La complexité des marchés financiers et la recrudescence des crises particulièrement sévères contribuent à l'évolution et à la remise en cause de modèles économétriques dits standards dans l'explication et la prévision des dynamiques financières. L'alerte donnée conjointement par les responsables prudentiels et les chercheurs vise à encourager le développement de modèles plus complexes, non linéaires et largement inspirés d'autres disciplines. Nous soutenons dans cette thèse l'idée qu'une approche chaos-stochastique des chroniques financières est susceptible de conduire à de meilleurs résultats. La pertinence de cette association est évaluée pour le risque de marché dans deux cadres d'analyse distincts. Nous montrons tout l'intérêt d'une synthèse des modèles chaotiques et des spécifications GARCH avec ou sans changements de régimes markoviens (MRS) pour la modélisation et la prévision de la Value-at-Risk des indices boursiers de la zone euro. Il ressort de cette étude de meilleurs résultats des modèles chaos-stochastiques et dans le cas des spécifications MRS-GARCH, une meilleure adéquation du modèle chaotique de Lasota(1977) pour les indices de l'Europe du Sud, particulièrement plus volatiles que ceux de l'Europe du Nord pour lesquels nous recommandons le modèle de Mackey-Glass(1977). Cette combinaison permet, dans un cadre bivarié, de mieux appréhender les liens qui existent entre les différentes places boursières de la zone euro. Nous introduisons deux nouvelles spécifications qui intègrent les problématiques liées aux ruptures de corrélations : la première permet de distinguer, par une analyse en sous-périodes, les relations d'interdépendance par rapport aux phénomènes de contagion et la seconde propose, dans un cadre unifié, d'intégrer les ruptures de corrélations. Cette double analyse met en évidence le rôle moteur du couple d'indices franco-allemand, l'existence de deux sphères distinctes constituées d'une part par les indices de l'Europe du Nord et d'autre part par les pays de l'Europe du Sud et l'intensification de certaines relations entre indices suite à la crise des dettes souveraines. Nous constatons et insistons sur la pertinence d'un modèle chaotique en moyenne pour rendre compte d'une part de la volatilité attribuée, à tort, aux effets GARCH. / The complexity of financial markets and the resurgence of severe crises contribute to the skepticism and evolution of standard econometric models in the explanation and prediction of financial time series. The warning given jointly by prudential authorities and researchers aims to encourage the development of nonlinear and more complex models inspired by other disciplines. I argue in this thesis that a chaos-stochastic approach of financial dynamics is likely to lead to better results. The relevance of this association is evaluated for market risk in two distinct analytical frameworks. I show the improvements given by a synthesis of chaotic models and GARCH specifications with or without Markov Regime Switching (MRS) for modelling and predicting the Value-at-Risk of 7 mains index of Monetary and Economic Union. It appears, from this study, better results from chaos-stochastic models. In the case of the MRS-GARCH specifications, I find more adequacy of the chaotic model of Lasota (1977) for the indices of Southern Europe, which are especially more volatile than those of Northern Europe for which I recommend the model of Mackey-Glass (1977). This combination allows, in a bivariate framework, to provide information on the relationship between these different indices. I introduce two new specifications that integrate issues related to correlation breakdowns. The first distinguishes, by a sub-periods analysis, the relations of interdependence of contagious relationships. Meanwhile, the second provides, in a unified framework, an integration of correlations breakdowns. These two analyses imply It appears from this double analysis the leading role of the Franco-German duo, the existence of two distinct spheres formed in a part by the Northern European indices and in another part by countries of the Southern Europe, and the intensification of relations between some indices following the sovereign debt crisis. Finally, these results support the relevance of a chaotic model which may account for some volatilities that are, wrongly, attributed to GARCH effects.

