La technique par plasma atmosphérique semble efficace pour la modification des surfaces de matériaux textiles car le traitement est rapide, peu onéreux et écologiquement propre. En dépit de ces avantages, il est extrêmement difficile de comprendre la relation complexe non-linéaire entre les paramètres du procédé plasma et les propriétés finales des matériaux. L’étude et l’optimisation d’un tel procédé doivent être donc basées sur une exploitation des techniques intelligentes telles que la logique floue et les réseaux de neurones. Dans une première partie, l'impact de traitement par plasma de type Décharge à Barrière Diélectrique (DBD) sous air est étudié sur différents types de tissus en polyester et viscose. Afin de mieux comprendre l’effet de la structure textile sur les résultats du traitement, une sélection des paramètres les plus pertinents a été effectuée en utilisant un critère de sensibilité basé sur la logique floue. Il a été mis en évidence que la puissance électrique, la vitesse de traitement, la matière, la finesse des fibres, la perméabilité à l’air, l’armure et la densité des pics ont une influence sur la mouillabilité et la capillarité des tissus. Dans la dernière partie de cette étude, une approche utilisant les réseaux de neurones a été développée afin de prédire la relation entre les paramètres pertinents sélectionnés et les propriétés hydrophiles des tissus. Des résultats tout à fait satisfaisants ont été obtenus et montrent une bonne capacité de généralisation. En outre, une analyse quantitative par poids des connexions a été menée pour analyser l’importance relative des paramètres d’entrée. Les résultats de cette analyse sont cohérents avec ceux obtenus en utilisant le critère de sensibilité flou. Ceci permet donc de confirmer d’une part l’influence des paramètres sélectionnés, et d’autre part de montrer la fiabilité des réseaux neuronaux. / Atmospheric plasma treatment seems to be a good way to treat quickly, cheaply and ecologically textile material surfaces. Despite these advantages, it is extremely difficult to understand the complex non-linear relationship between the plasma processing parameters and the final properties of materials. Therefore, the study and optimization of such process must be based on an exploitation of intelligent techniques such as fuzzy logic and neural networks. In a first part, the impact of atmospheric air Dielectric Barrier Discharge (DBD) plasma treatment is studied on different types of polyester and viscose woven fabrics. In order to get a better understanding on how the structure of woven fabrics influence on the results of the plasma treatment, a selection of the most relevant parameters was carried out by using a fuzzy logic based sensitivity variation criterion. This work shows that that the electric power, the treatment speed, the composition, the fibers fineness, the air permeability, the weave construction and the summit density have an influence on the wettability and the capillarity of fabrics. Lastly, a neural network approach was developed to predict the relationship between the selected input parameters and the fabric hydrophilic properties. Very satisfactory results were obtained and show a good capacity of generalization. Moreover, a quantitative analysis based on the weights of connections was conducted to analyze the relative importance of the input parameters. The results of this analysis are coherent with those obtained by using the fuzzy logic based sensitivity variation criterion. Thus, this finding confirms, on the one hand, the influence of the selected parameters and, on the other hand, it shows the efficiency of neural networks.

Cette thèse est une proposition pour la conception de comportements crédibles dans les simulations informatiques pour agents situés dans un environnement virtuel. Le comportement d'un agent se définit à partir de l'observation des actions qu'il exécute dans un environnement. Chaque action exécutée résulte d'un choix de l'agent parmi l'ensemble des actions qu'il peut effectuer. Le comportement se construit donc à partir des capacités de l'agent lui permettant de résoudre ses buts, le raisonnement, et d'un choix influencé par ses traits de caractère, l'individualité. Ma contribution consiste à définir des comportements qui sont composés de ces deux parties : le raisonnement et l'individualité. Cette thèse se concentre sur la proposition d'un mécanisme de sélection d'action pour la partie individualité du comportement. Ce mécanisme se base sur les notions de motivations et d'alternatives. Les motivations sont l'expression de traits du caractère de l'agent, elles influencent le choix de l'action à exécuter. Les alternatives sont les résolutions possibles calculées par la partie raisonnement du comportement. Le mécanisme de sélection d'action s'appuie sur les alternatives pour déterminer, à l'aide des motivations, la meilleure action à exécuter à chaque instant. Les motivations influençant le comportement de l'agent sont définies indépendamment du contexte d'application permettant leur réutilisation pour d'autres agents et d'autres simulations. Ma contribution vise également à apporter un enrichissement au projet CoCoA par l'apport d'un mécanisme de sélection d'action concret basé sur les motivations ainsi que la réalisation d'un atelier de conception de comportement. / This thesis proposes a new design approach for building software agents that reflect believable behaviors in simulated virtual environments. Observing a specific agent's actions usually leads to defining its overall behavior schema, which is done according to the actions it performs while attempting to reach a goal and, the choices this agent decides to make because of specific personality traits. The contribution of this thesis is directly related to the design phase wherein an agent's behavior is to be defined. Defining an agent's behavior consists of reasoning and individuality.This thesis focuses on the introduction of a new action selection mechanism to an agent behavior's individuality.The main concepts behind the design of our action selection mechanism are motivations and alternatives.We look at motivations as the independent expressions of a specific agent's traits that influence its upcoming action selection. We look at alternatives as possible resolutions computed by the reasoning part of an agent's behavior. In our approach, the motivations influencing agents' behaviors are domain-free.Therefore, we were able to utilize our work in contributing to the CoCoA project by providing a concrete motivation-based action selection mechanism. Further to the interaction-oriented approach promoted by the CoCoA project, the action selection mechanism we propose makes it possible to provide the means to have reliable behavioral engine that is the same for all agents.

