Les modèles génétiques de réservoirs sont construits par la simulation des principaux processus de sédimentation dans le temps. En particulier, les modèles tridimensionnels de systèmes chenalisés méandriformes peuvent être construits à partir de trois processus principaux : la migration du chenal, l’aggradation du système et les avulsions, comme c’est réalisé dans le logiciel Flumy pour les environnements fluviatiles. Pour une utilisation opérationnelle, par exemple la simulation d'écoulements, ces simulations doivent être conditionnées aux données d'exploration disponibles (diagraphie de puits, sismique, …). Le travail présenté ici, basé largement sur des développements antérieurs, se concentre sur le conditionnement du modèle Flumy aux données de puits.Deux questions principales ont été examinées au cours de cette thèse. La première concerne la reproduction des données connues aux emplacements des puits. Cela se fait actuellement par une procédure de "conditionnement dynamique" qui consiste à adapter les processus du modèle pendant le déroulement de la simulation. Par exemple, le dépôt de sable aux emplacements de puits est favorisé, lorsque cela est souhaité, par une adaptation des processus de migration ou d'avulsion. Cependant, la manière dont les processus sont adaptés peut générer des effets indésirables et réduire le réalisme du modèle. Une étude approfondie a été réalisée afin d'identifier et d'analyser les impacts indésirables du conditionnement dynamique. Les impacts ont été observés à la fois à l'emplacement des puits et dans tout le modèle de blocs. Des développements ont été réalisés pour améliorer les algorithmes existants.La deuxième question concerne la détermination des paramètres d’entrée du modèle, qui doivent être cohérents avec les données de puits. Un outil spécial est intégré à Flumy - le "Non-Expert User Calculator" (Nexus) - qui permet de définir les paramètres de simulation à partir de trois paramètres clés : la proportion de sable, la profondeur maximale du chenal et l’extension latérale des corps sableux. Cependant, les réservoirs naturels comprennent souvent plusieurs unités stratigraphiques ayant leurs propres caractéristiques géologiques. L'identification de telles unités dans le domaine étudié est d'une importance primordiale avant de lancer une simulation conditionnelle avec des paramètres cohérents pour chaque unité. Une nouvelle méthode de détermination des unités stratigraphiques optimales à partir des données de puits est proposée. Elle est basée sur la Classification géostatistique hiérarchique appliquée à la courbe de proportion verticale (VPC) globale des puits. Les unités stratigraphiques ont pu être détectées à partir d'exemples de données synthétiques et de données de terrain, même lorsque la VPC globale des puits n'était pas visuellement représentative. / Process-based reservoir models are generated by the simulation of the main sedimentation processes in time. In particular, three-dimensional models of meandering channelized systems can be constructed from three main processes: migration of the channel, aggradation of the system and avulsions, as it is performed in Flumy software for fluvial environments. For an operational use, for instance flow simulation, these simulations need to be conditioned to available exploration data (well logging, seismic, …). The work presented here, largely based on previous developments, focuses on the conditioning of the Flumy model to well data.Two main questions have been considered during this thesis. The major one concerns the reproduction of known data at well locations. This is currently done by a "dynamic conditioning" procedure which consists in adapting the model processes while the simulation is running. For instance, the deposition of sand at well locations is favored, when desired, by an adaptation of migration or avulsion processes. However, the way the processes are adapted may generate undesirable effects and could reduce the model realism. A thorough study has been conducted in order to identify and analyze undesirable impacts of the dynamic conditioning. Such impacts were observed to be present both at the location of wells and throughout the block model. Developments have been made in order to improve the existing algorithms.The second question is related to the determination of the input model parameters, which should be consistent with the well data. A special tool is integrated in Flumy – the Non Expert User calculator (Nexus) – which permits to define the simulation parameters set from three key parameters: the sand proportion, the channel maximum depth and the sandbodies lateral extension. However, natural reservoirs often consist in several stratigraphic units with their own geological characteristics. The identification of such units within the studied domain is of prime importance before running a conditional simulation, with consistent parameters for each unit. A new method for determining optimal stratigraphic units from well data is proposed. It is based on the Hierarchical Geostatistical Clustering applied to the well global Vertical Proportion Curve (VPC). Stratigraphic units could be detected from synthetic and field data cases, even when the global well VPC was not visually representative.

Le travail, basé sur les données de plusieurs campagnes scientifiques de pêche, est divisé en deux parties indépendantes. La première partie s'inscrit dans la recherche d'une méthodologie de suivi des stocks à l'aide d'indicateurs basés sur les seules campagnes scientifiques. Pour cela, on a sélectionné des indices décrivant la distribution spatiale d'une population halieutique: centre de gravité, inertie, anisotropie, microstructure, diverses mesures d'aires, etc. Ces indices ont été choisis en particulier de façon à ne pas dépendre d'une délimitation arbitraire du champ, la contribution d'un échantillon à valeur nulle de densité de poissons valant zéro. Appliqués à la population de merlu européen du golfe de Gascogne, ces indices permettent de décrire la dynamique spatiale des différents groupes d'âge, ainsi que leur variabilité interannuelle. Par ailleurs, de tels indices spatiaux se révèlent être des indicateurs de la dynamique de la population, ainsi qu'en témoignent des corrélations significatives avec des paramètres démographiques, observées sur une variété de stocks européens. De façon à assurer un meilleur suivi de l'état d'un stock, indices spatiaux et indices biologiques ont enfin été combinés par la méthode des MAF (Min-max Autocorrelation Factors), qui vise à réduire le bruit en extrayant les composantes les plus continues dans le temps. Cette technique a été appliquée sur la morue de mer du Nord et l'anchois du golfe de Gascogne. La seconde partie vise à évaluer, dans l'estimation d'abondances à partir de campagnes acoustiques, la part d'incertitude provenant de l'échantillonnage spatial. L'estimation de l'abondance provenant du signal acoustique enregistré le long de transects, ainsi que de facteurs biologiques mesurés en des stations de chalutage, il est nécessaire de combiner les incertitudes des deux sources. On a recours pour cela à des simulations géostatistiques conditionnelles de modèles multivariés spécifiques (à base de simulations gaussiennes transformées et d'un échantillonneur de Gibbs pour le traitement des nombreuses valeurs nulles de l'acoustique). La méthode a été appliquée au hareng autour des îles Shetland et à l'anchois dans le golfe de Gascogne.