L'étude de la dynamique des réseaux de réactions est un enjeu majeur de la biologie des systèmes. Cela peut-être réalisé de deux manières : soit de manière déterministe à l'aide d'équations différentielles, soit de manière probabiliste à l'aide de chaînes de Markov. Dans les deux cas, un problème majeur est celui de la détermination des lois cinétiques impliquées et l'inférence de paramètres cinétiques associés. Pour cette raison, l'étude directe de grands réseaux de réactions est impossible. Dans le cas de la modélisation déterministe, ce problème peut-être contourné à l'aide d'une analyse stationnaire du réseau. Une méthode connue est celle de l'analyse des flux à l'équilibre (FBA) qui permet d'obtenir des systèmes de contraintes à partir d'informations sur les pentes moyennes des trajectoires. Le but de cette thèse est d'introduire une méthode analogue dans le cas de la modélisation probabiliste. Les résultats de la thèse se divisent en trois parties. Tout d'abord on présente une analyse stationnaire de la modélisation probabiliste reposant sur une approximation de Bernoulli. Dans un deuxième temps, cette dynamique approximée nous permet d'établir des systèmes de contraintes à l'aide d'informations obtenues sur les moyennes, les variances et les co-variances des trajectoires du système. Enfin, on présente plusieurs applications à ces systèmes de contraintes telles que la possibilité de réfuter des réseaux de réactions à l'aide d'informations de variances ou de co-variances et la vérification formelle de propriétés logiques sur le régime stationnaire du système. / A major goal in systems biology is to inverstigate the dynamical behavior of reaction networks. There exists two main dynamical frameworks : the first one is the deterministic dynamics where the dynamics is described using odinary differential equations, the second one is probabilistic and relies on Markov chains. In both cases, one major issue is to determine the kinetic laws of the systems together with its kinetic parameters. As a consequence the direct study of large biological reaction networks is impossible. To deal with this issue, stationnary assumptions have been used. A widely used method is flux balance analysis, where systems of constraints are derived from information on the average slopes of the system trajectories. In this thesis, we construct a probabilistic analog of this stationnary analysis. The results are divided into three parts. First, we introduce a stationnary analysis of the probabilistic dynamics which relies on a Bernoulli approximation. Second, this approximated dynamics allows us to derive systems of constraints from information about the means, variances and co-variances of the system trajectories. Third, we present several applications of these systems of constraints such as the possibility to reject reaction networks using information from experimental variances and co-variances and the formal verification of logical properties concerning the stationnary regime of the system.

Les environnements montagneux sont un lieu privilégié d'échange d'eau et d'énergie. Les rivières de montagne alimentent en eau 40% de la population mondiale et sont sujettes à une pression démographique et climatique important. Dans ce contexte, la compréhension des processus météorologiques, hydrologiques et hydrogéologiques est fondamentale pour la gestion globale de la ressource en eau. L'étude, présentée dans ce manuscrit de thèse, se positionne au sein des environnements montagneux où l'hydrologie est influencée par le couvert neigeux saisonnier et par les glaciers, et propose une approche de modélisation interdisciplinaire afin d'améliorer la compréhension des processus en jeu.Aujourd'hui, si les modèles sont capables de simuler le débit sur les rivières de montagnes jaugées sous influence nivale et glaciaire, un certain nombre d'incertitudes persistent quant à l'utilisation de tels modèles hors de leur conditions de validation (en réponse à un climat différent ou sur un domaine non-jaugé). La principale source d'incertitude est liée au manque de connaissance des précipitations en montagne, dont la mesure est rare et incertaine. C'est pourtant la principale composante du bilan hydrologique. A cet égard, nous proposons d'exploiter l'information fournie par la géométrie du couvert neigeux et des glaciers, en tant que “pluviomètres géants” à l'échelle de ces réservoirs, dans un modèle hydrologique à réservoirs conceptuels reposant sur la notion de bassin versant.L'information, hydrologique, nivale et glaciaire est évaluée dans un cadre de calibration multi-objectifs. Les résultats montrent que, dans cette configuration, la validation conjointe du modèle hydrologique par le débit journalier, le bilan de masse glaciaire annuel et la hauteur de neige locale journalier permet de réduire fortement l'incertitude sur le