La classification automatique des documents, une approche issue de l’apprentissage artificiel et de la fouille de textes, s’avère être très efficace pour l’organisation des ressources textuelles multilingues. Très peu des travaux se rapportent à la classification automatique de documents écrits en caractères arabes malgré la richesse morphologique de cette langue. Pour cela, nous nous intéressons dans cette thèse à la question de la classification automatique des documents écrits en caractères arabes. Il faut noter que pour surmonter les difficultés liées au traitement automatique de l’arabe, nous nous basons dans cette thèse sur une solution très performante celle basée sur la ressource linguistique informatisée de l’arabe DIINAR.1 et son analyseur morphologique. Le choix de la nature des attributs est un élément très important pour une classification automatique efficace et mérite être fait avec le plus grand soin puisqu’il a un effet directe sur la fidélité des classifieurs. Ainsi, nous avons mené dans cette thèse une étude comparative entre les n-grammes, les racines, les lemmes, et les mots comme nature d’attributs qui nous a permis de conclure une instabilité dans la performance des classifieurs basés sur les corpus construit via les n-grammes vis-à-vis d’une stabilité dans le comportement des classifieurs basés sur les corpus construits à partir des racines.De plus, on constate dans la plupart des travaux menés sur des documents écrits en caractères arabes qu’ils se basent sur des algorithmes d’apprentissage modernes comme, par exemple, les machines à vecteurs supports, les réseaux bayésiens naïfs, et les arbres de décision qui sont connus être parmi les meilleurs performants classifieurs du domaine. Toutefois, on ne trouve, à l’heure actuelle, aucun travail portant sur la classification automatique des documents écrits en caractères arabes qui utilise l’algorithme du dopage (« Boosting »). Pour cela, nous avons mené une étude comparative de la fidélité des arbres de décision (C4.5) dopés, d’une part, et les arbres de décision (C4.5) (sans dopage), les machines à vecteurs supports (SMO), et les réseaux bayésiens naïfs (NBM), d’un autre part, en fonction de la classification automatique des documents écrits en caractères arabes. Nous avons constaté que l’algorithme C4.5 boosté n’a pas pu surpasser la fidélité des algorithmes SVM et NBM. Nous attribuons cette faiblesse, sans reprocher le dopage, au fait que les arbres de décision sont très sensibles au moindre changement de leurs données sous-jacentes qui sont régulièrement pondérées et modifiées lors du dopage.Un document arabe peut être rédigé en une seule ou plusieurs langues i.e. le contenu du document est un mélange de mots écrits en caractères arabes ainsi que d’autres écrits en caractère latins. Tous les travaux portant sur la classification automatique des documents écrits en caractères arabes abordent le sujet d’un point de vue monolingue i.e. en exploitant uniquement le texte écrit en caractères arabes et en éliminant tout autre texte écrit dans d’autres langues. En conséquence, une partie vitale des informations présentes dans les documents est perdue délibérément sachant qu’elle aurait pu contribuer à la subjectivité de la décision prise par le classifieur puisque l’attribution d’un document à une catégorie ou une autre se base, principalement, sur son contenu. En conséquent, l’élimination des mots écrits en caractères latins tronque le texte ce qui met en question le degré de la subjectivité de la décision finale prise par le modèle de prédiction. Pour cela, nous nous sommes intéressés aussi dans cette thèse à la classification automatique des documents arabes ayant un contenu multilingues i.e. écrits en plusieurs langues. / The automatic classification of documents is an approach resulting from the hybridization of machine learning and text mining techniques. It is has proven to be very effective for the automatic organization of text based resources, in particularly, multilingual ones. We find, however, very little literature written on the subject when it comes to Arabic documents despite the fact that this language is morphologically much richer than Latin based ones. It should be noted that, in order to overcome the difficulties related to the automatic processing of Arabic documents, a deep analysis, such as the one performed by the morphological analyzer based on the computerized dictionary for Arabic DIINAR.1, is required.One of the intrinsic elements of any automatic classification system is the choice of the attribute’s nature. Great care should be taken while making that choice since it has a great impact on the classifier’s accuracy. One of the contributions made by this thesis is the presentation of a comparative study between Support Vector Machines (SMO) and Naïve Bayes Multinomial (NBM) algorithms based on multiple corpuses generated from n-grams, stems, lemmas, and words. We concluded that the performance of the classifiers based on corpuses generated from stems was better than the one based on lemmas and words. In addition, the performance of the classifiers based on stems was more stable than the one based on corpuses generated