Dans le cadre général de la détection optique de bactéries, nous mettons en œuvre deux méthodes originales pour distinguer des molécules dont les propriétés optiques sont similaires : la LIBS femtoseconde pour les bactéries, et le contrôle cohérent pour les flavines.<br /><br />La distinction des flavines par contrôle cohérent consiste à façonner une impulsion excitatrice à 400 nm, et à contrôler l'état excité des molécules en phase liquide par une deuxième impulsion infrarouge qui en diminue la fluorescence. Nous mettons en évidence le rôle du solvant dans ce processus bi-impulsionnel de déplétion, pour le tryptophane. Les études spectroscopiques en phase liquide, qui utilisent des impulsions intenses, engendrent des effets non-linéaires parfois inattendus, qu'il est important de connaître : c'est pourquoi nous étudions la filamentation dans un milieu liquide absorbant.<br /><br />La photofragmentation des chromophores biologiques ionisés, flavines et tryptophanes, est examinée en phase gazeuse à l'aide d'un dispositif « pompe-pompe » similaire à celui de la déplétion. Nous montrons, avec la flavine mononucléotide, que la seconde impulsion diminue certaines voies de fragmentation au profit des autres. Enfin, nous révélons les potentialités de la LIBS femtoseconde pour l'analyse foliaire et la discrimination de bactéries.

Dans les domaines de l'analyse, du contrôle et de la mesure physique, le laser constitue un outil métrologique particulièrement puissant et polyvalent, capable d'apporter des réponses concrètes à des problématiques variées, y compris d'ordre sociétal. Parmi ces dernières, la contamination des sites et des sols par les métaux lourds est un enjeu de santé publique important qui requiert de disposer de moyens de mesure adaptés aux réglementations existantes et suffisamment souples d'utilisation. Technique rapide et ne nécessitant pas de préparation de l'échantillon, la spectroscopie sur plasma induit par laser (LIBS) présente des avantages très intéressants pour réaliser des mesures sur site de la teneur en métaux lourds à l'échelle de la dizaine de ppm; la conception d'un appareil portable à moyen terme est envisageable.<br />Dans cette thèse nous montrons d'abord que le régime femtoseconde ne présente pas d'avantages par rapport au régime nanoseconde standard pour notre problématique. Ensuite nous mettons en œuvre un traitement avancé des spectres LIBS par des méthodes chimiométriques dont les performances améliorent sensiblement les résultats des analyses qualitatives et quantitatives d'échantillons de sols.