forçage météorologique journalier et d'améliorer la robustesse du modèle. Ce résultat préliminaire nous a permis de reconstruire, en conséquence, le bilan de masse local annuel à l'échelle des glaciers.Par ailleurs, la représentation des glaciers au sein d'un modèle hydrologique pose un certain nombre de défis, surtout dans la perspective de simuler les processus hydrologiques à l'échelle pluri-annuelle. En particulier, la prise en compte de l'évolution de la géométrie des glaciers au sein d'un modèle hydrologique est balbutiante. A cet égard, nous proposons, dans cette étude, des axes d'amélioration de la représentation des glaciers au sein d'un modèle hydrologique par un angle d'investigation géomorphologique. Cette approche a permis d'élaborer un modèle probabiliste permettant de décrire les surfaces englacées au sein d'un bassin versant selon une courbe de niveau. / Mountainous environments are a privileged place of water and energy exchange. Mountainous rivers feed about 40% of the world population and are subjected to climate change and a growing demography. In this context, the comprehension of meteorological, hydrological and hydrogeological processes is essential for a better overall management of water resource. This PhD study is focused squarely on the mountainous environments where hydrology is influenced by snow cover and glaciers, and introduces a multidisciplinary modeling approach in order to improve our comprehension of the process involved.Today, hydrological models are able to simulate gauged mountainous river streamflows under the influence of snow and glaciers but some uncertainties remain when applying such models out of their calibration phase (for instance in response to a different climate or on a ungauged basin). The main uncertainty source is the lack of knowledge of mountainous precipitations, whose measure is sparse and uncertain. It remains the principal component of the hydrological budget though. In this study, we suggest using the meteorological information provided by snow cover and glaciers as “giant pluviometers” to their reservoir scales, with a conceptual reservoir model associated with the concept of watershed.The information provided by hydrology processes, snow and glaciers is assessed in a multi-objective calibration phase. Results show that, in this configuration, the joint validation of the hydrological model by daily streamflow, annual mass balance and daily local snow depth reduces significantly the uncertainty on the meteorological forcing and improves the model robustness. This preliminary result has motivated, consequently, the local annual mass balance of the glaciers.Also, the representation of glaciers in a hydrological model raises a certain amount of issues, especially in the perspective of simulation long-term hydrological processes. In particular, the consideration of the evolution of the glacier geometry is at an early stage. To this end, we propose, in this study, ways of improvements for the representation of glaciers from a geomorphological perspective. This approach allowed us to build a probabilistic model able to describe the glaciated surfaces within a watershed according to a given topographic contour line.

Dans ce travail de thèse, nous étudions les fluctuations macroscopiques dans un modèle de boules aléatoires. Un modèle de boules aléatoires est une agrégation de boules dans Rd dont les centres et les rayons sont aléatoires. On marque également chaque boule par un poids aléatoire. On considère la masse M induite par le système de boules pondérées sur une configuration μ de Rd. Pour réaliser l’étude macroscopique des fluctuations de M, on réalise un "dézoom" sur la configuration de boules. Mathématiquement cela revient à diminuer le rayon moyen tout en augmentant le nombre moyen de centres par unité de volume. La question a déjà été étudiée lorsque les composantes des triplets (centre, rayon, poids) sont indépen- dantes et que ces triplets sont engendrés selon un processus ponctuel de Poisson sur Rd × R+ × R. On observe alors trois comportements distincts selon le rapport de force entre la vitesse de diminution des rayons et la vitesse d’augmentation de la densité des boules. Nous proposons de généraliser ces résultats dans trois directions distinctes. La première partie de ce travail de thèse consiste à introduire de la dépendance entre les centres et les rayons et de l’inhomogénéité dans la répartition des centres. Dans le modèle que nous proposons, le comportement stochastique des rayons dépend de l’emplacement de la boule. Dans les travaux précédents, les convergences obtenues pour les fluctuations de M sont au mieux des convergences fonctionnelles en dimension finie. Nous obtenons, dans la deuxième partie de ce travail, de la convergence fonctionnelle sur un ensemble de configurations μ de dimension infinie. Dans une