardware version of the system was developed and installed in 2010. This new system configuration is more reliable and allows more accurate evaluation of the cavitation erosion of the runners in kg/10 000 h. The first objective of this study is to investigate cavitation behavior upon one generating unit and to build a statistical model which will allow prediction of instant cavitation related to operating variables, such as gate opening, water flow, headwater level, tailwater levels, etc. The second objective is to develop a methodology for the reproducibility of the studies to other sites. A retrospective study will be conducted and we will mainly focus on data available since the system update in 2010. The preliminary analysis enhanced the complexity of the phenomenon. Indeed, changes in the relationship between cavitation and various operating variables were observed and could be due to a seasonal behavior or different operating conditions. Using hierarchical clustering and regression models, we formalize this heterogeneity by developing a model which includes operating variables such as active power, tailwater level and gate opening.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Dans un contexte de mobilité durable, le vélo en libre-service (VLS) représente un élément important dans les politiques de mobilité urbaine pour favoriser les modes doux dans le centre urbain. Son développement rapide dans le monde nécessite des recherches pour mieux comprendre le succès de ce mode de déplacement. Notre contribution à travers cette recherche est d’analyser les éléments socio-économiques importants ainsi que les caractéristiques du système VLS qui influent son usage pour construire des modèles de prédiction de la demande en VLS. Partant de l’hypothèse que les éléments socio-économiques autour des stations de VLS constituent des facteurs qualitativement et quantitativement explicatifs pour l’usage du VLS, notre démarche de recherche repose d’abord sur une analyse statistique, temporelle et spatiale des éléments explicatifs du système VLS pour ensuite les quantifier. Ces éléments sont utilisés pour modéliser la génération de la demande journalière en VLS par la méthode de régression linéaire multiple. Les modèles estimant les flux entrants et sortants journaliers en VLS ont été développés. Ils sont basés sur l’environnement socio-économique autour des stations et des variables d’offre de VLS. Ces modèles sont utiles pour comprendre le fonctionnement du système VLS, l’améliorer et estimer la demande des nouvelles stations dans une perspective d’élargissement d’un système VLS existant. Les modèles développés peuvent être également utilisés pour la localisation et le dimensionnement des stations d’un nouveau système VLS. La démarche de détermination, de quantification des variables explicatives et de modélisation forment un cadre de travail pour modéliser la demande d’autres modes de déplacement partagés. / In a context of sustainable transport, the bike sharing is an important factor in the policies to promote soft modes of transport in the urban center. Its rapid development in the world requires a need to deepen the usage of this mode of travel. Our contribution through this research is to analyze the important built-environment factors and the characteristics of bike sharing system that influence the use of bike sharing in order to build predictive models of demand for bike sharing. Assuming that socio-economic elements around the bike sharing stations are qualitatively and quantitatively explanatory for the use of bike sharing, our approach are based primarily on statistical analysis of temporal and spatial elements explaining bike sharing usage in order to determine and quantify the important built-environment variables. These variables are then used to model the generation of the daily demand of bike sharing using multiple linear regression method. The models estimating inflows and outflows of bike sharing using socioeconomic variables determined in a buffer area of each station are built. These models are useful for estimating the demand for new stations in an enlargement perspective of an existing bike sharing system or location and sizing of a new bike sharing system. The similar process of determination, quantification of the explanatory variables and modelling can be used to form a framework to predict the demand of other vehicle sharing systems.

Les groupes cotés français développent depuis quelques années des stratégies de communication financière destinées à présenter les éléments constitutifs de leur capital intellectuel. La problématique de cette thèse consiste à s'interroger sur les facteurs qui influencent les entreprises à diffuser ce type d'informations qui dépassent ou complètent les dispositions comptables portant sur le traitement des éléments immatériels. La première partie rappelle l'émergence du capital intellectuel tant au sein de la gestion des groupes que dans les évolutions macro-économiques. Cette partie propose une définition conceptuelle du capital intellectuel validée au moyen d'études de cas. La seconde partie est consacrée à une analyse typologique puis factorielle de l'information tant comptable qu'extra-comptable, relatif au capital intellectuel, et diffusée par un échantillon de groupes cotés au SBF 120. Ce cadre d'analyse est ensuite testé à partir d'hypothèses théoriques issues de la théorie politico-contractuelle. Les résultats montrent une certaine limite de cette théorie pour approcher les déterminants de cette information. Le secteur d'activité, la part d'incorporel dans le bilan des groupes et le type de cabinet d'audit semblent influencer de manière significative l'offre d'information sur le capital intellectuel.