from n-grams.Another contribution made by this thesis is the use of Boosting as a classifier. None of the literature written on the automatic classification of Arabic documents has ever used it before despite the fact that this algorithm was designed for that purpose. Therefore, we have conducted a comparative study between Decision Trees (C4.5), Boosted Decision Trees (C4.5 and AdaBoost.M1), SMO, and NBM algorithms respectively. Boosting was indeed able to boost the performance of C4.5 but the regular re-weighting made by Boosting to the dataset’s instances hampered C4.5 from bypassing the performances of SMO and NBM algorithms. This weakness is due to the very nature of decision trees that renders them very sensitive to any change in their underlying data.We noticed while analyzing our dataset that an Arabic document is either written in one (i.e. Arabic) or multiple languages (i.e. it will contain words written in Arabic mixed with a minority of words written in another language). All of the literature written on the automatic classification of Arabic documents treats both cases equally and eliminates all the foreign terms in case it finds any. This deliberate elimination deprives the learning process from a vital part of the information found in the documents knowing that it could have contributed to the decision taken by the classifier since to assign to a document one category or another relies basically on its content and as such the degree of certainty of the decision made by the classifier is being compromised. Therefore, the main contribution made by this thesis is that it deals with the automatic classification of Arabic documents from a multilingual perspective and tries to preserve as much as possible of the foreign terms while eliminating only the useless ones (e.g. stowords).

La plupart des méthodes d'apprentissage standards nécessitent des descripteurs de données identiques pour les échantillons d'apprentissage et de test. Or, dans le domaine de la comparaison d'assurances en ligne, les formulaires et variables d'où proviennent les données sont régulièrement modifiés, amenant à travailler avec une faible quantité de données. L'objectif est donc d'utiliser les données obtenues avant la modification de la variable pour augmenter la taille des échantillons observés après la modification. Nous proposons d'effectuer un transfert de connaissances entre les données observées avant et après la modification. Une modélisation de la loi jointe de la variable avant et après la modification est proposée. Le problème revient donc à un problème d’estimation dans un graphe où l’identifiabilité du modèle est assurée par des contraintes métiers et techniques, amenant à travailler avec un ensemble réduit de modèles très parcimonieux. Les liens entre les descripteurs avant et après la modification sont totalement inconnus, impliquant des données manquantes. Deux méthodes d’estimation des paramètres, reposant sur des algorithmes EM sont proposées. Une étape de sélection de modèle est ensuite effectuée par un critère asymptotique et un critère non asymptotique reposant sur l’analyse bayésienne, incluant une stratégie d’échantillonnage préférentiel combinée à un algorithme de Gibbs. Une recherche exhaustive et une recherche non-exhaustive, basée sur un algorithme génétique et combinant l’estimation et la sélection de modèles, sont comparés pour obtenir le meilleur compromis "résultats-temps de calcul". Une application sur des données réelles termine la thèse. / Most of the classical learning methods require data descriptors equal to both learning and test samples. But, in the online insurance comparison field, forms and features where data come from are often changed. These constant modifications of data descriptors lead us to work with the small amount of data and make analysis more complex. So, the goal is to use data generated before the feature descriptors modification. By doing so, we increase the size of the observed sample after the descriptors modification. We intend to perform a learning transfer between observed data before and after features modification. The links between data descriptors of the feature before and after the modification are totally unknown which bring a problem of missing data. A modelling of the joint distribution of the feature before and after the modification of the data descriptors has been suggested. The problem becomes an estimation problem in a graph where some business and technical constraints ensure the identifiability of the model and we have to work with a reduced set of very parsimonious models. Two methods of estimation rely on EM algorithms have been intended. The constraints set lead us to work with a set of models. A model selection step is required. For this step, two criterium are proposed: an asymptotic and a non-asymptotic criterium rely on Bayesian analysis which includes an importance sampling combined with Gibbs algorithm. An exhaustive search and a non-exhaustive search based on genetic algorithm, combining both estimation and selection, are suggested to have an optimal method for both results and execution time. This thesis finishes with an application on real data.