troisième et dernière partie, nous étudions un modèle de boules aléatoires (non pondérées) sur C dont les couples (centre, rayon) sont engendrés par un processus ponctuel déterminantal. Contrairement au processus ponctuel de Poisson, le processus ponctuel déterminantal présente des phénomènes de répulsion entre ses points ce qui permet de modéliser davantage de problèmes physiques. / In this thesis, we study the macroscopic fluctuations in random balls models. A random balls model is an aggregation of balls in Rd whose centers and radii are random. We also mark each balls with a random weight. We consider the mass M induced by the system of weighted balls on a configuration μ of Rd. In order to investigate the macroscopic fluctuations of M, we realize a zoom-out on the configuration of balls. Mathematically, we reduce the mean radius while increasing the mean number of centers by volume unit. The question has already been studied when the centers, the radii and the weights are independent and the triplets (center, radius, weight) are generated according to a Poisson point process on Rd ×R+ ×R. Then, we observe three different behaviors depending on the comparison between the speed of the decreasing of the radii and the speed of the increasing of the density of centers. We propose to generalize these results in three different directions. The first part of this thesis consists in introducing dependence between the radii and the centers and inhomogeneity in the distribution of the centers. In the model we propose, the stochastic behavior of the radii depends on the location of the ball. In the previous works, the convergences obtained for the fluctuations of M are at best functional convergences in finite dimension. In the second part of this work, we obtain functional convergence on an infinite dimensional set of configurations μ. In the third and last part, we study a random balls model (non-weighted) on C where the couples (center, radius) are generated according to determinantal point process. Unlike to the Poisson point process, the determinantal point process exhibits repulsion phenomena between its points which allows us to model more physical problems.

Cette thèse adresse le sujet de la génération de suites binaires aléatoires dans les circuits logiques programmables FPGA et plus particulièrement les suites dont l’origine aléatoire est de nature physique et non algorithmique. De telles suites trouvent une utilisation abondante dans la plupart des protocoles cryptographiques. Un état de l’art portant sur les différentes méthodes de génération de vrai aléa dans les circuits logiques programmables est présenté sous forme d’analyse critique d’articles scientifiques. Une synthèse des différentes tendances dans l’extraction et la génération d’aléa est également présentée. Une campagne d’expériences et de mesures est présentée visant à caractériser les différentes sources de signaux aléatoires disponibles à l’intérieur du FPGA. Des phénomènes intéressants tel le verrouillage de plusieurs oscillateurs en anneau, la dépendance de la source d’aléa vis-à-vis de la logique environnante et la méthodologie de mesure du jitter sont analysés. Plusieurs méthodes nouvelles de génération de suites binaires aléatoires sont décrites. Finalement une méthodologie nouvelle de simulation en VHDL de générateurs complets ainsi qu’un modèle mathématique d’un oscillateur en anneau en tant que source d’aléa sont présentés / This thesis addresses the topic of the generation of random binary streams in FPGA and especially random sequences whose origin is physical and not algorithmic. Such sequences find abundant use in most cryptographic protocols. A state of the art regarding the various methods of generating true randomness in programmable logic is presented as a critical analysis of scientific articles. A synthesis of different trends in the extraction and generation of true randomness is presented. A campaign of experiments and measurements is presented to characterize the different sources of random signals available inside the FPGA. Interesting phenomena such as the locking of several ring oscillators and the sensibility of the source of randomness depending to the surrounding logic activity are reported. Several new methods for generating random binary sequences are described and analyzed. Finally a new simulation methodology in VHDL and a mathematical model of a ring oscillator as a source of randomness for TRNG are presented

