Cette thèse porte sur la configurationAutomatisée des algorithmes qui vise à trouver le meilleur paramétrage à un problème donné ou une catégorie deproblèmes.Le problème de configuration de l'algorithme revient doncà un problème de métaFoptimisation dans l'espace desparamètres, dont le métaFobjectif est la mesure deperformance de l’algorithme donné avec une configuration de paramètres donnée.Des approches plus récentes reposent sur une description des problèmes et ont pour but d’apprendre la relationentre l’espace des caractéristiques des problèmes etl’espace des configurations de l’algorithme à paramétrer.Cette thèse de doctorat porter le CAPI (Configurationd'Algorithme Par Instance) pour résoudre des problèmesd'optimisation de boîte noire continus, où seul un budgetlimité d'évaluations de fonctions est disponible. Nous étudions d'abord' les algorithmes évolutionnairesPour l'optimisation continue, en mettant l'accent sur deux algorithmes que nous avons utilisés comme algorithmecible pour CAPI,DE et CMAFES.Ensuite, nous passons en revue l'état de l'art desapproches de configuration d'algorithme, et lesdifférentes fonctionnalités qui ont été proposées dansla littérature pour décrire les problèmesd'optimisation de boîte noire continue.Nous introduisons ensuite une méthodologie générale Pour étudier empiriquement le CAPI pour le domainecontinu, de sorte que toutes les composantes du CAPIpuissent être explorées dans des conditions réelles.À cette fin, nous introduisons également un nouveau Banc d'essai de boîte noire continue, distinct ducélèbre benchmark BBOB, qui est composé deplusieurs fonctions de test multidimensionnelles avec'différentes propriétés problématiques, issues de lalittérature.La méthodologie proposée est finalement appliquée 'àdeux AES. La méthodologie est ainsi, validéempiriquement sur le nouveau banc d’essaid’optimisation boîte noire pour des dimensions allant jusqu’à 100. / This PhD thesis focuses on the automated algorithm configuration that aims at finding the best parameter setting for a given problem or a' class of problem. The Algorithm Configuration problem thus amounts to a metal Foptimization problem in the space of parameters, whosemetaFobjective is the performance measure of the given algorithm at hand with a given parameter configuration. However, in the continuous domain, such method can only be empirically assessed at the cost of running the algorithm on some problem instances. More recent approaches rely on a description of problems in some features space, and try to learn a mapping from this feature space onto the space of parameter configurations of the algorithm at hand. Along these lines, this PhD thesis focuses on the Per Instance Algorithm Configuration (PIAC) for solving continuous black boxoptimization problems, where only a limited budget confessionnalisations available. We first survey Evolutionary Algorithms for continuous optimization, with a focus on two algorithms that we have used as target algorithm for PIAC, DE and CMAFES. Next, we review the state of the art of Algorithm Configuration approaches, and the different features that have been proposed in the literature to describe continuous black box optimization problems. We then introduce a general methodology to empirically study PIAC for the continuous domain, so that all the components of PIAC can be explored in real Fworld conditions. To this end, we also introduce a new continuous black box test bench, distinct from the famous BBOB'benchmark, that is composed of a several multiFdimensional test functions with different problem properties, gathered from the literature. The methodology is finally applied to two EAS. First we use Differential Evolution as'target algorithm, and explore all the components of PIAC, such that we empirically assess the best. Second, based on the results on DE, we empirically investigate PIAC with Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMAFES) as target algorithm. Both use cases empirically validate the proposed methodology on the new black box testbench for dimensions up to100.