Dans ce manuscrit, nous développons des outils de statistique bayésienne pour la prévision de consommation d'électricité en France. Nous prouvons tout d'abord la normalité asymptotique de la loi a posteriori (théorème de Bernstein-von Mises) pour le modèle linéaire par morceaux de part chauffage et la consistance de l'estimateur de Bayes. Nous décrivons ensuite la construction d'une loi a priori informative afin d'améliorer la qualité des prévisions d'un modèle de grande dimension en situation d'historique court. A partir de deux exemples impliquant les clients non télérelevés de EDF, nous montrons notamment que la méthode proposée permet de rendre l'évaluation du modèle plus robuste vis-à-vis du manque de données. Nous proposons enfin un nouveau modèle dynamique, non-linéaire, pour prévoir la consommation d'électricité en ligne. Nous construisons un algorithme de filtrage particulaire afin d'estimer ce modèle et comparons les prévisions obtenues aux prévisions opérationnelles utilisées au sein d'EDF.

Cette thèse s'articule autour de la problématique de la sélection de modèle, étudiée dans le contexte de la régression linéaire. L'objectif est de déterminer le meilleur modèle de prédiction à partir de données mesurées, c'est-à-dire le modèle réalisant le meilleur compromis entre attache aux données et complexité du modèle. La contribution principale consiste en la dérivation de critères d'évaluation de modèles basés sur des techniques de théorie de la décision, plus précisément l'estimation de coût. Ces critères reposent sur une hypothèse distributionnelle plus large que l'hypothèse classique gaussienne avec indépendance entre les observations : la famille des lois à symétrie sphérique. Cette famille nous permet à la fois de nous affranchir de l'hypothèse d'indépendance et d'ajouter une plus grande robustesse puisque nos critères ne dépendent pas de la forme spécifique de la distribution. Nous proposons également une méthode de comparaison des critères dérivés au travers d'une mesure de type Erreur quadratique (MSE), qui permet de déterminer si un critère d'évaluation de modèle est meilleur qu'un autre. La seconde contribution attaque le problème de la construction des différents modèles comparés. Les collections de modèles considérées sont celles issues des méthodes de régularisation parcimonieuses, de type Lasso. En particulier, nous nous sommes intéressés à la Pénalité Concave Minimax (MCP), qui garde la sélection du Lasso tout en corrigeant son biais d'estimation. Cette pénalité correspond cependant à un problème non différentiable et non convexe. La généralisation des outils habituels de sous-différentielles grâce aux différentielles de Clarke a permis de déterminer les conditions d'optimalité et de développer un algorithme de chemin de régularisation pour le MCP. Enfin, nous comparons nos propositions avec celles de la littérature au travers d'une étude numérique, dans laquelle nous vérifions la qualité de la sélection. Les résultats montrent notamment que nos critères obtiennent des performances comparables à ceux de la littérature, et que les critères les plus couramment utilisés en pratique (validation croisée) ne sont pas toujours parmi les plus performants.

Dans cette thèse, nous présentons nos contributions à Apollo (Automatic speculative POLyhedral Loop Optimizer), qui est un compilateur automatique combinant la parallélisation spéculative et le modèle polyédrique, afin d’optimiser les codes à la volée. En effectuant une instrumentation partielle au cours de l’exécution, et en la soumettant à une interpolation, Apollo est capable de construire un modèle polyédrique spéculatif dynamiquement. Ce modèle spéculatif est ensuite transmis à Pluto, qui est un ordonnanceur polyédrique statique. Apollo sélectionne ensuite un des squelettes d’optimisation de code générés statiquement, et l’instancie. La partie dynamique d’Apollo surveille continuellement l’exécution du code afin de détecter de manière dé- centralisée toute violation de dépendance. Une autre contribution importante de cette thèse est notre extension du modèle polyédrique aux codes exhibant un comportement non-linéaire. Grâce au contexte dynamique et spéculatif d’Apollo, les comportements non-linéaires sont soit modélisés par des hyperplans de régression linéaire formant des tubes, soit par des intervalles de valeurs atteintes. Notre approche permet l’application de transformations polyédriques à des codes non-linéaires grâce à un système de vérification de la spéculation hybride, combinant vérifications centralisées et décentralisées. / In this thesis, we present our contributions to APOLLO (Automatic speculative POLyhedral Loop Optimizer), which is an automated compiler combining Thread Level Speculation (TLS) and the polyhedral model to optimize codes on the fly. By doing partial instrumentation at runtime, and subjecting it to interpolation, Apollo is able to construct a speculative polyhedral model dynamically. The speculative model is then passed to Pluto -a static polyhedral scheduler-. Apollo then selects one of the statically generated code optimization skeletons and instantiates it. The runtime continuously monitors the code for any dependence violation in a decentralized manner. Another important contribution of this thesis is our extension of the polyhedral model to codes exhibiting a non linear behavior. Thanks to the dynamic and speculative context offered by Apollo, non-linear behaviors are either modeled using linear regression hyperplanes forming tubes, or using ranges of reached values. Our approach enables the application of polyhedral transformations to non-linear codes thanks to an hybrid centralized-decentralized speculation verification system