Les évolutions récentes des systèmes électriques comme conséquence de la dérégulation du marché et des traités internationaux comme le protocole de Kyoto ont des répercussions importantes sur les réseaux, en particulier, ceux de distribution. En effet, une large part de la production décentralisée est prévue d'être raccordée sur ces derniers. La production décentralisée utilise des sources d'énergie renouvelables hautement imprévisibles et reparties dans la nature. Ce fait ajoute une contrainte forte sur la planification et l'exploitation des réseaux de distribution qui n'ont pas été conçus, à l'origine, pour accueillir de la production d'énergie à large échelle. Ce travail de thèse étudie l'impact de l'incertitude sur les études classiques de planification des réseaux électriques. Les études statiques et dynamiques du réseau ont été réalisées prenant en compte plusieurs sources d'incertitude dans plusieurs réseaux de distribution. Les incertitudes sont modélisées dans les études statiques par les méthodes probabilistes et possibilistes. La méthode possibilistes offre des avantages sur la méthode probabiliste. Il est déterminé le taux de pénétration éolien maximum d'un petit réseau maillé en utilisant la méthode probabiliste, ainsi que les simulations de stabilité dynamique et statique du réseau / The recent developments in power systems, as consequence of the market deregulation and the international treaties, as the ones originated by the Kyoto Protocol, have serious repercussions in power networks. Particularly on distribution networks, given that a large amount of distributed generation units are connected in the grid. For instance, renewable energy sources, that are used as distributed generation, are well-known for being distributed in nature and highly unpredictable. This fact adds a strong constraint on planning and operating the distribution networks that were not originally designed to accommodate distributed generation on a large scale. To this aim, this thesis examines the impact of uncertainties on classical power system planning studies, where classical static and dynamic planning studies are carried out in several power networks taking into account some sources of uncertainty. These uncertainties are modeled in the static studies using a probabilistic and a possibilistic approach. The possibilistic approach offers good advantages over the probabilistic method in terms of time consumption and precision. The maximum wind power penetration is determined for a small mesh network by the probabilistic method using dynamic and static stability simulations of the power system.

Cette thèse se compose de deux parties. Dans la première partie, nous étudions les stratégies de temps minimum pour le traitement de la pollution dans de grandes ressources en eau, par exemple des lacs ou réservoirs naturels, à l'aide d'un bioréacteur continu qui fonctionne à un état quasi stationnaire. On contrôle le débit d'entrée d'eau au bioréacteur, dont la sortie revient à la ressource avec le même débit. Nous disposons de l'hypothèse d'homogénéité de la concentration de polluant dans la ressource en proposant trois modèles spatialement structurés. Le premier modèle considère deux zones connectées l'une à l'autre par diffusion et seulement une d'entre elles connectée au bioréacteur. Avec l'aide du Principe du Maximum de Pontryagin, nous montrons que le contrôle optimal en boucle fermée dépend seulement des mesures de pollution dans la zone traitée, sans influence des paramètres de volume, diffusion, ou la concentration dans la zone non traitée. Nous montrons que l'effet d'une pompe de recirculation qui aide à homogénéiser les deux zones est avantageux si opérée à vitesse maximale. Nous prouvons que la famille de fonctions de temps minimal en fonction du paramètre de diffusion est décroissante. Le deuxième modèle consiste en deux zones connectées l'une à l'autre par diffusion et les deux connectées au bioréacteur. Ceci est un problème dont l'ensemble des vitesses est non convexe, pour lequel il n'est pas possible de prouver directement l'existence des solutions. Nous surmontons cette difficulté et résolvons entièrement le problème étudié en appliquant le principe de Pontryagin au problème de contrôle relaxé associé, obtenant un contrôle en boucle fermée qui traite la zone la plus polluée jusqu'au l'homogénéisation des deux concentrations. Nous obtenons des limites explicites sur la fonction valeur via des techniques de Hamilton-Jacobi-Bellman. Nous prouvons que la fonction de temps minimal est non monotone par rapport au paramètre de diffusion. Le troisième modèle consiste en deux zones connectées au bioréacteur en série et une pompe de recirculation entre elles. L'ensemble des contrôles dépend de l'état, et nous montrons que la contrainte est active à partir d'un temps jusqu'à la fin du processus. Nous montrons que le contrôle optimal consiste à l'atteinte d'un temps à partir duquel il est optimal de recirculer à vitesse maximale et ensuite ré-polluer la deuxième zone avec la concentration de la première. Ce résultat est non intuitif. Des simulations numériques illustrent les résultats théoriques, et les stratégies optimales obtenues sont testées sur des modèles hydrodynamiques, en