Plus de 50% de la population mondiale vit dans des zones urbaines et cette proportion devrait augmenter dans les prochaines décennies. Comprendre ce qui régit l'évolution des systèmes urbains est donc devenu d'une importance fondamentale. Ce renouveau d'intérêt combiné avec la disponibilité de données à grande échelle, permet d'entrevoir l'avènement d'une nouvelle science des villes, interdisciplinaire et basée sur les données.Des études récentes ont montré l'existence de régularités statistiques et de lois d'échelle pour plusieurs indicateurs socio-économiques, tels que la consommation d'essence, la distance moyenne parcourue quotidiennement, le cout des infrastructures, etc. Malgré plusieurs tentatives récentes, la compréhension théorique de ces résultats observés empiriquement demeure très partielle.Le but de cette thèse est d'obtenir une modélisation simplifiée, hors-équilibre de la croissance urbaine, en s'appuyant sur un petit nombre de mécanismesimportants et qui fournit des prédictions quantitatives en accord avec lesdonnées empiriques. Pour cela, nous nous inspirerons des études en géographiequantitative et en économie spatiale et nous revisiterons certains de ces anciens modèles avec une nouvelle approche intégrant les outils et concepts de la physique. / More than 50 % of the world population lives in urban areas and this proportion is expected to increase in the coming decades. Understanding what governs the evolution of urban systems has thus become of paramount importance.This renewed interest combined with the availability of large-scale data, allows a glimpse into the dawn of a new science of cities, interdisciplinary and based on data.Recent studies have shown the existence of statistical regularities and scaling laws for several socio-economic indicators such as fuel consumption, average commuting distance, cost of infrastructure, etc., and despite several recent attempts, the theoretical understanding of these results empirically observed remains very partial. The purpose of this thesis is to obtain a simplified, out of equilibrium model of urban growth, based on a small number of important mechanisms and which provides quantitative predictions in agreement with empirical data. For this, we will draw on studies in quantitative geography and spatial economy and we will revisit some of these old models with a new approach that integrates the tools and concepts of physics.

Le Transport Optimal régularisé par l’Entropie (TOE) permet de définir les Divergences de Sinkhorn (DS), une nouvelle classe de distance entre mesures de probabilités basées sur le TOE. Celles-ci permettentd’interpolerentredeuxautresdistancesconnues: leTransport Optimal(TO)etl’EcartMoyenMaximal(EMM).LesDSpeuventêtre utilisées pour apprendre des modèles probabilistes avec de meilleures performances que les algorithmes existants pour une régularisation adéquate. Ceci est justifié par un théorème sur l’approximation des SDpardeséchantillons, prouvantqu’unerégularisationsusantepermet de se débarrasser de la malédiction de la dimension du TO, et l’on retrouve à l’infini le taux de convergence des EMM. Enfin, nous présentons de nouveaux algorithmes de résolution pour le TOE basés surl’optimisationstochastique‘en-ligne’qui,contrairementàl’étatde l’art, ne se restreignent pas aux mesures discrètes et s’adaptent bien aux problèmes de grande dimension. / This thesis proposes theoretical and numerical contributions to use Entropy-regularized Optimal Transport (EOT) for machine learning. We introduce Sinkhorn Divergences (SD), a class of discrepancies betweenprobabilitymeasuresbasedonEOTwhichinterpolatesbetween two other well-known discrepancies: Optimal Transport (OT) and Maximum Mean Discrepancies (MMD). We develop an ecient numerical method to use SD for density fitting tasks, showing that a suitable choice of regularization can improve performance over existing methods. We derive a sample complexity theorem for SD which proves that choosing a large enough regularization parameter allows to break the curse of dimensionality from OT, and recover asymptotic ratessimilartoMMD.Weproposeandanalyzestochasticoptimization solvers for EOT, which yield online methods that can cope with arbitrary measures and are well suited to large scale problems, contrarily to existing discrete batch solvers.

