L'environnement professionnel est une source multifactorielle d'expositions où des nuisances d'origine industrielle, chimique ou toxique interagissent pour produire des effets néfastes sur la santé. Le Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles (RNV3P) est une base de données où des médecins spécialistes enregistrent des Problèmes de Santé au Travail (PST) à la suite d'un interrogatoire professionnel avec le patient. Un PST est défini comme l'association entre une pathologie et des expositions professionnelles multiples (1 à 5 nuisances, un métier et un secteur d'activité). Les objectifs consistent à développer une approche prenant en compte la multi-exposition professionnelle pour surveiller et détecter les PST potentiellement émergents. Ce travail débute par l'investigation des méthodes et outils statistiques existants pour la surveillance et la détection des événements sanitaires émergents. Nous décrivons ensuite la base de données du RNV3P, son activité et les travaux de recherche déjà réalisés, puis définissons le concept d'émergence au sens des données du RNV3P. Dans un premier temps, nous avons développé une approche basée sur les réseaux relationnels, appelée "Exposomes", qui permet de caractériser et surveiller les expositions professionnelles simples ou multiples potentiellement en cause dans la survenue de la pathologie. A partir du processus d'enregistrement des PST, nous avons dans un deuxième temps développé des travaux de modélisation, appelés "Fonctions Expertes", et construit une stratégie pour détecter des Problèmes de Santé au Travail potentiellement émergents.

L'environnement professionnel est une source multifactorielle d'expositions où des nuisances d'origine industrielle, chimique ou toxique interagissent pour produire des effets néfastes sur la santé. Le Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles (RNV3P) est une base de données où des médecins spécialistes enregistrent des Problèmes de Santé au Travail (PST) à la suite d'un interrogatoire professionnel avec le patient. Un PST est défini comme l'association entre une pathologie et des expositions professionnelles multiples (1 à 5 nuisances, un métier et un secteur d'activité). Les objectifs consistent à développer une approche prenant en compte la multi-exposition professionnelle pour surveiller et détecter les PST potentiellement émergents. Ce travail débute par l'investigation des méthodes et outils statistiques existants pour la surveillance et la détection des événements sanitaires émergents. Nous décrivons ensuite la base de données du RNV3P, son activité et les travaux de recherche déjà réalisés, puis définissons le concept d'émergence au sens des données du RNV3P. Dans un premier temps, nous avons développé une approche basée sur les réseaux relationnels, appelée "Exposomes", qui permet de caractériser et surveiller les expositions professionnelles simples ou multiples potentiellement en cause dans la survenue de la pathologie. A partir du processus d'enregistrement des PST, nous avons dans un deuxième temps développé des travaux de modélisation, appelés "Fonctions Expertes", et construit une stratégie pour détecter des Problèmes de Santé au Travail potentiellement émergents. / The occupational environment is a multifactorial source of exposures where industrial, chemical or toxic hazards interact to produce adverse effects on health. The French national occupational disease surveillance and prevention network (called RNV3P for Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles) is a database of Occupational Health Problems (OHPs) defined by physician scientists after a professionnal examination with the patient. An OHP is defined as an association between a disease and a set of occupational exposures (1 to 5 hazards, poste and activity sector). Objectives consist in developing an approach taking into account occupational multi-exposure for temporal surveillance of OHPs and identifying potentially emerging OHPs. This work begins with investigation of existent methods and statistical tools for surveillance and detection of emerging public health events. We then describe the RNV3P database, activity and researches already done, and then we define the concept of emergence in the sense of RNV3P data. First, we developed an approach based on relational networks, called "exposome" which is used to characterize and monitor single or multiple occupational exposures potentially involved in the onset of the disease. Second, from the OHP registration process, we develop a modeling work, called "Experts Functions", and built a strategy to detect potentially emerging OHPs.