montrant qu'elles sont de bonnes approximations de la solution du problème inhomogène. La deuxième partie consiste au développement et l'étude d'un modèle stochastique de réacteur biologique séquentiel. Le modèle est obtenu comme une limite des processus de naissance et de mort. Nous établissons l'existence et l'unicité des solutions de l'équation contrôlée qui ne satisfait pas les hypothèses habituelles. Nous prouvons que pour n'importe quelle loi de contrôle la probabilité d'extinction de la biomasse est positive. Nous étudions le problème de la maximisation de la probabilité d'atteindre un niveau de pollution cible, avec le réacteur à sa capacité maximale, avant l'extinction. Ce problème ne satisfait aucune des suppositions habituelles (la dynamique n'est pas lipschitzienne, diffusion dégénérée localement hölderienne, contraintes d'état, ensembles cible et absorbant s'intersectent), donc le problème doit être étudié dans deux étapes: en premier lieu, nous prouvons la continuité de la fonction de coût non contrôlée pour les conditions initiales avec le volume maximal et ensuite nous développons un principe de programmation dynamique pour une modification du problème original comme un problème de contrôle optimal avec coût final sans contrainte sur l'état. / This thesis consists of two parts. In the first part we study minimal time strategies for the treatment of pollution in large water volumes, such as lakes or natural reservoirs, using a single continuous bioreactor that operates in a quasi-steady state. The control consists of feeding the bioreactor from the resource, with clean output returning to the resource with the same flow rate. We drop the hypothesis of homogeneity of the pollutant concentration in the water resource by proposing three spatially structured models. The first model considers two zones connected to each other by diffusion and only one of them treated by the bioreactor. With the help of the Pontryagin Maximum Principle, we show that the optimal state feedback depends only on the measurements of pollution in the treated zone, with no influence of volume, diffusion parameter, or pollutant concentration in the untreated zone. We show that the effect of a recirculation pump that helps to mix the two zones is beneficial if operated at full speed. We prove that the family of minimal time functions depending on the diffusion parameter is decreasing. The second model consists of two zones connected to each other by diffusion and each of them connected to the bioreactor. This is a problem with a non convex velocity set for which it is not possible to directly prove the existence of its solutions. We overcome this difficulty and fully solve the studied problem applying Pontryagin's principle to the associated problem with relaxed controls, obtaining a feedback control that treats the most polluted zone up to the homogenization of the two concentrations. We also obtain explicit bounds on its value function via Hamilton-Jacobi-Bellman techniques. We prove that the minimal time function is nonmonotone as a function of the diffusion parameter. The third model consists of a system of two zones connected to the bioreactor in series, and a recirculation pump between them. The control set depends on the state variable; we show that this constraint is active from some time up to the final time. We show that the optimal control consists of waiting up to a time from which it is optimal the mixing at maximum speed, and then to repollute the second zone with the concentration of the first zone. This is a non intuitive result. Numerical simulations illustrate the theoretical results, and the obtained optimal strategies are tested in hydrodynamic models, showing to be good approximations of the solution of the inhomogeneous problem. The second part consists of the development and study of a stochastic model of sequencing batch reactor. We obtain the model as a limit of birth and death processes. We establish the existence and uniqueness of solutions of the controlled equation that does not satisfy the usual assumptions. We prove that with any control law the probability of extinction is positive, which is a non classical result. We study the problem of the maximization of the probability of attaining a target pollution level, with the reactor at maximum capacity, prior to extinction. This problem does not satisfy any of the usual assumptions (non Lipschitz dynamics, degenerate locally H"older diffusion parameter, restricted state space, intersecting reach and avoid sets), so the problem must be studied in two stages: first, we prove the continuity of the uncontrolled cost function for initial conditions with maximum volume, and then we develop a dynamic programming principle for a modification of the problem as an optimal control problem with final cost and without state constraint.