In this thesis, we study the transport of charged particles in mesoscopic systems where the long-range electrostatic interaction plays a key role. In particular, we focus on the statistical properties of currents which satisfy the relation known as fluctuation theorem. A stochastic approach is presented in consistency with the laws of electricity, thermodynamics, and microreversibility. In this approach, densities of charged particles are ruled by stochastic partial differential equations and the electric field generated by the charges is determined with the Poisson equation.We start by proposing a coarse-grained model to describe the long-time behavior of particle transport in nonequilibrium systems in contact with several reservoirs. In this model, the particle exchanges between the reservoirs can be determined after a long enough time by the first and second cumulants of the probability distribution of particle transfers, thus enabling the numerical evaluation of the driving forces. It is proved that, close to equilibrium, the coarse-grained model is applicable to any system in nonequilibrium steady state. Moreover, the studies with specific examples show that the range of application of the coarse-grained model can be extended to the regime arbitrarily far from equilibrium if the detailed transition rates have linear dependence on the local particle concentration. In addition, the finite-time fluctuation theorem is established for systems with linear rates.Then, we use our stochastic approach to study charge transport in diodes and transistors. The counting statistics of the carrier current and the measured total current including the contribution of the displacement current are performed. The fluctuation theorem is shown to hold for both currents. The convergence of the finite-time affinities towards their asymptotic values over long-time scales is tested using our proposed coarse-grained model. Accurate agreement between the numerical affinities and the theoretical predictions is found when affinities take moderate values. This brings further numerical support to the fluctuation theorem for the currents in these nonlinear electronic devices. For diodes, the current-voltage characteristics is obtained, which can be well fit by Shockley curve under the extreme condition where the concentration of majority charge carriers is overwhelmingly larger than that of minority charge carriers. For transistors, the signal amplifying effect is realized under their working conditions. Moreover, the Onsager reciprocal relations and their generalizations to nonlinear transport properties deduced from the fluctuation theorem are numerically shown to be satisfied.Finally, we proceed to investigate the charge transport in a system of three tunneling junctions coupled together through a conductive island or quantum dot. The cumulant generating function is obtained by numerically solving the eigenvalue problem regarding the modified evolution operator including the counting parameters. The symmetry relation implied by the fluctuation theorem is verified, and the Onsager reciprocal relations together with their generalizations are again shown to be satisfied. Furthermore, under certain conditions, the current-voltage characteristics shows the staircase pattern due to the Coulomb blockade effect. / Le transport de particules charg´ees est ´etudi´e dans les syst`emes m´esoscopiques o`u l’interaction ´electrostatique`a longue port´ee joue un rˆole central. En particulier, l’´etude porte sur les propri´et´es statistiques des courants quisatisfont la relation appel´ee th´eor`eme de fluctuations. Une approche stochastique est pr´esent´ee en accord avec leslois de l’´electricit´e, la thermodynamique et la micror´eversibilit´e. Dans cette approche, les densit´es des particlescharg´ees sont gouvern´ees par des ´equations stochastiques aux d´eriv´ees partielles et le champ ´electrique est d´etermin´epar l’´equation de Poisson. Tout d’abord, un mod`ele stochastique r´eduit est propos´e pour d´ecrire le transport departicules dans les syst`emes de non-´equilibre en contact avec plusieurs r´eservoirs. Dans ce mod`ele, les ´echanges departicules entre les r´eservoirs sont d´etermin´es aux temps longs en termes des premiers et seconds cumulants de ladistribution de probabilit´e des transferts de particules, ce qui permet l’´evaluation num´erique des forces d’entraˆınement.Il est prouv´e que, pr`es de l’´equilibre, ce mod`ele peut s’appliquer `a tout syst`eme dans un ´etat stationnaire de non-´equilibre. Par ailleurs, l’´etude d’exemples sp´ecifiques montre que le domaine d’application de ce mod`ele s’´etend `a desr´egimes arbitrairement loin de l’´equilibre si les taux de transition ont des d´ependances lin´eaires en la concentrationde particules. En plus, le th´eor`eme de fluctuations `a temps fini est ´etabli pour ces syst`emes avec des taux lin´eaires.Ensuite, l’approche stochastique est utilis´ee pour ´etudier le transport de charges dans les diodes et les transistors.La statistique de comptage est effectu´ee pour le courant des porteurs de charge et le courant total mesur´e incluantla contribution du courant de d´eplacement. Le th´eor`eme de fluctuations est d´emontr´e pour les deux courants. Laconvergence des affinit´es `a temps fini vers leur valeur asymptotique est test´ee en utilisant le mod`ele stochastiquer´eduit. Un accord est observ´e entre les affinit´es obtenues num´eriquement et les pr´edictions th´eoriques si les affinit´esprennent