A necessidade de antecipar e identificar variações de acontecimentos apontam para uma nova direção nos mercados de bolsa de valores e vem de encontro às análises das oscilações de preços de ativos financeiros. Esta necessidade leva a argumentar sobre novas alternativas na predição de séries temporais financeiras utilizando métodos de aprendizado de máquinas e vários modelos têm sido desenvolvidos para efetuar a análise e a previsão de dados de ativos financeiros. Este trabalho tem por objetivo propor o desenvolvimento de um modelo de previsão adaptativo baseado em um sistema SVR-wavelet híbrido, que integra modelos de wavelets e Support Vector Regression (SVR) na previsão de séries financeiras. O método consiste na utilização da Transformada de Wavelet Discreta (DWT) a fim de decompor dados de séries de ativos financeiros que são utilizados como variáveis de entrada do SVR com o objetivo de prever dados futuros de ativos financeiros. O modelo proposto é aplicado a um conjunto de ativos financeiros do tipo Foreign Exchange Market (FOREX), Mercado Global de Câmbio, obtidos a partir de uma base de conhecimento público. As séries são ajustadas gerando-se novas predições das séries originais, que são comparadas com outros modelos tradicionais tais como o modelo Autorregressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), o modelo Autorregressivo Fracionário Integrado de Médias Móveis (ARFIMA), o modelo Autorregressivo Condicional com Heterocedasticidade Generalizado (GARCH) e o modelo SVR tradicional com Kernel. Além disso, realizam-se testes de normalidade e de raiz unitária para distribuição não linear, tal como testes de correlação, para constatar que as séries temporais FOREX são adequadas para a comprovação do modelo híbrido SVR-wavelet e posterior comparação com modelos tradicionais. Verifica-se também a aderência ao Expoente de Hurst por meio da estatística de Reescalonamento (R/S). / The necessity to anticipate and identify changes in events points to a new direction in the stock exchange market and reaches the analysis of the oscillations of prices of financial assets. This necessity leads to an argument about new alternatives in the prediction of financial time series using machine learning methods. Several models have been developed to perform the analysis and prediction of financial asset data. This thesis aims to propose the development of SVR-wavelet model, an adaptive and hybrid prediction model, which integrates wavelet models and Support Vector Regression (SVR), for prediction of Financial Time Series, particularly Foreign Exchange Market (FOREX), obtained from a public knowledge base. The method consists of using the Discrete Wavelets Transform (DWT) to decompose data from FOREX time series, that are used as SVR input variables to predict new data. The series are adjusted by generating new predictions of the original series, which are compared with other traditional models such as the Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA), the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average model (ARFIMA), the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model (GARCH) and the traditional SVR model with Kernel. In addition, normality and unit root tests for non-linear distribution, and correlation tests, are performed to verify that the FOREX time series are adequate for the verification of SVR-wavelet hybrid model and comparison with traditional models. There is also the adherence to the Hurst Exponent through the statistical Rescaled Range (R/S).

Esta tese tem por objetivo (i) fazer uma análise descritiva de construções seriais em baulê, classificando-as segundo a tipologia elaborada por Aikhenvald & Dixon (2006), que subdivide construções seriais em dois grandes grupos semânticos - construções simétricas e construções assimétricas - de acordo com suas propriedades sintáticas e semânticas, e (ii) analisar a sua organização conceitual, a partir da perspectiva de duas teorias de orientação cognitivista, a saber, a Gramática Cognitiva (Langacker, 1997, 2008, 2010 e a Gramática de Construções (Goldberg, 1995). A análise buscou, ainda, comparar as construções seriais em baulê com construções coordenadas sem conectivo por serem semelhantes na estrutura, enfatizando que, na serialização, ocorre a descrição de um único evento, e, na coordenação, é possível representar dois ou mais eventos, o que as diferencia de forma fundamental. O corpora constitui-se da gravação de narrativas contadas por falantes de baulê e de frases elaboradas em português e francês e traduzidas para o baulê. / This thesis has the objective (i) to present a descriptive analysis of serial constructions in Baule, classifying them according to the typology elaborated by Aikhenvald & Dixon (2006), which subdivides serial constructions in two major semantic groups symmetrical and asymmetrical constructions pursuant to their syntactic and semantic properties, and (ii) to analyze its conceptual organization based on the perspective of two theories of cognitivist orientation, namely, Cognitive Grammar (Langacker, 1997, 2008, 2010) and the Grammar of Constructions (Goldberg, 1995). Furthermore, the analyzes sought to compare the serial constructions in Baule to coordinate constructions without connective for being similar in structure, emphasizing that, in serialization, occurs the description of a single event, and, in coordination, it is possible to represent two or more events, what fundamentally differentiates them. The corpora is constituted by the recording of narratives related by native speakers of Baule and by sentences elaborated in Portuguese and French translated to Baule.

