La première partie de la thèse introduit une méthode de déquantification de l'image qui améliore les propriétés statistiques du champ de gradient. Nous appliquons notre méthode à la détection de segments significatifs développée par Agnès Desolneux.La seconde partie présente une méthode d'évaluation du flou dans les images naturelles. Nous tirons profit du scale space morphologique pour permettre une évaluation aussi précise que possible de la quantité de flou local, sans connaissances sur le noyau.

Dans cette thèse, nous étudions des tests du type : (H0) : E [U | X] = 0 p.s. contre (H1) : P {E [U | X] = 0} < 1 où U est le résidu de la modélisation d'une variable Y en fonction de X. Dans ce cadre et pour plusieurs cas particuliers – significativité de variables, régression quantile, données fonctionnelles, modèle single-index –, nous proposons une statistique de test permettant d'obtenir des valeurs critiques issues d'une loi asymptotique pivotale. Dans chaque cas, nous donnons également une méthode de bootstrap appropriée pour les échantillons de petite taille. Nous montrons la consistance envers des alternatives locales – ou à la Pitman – des tests proposés, lorsque ce type d'alternative ne tend pas trop vite vers l'hypothèse nulle. À chaque fois, nous vérifions à partir de simulations sous l'hypothèse nulle et sous une séquence d'hypothèses alternatives que les résultats théoriques sont en accord avec la pratique. / In this thesis, we study test statistics of the form : (H0) : E [U | X] = 0 p.s. contre (H1) : P {E [U | X] = 0} < 1 where U is the residual of some Y modeling with respect to covariates X. In this setup and for several particular cases – significance, quantile regression, functional data, single-index model –, we introduce test statistics that have pivotal asymptotic critical values. For each case, we also give a suitable bootstrap procedure for small samples. We prove the consistency against local – or Pitman – alternatives for the proposed test statistics, when such an alternative does not get close to the null hypothesis too fast. Simulation studies are used to check the effectiveness of the theoretical results in applications.

Les outils de la géodésie spatiale sont aujourd'hui très fortement impliqués dans les études géophysiques. Le champ de déformations horizontales d'un site d'étude est fourni par les vecteurs déplacement ou par un champ tensoriel. Ce dernier possède l'avantage d'être indépendant de tout référentiel, contrairement à ce qui est nécessaire pour exprimer les vecteurs vitesse. Néanmoins, les méthodes de calcul de tenseurs dépendent souvent d'une décomposition arbitraire en figures élémentaires à partir des points de mesures géodésiques. De plus, la représentation de ces tenseurs selon leurs axes principaux est d'une lecture et d'une interprétation assez difficiles et nécessitent un certain entraînement. Cette thèse traite, dans un premier temps, le problème de fournir un champ continu de déformations sous la forme des tenseurs régulièrement répartis, de façon peu dépendante des points de mesure, et dans un deuxième temps, de fournir une représentation cartographique intuitive de ces tenseurs avec, pour la première fois, une représentation simultanée de leur degré de significativité. L'estimation des incertitudes de la déformation obtenue est analysée selon deux points de vue : d'une part, une méthode de Monte Carlo est appliquée pour la détermination des barres d'erreurs liées aux mesures, son résultat permet le calcul de degré de significativité des tenseurs par comparaison des valeurs de tenseurs par rapport à leurs incertitudes, et d'autre part, une estimation des contraintes imposées par la géométrie de distribution des points de mesures qui est ensuite combinée avec la première source d'erreur. La nouvelle approche de représentation a été analysée via une enquête auprès d'un groupe de géophysiciens, en leur fournissant plusieurs possibilités de représentations. En se basant sur les résultats de cette enquête, nous avons pu valider la nouvelle représentation qui permet de mettre en évidence certains aspects mal mis en évidence par la représentation classique, et donc le choix des éléments graphiques de la carte permettant de fournir la représentation la plus intuitive possible / Space geodesy tools are now strongly involved in geophysical studies. The horizontal deformation field for a region of interest is provided by two main methods : a velocity field and a strain tensor field. A strain tensors field solution has the advantage of being independent of the reference frame in which the velocities are expressed. Nevertheless, the current methods of calculation of a strain tensors field depend on the positioning of geodetic points. Furthermore, the current mapping method of tensors by their mains axis is not easy to read and to interpret, needing some training. This thesis is devoted to the problem of calculating a continuous field of regularly spaced strain tensors, and providing an intuitive mapping method of these tensors with a simultaneous representation of their significance level on the same map. The estimation of uncertainties related to the deformation field is made in two steps : firstly, a Monte Carlo method is applied for the calculation of uncertainties related to the measurements, its results allow to define the significance level of tensors by normalizing tensor's values with respect to their related uncertainties, then, the constraints coming from the distribution of the network of measurement points are calculated and combined with the first source of error. The new approach of mapping tensors was analyzed through an opinion survey by providing several possibilities of representation. The results of this opinion survey allowed us to validate this new mapping method by geophysicists for representing a deformation field, because it allows highlighting some aspects not well illustrated by the classical mapping method of tensors, and therefore choosing the graphical elements of the map which provide the best intuitive method of mapping a strain tensors field