des valeurs mod´er´ees. Tous ces r´esultats apportent des v´erifications num´eriques du th´eor`eme de fluctuationsdes courants dans les circuits ´electroniques non-lin´eaires. Pour les diodes, la courbe caract´eristique courant-tension estobtenue et celle-ci peut ˆetre ajust´ee par la courbe de Shockley si la concentration des porteurs de charge majoritairesest beaucoup plus grande que celle des porteurs minoritaires. Pour les transistors, l’effet d’amplification du signal estmis en ´evidence dans les conditions de fonctionnement normal. De plus, il est montr´e num´eriquement que les relationsde r´eciprocit´e d’Onsager sont satisfaites, ainsi que certaines de leurs g´en´eralisations aux propri´et´es non-lin´eaires detransport d´eduites du th´eor`eme de fluctuations. Finalement, le transport de charges est ´etudi´e dans un syst`eme form´ede trois jonctions `a effet tunnel coupl´ees par un plot conducteur (quantique). La fonction g´en´eratrice des cumulantsest alors obtenue par r´esolution num´erique du probl`eme aux valeurs propres de l’op´erateur d’´evolution modifi´e pourinclure les param`etres de comptage. La relation de sym´etrie d´eduite du th´eor`eme de fluctuations est v´erifi´ee, ainsique les relations de r´eciprocit´e d’Onsager et leurs g´en´eralisations. Par ailleurs, sous certaines conditions, les courbescaract´eristiques courant-tension montrent une structure en marches d’escalier due `a l’effet de blocage coulombien. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les oxydes d'azote (NOx) sont les indicateurs principaux de la pollution atmosphérique produite par les véhicules. La concentration de NO2, polluant réglementé pour ses effets sur la santé, dépasse en 2006, à Paris et en proche banlieue, les niveaux réglementaires pour l'ensemble des stations qui le mesurent, et en particulier à proximité du trafic. Ainsi, les six stations franciliennes de proximité au trafic automobile, dépassent largement l'objectif de qualité (jusqu'à 2.5 fois) et la valeur limite (jusqu'à deux fois). L'objectif de ma thèse visait à mettre au point un modèle qtatistique de détermination des concentrations "respirables" par la population, pour le NO2 en milieu urbain. Compte tenu de la nécessité d'une base de données statistiquement représentative, le modèle a été développé sur la région parisienne. Nous avons sélectionné les variables nécessaires à la description du système et à la définition de la fonction de régression neuronale sur la base de notre connaissance du phénomène étudié. Les paramètres de la régression ont été optimisés au cours d'une phase d'apprentissage à partir d'observations relevées à 5 stations de "trafic" et 5 stations "urbaines". Les variables que nous avons retenues sont (i) des concentrations de fond en NO2 estimées par un modèle de chimie transport à l'échelle régionale, (ii) des paramètres d'émissions locales pour les sources urbaines, (iii) des paramètres de la topographie urbaine qui participent à la dispersion en milieu urbain et enfin (iv) des paramètres météorologiques. Le modèle construit (nommé PAP) est un modèle hybride prenant en compte les sorties d'un modèle régional déterministe CHIMERE, pour quantifier le niveau de fonds urbain, et intégre une fonction statistique de réduction d'échelle pour estimer les champs de concentrations au niveau "respirable" de la rue / Résumé anglais manquant

Cette thèse traite des processus morphogénétiques au cours de l’embryogenèse pré-coce des vertébrés par le biais d’une étude mathématique et physique des lignagescellulaires spatio-temporels reconstruits à partir d’imagerie 3D+temps in vivo. Notreméthodologie repose sur une représentation de type système complexe de l’embryonavec ses différents niveaux d’organisation en interaction et l’analyse formelle des dé-placements cellulaires dans l’espace et dans le temps. Nous avons conçu et mis enœuvre une méthodologie originale pour identifier dans les lignages cellulaires la for-mation de compartiments en cohérence avec les repères anatomiques et l’organisationdes organes présomptifs. En outre, nous proposons une stratégie pour inférer les forcesbiomécaniques sous-jacentes. Nous délivrons également une interface informatique er-gonomique, d’abord déployée pour mettre en œuvre notre méthodologie, mais aussiconçue pour être extensible et versatile. Ces outils visent à construire une représenta-tion commune pour les biologistes, les mathématiciens, les physiciens et les informati-ciens explorant les processus de la morphogenèse des organismes vivants. / This thesis approaches morphogenetic processes in the early embryogenesis of verte-brates through the mathematical and physical study of spatio-temporal cell lineagesreconstructed from in vivo 3D+time images. Our methodology is based on a complexsystems representation of the embryo, with the interaction between levels of organiza-tion and the formal analysis of cell displacements in space and time. We designed andimplemented an original methodology to identify in cell lineages the formation of com-partments in consistency with anatomical landmarks and the organization of presump-tive organs. In addition, we proposed a strategy to infer the underlying biomechanicalforces. We also delivered a user-friendly computer interface, first deployed for usingour methodology but also designed to be extensible and versatile, which aims to bea common ground for biologists, mathematicians, physicists and computer scientistsinvestigating morphogenetic processes in living systems.