Les femelles peuvent être influencées par l'information dite «publique» fournie par l'observation du choix de partenaire de leurs congénères. Chez les femelles d'espèces monogames, l'information publique peut être utile si elle permet l'apprentissage des traits d'un partenaire de qualité. Chez le diamant mandarin (Taeniopygia guttata), un passereau socialement monogame, des femelles sexuellement naïves vont altérer leur préférence en faveur d'un partenaire portant une bague de couleur similaire à celle d'un autre mâle qu'elles ont observé apparié à une femelle congénère durant 2 semaines. Dans la présente étude, nous avons investigué un tel usage d'information publique chez des femelles naïves de la même espèce afin de déterminer si des périodes d'exposition plus courtes (30 minutes par couple modèle) peuvent altérer les préférences de femelles naïves. Nous voulions aussi déterminer l'influence que peut avoir une augmentation de la quantité d'information publique fournie en faisant varier le nombre de couples modèles observés. Nous avons ornementé d'une plume rouge artificielle la couronne de certains mâles. Dans une première expérience, nous avons quantifié la modification de la préférence de femelles naïves pour des partenaires de chacun des deux phénotypes, ornementés ou normaux, dans trois conditions. Chacune de ces conditions correspondait à une situation de choix après que les femelles aient successivement observé soit aucune, une seule et enfin deux femelles, chacune individuellement appariée à un mâle normal, alors que les mâles ornementés étaient seuls. Dans une deuxième expérience identique, nous avons quantifié la modification de la préférence d'un second groupe de femelles naïves pour chacun des phénotypes mâles. Cette fois, cette quantification s'est faite après que les femelles aient observé soit, aucune, une seule, puis deux femelles modèles, chacune appariée individuellement à un mâle ornementé alors que les mâles normaux se trouvaient seuls. En absence d'information publique, ou lorsque les femelles modèles ont indiqué qu'elles avaient choisi un mâle normal, les femelles naïves ont significativement évité les mâles ornementés. Les femelles qui ont observé une femelle modèle appariée à un mâle ornementé ont perdu leur aversion pour le mâle ornementé. De plus, l'observation de 2 femelles modèles supplémentaires démontrant une préférence pour un mâle ornementé a altéré d'une façon significative l'intérêt des femelles pour les mâles ornementés, si bien qu'elles avaient alors clairement surmonté leur aversion pour de tels partenaires. Notre étude confirme que peu d'information publique est suffisante pour annuler l'aversion initiale des femelles pour des mâles portant un caractère nouveau chez l'espèce. User de l'information publique peut conduire à la transmission culturelle de préférences. Dans notre cas, cette transmission est en mesure de maintenir dans la population un nouveau trait phénotypique chez des partenaires qui auraient été initialement rejetés par les femelles. Pour que cette transmission puisse clairement exercer son influence, il faudra toutefois démontrer dans une future étude que l'altération des préférences des femelles que nous avons constatée est maintenue à plus long terme. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : information publique, sélection sexuelle, choix du partenaire, monogamie, diamant mandarin

Cette thèse porte sur la sélection des variables dans les modèles de régression linéaires multidimensionnels et les modèles de régression linéaires fonctionnels. Plus précisément, nous proposons trois nouvelles approches de sélection de variables qui généralisent des méthodes existantes dans la littérature. La première méthode permet de sélectionner des variables aléatoires continues dans un modèle linéaire multidimensionnel. Cette approche généralise celle de NKIET (2001) obtenue dans le cas d'un modèle linéaire unidimensionnel. Une étude comparative, par simulation, basée sur le calcul de la perte de prédiction montre que notre méthode est meilleure à celle de An et al. (2013). La deuxième approche propose une nouvelle méthode de sélection des variables mixtes (mélange de variables discrètes et de variables continues) en analyse discriminante pour plus de deux groupes. Cette méthode est basée sur la généralisation dans le cadre mixte de l'approche de NKIET (2012) obtenue dans le cas de l'analyse discriminante de plus de deux groupes. Une étude comparative par simulation montre, à partir du taux de bon classement que cette méthode a les mêmes performances que celle de MAHAT et al. (2007) dans le cas de deux groupes. Enfin, nous proposons dans la