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Dans cette thèse, nous avons présenté les aspects de la technologie d'imagerie hyperspectrale en concentrant sur le problème de démélange non-linéaire. Pour cette tâche, nous avons proposé trois solutions. La première consiste à intégrer les avantages de l'apprentissage de variétés dans les méthodes de démélange classique pour concevoir leurs versions non-linéaires. Les résultats avec les données générées sur une variété bien connue - le "Swissroll"- donne des résultats prometteurs. Les méthodes fonctionnent beaucoup mieux avec l'augmentation de la non-linéarité. Cependant, l'absence de contrainte de non-négativité dans ces méthodes reste une question ouverte pour des améliorations à trouver. La deuxième proposition vise à utiliser la méthode de pré-image pour estimer une transformation inverse de l'espace de données entrées des pixels vers l'espace des abondances. L'ajout des informations spatiales sous forme "variation totale" est également introduit pour rendre l'algorithme plus robuste au bruit. Néanmoins, le problème d'obtention des données de réalité terrain nécessaires pour l'étape d'apprentissage limite l'application de ce type d'algorithmes. / In this thesis , we present several aspects of hyperspectral imaging technology , while focusing on the problem of non- linear unmixing . We have proposed three solutions for this task. The first one is integrating the advantages of manifold learning in classical unmixing methods to design their nonlinear versions . Results with data generated on a well-known manifold- the " Swissroll " - seem promising. The methods work much better with the increase in non- linearity compared with their linear version. However, the absence of constraint of non- negativity in these methods remains an open question for improvements . The second proposal is using the pre-image method for estimating an inverse transformation of the data form pixel space to abundance of space . The adoption of spatial information as " total variation " is also introduced to make the algorithm more robust to noise . However, the problem of obtaining ground truth data required for learning step limits the application of such algorithms.

L'analyse automatique de différences anatomiques en neuroimagerie a de nombreuses applications pour la compréhension et l'aide au diagnostic de pathologies neurologiques. Récemment, il y a eu un intérêt croissant pour les méthodes de classification telles que les machines à vecteurs supports pour dépasser les limites des méthodes univariées traditionnelles. Cette thèse a pour thème l'apprentissage automatique pour l'analyse de populations et la classification de patients en neuroimagerie. Nous avons tout d'abord comparé les performances de différentes stratégies de classification, dans le cadre de la maladie d'Alzheimer à partir d'images IRM anatomiques de 509 sujets de la base de données ADNI. Ces différentes stratégies prennent insuffisamment en compte la distribution spatiale des \textit{features}. C'est pourquoi nous proposons un cadre original de régularisation spatiale et anatomique des machines à vecteurs supports pour des données de neuroimagerie volumiques ou surfaciques, dans le formalisme de la régularisation laplacienne. Cette méthode a été appliquée à deux problématiques cliniques: la maladie d'Alzheimer et les accidents vasculaires cérébraux. L'évaluation montre que la méthode permet d'obtenir des résultats cohérents anatomiquement et donc plus facilement interprétables, tout en maintenant des taux de classification élevés. / Brain image analyses have widely relied on univariate voxel-wise methods. In such analyses, brain images are first spatially registered to a common stereotaxic space, and then mass univariate statistical tests are performed in each voxel to detect significant group differences. However, the sensitivity of theses approaches is limited when the differences involve a combination of different brain structures. Recently, there has been a growing interest in support vector machines methods to overcome the limits of these analyses.This thesis focuses on machine learning methods for population analysis and patient classification in neuroimaging. We first evaluated the performances of different classification strategies for the identification of patients with Alzheimer's disease based on T1-weighted MRI of 509 subjects from the ADNI database. However, these methods do not take full advantage of the spatial distribution of the features. As a consequence, the optimal margin hyperplane is often scattered and lacks spatial coherence, making its anatomical interpretation difficult. Therefore, we introduced a framework to spatially regularize support vector machines for brain image analysis based on Laplacian regularization operators. The proposed framework was then applied to the analysis of stroke and of Alzheimer's disease. The results demonstrated that the proposed classifier generates less-noisy and consequently more interpretable feature maps with no loss of classification performance.