Cette thèse se consacre à une analyse rigoureuse des algorithmes d'optimisation globale équentielle. On se place dans un modèle de bandits stochastiques où un agent vise à déterminer l'entrée d'un système optimisant un critère. Cette fonction cible n'est pas connue et l'agent effectue séquentiellement des requêtes pour évaluer sa valeur aux entrées qu'il choisit. Cette fonction peut ne pas être convexe et contenir un grand nombre d'optima locaux. Nous abordons le cas difficile où les évaluations sont coûteuses, ce qui exige de concevoir une sélection rigoureuse des requêtes. Nous considérons deux objectifs, d'une part l'optimisation de la somme des valeurs reçues à chaque itération, d'autre part l'optimisation de la meilleure valeur trouvée jusqu'à présent. Cette thèse s'inscrit dans le cadre de l'optimisation bayésienne lorsque la fonction est une réalisation d'un processus stochastique connu, et introduit également une nouvelle approche d'optimisation par ordonnancement où l'on effectue seulement des comparaisons des valeurs de la fonction. Nous proposons des algorithmes nouveaux et apportons des concepts théoriques pour obtenir des garanties de performance. Nous donnons une stratégie d'optimisation qui s'adapte à des observations reçues par batch et non individuellement. Une étude générique des supremums locaux de processus stochastiques nous permet d'analyser l'optimisation bayésienne sur des espaces de recherche nonparamétriques. Nous montrons également que notre approche s'étend à des processus naturels non gaussiens. Nous établissons des liens entre l'apprentissage actif et l'apprentissage statistique d'ordonnancements et déduisons un algorithme d'optimisation de fonctions potentiellement discontinue. / This dissertation is dedicated to a rigorous analysis of sequential global optimization algorithms. We consider the stochastic bandit model where an agent aim at finding the input of a given system optimizing the output. The function which links the input to the output is not explicit, the agent requests sequentially an oracle to evaluate the output for any input. This function is not supposed to be convex and may display many local optima. In this work we tackle the challenging case where the evaluations are expensive, which requires to design a careful selection of the input to evaluate. We study two different goals, either to maximize the sum of the rewards received at each iteration, or to maximize the best reward found so far. The present thesis comprises the field of global optimization where the function is a realization from a known stochastic process, and the novel field of optimization by ranking where we only perform function value comparisons. We propose novel algorithms and provide theoretical concepts leading to performance guarantees. We first introduce an optimization strategy for observations received by batch instead of individually. A generic study of local supremum of stochastic processes allows to analyze Bayesian optimization on nonparametric search spaces. In addition, we show that our approach extends to natural non-Gaussian processes. We build connections between active learning and ranking and deduce an optimization algorithm of potentially discontinuous functions.

Malgré l’efficacité des réseaux pour représenter les systèmes complexes, de récents travaux ont montré que leur structure limite parfois le pouvoir explicatif des modèles théoriques, puisqu’elle n’encode que des relations par paire. Si une interaction plus complexe existe dans le système représenté, elle est automatiquement réduite à un groupe d’interactions par paire, c’est-à-dire d’ordre un. Il faut alors utiliser des structures qui prennent en compte les interactions d’ordre supérieur. Cependant, qu’elles soient ou non d’ordre supérieur, les interactions entre les éléments d’un système sont rarement explicites dans les jeux de données. C’est notamment le cas des données de présence/absence qui indiquent quelles espèces (animales, végétales ou autres) se retrouvent (ou non) sur un site d’observation sans indiquer les relations entre elles. L’objectif de ce mémoire est alors de développer une technique d’inférence pour dénicher les interactions d’ordre supérieur au sein de données de présence/absence. Ici, deux cadres théoriques sont explorés. Le premier est basé sur la comparaison entre la topologie des données, obtenue grâce à une hypothèse souple, et celle d’un ensemble aléatoire. Le second utilise plutôt les modèles log-linéaire et les tests d’hypothèses pour inférer les interactions une à une jusqu’à l’ordre désiré. Ce cadre a permis d’élaborer plusieurs méthodes d’inférence qui génèrent des complexes simpliciaux (ou des hypergraphes) qui peut être analysés grâce aux outils standards de la science des réseaux en