Cette thèse concerne la fouille de données en sciences humaines. Cette branche récente de l'intelligence artificielle consiste en un ensemble de méthodes visant à extraire de la connaissance à partir de données stockées sur des supports informatiques. Parmi celles-ci, l'extraction de motifs et de règles d'association est une méthode de traitement des données qui permet de représenter de façon symbolique la structure des données, comme le font les méthodes statistiques classiques, mais qui, contrairement à celles-ci, reste opérationnelle en cas de données complexes, volumineuses. Toutefois ce modèle informatique des données, construit à partir de comptages de cooccurrences, n'est pas directement utilisable par les chercheurs en sciences humaines : il est essentiellement dédié aux données dichotomiques (vrai/faux), ses résultats directs, très morcelés, sont difficiles à interpréter, et sa validité peut paraître douteuse aux chercheurs habitués à la démarche statistique. Nous proposons des techniques que nous avons construites puis expérimentées sur des données réelles dans le but de réduire les difficultés d'utilisation que nous venons de décrire : 1) un test de randomisation à base d'échanges en cascade dans la matrice sujets x propriétés permet d'obtenir les liaisons statistiquement significatives entre deux propriétés, 2) une extension floue de la méthode d'extraction classique des motifs, qui produit des règles d'association floues généralisant les règles binaires et proches des règles floues définies par les chercheurs poursuivant les travaux de Zadeh, 3) MIDOVA, un algorithme extrayant les interactions n-aires entre variables - problème peu connu, peu abordé en informatique, et abordé avec de fortes limitations en statistiques - et 4) des méta-règles pour nettoyer le jeu de règles d'association de ses principales contradictions et redondances.

Les outils de la géodésie spatiale sont aujourd'hui très fortement impliqués dans les études géophysiques. Le champ de déformations horizontales d'un site d'étude est fourni par les vecteurs déplacement ou par un champ tensoriel. Ce dernier possède l'avantage d'être indépendant de tout référentiel, contrairement à ce qui est nécessaire pour exprimer les vecteurs vitesse. Néanmoins, les méthodes de calcul de tenseurs dépendent souvent d'une décomposition arbitraire en figures élémentaires à partir des points de mesures géodésiques. De plus, la représentation de ces tenseurs selon leurs axes principaux est d'une lecture et d'une interprétation assez difficiles et nécessitent un certain entraînement. Cette thèse traite, dans un premier temps, le problème de fournir un champ continu de déformations sous la forme des tenseurs régulièrement répartis, de façon peu dépendante des points de mesure, et dans un deuxième temps, de fournir une représentation cartographique intuitive de ces tenseurs avec, pour la première fois, une représentation simultanée de leur degré de significativité. L'estimation des incertitudes de la déformation obtenue est analysée selon deux points de vue : d'une part, une méthode de Monte Carlo est appliquée pour la détermination des barres d'erreurs liées aux mesures, son résultat permet le calcul de degré de significativité des tenseurs par comparaison des valeurs de tenseurs par rapport à leurs incertitudes, et d'autre part, une estimation des contraintes imposées par la géométrie de distribution des points de mesures qui est ensuite combinée avec la première source d'erreur. La nouvelle approche de représentation a été analysée via une enquête auprès d'un groupe de géophysiciens, en leur fournissant plusieurs possibilités de représentations. En se basant sur les résultats de cette enquête, nous avons pu valider la nouvelle représentation qui permet de mettre en évidence certains aspects mal mis en évidence par la représentation classique, et donc le choix des éléments graphiques de la carte permettant de fournir la représentation la plus intuitive possible