La spectroscopie de plasma induit par laser (En anglais LIBS: laser-induced breakdown spectroscopy) est une méthode analytique de spectroscopie d'émission optique qui utilise un plasma induit par laser comme source de vaporisation, d'atomisation et d'excitation. Bien que la LIBS ait démontré sa polyvalence et ses caractéristiques attrayantes dans de nombreux domaines, les aspects quantitatifs de la LIBS sont considérés comme son talon d'Achille. D'un point de vue fondamental, cela peut être dû à la nature complexe du plasma induit par laser comme source d'émission spectroscopique. La caractérisation temporelle et spatiale du plasma induit par laser est considérée comme l'un des points clés pour comprendre les fondements de la technique LIBS. D'autre part, la LIBS est habituellement caractérisée par l'utilisation d'une ablation laser directe, sans traitement préalable de l'échantillon. Cela pourrait être assez limitant en particulier pour certains types de matériaux tels que des poudres ou des liquides. Une préparation adéquate ou un traitement approprié de l'échantillon permettant le dépôt d'un film mince et homogène de l'échantillon sur une surface métallique pourrait grandement augmenter le potentiel de la LIBS en vue d'obtenir de meilleures performances analytiques, et notamment une meilleure sensibilité et un effet de matrice réduit. On parle alors de LIBS assistée par surface car la matrice métallique contribue à une augmentation de la température du plasma. Le présent travail de thèse est donc motivé par deux aspects importants de la technique LIBS: la connaissance du plasma induit par laser comme source d'émission spectroscopique, et de nouvelles méthodes de préparation des échantillons pour améliorer la performance analytique de la LIBS, notamment pour des échantillons comme poudres et liquides visqueux. La première partie de cette thèse (chapitre 2) est consacrée à la caractérisation du plasma induit sur des échantillons de verre, en fonction de la longueur d'onde du laser, infrarouge (IR) ou ultraviolet (UV), et du gaz ambiant, de l'air ou de l'argon. L'imagerie spectroscopique et la spectroscopie d'émission résolue en temps et en espace sont utilisées pour le diagnostic du plasma. La deuxième partie de cette thèse est de développer des méthodes de préparation d'échantillons, déposés sur des surfaces métalliques pour l'analyse LIBS de poudres ainsi que de vins comme exemples de liquide. Au chapitre 3, nous avons appliqué la LIBS pour l'analyse quantitative dans des poudres (exemples de poudres : cellulose, alumine ainsi que de la terre). Au chapitre 4, nous avons appliqué la LIBS pour la classification des vins français selon leurs régions de production. Deux modèles de classification basées sur l'analyse des composants principaux (PCA) et la forêt aléatoire (RF) sont utilisés pour la classification. A l'aide de ces applications, ce travail de thèse démontre l'efficacité de la méthode LIBS assistée par surface pour l'analyse de poudres (cellulose, alumine et sols) et de liquides (vins), avec une limite de détection dans l'ordre de ou sous la ppm et une réduction significative de l'effet de matrice / Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is an analytical method with optical emission spectroscopy that uses a laser pulse to vaporize, atomize, and excite a hot plasma as the spectroscopic emission source. Although LIBS has demonstrated its versatility and attractive features in many fields, the quantitative analysis ability of LIBS is considered as its Achilles’ heel. From a fundamental point of view, this can be due to the complex nature of laserinduced plasma as the spectroscopic emission source for LIBS application. The temporal and spatial characterization of laser-induced plasma is considered as one of the key points for the LIBS technique. On the other hand, from the analytical point of view, LIBS is usually characterized by direct laser ablation. This can be however quite limiting, especially for some types of materials such as powders or liquids. Proper sample preparation or treatment allowing the deposition of a thin homogeneous film on a metallic surface could greatly improve the analytical performance of LIBS for these types of materials. Since the metallic surface is expected to contribute to increase the temperature and the density of the plasma and, consequently, to a better overall sensitivity, we call this technique surface-assisted LIBS. The present thesis work is therefore motivated by two basic aspects of LIBS analysis: the need of an improved knowledge of laser-induced plasma as a spectroscopic emission source, and new methods to improve the analytical performance of LIBS, including a higher sensibility and a reduced matrix effect. The first part of this thesis (Chapter 2) is dedicated to an extensive characterization of the plasma induced on glass samples, as a function of the laser wavelength, infrared (IR) or ultraviolet (UV), and the ambient gas, air or argon. Both the spectroscopic imaging and time- and space-resolved emission spectroscopy are used for plasma diagnostics in this work. The second part of this thesis is to develop a surface-assisted LIBS method for the elemental analysis in powders, and in wines as examples of liquids. We applied the surface-assisted LIBS for the quantitative elemental analysis in cellulose powders, alumina powders, and soils (Chapter 3). Special attentions are paid on the figures-of-merit, matrix effects, and normalization approaches in LIBS analysis. We also used the surfaceassisted LIBS for the classification of French wines according to their production regions (Chapter 4). Two classification models based on the principal component analysis (PCA) and random forest (RF) are used for the classification. Through these applications, this thesis work demonstrates the efficiency of the surface-assisted LIBS method for the analysis of powders (cellulose, alumina and soils) and of liquids (wines), with ppm or sub-ppm sensitivities and a reduced matrix effect

L’objectif de cette thèse était d’appliquer des méthodes d’analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d’accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n’a pas été envisageable à cause d’importants effets de matrices et c’est pour cela qu’on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d’une part pour classer les échantillons de sol en fonction d’un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d’autre part pour prédire la concentration d’un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l’analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d’un outil de traitement par ANN a fait l’objet d’un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d’absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d’absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l’échantillon avec une valeur d’erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d’entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail. / The aim of this work was the application of multivariate methods to analyze spectral data from laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and terahertz (THz) spectroscopy to improve the analytical ability of these techniques.In this work, the LIBS data were derived from on-site measurements of soil samples. The common univariate approach was not efficient enough for accurate quantitative analysis and consequently artificial neural networks (ANN) were applied. This allowed quantifying several major and minor elements into soil samples with relative error of prediction lower than 20% compared to reference values. In specific cases, a single ANN model didn’t allow to successfully achieving the quantitative analysis and it was necessary to exploit a series of ANN models, either for classification purpose against a concentration threshold or a matrix type, or for quantification. This complete approach based on a series of ANN models was efficiently applied to the quantitative analysis of unknown soil samples. Based on this work, a module of data treatment by ANN was included into the software Analibs of the IVEA company. The second part of this work was focused on the data treatment of absorbance spectra in the terahertz range. The samples were pressed pellets of mixtures of three products, namely fructose, lactose and citric acid with polyethylene as binder. A very efficient semi-quantitative analysis was conducted by using principal component analysis (PCA). Then, quantitative analyses based on partial least squares regression (PLS) and ANN allowed quantifying the concentrations of each product with a root mean square error (RMSE) lower than 0.95 %. All along this work on data processing, both the selection of input data and the evaluation of each model have been studied in details.

L'objectif de cette thèse était d'appliquer des méthodes d'analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d'accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n'a pas été envisageable à cause d'importants effets de matrices et c'est pour cela qu'on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d'une part pour classer les échantillons de sol en fonction d'un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d'autre part pour prédire la concentration d'un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l'analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d'un outil de traitement par ANN a fait l'objet d'un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d'absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d'absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l'échantillon avec une valeur d'erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d'entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail.