Cette thèse est dédiée à l'étude de la hiérarchie moments-sommes-de-carrés, une famille de problèmes de programmation semi-définie en optimisation polynomiale, couramment appelée hiérarchie de Lasserre. Nous examinons différents aspects de ses propriétés et applications. Comme application de la hiérarchie, nous approchons certains objets potentiellement compliqués, comme l'abscisse polynomiale et les plans d'expérience optimaux sur des domaines semi-algébriques. L'application de la hiérarchie de Lasserre produit des approximations par des polynômes de degré fixé et donc de complexité bornée. En ce qui concerne la complexité de la hiérarchie elle-même, nous en construisons une modification pour laquelle un taux de convergence amélioré peut être prouvé. Un concept essentiel de la hiérarchie est l'utilisation des modules quadratiques et de leurs duaux pour appréhender de manière flexible le cône des polynômes positifs et le cône des moments. Nous poursuivons cette idée pour construire des approximations étroites d'ensembles semi-algébriques à l'aide de séparateurs polynomiaux. / This thesis is dedicated to investigations of the moment-sums-of-squares hierarchy, a family of semidefinite programming problems in polynomial optimization, commonly called the Lasserre hierarchy. We examine different aspects of its properties and purposes. As applications of the hierarchy, we approximate some potentially complicated objects, namely the polynomial abscissa and optimal designs on semialgebraic domains. Applying the Lasserre hierarchy results in approximations by polynomials of fixed degree and hence bounded complexity. With regard to the complexity of the hierarchy itself, we construct a modification of it for which an improved convergence rate can be proved. An essential concept of the hierarchy is to use quadratic modules and their duals as a tractable characterization of the cone of positive polynomials and the moment cone, respectively. We exploit further this idea to construct tight approximations of semialgebraic sets with polynomial separators.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude des structures déterminantielles apparaissent dans l'optimisation semi-définie (SDP), le prolongement naturel de la programmation linéaire au cône des matrices symétrique semi-définie positives. Si l'approximation d'une solution d'un programme semi-défini peut être calculé efficacement à l'aide des algorithmes de points intérieurs, ni des algorithmes exacts efficaces pour la SDP sont disponibles, ni une compréhension complète de sa complexité théorique a été atteinte. Afin de contribuer à cette question centrale en optimisation convexe, nous concevons un algorithme exact pour décider la faisabilité d'une inégalité matricielle linéaire (LMI) $A(x)\succeq 0$. Quand le spectraèdre associé (le lieu $\spec$ des $x \in \RR^n$ ou $A(x)\succeq 0$) n'est pas vide, la sortie de cet algorithme est une représentation algébrique d'un ensemble fini qui contient au moins un point $x \in \spec$: dans ce cas, le point $x$ minimise le rang de $A(x)$ sur $\spec$. La complexité est essentiellement quadratique en le degré de la représentation en sortie, qui coïncide, expérimentalement, avec le degré algébrique de l'optimisation semi-définie. C'est un garantie d'optimalité de cette approche dans le contexte des algorithmes exacts pour les LMI et la SDP. Remarquablement, l'algorithme ne suppose pas la présence d'un point intérieur dans $\spec$, et il profite de l'existence de solutions de rang faible de l'LMI $A(x)\succeq 0$. Afin d'atteindre cet objectif principal, nous développons une approche systématique pour les variétés déterminantielles associées aux matrices linéaires. Nous prouvons que décider la faisabilité d'une LMI $A(x)\succeq 0$ se réduit à calculer des points témoins dans les variétés déterminantielles définies sur $A(x)$. Nous résolvons ce problème en concevant un algorithme exact pour calculer au moins un point dans chaque composante connexe réelle du lieu des chutes de rang de $A(x)$. Cet algorithme prend aussi avantage des structures supplémentaires, et sa complexité améliore l'état de l'art en géométrie algébrique réelle. Enfin, les algorithmes développés dans cette thèse sont implantés dans une nouvelle bibliothèque Maple appelé Spectra, et les résultats des expériences mettant en évidence la meilleure complexité sont fournis. / In this thesis we focus on the study of determinantal structures arising in semidefinite programming (SDP), the natural extension of linear programming to the cone of symetric positive semidefinite matrices. While the approximation of a solution of a semidefinite program can be computed efficiently by interior-point algorithms, neither efficient exact algorithms for SDP are available, nor a complete understanding of its theoretical complexity has been achieved. In order to contribute to this central question in convex optimization, we design an exact algorithm for deciding the feasibility of a linear matrix inequality (LMI) $A(x) \succeq 0$. When the spectrahedron $\spec = \{x \in \RR^n \mymid A(x) \succeq 0\}$ is not empty, the output of this algorithm is an algebraic representation of a finite set meeting $\spec$ in at least one point $x^*$: in this case, the point $x^*$ minimizes the rank of the pencil on the spectrahedron. The complexity is essentially quadratic in the degree of the output representation, which meets, experimentally, the algebraic degree of semidefinite programs associated to $A(x)$. This is a guarantee of optimality of this approach in the context of exact algorithms for LMI and SDP. Remarkably, the algorithm does not assume the presence of an interior point in the spectrahedron, and it takes advantage of the existence of low rank solutions of the LMI. In order to reach this main goal, we develop a systematic approach to determinantal varieties associated to linear matrices. Indeed, we prove that deciding the feasibility of a LMI can be performed by computing a sample set of real solutions of determinantal polynomial systems. We solve this problem by designing an exact algorithm for computing at least one point in each real connected component of the locus of rank defects of a pencil $A(x)$. This algorithm admits as input generic linear matrices but takes also advantage of additional structures, and its complexity improves the state of the art in computational real algebraic geometry. Finally, the algorithms developed in this thesis are implemented in a new Maple library called {Spectra}, and results of experiments highlighting the complexity gain are provided.