Un réseau de surveillance efficace est souvent un outil utile pour surveiller et évaluer les différents états d'un écosystème spécifique. Avec les informations fournies par le réseau, les prédictions peuvent être générés en utilisant des analyses spatio-temporelles approfondies, qui peuvent ensuite aider les décideurs et les parties prenantes. Écosystèmes dominés par les humains sont très dynamique et complexe, où la plupart des variables observées ont des interactions non-linéaires mutuelles. En outre, les impacts des activités humaines sur l'écosystème sont souvent rugueux, dans de nombreux cas, ils perturbent l'équilibre écologique. Par conséquent, la surveillance d'un écosystème devient un problème complexe et il n'est pas facile de proposer un réseau de surveillance optimal en utilisant les techniques traditionnelles. Les techniques d'optimisation traditionnelles ne parviennent pas souvent à tenir compte des évolutions de la réalité associée à ces écosystèmes.Un exemple d'une telle situation se trouve à la région du delta du Mékong du Vietnam, où les gestionnaires provinciaux de l'agriculture sont concernés par les invasions régulières des cicadelles brunes (Brown Plant Hoppers - BPH), un ravageur du riz particulièrement active, à cause des maladies qu'ils véhiculent et transmettent à la les rendements de riz. / An efficient surveillance network is an invaluable tool to monitor and assess the different states of a given ecosystem. With the information collected by such a network, predictions can be generated using thorough spatio-temporal analyses, which can then support decision makers and stakeholders. Human dominated ecosystems are highly dynamic and complex , where most of the observed variables have mutual non-linear interactions. In addition, the human activities have a considerable impact on almost all ecosystems they inhabit, where they tend to disrupt the ecological balance in short period of times. The surveillance of such ecosystems by different technical solutions is complex and dynamic where designing an “optimal” surveillance network, i.e., a network that would reflect an almost realtime situation of an ecosystem. Often traditional optimization techniques fail to reflect the evolutions of the reality associated with these ecosystems.An example of such a situation, is the Mekong Delta region of Vietnam, where the provincial agricultural managers are concerned with the regular invasions of Brown Plant Hoppers (BPH), a particularly active rice pest, because of the diseases they carry and transmit to the rice yields. Their biggest concern is having a constantly accurate account of the current distribution of BPH waves, since it is the basis of establishing different prevention strategies. The time frame is short for applying these strategies: at least one week is needed between the moment where a prediction of the density of BPH can be estimated by the experts and warnings are sent to farmers and other end users and the moment where a strategy can be efficiently applied. To improve the efficiency of the system, the Vietnamese government has established a light-trap network [1] [2] that can capture multiple kinds of insects, especially BPH, and which data (the density of insects per trap) is collected and analyzed daily. Maintaining this network in a good state of operation has become an important national program of the Ministry of Agriculture and Rural Development of Vietnam since 2006. Although the current light-trap network is considered as a necessity for supporting the fight against various plant pests, it has three restrictions: (1) it misses detailed accounts on the life cycle of the BPH, (2) the network has remained stable since its initial design and has not, therefore, completely adapted to the huge changes that the ecosystem of the Mekong Delta has undergone in the recent years especially due to limitations in management, and (3) the network itself is very sparsely distributed.