troisième approche une méthode de sélection de variables dans un modèle linéaire fonctionnel additif. Pour cela, nous considérons un modèle de régression d'une variable aléatoire réelle sur une somme de variables aléatoires fonctionnelles. En utilisant la distance de Hausdorff, qui mesure l'éloignement entre deux ensembles, nous montrons dans un exemple par simulation, une illustration de notre approche. / This thesis focuses on variables selection on linear models and additif functional linear model. More precisely we propose three variables selection methods. The first one is concerned with the selection continuous variables of multidimentional linear model. The comparative study based on prediction loss shows that our method is beter to method of An et al. (2013) Secondly, we propose a new selection method of mixed variables (mixing of discretes and continuous variables). This method is based on generalization in the mixed framwork of NKIET (2012) method, more precisely, is based on a generalization of linear canonical invariance criterion to the framework of discrimination with mixed variables. A comparative study based on the rate of good classification show that our method is equivalente to the method of MAHAT et al. (2007) in the case of two groups. In the third method, we propose an approach of variables selection on an additive functional linear model. A simulations study shows from Hausdorff distance an illustration of our approach.

Dans le cadre du contrôle qualité de décors verriers par analyse d’image, nous proposons une méthodologie originale de classification supervisée de textures couleur pour identifier les défauts d’aspect présents sur les décors. Cette méthodologie consiste à construire un espace d’attributs de texture couleur discriminant de dimension réduite lors d’un apprentissage hors ligne afin d’y représenter les textures à classer en ligne. Afin de satisfaire aux contraintes exigées par une application industrielle en termes de qualité de résultats et de temps de calcul, l’originalité de notre approche consiste à sélectionner automatiquement un nombre réduit d’attributs qui, d’une part sont évalués à partir d’images codées dans plusieurs espaces couleur exploitant des propriétés différentes et d’autre part, tiennent compte des relations spatiales intra et inter-composantes existant au sein de ces espaces. Nous montrons alors que les indices d’Haralick extraits des matrices de co-occurrences chromatiques sont des attributs répondant à ces objectifs lorsque le nombre de couleurs de l’image est réduit grâce à une sous-quantification des composantes couleur et qu’un voisinage isotropique est utilisé. L’approche proposée est d’abord appliquée à trois bases d’images de textures couleur de référence afin de montrer l’apport de l’approche multi-espaces couleur et le bénéfice que présente la sélection d’attributs, avant d’être appliquée au contrôle qualité des décors verriers. Pour répondre au problème de sous-représentativité des prototypes lié à cette application, nous introduisons une approche originale basée sur la génération d’images de synthèse présentant les défauts à détecter. / In the framework of decorated glasses quality control by image analysis, we propose an original methodology of supervised color texture classification in order to identify aspect flaws on patterns. This methodology consists in determining a low dimensional discriminating color texture feature space during an off-line learning stage in order to perform an on-line texture classification in this selected feature space. To satisfy constraints required by industrial applications about processing time and quality of texture classification, the originality of our approach consists in automatically selecting a reduced number of features which, on one hand are evaluated from images coded in several color spaces with different properties and on the other hand, which take into account the spatial relationships within and between the color components of each space. Then, we show that Haralick features extracted from color cooccurrence matrices answer to these goals when the number of colors in the image is reduced thanks to a quantization of color components and when an isotropic neighborhood is used. The proposed approach is firstly applied on three color texture benchmark databases in order to show the contribution of the multi color space approach and the advantage of feature selection. The method is then applied to decorated glasses quality control. In order to answer to the lack of prototypes, we introduce an original approach based on the generation of synthetic images where aspect flaws are present.