Dans un contexte où la consommation de viande bovine est en constante diminution, en partie à cause de sa composition lipidique, il apparaît important pour l'ensemble de la filière de pouvoir communiquer sur l’intérêt nutritionnel de cette viande et plus particulièrement sur sa composition en acides gras (AG). Pour que cette communication soit « efficiente » à tous les niveaux de la filière, il faut disposer de moyens analytiques fiables mais aussi faciles de mise en œuvre et de surcroît peu coûteux. La méthode analytique que nous avons choisi de tester est la spectrométrie proche infrarouge (SPIR) qui présente l’avantage d’être peu coûteuse, peu invasive et qui pourrait ainsi être utilisée à grande échelle et en routine en abattoir. Nous avons montré que la SPIR est performante pour déterminer les teneurs en AG saturés (AGS) et monoinsaturés (AGMI) (R2>0,9). Dans les meilleures conditions pour la prédiction des AGPI (échantillons comportant des teneurs élevées en AGPI et/ou une grande variabilité), les performances de prédiction restent encore insuffisantes (R2 <0,75). Pour pallier cette faiblesse de la SPIR, des équations de prédiction indirectes des AGPI ont été mises en place à partir des teneurs en AGS et AGMI, teneurs correctement déterminées par SPIR, et les informations disponibles en abattoir. Ces équations élaborées par régression linéaire multiple ont permis de prédire correctement les AGPI totaux et les AGPI n-6 (R2 >0,8). Elles restent perfectibles pour la détermination des AGPI n-3 totaux (R2=0,64) mais surtout pour le 18:3 n-3, le 20:5 n-3 et le 22:6 n-3 (R2 <0,55). L’objectif final de ce travail étant d'utiliser les équations en complément des mesures réalisées par SPIR à des fins industrielles afin de déterminer rapidement la composition en AG de la viande bovine, des études complémentaires seront nécessaires pour tester l'ensemble de notre démarche associant SPIR et équations de prédiction. / In a context where the consumption of beef is declining in part because of its lipid composition, an opportunity to revive the beef industry is to communicate with consumers on nutritional quality of beef, especially its fatty acids (FA) composition. To ensure this communication is “efficient” at all levels of the industry, we must have reliable analytical resources but also easy to implement and also inexpensive. The analytical method proposed for determining the beef FA composition is the near-infrared spectroscopy (NIRS) which is inexpensive, minimally invasive and could thus be widely used in routine in slaughterhouse. We showed that NIRS was effective to determine the concentrations of saturated (SFA) and monounsaturated (MUFA) FA (R2> 0.9). Under the best conditions for the prediction of PUFA (samples containing high levels of PUFA and / or with a high variability), PUFA predictions were still not enough (R2 <0.75). So, to overcome this weakness of NIRS, indirect prediction equations of PUFA were performed from the SFA and MUFA contents correctly determined by NIRS and information available in slaughterhouses. These equations, developed by multiple linear regression, were used to correctly predict total and n-6 PUFA (R2> 0.8). These equations are still to be improved for the determination of the total n-3 PUFA (R2 = 0.64) and of the 18:3 n-3, the 20:5 n-3 and the 22:6 n-3 (R2 <0.55). Given that the ultimate aim of this research is to use the equations as a complementary tool in tandem with NIRS measurements to serve industry as a way to rapidly determine the FA content of beef, further studies will be needed to trial and test our novel coupled NIRS–prediction equations approach.