Dans le contexte du réchauffement et du changement climatique, il est important d’étudier les distributions, les cycles saisonniers et les tendances des gaz à l’état de trace dans l’atmosphère tels que la vapeur d’eau. L'Observatoire de Physique du Globe de Clermont-Ferrand a en charge plusieurs dispositifs d’observation dont le site instrumenté Cézeaux, Opme et Puy de Dôme (CO-PDD) situés dans le centre de la France (45◦ N, 3◦ E). Le site des Cézeaux dispose d’un LIDAR Rayleigh – Mie - Raman fournissant en routine des profils verticaux de vapeur d’eau et de paramètres optiques caractérisant les cirrus. Le site du puy de Dôme est équipé d’un spectroscope à cavité optique (CRDS-Picarro). Des mesures de colonnes totales de vapeur d’eau sont disponibles sur tous ces sites par GPS. Le site d’Opme est équipé d’un pluviomètre. Enfin Météo-France effectue le travail de contrôle qualité des données météorologiques sur les stations de mesure en France et ces données ont été utilisées dans cette thèse. La validation des données sur le site du puy de Dôme a été la première la première exploitation dans cette thèse. Des comparaisons des données sur le puy de Dôme ont montré un très bon accord entre les données de vapeur d’eau extraites de la station météorologique du puy de Dôme, de Météo France et les donnes CRDS du puy de Dôme, avec une corrélation de 0.94 et 0.98 respectivement. Les profils verticaux obtenus par LIDAR ont permis de sélectionner une anomalie de vapeur d’eau et d’identifier une intrusion stratosphère-troposphère en analysant les processus dynamique associés à cette anomalie. Les données OLR ont montré que cette intrusion est accompagnée de convection profonde et enfin LACYTRAJ confirme l'origine stratosphérique d’une partie de la masse d'air présente au-dessus de Clermont-Ferrand au cours de l’anomalie. Les longues séries d’observations (ex : Puy de Dôme 1995-2015) et des ré-analyse ECMWF ERA-Interim (1979-2017) et la diversité des sources de données (ex : satellites AIRS et COSMIC), nous permettent de documenter, analyser et comparer la variabilité, les cycles et la tendance de la vapeur d'eau à la surface et dans la troposphère, à différentes échelles de temps et déterminer les processus géophysiques responsables des distributions de vapeur d'eau sur le site CO-PDD. Le cycle annuel de la vapeur d'eau est clairement établi pour les deux sites de différentes altitudes et pour tous les types de mesure. Les sites de Cézeaux et du puy de Dôme ne présentent presque aucun cycle diurne, suggérant que la variabilité de la vapeur d'eau à la surface sur ces deux sites est plus influencée par les systèmes météorologique sporadiques que par les variations diurnes régulières. Les données LIDAR montrent une plus grande variabilité mensuelle de la distribution verticale que les produits satellites COSMIC et AIRS. La colonne totale de vapeur d'eau GPS sur le site des Cézeaux présente une tendance positive (0,42 ± 0,45 g/kg*décade entre 2006-2017). L'analyse par régressions multi-linéaires montre que les forçages continentaux (East Atlantic, East Atlantic-West Russia) ont une plus grande influence que le forçage océanique (Nord Atlantic Oscillation) sur les variations de vapeur d'eau. / In the context of global warming and climate change, it is important to study the distributions, seasonal cycles and trends of trace gases in the atmosphere such as water vapor. of the Observatoire de Physique du Globe de Clermont-Ferrand is in charge of several observation devices including the instrumented site Cézeaux, Opme and Puy de Dôme (CO-PDD) located near the center of France (45◦ N, 3◦ E). The site of Cézeaux is instrumented by a Rayleigh - Mie–LIDAR Raman providing routine vertical profiles of water vapor mixing ratio and optical parameters characterizing cirrus clouds. The puy de Dôme site is equipped with an optical cavity spectroscope (CRDS-Picarro). Measurements of total water vapor columns are available on all these sites by GPS. The Opme site is equipped with rain gauges. Finally, Météo-France performs the quality control work and of data on meteorological stations in France and these data were used in this thesis. The validation of the puy de Dôme data was the first the first task in this thesis. Comparisons between the puy de Dôme data sets showed a very good agreement between the water vapor datafrom the OPGC meteorological station of Puy de Dôme, Météo France and CRDS data with a correlation of 0.94 and 0.98 respectively. The vertical profiles deduced from the LIDAR allowed to identify a water vapor anomaly and a stratosphere-troposphere intrusion associated with this anomaly. OLR data showed that this intrusion could be linked with deep convection and LACYTRAJ confirms the stratospheric origin of a part of the air mass present above Clermont-Ferrand. Long series of observations (eg Puy de Dôme 1995-2015) and ECMWF ERA-Interim re-analysis (1979-2017) and the diversity of data sources (eg AIRS and COSMIC satellites), allowed us to document, analyze and compare the variability, cycles and trend of surface and tropospheric water vapor at different time scales and determine the geophysical processes responsible for water vapor distributions at the site of CO-PDD. The annual cycle of water vapor is clearly established for the two sites of different altitudes and for all types of measurement. Cézeaux and puy de Dôme present almost no diurnal cycle, suggesting that the variability of surface water vapor at this site is more influenced by a sporadic meteorological system than by regular diurnal variations. The LIDAR dataset shows a greater monthly variability of the vertical distribution than the COSMIC and AIRS satellite products. The Cézeaux site presents a positive trend for the GPS water vapor total column (0.42 ± 0.45 g/kg*decade during 2006–2017) and a significant negative trend for the surface water vapor mixing ratio (−0.16 ± 0.09 mm/decade during 2002–2017). The multi-linear regression analysis shows that continental forcings (East Atlantic Pattern and East Atlantic-West Russia Pattern) have a larger influence than oceanic forcing (North Atlantic Oscillation) on the water vapor variations.