La sélection variétale a pour objectif la génération de variétés toujours plus performantes pour des caractères agronomiques d'intérêt. Pour les caractères quantitatifs, qui sont sous contrôle génétique polygénique, la sélection variétale consiste à réunir progressivement dans les nouvelles variétés des allèles favorables pour un maximum de gènes. Les processus de sélection évoluent, notamment par l'intégration des progrès concernant les connaissances génétiques et outils biotechnologiques. La sélection génomique est une méthode qui peut prédire la valeur génétique d'individus à partir de données génomiques et d'un modèle d'effets génétiques appris sur une population de référence. Nos études ont porté sur la possibilité d'insérer la sélection génomique dans le processus de sélection pour en augmenter l'efficacité. Notre sujet a été appliqué à un programme privé qui vise l'obtention de variétés de soja performantes pour le rendement et le contenu des graines en protéines, pour répondre à un besoin de protéines d'origine végétale. Des études génétiques sur une population de lignées générées lors de cycles de sélection successifs ont mis en évidence une structuration génétique en deux sous-populations qui ne sont pas "hermétiques". Nous avons étudié par échantillonnages de populations de test la précision de prédiction obtenue dans nos deux groupes avec différents modèles de GS : des modèles GBLUP additifs avec différentes populations d'apprentissage, puis des modèles d'architectures génétiques plus complexes. Les précisions de prédiction de nos modèles étaient proches les unes des autres. Cependant, nos résultats suggèrent que le modèle GBLUP le plus adapté pour obtenir des prédictions précises au sein de nos deux groupes est un modèle appris sur une population représentative du groupe à prédire et comprenant une composante additive et une composante épistatique additive x additive. Nous avons mis en place une application de la GS dans un cycle de sélection en cours de réalisation. Nous avons estimé le potentiel des croisements de départ par simulation de descendants virtuels et prédiction génomique de leurs performances, ce qui nous a permis de choisir trois populations biparentales prometteuses à l'intérieur desquelles nous avons effectué une sélection sur la base de prédictions génomiques. Nous avons développé un outil permettant de simuler des schémas de sélection sur plusieurs cycles consécutifs. Il s'agit d'un outil flexible et générique du point de vue de la définition des schémas de sélection. Cet outil permet notamment de comparer le gain génétique obtenu avec deux schémas différents à partir d'une même population de départ et d'un même modèle des effets génétiques et environnementaux agissant sur l'expression phénotypique d'un caractère. Avec cet outil, nous avons étudié la précision d'évaluation et les composantes de la variance de deux modèles GBLUP (avec ou sans modélisation de l'épistasie) après simulation de différentes architectures génétiques. Nous avons également comparé le schéma de sélection classique et différents schémas incluant une utilisation de la GS. Avec une comparaison sur un cycle, nous n'avons pas observé de gain à utiliser des schémas intégrant la GS pour augmenter l'efficacité de sélection de nouvelles variétés, à coût constant. Par contre, nous avons observé un gain à utiliser la GS pour choisir les croisements en début de cycle : la valeur génétique moyenne des lignées produites augmente de cycle en cycle. Concernant les alternatives au schéma de sélection classique du soja, des études plus approfondies seront nécessaires. Elles permettront notamment d'inclure la simulation des étapes de sélection sur le contenu des graines en protéines et d'étudier la question du gain génétique à long terme. / Varietal selection aims at the generation of increasingly more performing varieties for agronomic traits of interest. In the case of quantitative traits, which are under polygenic genetic control, varietal selection consists in gradually joining together in the new varieties favorable alleles for a maximum number of genes. Selection processes are evolving, in particular by integrating advances in genetic knowledge and biotechnological tools. Genomic selection is a method that can predict the genetic value of individuals from genomic data and a model of genetic effects learned on a reference population. Our studies have focused on the possibility of including genomic selection in the selection process to increase its efficiency. Our subject has been applied to a private program aimed at obtaining soybean varieties performing for yield and seed protein content to meet a need for proteins of plant origin. Genetic studies on a population of lines generated during successive breeding cycles have shown genetic structuration in two subpopulations that are not "hermetic". We studied by samplings of test populations the prediction accuracies obtained within our two groups with different GS models: additive GBLUP models with different learning populations, and then models of more complex genetic architectures. The prediction accuracies of our models were close to one another. However, our results suggest that the most suitable GBLUP model for obtaining accurate predictions within our two groups is a model learned on a population representative of the group to be predicted and including an additive component and an additive x additive epistatic component. We have implemented an application of GS in a selection cycle in progress. We evaluated the potential of initial crosses by simulation of virtual descendants and genomic prediction of their performances, which allowed us to select three promising biparental populations within which we made a selection based on genomic predictions. We have developed a tool to simulate selection schemes over several consecutive cycles. It is a flexible and generic tool from the point of view of selection schemes definition. This tool makes it possible, in particular, to compare the genetic gain obtained with two different schemes starting from a same starting population and from a same model of genetic and environmental effects acting on the phenotypic expression of a trait. With this tool, we studied evaluation accuracy and variance components of two GBLUP models (with or without epistasy modeling) after simulation of different genetic architectures. We also compared the classic selection scheme and different schemes including a use of GS. With a comparison on one cycle, we did not observe any gain in using schemes integrating GS to increase efficiency of selection of new varieties, at constant cost. On the other hand, we observed a gain in using GS to choose crosses at the beginning of cycle: mean genetic value of produced lines increases from one cycle to another. Regarding alternatives to the traditional soybean selection scheme, further studies will be required. In particular, they will include simulation of selection stages on seed protein content and study of long-term genetic gain.