Les milieux aquatiques sont les réceptacles finaux des pesticides organiques et inorganiques. Ainsi, des textes réglementaires fixant des objectifs afin de préserver et restaurer l’état des milieux aquatiques ont été établis (ex. Directive Cadre sur l’Eau). Ces textes réglementaires ou les programmes d'actions s'accompagnent de la mise en place de réseaux de suivi de la qualité des eaux. Ces suivis sont effectués via la réalisation de prélèvements ponctuels d'eau, fournissant une donnée souvent sujette à un manque de représentativité temporelle. Pour estimer de façon plus robuste une concentration moyenne dans le temps, des techniques d’échantillonnage passif ont été développées. Celles-ci permettent la pré-concentration in situ des contaminants et disposent d’une capacité intégrative sur plusieurs semaines. Ces travaux de thèse sont axés sur le Polar Organic Chemical Integrative Sampler (POCIS), largement utilisé pour l’échantillonnage des pesticides moyennement polaires et non ionisables (0<log Kow<4).Le premier volet de ces travaux de thèse avait pour objectif de tester la capacité du POCIS à intégrer de brèves variations de concentration en pesticides. Pour ce faire, une expérimentation simulant des pics de contamination d’intensités et de durées variables a été menée dans des conditions contrôlées de laboratoire. Cette expérimentation a démontré que la réactivité du POCIS face à de tels événements était dépendante des propriétés physico-chimiques des pesticides ciblés (notamment du log Kow) et de la durée d’exposition. Des profils d’accumulation différents ont été observés, avec deux phénomènes opposés survenus en début d’exposition, soit le « burst effect » ou le « lag effect ». Malgré ces deux phénomènes, le domaine d’applicabilité du POCIS a été mieux défini puisqu’il a été démontré que pour des pesticides caractérisés par un log Kow entre 2 et 4, les pics de contamination étaient bien pris en compte dans la concentration moyennée obtenue.Le second volet de ces travaux devait définir à large échelle l’apport du POCIS en complément des réseaux de suivi basés sur les prélèvements ponctuels. Dans ce contexte, 51 sites du réseau de contrôle DCE localisés sur les cours d’eau du bassin Adour-Garonne ont été échantillonnés 6 fois en 2016 via ces deux techniques. L’exploitation des données acquises pendant cette année de terrain s’est découpée en deux axes. Le premier avait pour objectif de comparer les informations fournis via les deux techniques. L’apport des caractéristiques intégratives du POCIS y a été démontré. En effet, le POCIS permet d’améliorer significativement le nombre de pesticides quantifiés ainsi que leur fréquence de quantification. De plus, il fournit une meilleure représentativité temporelle des niveaux de contamination mesurés, puisqu’il permet d’avoir une image plus réaliste des variations annuelles des concentrations en lien avec les usages des pesticides ciblés (saisonnalité). Ainsi, la combinaison de ces deux techniques a permis une meilleure caractérisation de la pression « pesticides » subie par le bassin Adour-Garonne.Le second axe visait à proposer une méthodologie d’exploitation automatisée permettant une interprétation visuelle et simple d’un jeu de données conséquent (> 10 000 données). Les données acquises avec les POCIS ont été utilisées pour réaliser des analyses multivariées, type « principal component analysis » et « hierarchical cluster analysis » afin de démontrer des liens entre occupation du sol et pesticides quantifiés. De plus, l’empreinte « pesticides » de chaque site a été établie. Ainsi, ce dernier axe a permis une meilleure caractérisation des zones les plus à risques ainsi qu’une identification rapide des sources potentielles.Ces travaux de thèse ont donc démontré des aspects fondamentaux et appliqués qui confirment l’intérêt du POCIS pour évaluer la qualité des eaux superficielles vis-à-vis des pesticides. / The aquatic environments are considered as the final receptacles of organic or inorganic pesticides. Thus, regulatory texts were established in order to preserve and restore the good status for the aquatic environments (e.g. Water Framework Directive). Currently, the conventional method for freshwater analysis is grab sampling several times per year with a lack of temporal representativeness. To overcome this issue, and in the aim of estimating a robust average concentration over time, passive sampling strategies have been developed. These samplers allow an in situ pre-concentration of contaminants and offer an integrative capacity of several weeks. This thesis focuses on the Polar Organic Chemical Integrative Sampler (POCIS), which is widely used for the sampling of moderately polar or no-ionizable pesticides (0<log Kow<4).The first part of this thesis aimed to test the POCIS capacity to integrate short pesticides contamination peaks. In this way, a laboratory controlled-conditions experiment which included pesticides contamination peaks of variable intensity and duration was performed over 14 days. This experiment proved that POCIS response depends on physico-chemical properties of the studied pesticides and also on the exposure duration. During the first part of the exposure period two different phenomena were observed, which were a “burst effect” or a “lag effect”. Despite these, short contamination peaks were well integrated in the time weighted average concentration, for pesticides with log Kow between 2 and 4.The second part of this thesis was to define, at a large scale, the contribution of POCIS as a complement to the monitoring networks based on grab samples. In this context, 51 monitoring stations located in the Adour-Garonne basin were sampled with these two techniques during 6 periods in 2016. The analysis of the large amount of data collected during this 1-year monitoring was divided into two axes. Firstly, information provided with POCIS and grab samples was compared. The contribution of the integrative capacity of POCIS was demonstrated; this capacity allowed us to obtain additional and complementary information to those of the monitoring networks. Indeed, POCIS improved significantly the number of quantified pesticides as well as their quantification frequency. Moreover, POCIS brought a better temporal representativeness of contamination levels, since it provided a more realistic picture of the annual variations in concentration levels related to the seasonality in the use of some pesticides. Thus, the combination of grab samples and POCIS provided a better assessment of pesticide contamination levels in the Adour-Garonne basin.The second axis aimed to propose an automated methodology allowing a visual and simple interpretation of a large dataset (> 10,000 data). Data acquired with POCIS were used to demonstrate correlations between land use and quantified pesticides. In this context, multivariate analyses, such as hierarchical clustering and principal component analyses, confirmed the relationship between land use in the watershed and the major pesticides quantified. Then, the "pesticide" fingerprint of each site was established. Finally, this last axis has made it possible to better characterize the sites most at risk and to quickly identify potential sources.This thesis work demonstrated fundamental and applied aspects, which confirm the interest of the POCIS in assessing the freshwater quality for pesticides.

Le domaine de la santé au travail est complexe car il associe de nombreuses données de différentes natures (secteurs d'activité, métiers, expositions, pathologies), disponibles à des échelles emboitées (entreprises, bassins d'activité, zones d'emploi, régions, etc) et appartenant à différents partenaires (assureurs, préventeurs, systèmes de surveillance). Ces multiples sources de données complémentaires, formalisées ou non, sont toujours analysées de manière indépendante, en ignorant notamment la dimension géographique y étant associée (territoires d'activités sous-jacents).L'objectif de notre travail est de considérer une de ces sources de données, le rnv3p (Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles), comme un objet géographique. Grâce à différentes méthodes (explicitées Partie 1) et outils géomatiques, et la prise en compte de la population active sous-jacente, c'est d'abord une description du réseau en termes de recrutement, zones d'ombre et zones de capture préférentielle qui est faite (Partie 2). Dans un second temps, c'est la confrontation de cette base à d'autres sources de données décrivant des maladies professionnelles (en particulier indemnisées) qui est analysée au travers d'approches par secteur d'activité et pathologie (Partie 3). Enfin, des préconisations concernant le développement d'un outil cartographique adossé à la base rnv3p à des fins de vigilance et au service des différents acteurs en santé travail ont été faites (Partie 4).Mots clés: santé-travail, pathologies professionnelles, réseau de surveillance, Systèmes d'Information Géographiques (SIG), analyse spatiale / The field of occupational health is complex because it combines many different types of data (activity sector, occupations, risk exposures, diseases), available at nested scales (communes, activity territories, employment areas, regions, etc.) and from different partners (insurers, stakeholders, monitoring systems). These multiple sources of additional data, formalized or not, are always analysed independently, ignoring in particular the geographic dimension associated therewith (underlying activities territories).The aim of our work is to consider one of these data sources, the rnv3p (French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network), as a spatial object. Through different methods (explained Part 1) and geomatics tools, and taking into account the underlying workforce, it is primarily a description of the network in terms of recruitment, shadow and preferential recruitment areas that is made (Part 2). Secondly, it is the confrontation of this database to other data sources describing occupational diseases (especially compensated one) which is analyzed through approaches by industry and pathology (Part 3). Finally, recommendations were made regarding the development of a mapping tool, built for the rnv3p database for vigilance purposes and helping various occupational health stakeholders (Part 4).Key words: occupational health, work related diseases, surveillance network, Geographic Information System (GIS), spatial analysis