Les trois principales parties qui composent ce dossier de synthèse HDR présentent, dans un premier temps, le contexte encadrant ces recherches et précisent les différents thèmes scientifiques abordés au cours de celles-ci, puis détaillent mes activités de publications, de communications, d'enseignement, d'administration de la recherche et enfin d'encadrement. Dans une seconde partie, ce mémoire aborde certains aboutissements de mes recherches, ici certaines contributions scientifiques que j'ai proposées, développant les méthodes d'estimation d'évènements rares dans les systèmes complexes. Enfin, un choix représentatif de cinq publications dont je suis co-auteur est proposé en conclusion de ce mémoire.

Ce travail a pour objet l'étude de deux méthodes de fouille automatique de textes, l'extraction d'informations et la textométrie, toutes deux mises au service de la veille stratégique des événements économiques. Pour l'extraction d'informations, il s'agit d'identifier et d'étiqueter des unités de connaissances, entités nommées -- sociétés, lieux, personnes, qui servent de points d'entrée pour les analyses d'activités ou d'événements économiques -- fusions, faillites, partenariats, impliquant ces différents acteurs. La méthode textométrique, en revanche, met en oeuvre un ensemble de modèles statistiques permettant l'analyse des distributions de mots dans de vastes corpus, afin faire émerger les caractéristiques significatives des données textuelles. Dans cette recherche, la textométrie, traditionnellement considérée comme étant incompatible avec la fouille par l'extraction, est substituée à cette dernière pour obtenir des informations sur des événements économiques dans le discours. Plusieurs analyses textométriques (spécificités et cooccurrences) sont donc menées sur un corpus de flux de presse numérisé. On étudie ensuite les résultats obtenus grâce à la textométrie en vue de les comparer aux connaissances mises en évidence au moyen d'une procédure d'extraction d'informations. On constate que chacune des approches contribuent différemment au traitement des données textuelles, produisant toutes deux des analyses complémentaires. À l'issue de la comparaison est exposé l'apport des deux méthodes de fouille pour la veille d'événements.

Les processus ponctuels sont souvent utilisés comme modèles de répartitions spatiales ou spatio-temporelles d'occurrences. Dans cette thèse, nous nous intéressons tout d'abord à des processus de Cox dirigés par un processus caché associé à un processus de Dirichlet. Ce modèle correspond à des occurrences cachées influençant l'intensité stochastique des occurrences observées. Nous généralisons la notion de " Shot noise Cox process " introduite par Moller et développons le traitement bayésien par un échantillonneur de Gibbs combiné à un algorithme de Metropolis-Hastings. Nous montrons que cette méthode MCMC est à sauts réversibles. Le modèle prend en compte, en effet, un nombre aléatoire de contributions cachées influençant l'intensité du processus ponctuel observé donc a un espace paramétrique de dimension variable. Nous focalisons l'inférence statistique sur l'estimation de la valeur espérée de chaque contribution cachée, le nombre espéré de contributions cachées, le degré d'influence spatiale de ces contributions et leur degré de corrélation. Le test d'égalité des contributions et celui de leur indépendance sont ainsi développés. L'utilité en épidémiologie et en écologie est alors démontrée à partir de données de Rubus fruticosa, Ibicella lutea et de mortalité dans les cantons de Georgia, USA. En termes de données observées, deux situations sont considérées: premièrement, les positions spatiales des occurrences sont observées entre plusieurs paires de dates consécutives; deuxièmement, des comptages sont effectués, au cours d'une période fixée, dans des unités d'échantillonnage spatiales. D'autre part, nous nous intéressons aux processus ponctuels à mémoire introduits par Kagan, Ogata et Vere-Jones, précurseurs de la statistique sismologique. En effet, les processus ponctuels spatio-temporels ont une place importante dans l'étude des catalogues sismiques puisque ces derniers sont généralement constitués d'événements sismiques datés et géo-référencés. Nous avons étudié un modèle ETAS (Epidemic Type Aftershock Sequence) avec une intensité d'arrière-plan indépendante du temps et plusieurs fonctions déclenchantes permettant d'intégrer les événements antérieurs récents. Cette approche est utilisée pour étudier la sismicité de l'arc des Petites Antilles. Une étude comparative des modèles Gamma, Weibull, Log-Normal et loi d'Omori modifiée pour les fonctions déclenchantes est menée. Nous montrons que la loi d'Omori modifiée ne s'ajuste pas aux données sismiques des Petites Antilles et la fonction déclenchante la plus adaptée est le modèle de Weibull. Cela implique que le temps d'attente entre répliques dans la zone des Petites Antilles est plus faible que celui des régions à sismicité décrite par la loi d'Omori modifiée. Autrement dit, l'agrégation des répliques après un événement majeur est plus prononcée dans la zone des Petites Antilles. La possibilité d'inclure une intensité d'arrière-plan suivant un processus de Dirichlet centré sur un processus spatial log-gaussien est discutée.