La sélection sexuelle façonne la diversité du vivant par deux voies possibles : la sélection intersexuelle et la sélection intrasexuelle. S'il est bien évident que combiner les études portant sur ces deux voies d'action est le meilleur moyen pour comprendre la sélection sexuelle dans son entièreté, l'étude particulière de chacune d'elles reste une étape cruciale pour rendre compte de ses différents modes d’actions. Mon projet de doctorat suit une approche intégratrice pour répondre à ce besoin en ciblant à la fois les caractères phénotypiques sensés être sous sélection intrasexuelle, et les facteurs populationnels sensés modifier l'intensité de cette sélection. Mes recherches gravitent autour de la compétitivité pour l’accouplement des mâles d'une population sauvage d'un grand mammifère polygyne : le mouflon d'Amérique (Ovis canadensis). Cette population, sous forte sélection sexuelle, est idéale pour ce projet puisqu’elle est l’objet d’un suivi individuel détaillé depuis 1988 fournissant des données morphologiques et démographiques. Cette thèse se compose de quatre chapitres de recherche. Le chapitre 2 se concentre sur le rôle du phénotype dans la compétitivité pour l’accouplement des mâles. De façon indépendante et souvent expérimentale, les études montrent des liens entre le comportement reproducteur des mâles, leur morphologie, leur âge, et leur production de testostérone. Ce chapitre a donc pour objectif d’établir les relations entre ces trois niveaux phénotypiques en ciblant l’établissement du rang social, la longueur des cornes et la masse corporelle, et les concentrations fécales en métabolites de testostérone. Les résultats indiquent que le rang social est plus fortement lié à la production de testostérone qu’à la morphologie. De plus, la relation entre testostérone et rang social varie avec l’âge. Cette étude est un rare exemple d’intégration de plusieurs niveaux phénotypiques en nature dans le cadre de la sélection sexuelle. Le chapitre 3 explore les déterminants populationnels de la sélection intrasexuelle sur la longueur des cornes et la masse. La sélection est relative à un contexte de compétition donné. Or, les conditions de compétition intrasexuelle varient selon la composition des populations. En ciblant le nombre de compétiteurs, le sexe ratio adulte, et la structure d’âge, ce chapitre montre que la fluctuation de la sélection sexuelle, rarement montrée en nature, est déterminée par le seul effet du nombre de compétiteurs. De plus, cette étude montre que la sélection sexuelle est subie différemment selon l’âge. Cette étude est une des rares à établir un déterminisme écologique de la fluctuation de la sélection en nature. Le chapitre 4 replace l’étude de la sélection sexuelle dans le cadre plus large de la sélection totale sur les caractères sexuels secondaires. La valeur sélective est la contribution individuelle au bassin génétique des futures générations et est donc la pierre angulaire de l’évolution par sélection. En ciblant la relation entre phénotype et succès d’accouplement, les analyses de sélection sexuelle ne documentent donc que partiellement la relation entre le phénotype et la valeur sélective. Cette étude montre que des effets paternels peuvent accroitre la survie des descendants et intensifier l’effet de la sélection sexuelle sur les caractères. Le chapitre 5 compare des indices et mesures de sélection sexuelle. Depuis les années 1980, les arguments pour ou contre l’utilisation de mesures approximatives de la sélection sont débattus. L’objectif ce chapitre est de mettre à profit les données du suivi de Ram Mountain pour tester empiriquement des prédictions quant aux relations entre indices et mesures de sélection. Les résultats montrent que la sélection réalisée sur la longueur des cornes ne pourrait pas être correctement approximée par les indices d’asymétrie du succès reproducteur ni l’opportunité pour la sélection. Mes recherches de doctorat contribuent à raffiner la compréhension des mécanismes écologiques et évolutifs de la sélection intrasexuelle. De plus, l’emphase sur le rôle de la structure de la population dans la dynamique évolutive des caractères sexuellement sélectionnés permet de comprendre les mécanismes par lesquels l’exploitation humaine comme la chasse peut modifier les pressions de sélection affectant les populations sauvages.