De nos jours, les pays sont amenés à prendre des mesures visant à une meilleure rationalisation des ressources en électricité dans une optique de développement durable. Des solutions de comptage communicantes (Smart Meters), sont mises en place et autorisent désormais une lecture fine des consommations. Les données spatio-temporelles massives collectées peuvent ainsi aider à mieux connaitre les habitudes de consommation et pouvoir les prévoir de façon précise. Le but est d'être en mesure d'assurer un usage « intelligent » des ressources pour une meilleure consommation : en réduisant par exemple les pointes de consommations ou en ayant recours à des sources d'énergies renouvelables. Les travaux de thèse se situent dans ce contexte et ont pour ambition de développer des outils de fouille de données en vue de mieux comprendre les habitudes de consommation électrique et de prévoir la production d'énergie solaire, permettant ensuite une gestion intelligente de l'énergie.Le premier volet de la thèse s'intéresse à la classification des comportements types de consommation électrique à l'échelle d'un bâtiment puis d'un territoire. Dans le premier cas, une identification des profils types de consommation électrique journalière a été menée en se basant sur l'algorithme des K-moyennes fonctionnel et sur un modèle de mélange gaussien. A l'échelle d'un territoire et en se plaçant dans un contexte non supervisé, le but est d'identifier des profils de consommation électrique types des usagers résidentiels et de relier ces profils à des variables contextuelles et des métadonnées collectées sur les usagers. Une extension du modèle de mélange gaussien classique a été proposée. Celle-ci permet la prise en compte de variables exogènes telles que le type de jour (samedi, dimanche et jour travaillé,…) dans la classification, conduisant ainsi à un modèle parcimonieux. Le modèle proposé a été comparé à des modèles classiques et appliqué sur une base de données irlandaise incluant à la fois des données de consommations électriques et des enquêtes menées auprès des usagers. Une analyse des résultats sur une période mensuelle a permis d'extraire un ensemble réduit de groupes d'usagers homogènes au sens de leurs habitudes de consommation électrique. Nous nous sommes également attachés à quantifier la régularité des usagers en termes de consommation ainsi que l'évolution temporelle de leurs habitudes de consommation au cours de l'année. Ces deux aspects sont en effet nécessaires à l'évaluation du potentiel de changement de comportement de consommation que requiert une politique d'effacement (décalage des pics de consommations par exemple) mise en place par les fournisseurs d'électricité.Le deuxième volet de la thèse porte sur la prévision de l'irradiance solaire sur deux horizons temporels : à court et moyen termes. Pour ce faire, plusieurs méthodes ont été utilisées parmi lesquelles des méthodes statistiques classiques et des méthodes d'apprentissage automatique. En vue de tirer profit des différents modèles, une approche hybride combinant les différents modèles a été proposée. Une évaluation exhaustive des différents approches a été menée sur une large base de données incluant des paramètres météorologiques mesurés et des prévisions issues des modèles NWP (Numerical Weather Predictions). La grande diversité des jeux de données relatifs à quatre localisations aux climats bien distincts (Carpentras, Brasilia, Pampelune et Ile de la Réunion) a permis de démontrer la pertinence du modèle hybride proposé et ce, pour l'ensemble des localisations / Nowadays, countries are called upon to take measures aimed at a better rationalization of electricity resources with a view to sustainable development. Smart Metering solutions have been implemented and now allow a fine reading of consumption. The massive spatio-temporal data collected can thus help to better understand consumption behaviors, be able to forecast them and manage them precisely. The aim is to be able to ensure "intelligent" use of resources to consume less and consume better, for example by reducing consumption peaks or by using renewable energy sources. The thesis work takes place in this context and aims to develop data mining tools in order to better understand electricity consumption behaviors and to predict solar energy production, then enabling intelligent energy management.The first part of the thesis focuses on the classification of typical electrical consumption behaviors at the scale of a building and then a territory. In the first case, an identification of typical daily power consumption profiles was conducted based on the functional K-means algorithm and a Gaussian mixture model. On a territorial scale and in an unsupervised context, the aim is to identify typical electricity consumption profiles of residential users and to link these profiles to contextual variables and metadata collected on users. An extension of the classical Gaussian mixture model has been proposed. This allows exogenous variables such as the type of day (Saturday, Sunday and working day,...) to be taken into account in the classification, thus leading to a parsimonious model. The proposed model was compared with classical models and applied to an Irish database including both electricity consumption data and user surveys. An analysis of the results over a monthly period made it possible to extract a reduced set of homogeneous user groups in terms of their electricity consumption behaviors. We have also endeavoured to quantify the regularity of users in terms of consumption as well as the temporal evolution of their consumption behaviors during the year. These two aspects are indeed necessary to evaluate the potential for changing consumption behavior that requires a demand response policy (shift in peak consumption, for example) set up by electricity suppliers.The second part of the thesis concerns the forecast of solar irradiance over two time horizons: short and medium term. To do this, several approaches have been developed, including autoregressive statistical approaches for modelling time series and machine learning approaches based on neural networks, random forests and support vector machines. In order to take advantage of the different models, a hybrid model combining the different models was proposed. An exhaustive evaluation of the different approaches was conducted on a large database including four locations (Carpentras, Brasilia, Pamplona and Reunion Island), each characterized by a specific climate as well as weather parameters: measured and predicted using NWP models (Numerical Weather Predictions). The results obtained showed that the hybrid model improves the results of photovoltaic production forecasts for all locations

Este trabalho tem como objetivo a avaliação de três estimadores do parâmetro de integração fracionária d e de um teste para memória longa compartilhada. Os estimadores a serem avaliados são: o estimador de Geweke e Porter-Hudak, o estimador usando o periodograma suavizado e o estimador semiparamétrico truncado de Whittle. A avaliação dos estimadores será no contexto de processos ARFIMA+ARMA, e em relação a variações nos termos autoregressivos e de médias móveis, tanto do termo de memória curta quanto do termo de memória longa. Além disso, serão introduzidos o conceito de modelos com memória longa compartilhada e um método de identificação através da análise de correlação canônica para séries temporais multivariadas proposto, por Ray e Tsay (1997). Por fim, serão apresentadas três aplicações sobre dados reais dos tópicos estudados: uma para a velocidade do vento em São Paulo e Piracicaba e outras duas para séries das bolsas de valores de Hong Kong, Nova Zelândia, Singapura, Brasil e Reino Unido / The goal of this project is the evaluation of three long memory parameter estimators and a common long range dependence test. The estimators evaluated are: the Geweke and Porter-Hudak, the smoothed periodogram and the semiparametric truncated Whittle estimators. The evaluation is in the context of processes ARFIMA+ARMA, and related to variations in the autoregressive and moving average coefficients, both in the short and long memory terms. Furthermore, we describe common long range dependence processes and an identification approach (Ray and Tsay, 1997) for them, using the canonical correlation analysis. Finally, three applications to real data are presented: the first one to the wind\'s speed in the Brazilian cities of São Paulo and Piracicaba, and the other ones to financial time series of the stock markets of Hong Kong, New Zealand, Singapore, Brazil and the United Kingdom.