Le démélange spectral est un des sujets majeurs de l'analyse d'images hyperspectrales. Ce problème consiste à identifier les composants macroscopiques présents dans une image hyperspectrale et à quantifier les proportions (ou abondances) de ces matériaux dans tous les pixels de l'image. La plupart des algorithmes de démélange suppose un modèle de mélange linéaire qui est souvent considéré comme une approximation au premier ordre du mélange réel. Cependant, le modèle linéaire peut ne pas être adapté pour certaines images associées par exemple à des scènes engendrant des trajets multiples (forêts, zones urbaines) et des modèles non-linéaires plus complexes doivent alors être utilisés pour analyser de telles images. Le but de cette thèse est d'étudier de nouveaux modèles de mélange non-linéaires et de proposer des algorithmes associés pour l'analyse d'images hyperspectrales. Dans un premier temps, un modèle paramétrique post-non-linéaire est étudié et des algorithmes d'estimation basés sur ce modèle sont proposés. Les connaissances a priori disponibles sur les signatures spectrales des composants purs, sur les abondances et les paramètres de la non-linéarité sont exploitées à l'aide d'une approche bayesienne. Le second modèle étudié dans cette thèse est basé sur l'approximation de la variété non-linéaire contenant les données observées à l'aide de processus gaussiens. L'algorithme de démélange associé permet d'estimer la relation non-linéaire entre les abondances des matériaux et les pixels observés sans introduire explicitement les signatures spectrales des composants dans le modèle de mélange. Ces signatures spectrales sont estimées dans un second temps par prédiction à base de processus gaussiens. La prise en compte d'effets non-linéaires dans les images hyperspectrales nécessite souvent des stratégies de démélange plus complexes que celles basées sur un modèle linéaire. Comme le modèle linéaire est souvent suffisant pour approcher la plupart des mélanges réels, il est intéressant de pouvoir détecter les pixels ou les régions de l'image où ce modèle linéaire est approprié. On pourra alors, après cette détection, appliquer les algorithmes de démélange non-linéaires aux pixels nécessitant réellement l'utilisation de modèles de mélange non-linéaires. La dernière partie de ce manuscrit se concentre sur l'étude de détecteurs de non-linéarités basés sur des modèles linéaires et non-linéaires pour l'analyse d'images hyperspectrales. Les méthodes de démélange non-linéaires proposées permettent d'améliorer la caractérisation des images hyperspectrales par rapport au méthodes basées sur un modèle linéaire. Cette amélioration se traduit en particulier par une meilleure erreur de reconstruction des données. De plus, ces méthodes permettent de meilleures estimations des signatures spectrales et des abondances quand les pixels résultent de mélanges non-linéaires. Les résultats de simulations effectuées sur des données synthétiques et réelles montrent l'intérêt d'utiliser des méthodes de détection de non-linéarités pour l'analyse d'images hyperspectrales. En particulier, ces détecteurs peuvent permettre d'identifier des composants très peu représentés et de localiser des régions où les effets non-linéaires sont non-négligeables (ombres, reliefs,...). Enfin, la considération de corrélations spatiales dans les images hyperspectrales peut améliorer les performances des algorithmes de démélange non-linéaires et des détecteurs de non-linéarités.