La globalisation des marchés financiers amène les industries financières québécoises à innover en ce qui concerne la sélection du personnel. Pour concurrencer vis-à-vis la compétitivité des marchés, les entreprises sont à la recherche d’employés performants. Les industries financières recherchent spécifiquement des conseillers financiers performants qui sont à la hauteur des exigences résultant de la globalisation des marchés et des différentes juridictions du domaine de la finance. En effet, la globalisation des marchés occasionne certaines problématiques, entre autres le besoin des entreprises à prédire la loyauté des conseillers envers leur employeur afin de pallier la concurrence et la perte de clients.Plusieurs études ont démontré la possibilité de prédire la performance en emploi à l’aide de diverses méthodes de sélection du personnel. Notamment, la relation entre l’intelligence et la performance en emploi a été corroborée par plusieurs résultats de méta-analyses. Toutefois, parmi la littérature scientifique les chercheurs différencient la performance liée à la tâche de la performance contextuelle. Or l’intelligence aurait une relation plus importante avec la performance liée à la tâche qu’avec la performance contextuelle. Qui plus est, certaines études se sont attardées à l’importance que revêt la personnalité quant à la prédiction de la performance contextuelle. Les chercheurs de ces études mettre en lumière l’apport de la personnalité en ce qui concerne la performance contextuelle en emploi. La personnalité permet d’évaluer la dimension du savoir-être ainsi qu'évaluer et anticiper les comportements d’une personne, et ce, selon diverses situations. Ce qui paraît intéressant dans un contexte où les entreprises financières sont à la recherche de conseillers financiers performants dans diverses situations. La relation entre la personnalité et la performance en emploi a fait l’objet de nombreuses recherches. D’ailleurs, plusieurs méta-analyses corroborent l’existence d’une relation entre ces deux variables. Néanmoins, les chercheurs constatent l’absence de précision en ce qui concerne l’étude de la relation entre la performance et la personnalité. Ils soutiennent que la performance en emploi est un concept variable selon le type d’emploi. Conséquemment, les relations entre les traits de la personnalité varient en fonction du type d’emploi et l’exigence reliée au poste. À cet égard, aucune étude n’a été effectuée sur la relation entre la personnalité et la performance contextuelle en emploi chez les conseillers financiers. La question de recherche est donc la suivante, est-ce qu’il y a une relation entre les cinq grands traits de la personnalité et la performance contextuelle en emploi chez les conseillers financiers? Des régressions multiples ont été effectuées à l’aide d’un échantillon composé de 47 conseillers financiers, afin d’étudier la présence d’une relation entre la personnalité et la performance contextuelle. Les résultats corroborent les hypothèses formulées à la suite d’une recension des écrits. Plus précisément, les régressions multiples avaient pour but de vérifier certaines hypothèses à l’égard des cinq grands traits de la personnalité et la performance contextuelle en emploi. Qui plus est, des régressions multiples ont aussi été effectuées avec les facettes de la personnalité de manière exploratoire. Les résultats révèlent une relation significative entre le trait Conscience et le Score global de performance contextuelle ainsi qu’avec le facteur Coopération de la performance contextuelle. La facette Fiabilité et organisation a une relation significative avec les facteurs Loyauté et Conformité de la performance contextuelle ainsi qu’avec le Score global de la performance. Ensuite, le trait Agréabilité a une association positive avec le facteur Esprit sportif de la performance contextuelle. En outre, la facette Orientation prosociale a une relation significative avec le facteur Altruisme de la performance contextuelle. Enfin, la facette Personnalité artistique a une relation négative avec la performance contextuelle en emploi. Malgré la petite taille de l’échantillon, la présence de coefficients de régressions multiples significatifs tend à démontrer l’existence d’une relation entre la personnalité et la performance contextuelle en emploi chez les conseillers financiers. La présence de relations plus significatives avec les facettes de la personnalité et la performance contextuelle appuient certaines études qui suggèrent une plus grande spécificité de l’influence des facettes sur la performance contextuelle en emploi. Ce mémoire a pour principale faiblesse la petite taille de l’échantillon, mais a pour principale force d’avoir étudié un échantillon composé spécifiquement de conseillers financiers.