A pesquisa tem por finalidade avaliar dois modelos econométricos de mudanças de preços, que podem ser utilizados em estratégias de arbitragem estatística, o probit ordenado e o de decomposição, estimando seus parâmetros em quatro pregões de mini contratos de dólar futuro negociados na bolsa de valores brasileira. O estudo da negociação em alta frequência com a utilização de dados de transação a transação revela informações relativas à microestrutura de mercado que o ferramental mais tradicional não é capaz de desvendar. Uma das razões é que modelos tradicionais trabalham com variações de preço como variáveis contínuas, enquanto que ao considerar as variações de preço uma variável contínua e não uma variável discreta, como nos modelos aqui avaliados. Este trabalho acrescenta à literatura sobre microestrutura de mercado ao aplicar os modelos estudados em um ativo distinto daqueles avaliados nos papers originais, voltados ao exame do mercado de ações. Esta pesquisa concluiu que os modelos probit ordenado e de decomposição podem ser utilizados para previsão de mini contratos de dólar futuro e que o modelo de decomposição apresenta parâmetros mais significantes. Também concluiu-se que, no modelo probit ordenado, as variáveis de volume e time duration não se apresentaram relevantes na determinação do preço desse contrato e que a quantidade de defasagens utilizadas nos parâmetros estimados pode variar dentre os pregões. / The research aims to evaluate two econometric models of price change, which can be used in strategies of statistical arbitrage, the ordered probit model and the decomposition model, estimating its parameters in four trading sessions of mini US dollar futures contracts traded on the Brazilian Stock Exchange. The study of high frequency trading with the use of trade-by-trade price movements reveals information related to the market microstructure that the more traditional econometric tools are not able to solve when considering the price changes as a continuous variable and not a discrete one, like in the models evaluated here. This work adds to the literature on market microstructure by applying the models studied in an asset different from those evaluated in the original papers, aimed at examining the stock market. This research concluded that the ordered probit and decomposition models can be used to predict mini US dollar futures price changes and that the decomposition model presents more significant parameters. It was also concluded that, in the ordered probit model, the volume and time duration variables were not relevant in determining the price of this contract and that the number of lags used to estimate parameters can vary among the trading sessions.

O presente trabalho tem como objetivo analisar a volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil, no período de março de 1986 até fevereiro de 2006, por meio do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) e IRF-M (Índice de Renda Fixa de Mercado), como indicadores do mercado de renda fixa, e o IBOVESPA (Índice da BOVESPA), como indicador de renda variável. Por meio da comparação da volatilidade destes ativos é possível observar se há coincidência temporal entre os dois mercados, em relação aos picos de volatilidade devido, principalmente, a influência de variáveis macroeconômicas. Tal análise é importante para que os gestores de portfólios, que tomam decisões de como alocar os investimentos, conheçam o histórico e o corrente relacionamento entre as volatilidades dos dois mercados. As volatilidades do mercado de renda fixa e do mercado de renda variável foram calculadas por meio do desvio padrão anual dos retornos mensais e por meio de um modelo GARCH(1,1). Os resultados mostram que, no Brasil, durante o período analisado, os dois mercados apresentaram: períodos coincidentes de picos de volatilidade, grande mudança no padrão comportamental das volatilidades após a implantação do Plano Real e pouca estabilidade na relação entre as volatilidades. / This work aims to study the volatility of the fixed income market and the stock market in Brazil, from March 1986 to February 2006, through CDI (Interbank Interest Rate), IRF-M (Fixed Income Index), as a fixed income market indicators, and IBOVESPA (BOVESPA index), as a stock market indicator. Through the comparison of the volatility of these assets it is possible to observe if there is time frame coincidence between the two markets, in relation to the peaks of volatility due to, mainly the influence of macroeconomics variables. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Those fixed income market and stock markets volatilities were calculated through the annual standard deviation of the monthly returns and from a GARCH(1,1) model. The results show that, in Brazil, during the studied period, both markets presents: coincident volatility peaks periods, high change in the behavioral pattern of volatility after the deployment of the Plano Real and little stability in the relationship between the volatility.