plus de l’homologie. Afin de valider ces méthodes, nous avons développé un modèle génératif de données de présence/absence dans lesquelles les véritables interactions sont connues. Des résultats concrets ont également été obtenus pour des jeux de données réelles. Notamment, à partir de données de présence/absence d’oiseaux nicheurs du Québec, nous avons réussi à inférer des cooccurrences d’ordre deux. / Despite the effectiveness of networks to represent complex systems, recent work has shownthat their structure sometimes limits the explanatory power of the theoretical models, sinceit only encodes dyadic interactions. If a more complex interaction exists in the system, it isautomatically reduced to a group of pairwise interactions that are of the first order. We thusneed to use structures that can take higher-order interactions into account. However, whetherrelationships are of higher order or not is rarely explicit in real data sets. This is the case ofpresence/absence data, that only indicate which species (of animals, plants or others) can befound (or not) on a site without showing the interactions between them.The goal of this project is to develop an inference method to find higher-order interactionswithin presence/absence data. Here, two frameworks are examined. The first one is based onthe comparison of the topology of the data, obtained with a non-restrictive hypothesis, andthe topology of a random ensemble. The second one uses log-linear models and hypothesistesting to infer interactions one by one until the desired order. From this framework, we havedevelopped several inference methods to generate simplicial complexes (or hypergraphs) thatcan be studied with regular tools of network science as well as homology. In order to validatethese methods, we have developed a generative model of presence/absence data in which thetrue interactions are known. Results have also been obtained on real data sets. For instance,from presence/absence data of nesting birds in Québec, we were able to infer co-occurrencesof order two

La théorie du risque consiste en l'étude de modèles décrivant le processus de surplus d 'une compagnie d 'assurance. L'évaluation de différentes mesures de ruine dans le cadre de ces modèles permet d'obtenir une idée générale de la santé financière de la compagnie d'assurance et du risque assumé par celle-ci. Le modèle classique de risque pour décrire les arrivées et les coûts des sinistres est le modèle Poisson composé. Ce modèle est basé sur une hypothèse d 'indépendance entre le montant des sinistres et le temps écoulé entre chacun. Cette hypothèse facilite le calcul des mesures de ruine mais peut s'avérer trop restrictive dans différents contextes. L'objectif principal de cette thèse est l'étude d'extensions du modèle classique dans lesquelles sont introduites une structure de dépendance entre la sévérité et la fréquence des sinistres. La copule de Farlie-Gumbel-Morgenstern et une extension de cette copule sont utilisées pour définir cette structure. En raison de la forme et de la flexibilité de ces copules, il est possible d'adapter les outils développés récemment en théorie du risque dans l'évaluation et l'analyse des mesures de ruine. La fonction de Gerber-Shiu et certains cas particuliers de cette fonction , comme la transformée de Laplace du temps de la ruine et l'espérance de la valeur actualisée du déficit à la ruine sont étudiées dans le cadre de ces extensions. On s'intéresse également à l'évolution du processus de surplus en présence d'une barrière horizontale. Les mesures de ruine citées plus haut, ainsi que le montant total actualisé des dividendes distribués sont évaluées. / [Copule de Farlie-Gumbel-Morgenstern ; Modèle Poisson composé]

Cette thèse contribue au développement de l'estimation non paramétrique de la fonction de survie conditionnelle étant donné une covariable continue avec données censurées. Elle est basée sur trois articles écrits avec mon directeur de thèse, le professeur Thierry Duchesne. Le premier article, intitulé "Une généralisation de l'estimateur de Turnbull pour l'estimation non paramétrique de la fonction de survie conditionnelle avec données censurées par intervalle, " a été publié en 2011 dans Lifetime Data Analysis, vol. 17, pp. 234 - 255. Le deuxième article, intitulé "Sur la performance de certains estimateurs nonparamétriques de la fonction de survie conditionnelle avec données censurées par intervalle, " est parru en 2011 dans la revue Computational Statistics & Data Analysis, vol. 55, pp. 3355-3364. Le troisième article, intitulé "Estimation de la fonction de survie conditionnelle d'un temps de défaillance étant donné une covariable variant dans le temps avec observations censurées par intervalles", sera bientôt soumis à la revue Statistica Sinica.