Les développements technologiques permettent aujourd'hui l'élaboration de systèmes optiques interférentiels composés d'un grand nombre de composants. Ainsi, des formules de filtres diélectriques multicouches comportant plusieurs dizaines ou centaines de couches minces ont été proposées. La combinaison cohérente de plusieurs dizaines à plusieurs centaines de sources laser fibrées fait également l'objet de nombreux travaux de recherche. De même, d'autres systèmes comme les réseaux diffractifs bi et tridimensionnels composés d'un grand nombre d'ouvertures peuvent être étudiés. L'évaluation de la robustesse de tels systèmes interférentiels aux incertitudes de fabrication constitue un enjeu important mais d'autant plus difficile que le nombre de paramètres décrivant le système est grand. Dans ce document de synthèse, sont rappelés, dans un premier temps, les méthodologies liés aux plans d'expériences numériques et les résultats concernant leur qualité d'exploration des espaces de grandes dimensions au moyen de la construction d'un graphe : l'Arbre de Longueur Minimale. Dans une seconde partie, l'analyse de l'influence des incertitudes des paramètres d'entrée de systèmes interférentiels sur leurs performances est illustrée au moyen de deux applications : les filtres interférentiels multidiélectriques et la combinaison cohérente de sources laser fibrées. La méthodologie mise en oeuvre permet notamment d'identifier les incertitudes et les synergies les plus critiques au sein du système tout en construisant des métamodèles représentatifs. A partir de ces acquis, la caractérisation spatiale du speckle de surfaces rugueuses et plus généralement la caractérisation de la variabilité spatiale de phénomènes optiques sont ensuite explicitées. Enfin, les perspectives scientifiques issues de l'ensemble de ces activités de recherche sont développées. (PS : Les planches présentées lors de la soutenance ont été ajoutées en annexe du document original : pages 170 à 202).

Indiana University-Purdue University Indianapolis (IUPUI) / Linking the new institutionalism to entrepreneurial orientation (EO), my dissertation investigates institutional forces and entrepreneurial forces—two contradicting types of forces—as main effects and moderating effects upon practices and performance of organizations embedded in the institutional duality. The case chosen observes unique hybrid funders that this study collectively calls social investment funders (SIF), which integrate philanthropy and venture capital investment to create and implement a venture philanthropy model for a pursuit of their mission. A theoretical framework is developed to propose regulative and normative pressures from two dominant institutions governing SIFs. Original data collected from 146 organizations are scrutinized by moderated multiple regressions for two empirical studies: Study 1 for effects on SIFs’ venture philanthropy practices, and Study 2 for effects on SIFs’ social and financial performance. Multiple imputations, diagnostic analyses, and several post hoc analyses are also conducted for robustness of data and results from multiple regression analyses. Results from these analyses find that EO and venture capital institutional forces both enhance SIFs’ venture philanthropy practices. A hypothesis postulated for a negative relationship between the nonprofit status and venture philanthropy practices is also supported. Results from moderated regression analyses, along with a subgroup and EO subdimension analyses, confirm a moderating effect between EO and the nonprofit status, i.e., a regulative institutional pressure. A positive relationship is found in EO- financial performance, but not in EO-social performance. While support is lent to hypotheses posited for a social/financial performance relationship with donors’/investors’ demand for social outcomes, and with the management team’s training in business, the overall results remain mixed for Study 2. Nonetheless, this dissertation appears to be the first study to theorize and test EO as a micro-level condition enabling organizations to strategically shape and resist institutional pressures, and it reinforces that organizations’ behavior is not merely a product of their passive conformity to environmental forces, but of the agency, also. As such, this study aims to contribute to scholarly efforts by the “agency camp” of the new institutionalism and EO, answering a call from the leading scholars of both EO (Miller) and the new institutionalism (Oliver).

Avec l'avènement de l'informatique grand public, du réseau Internet et de la photographie numérique, de nombreuses images naturelles (acquises par un appareil photographique) circulent un peu partout dans le monde. Les images sont parfois modi- fiées de façon légitime ou illicite pour transmettre une information confidentielle ou secrète. Dans ce contexte, la sténographie constitue une méthode de choix pour trans- mettre et dissimuler de l'information. Par conséquent, il est nécessaire de détecter la présence d'informations cachées dans des images naturelles. L'objectif de cette thèse est de développer une nouvelle approche statistique pour effectuer cette détection avec la meilleure fiabilité possible. Dans le cadre de ces travaux, le principal enjeu est la maîtrise des probabilités d'erreur de détection. Pour cela, un modèle paramétrique localement non-linéaire d'une image naturelle est développé. Ce modèle est construit à partir de la physique du système optique d'acquisition et de la scène imagée. Quand les paramètres de ce modèle sont connus, un test statistique théorique est proposé et ses propriétés d'optimalité sont établies. La difficulté principale de la construction de ce test repose sur le fait que les pixels de l'image sont toujours quantifiés. Lorsqu'aucune information sur l'image n'est disponible, il est proposé de linéariser le modèle tout en respectant la contrainte sur la probabilité de fausse alarme et en garantissant une perte d'optimalité bornée. De nombreuses expérimentations sur des images réelles ont confirmé la pertinence de cette nouvelle approche.