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Inteligência Artificial e Computação na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,sob a orientação do Professor João Correia Lopes

Cette recherche, qui s'inscrit dans le cadre du programme de cartographie des habitats naturels et semi naturels (CarHAB) piloté par le Ministère en charge de l’Écologie vise à proposer une typologie et une méthodologie de cartographie dynamique et paysagère en moyenne montagne. La région clermontoise, depuis la Limagne jusqu'à la chaîne des Puys, a été retenue comme secteur d'étude car il s'agit d'une région montagneuse, particulièrement diversifiée tant au niveau des facteurs abiotiques que biotiques, ces conditions entraînant une grande variété d'habitats. Six grand types de systèmes, représentant une surface de 51 544 ha, ont été étudiés : vallée alluviale, plaine sédimentaire de la Limagne, coteaux xérothermiques, plateau et gorges sur substrat cristallin et zones montagnardes de la chaîne des monts Dôme. Afin de faciliter l’approche paysagère, un référentiel phytosociologique analytique intégrant 5614 relevés, ainsi qu’un catalogue descriptif des associations végétales présentes sur le territoire, ont été mis en place. Ces outils diagnostiques ont permis de déterminer 173 associations ou groupements végétaux dans notre secteur d’étude. Le corpus principal de ce travail consiste en l'élaboration d'un modèle prédictif spatio-temporel des végétations actuelle et potentielle en utilisant l’approche dynamico-caténale. Cette méthode, dont les définitions, concepts et adaptations à la zone d'étude sont explicités et discutés, a l'avantage de représenter trois niveaux d'organisation de la végétation, communauté végétale (association végétale, habitat), dynamique (série) et paysage (géosérie) et d'intégrer les variables écologiques qui les régissent au sein de patrons spatiaux (tessella, caténa). À l'issue de cette analyse, 81 unités typologiques ont été caractérisées : 60 séries de végétations (23 séries, 5 sous-séries, 5 curtaséries 23 permaséries et 4 théroséries) et 21 géoséries de végétations (14 géoséries, 3 géocurtaséries et 4 géopermaséries). Chacune d’entre elles fait l’objet d’une description complète, avec diagrammes d'affinités dynamique, extension géographique, état de conservation, degré d'anthropisation/naturalité... Ces recherches débouchent aussi sur plusieurs résultats d'ordre méthodologique. Un module spécifique de la base de données VegFrance a été mis en place, en utilisant le logiciel Turboveg, afin de stocker, dans un but d'analyse, les 184 relevés paysagers réalisés (synrelevés et géosynrelevés). Un modèle prédictif de l'impact du changement climatique sur les séries de végétation, selon les objectifs de la cop 21, a été esquissé. Les valeurs bio-indicatrices d’Ellenberg ont été utilisées ici en intégrant plusieurs niveaux d’échelles : plante, association végétale et série de végétation. Ces valeurs, analysées statistiquement, ont permis de caractériser la variabilité écologique inter- ou intra-sériale et plus globalement d’effectuer une évaluation du degré de naturalité/anthropisation pour chaque série. Enfin un mode opératoire est proposé pour de telles études cartographiques dans des régions similaires selon les objectifs de CarHAB. Trois cartes de végétations ont été réalisées à l'issue de ce travail : une première représente les séries résultant de l’analyse des végétations actuelles, une deuxième les géoséries de la zone d’étude. La troisième est une carte des séries de végétations potentielles dites "hypothétiques" résultant du changement climatique global. / This research project is part of the program CarHAB designed for the mapping of natural and semi-natural habitats and funded by the French Ministry of Environment. It aims at proposing 1) landscape vegetation typology and 2) a methodology to map vegetation of French low mountain range at the landscape scale, taking into account the vegetation dynamic. The study area is the Clermont-Ferrand region, in Auvergne, from the Limagne plains to the “chaîne des Puys” (Massif central, France) which is a mountainous region. It is particularly varied regarding both abiotic and biotic drivers of plant types and thereafter includes a large variety of habitats. Six main types of ecosystems were studied, over a 51 544 ha large area : an alluvial valley, a sedimentary plain, xerothermic hills, plateau and fault on crystalline rocks and mountains of the monts Dômes. The first step of this landscape approach had consisted to propose an analytical phytosociological referential, based on 5614 relevés from bibliography and ours. A descriptive catalog of the plant associations occuring over the studied area was provided. Based on those diagnostic tools, 173 associations or plant assemblages was identified in the study area. The main body of this work consists of the elaboration of a spatiotemporal predictive model of the current and potential vegetation, using the dynamico-catenal approach. The benefit of this approach, defined and discussed in this work, is that it represents three levels of organization of the vegetation, i.e. plant communities (plant association, habitat), their dynamics (serie) and their spatial organization in the landscape (geoserie). It permits to take into account the ecological variables driving vegetation patterns (tessella, catena). Following this “dynamico-catenal” analysis, 81 typological units have been found and characterized: 60 series of vegetation (23 séries, 5 sous-séries, 5 curtaséries 23 permaséries and 4 théroséries) and 21 geoseries of vegetation (14 géoséries, 3 géocurtaséries and 4 géopermaséries). Each of them is fully described in this work, in particular regarding their dynamic affinity diagrams, geographical extension, conservation state, degree of anthropisation or naturality... This work achieved several methodological issues: 1) A specific module of the VegFrance data base was established, using the Turboveg software, to store relevés at the landscape scale realized (synrelevés, géosynrelevés). 2) A predictive model of the impact of the climate change on the vegetation series was sketched, according to the objectives of the COP 21 scheme. 3) The bio-indicator values of Ellenberg were used here at several levels: taxa, plant communities and vegetation series. These data were analyzed statistically and their variability within and between vegetation series was assessed as cues for ecological variability and more generally for the naturality/anthropization of each serie. Finally a modus operandi is proposed for analyzing and mapping vegetation in similar regions, according to the objectives of the CarHAB framework. Three maps of vegetation were realized: one represents the series resulting from the analysis of the current vegetation, the second represents the geoserie of the area study. The third is a map of the series of potential vegetation which may be expected under the hypothesis of a global climate change.

Dans certaines situations il devient nécessaire de traiter les séries chronologiques à valeurs entières. Au premier regard, l'analyse de telle série peut présenter quelques difficultés, notamment si l'analyse est basée sur quelques modèles stochastiques. Ces modèles doivent refléter la particularité entière de la série observée. De nombreuses tentatives ont été faites pour définir des modèles qui peuvent être utilisés pour décrire les séries chronologiques à valeurs entières. La plupart des modèles proposés sont basés sur l'opérateur d'amincissement et possèdent les mêmes propriétés que les modèles à valeurs réelles bien-connus dans la littérature. L'objectif de cette thèse est d'étudier les modèles auto-régressifs à valeurs entières. Nous introduisons une nouvelle classe de modèles basés sur l'opérateur d'arrondi. Par rapport aux modèles existants, la nouvelle classe a plusieurs avantages: structure d'innovation simple, coefficients de régression avec des signes arbitraires, valeurs négatives possibles pour la série chronologiques et pour la fonction d'auto-corrélation. Nous étudions la stationnarité des modèles et la consistance forte de l'estimateur des moindres carrés proposé pour estimer les paramètres. Nous analysons quelques séries chronologiques à valeurs entières bien-connues avec les modèles introduits.

Le choléra est une maladie diarrhéique contagieuse strictement humaine, causée par Vibrio cholerae, un bacille gram négatif. La maladie se traduit par une diarrhée acqueuse profuse parfois accompagnée de vomissements survenant quelques heures à quelques jours après l'ingestion d'eau ou d'aliments souillés par V. cholerae. Dans l'environnement, V. cholerae est retrouvé dans les eaux saumâtres des zones d'estuaire où il colonise la surface de certaines algues et de copépodes, pouvant ainsi persister en l'absence de l'homme pendant des périodes de temps prolongées. C'est le cas dans les zones estuariennes d'Asie du Sud-Est telle que la région du golfe du Bengale, où la maladie est connue depuis la plus haute antiquité. Après avoir été relativement épargnée par les six premières pandémies, l'Afrique continentale a été frappée par la 7ème pandémie en 1970. Depuis cette date, selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), plus de 90 % des cas de choléra sont rapportés par l'Afrique sub-saharienne. La République Démocratique du Congo (RDC) fait partie des pays les plus touchés. En RDC, de 2000 à 2008, 208 875 cas et 7 335 décès (létalité de 3,51%) dus au choléra ont été notifiés à l'OMS, soit 15 % des cas et 20 % des décès rapportés dans le monde pour la même période. Ces cas de choléra touchent essentiellement les provinces de l'est de la RDC, situées dans la région des grands lacs. Après plus de trente ans de lutte contre le choléra en RDC, une étude épidémiologique de la dynamique du choléra a été initiée dans ce pays dans le but de comprendre les facteurs de récurrence épidémique et de proposer des ajustements sur les approches opérationnelles. Les principaux résultats de ce travail de recherche ont permis de mettre en évidence qu'à peine 10 % des zones de santé, toutes situées à proximité des lacs de l'est de la RDC, jouent le rôle de zones sanctuaires pour le choléra. Ces résultats ont également permis de mettre en évidence la saisonnalité du choléra, avec moins de cas en saison sèche, et le rôle spécifique des populations de pêcheurs, de commerçants et de mineurs artisanaux dans l'émergence et la diffusion des épidémies de choléra. Il a également été démontré que le choléra n'est pas endémique dans toutes les régions de l'est de la RDC. Le fonctionnement du choléra dans cette région d'Afrique est globalement instable avec des flambées épidémiques suivies de phases d'extinction relativement prolongées, les flambées épidémiques se produisant selon un mode métastable lorsqu'on considère l'Est de la RDC dans son ensemble. Cependant, il a aussi été montré que certains foyers fonctionnant jusque-là sur un mode métastable sont, depuis quelques années, passés à un fonctionnement endémique. C'est le cas des foyers de Kalemie et de Goma. Sur la base de ces résultats, il a été recommandé la mise en place d'un projet de lutte contre le choléra avec pour objectif d'éliminer cette maladie de l'ensemble de la RDC. Ce plan vise à concentrer les efforts de lutte sur les sept foyers sanctuaires identifiés en privilégiant les apports en eau potable parmi l'éventail des moyens de lutte existant. Lorsque les premières actions ont été mises en oeuvre sur le site pilote de Kalemie, nous avons constaté une diminution importante de l'incidence du choléra, tandis que les examens microbiologiques ont confirmé que les quelques cas de diarrhée encore rapportés à Kalemie n'étaient plus dus à V. cholerae mais à d'autres bactéries. L'épidémiologie du choléra telle que nous l'observons dans la région des Grands Lacs africains est différente de celle décrite en zone estuarienne d'Asie du Sud-Est. Même si plusieurs questionnements subsistent concernant les modes de persistance du choléra dans les zones lacustres ou la pérennité du V. cholerae dans les eaux des lacs, les résultats de ce travail sont porteurs d'un nouvel espoir pour la relance de la lutte contre cette maladie négligée.