L'objectif de ce travail de thèse est une étude quantitive des differents problèmes mathematiques qui apparaissent en trading algorithmique. Concrètement, on propose une approche scientifique pour optimiser des processus relatifs a la capture et provision de liquidités pour des marchés electroniques.Du au fort caractère appliqué de ce travail, on n'est pas seulement intéressés par la rigeur mathématique de nos résultats, mais on souhaite aussi a comprendre ce travail de recherche dans le contexte des differentes étapes qui font partie de l'implementation pratique des outils que l'on developpe; par exemple l'interpretation du modèle, l'estimation de parametres, l'implementation informatique etc.Du point de vue scientifique, le coeur de notre travail est fondé sur deux techniques empruntées au monde de l'optimisation et des probabilités, celles sont : le contrôle stochastique et l'approximation stochastique.En particulier, on présente des resultats academiques originaux pour le probleme de market-making haute fréquence et le problème de liquidation de portefeuille en utilisant des limit-orders; dans le deux cas on utilise une approche d'optimisation dite backwards. De la même façon, on résout le problème de market-making en utilisant une approche "forward", ceci étant innovateur dans la litterature du trading optimal car il ouvre la porte à des techniques d'apprentissage automatique.Du pont de vue pratique, cette thèse cherches à creer un point entre la recherche academique et l'industrie financière. Nos resultats sont constamment considérés dans la perspective de leur implementation pratique. Ainsi, on concentre une grande partie de notre travail a étudier les differents facteurs qui sont importants a comprendre quand on transforme nos techniques quantitatives en valeur industrielle: comprendre la microstructure des marchés, des faits stylisés, traitrement des données, discussions sur les modèles, limitations de notre cadre scientifique etc. / This PhD thesis focuses on the quantitative analysis of mathematical problems arising in the field of optimal algorithmic trading. Concretely, we propose a scientific approach in order to optimize processes related to the capture and provision of liquidity in electronic markets. Because of the strongly industry-focused character of this work, not only we are interested in giving rigorous mathematical results but also to understand this research project in the context of the different stages that come into play during the practical implementation of the tools developed throughout the following chapters (e.g. model interpretation, parameter estimation, programming etc.).From a scientific standpoint the core of our work focuses on two techniques taken from the world of optimization and probability; these are, stochastic control and stochastic approximation. In particular, we provide original academic results for the problem of high frequency market making and the problem of portfolio liquidation by using limit orders; both by using a backward optimization approach. We also propose a forward optimization framework to solve the market making problem; the latter approach being quite innovative for optimal trading, as it opens the door for machine learning techniques.From a practical angle, this PhD thesis seeks to create a bridge between academic research and practitioners. Our mathematical findings are constantly put in perspective in terms of their practical implementation. Hence, we focus a large part of our work on studying the different factors that are of paramount importance to understand when transforming our quantitative techniques into industrial value: understanding the underlying market microstructure, empirical stylized facts, data processing, discussion about the models, limitations of our scientific framework etc.

Dans la première partie de cette thèse, nous obtenons l’existence d’une densité et des estimées gaussiennes pour la solution d’une équation différentielle stochastique rétrograde. C’est une application du calcul de Malliavin et plus particulièrement d’une formule d’I. Nourdin et de F. Viens. La deuxième partie de cette thèse est consacrée à la simulation d’une équation aux dérivées partielles stochastique par une méthode probabiliste qui repose sur la représentation de l’équation aux dérivées partielles stochastique en terme d’équation différentielle doublement stochastique rétrograde, introduite par E. Pardoux et S. Peng. On étend dans ce cadre les idées de F. Zhang et E. Gobet et al. sur la simulation d’une équation différentielle stochastique rétrograde. Dans la dernière partie, nous étudions l’erreur faible du schéma d’Euler implicite pour les processus de diffusion et l’équation de la chaleur stochastique. Dans le premier cas, nous étendons les résultats de D. Talay et L. Tubaro. Dans le second cas, nous étendons les travaux de A. Debussche. / No English summary available.

Cette thèse développe une approche trajectorielle pour la modélisation des marchés financiers en temps continu, sans faire appel à des hypothèses probabilistes ou à des modèles stochastiques. À l'aide du calcul fonctionnel non-anticipatif, nous identifions une classe spéciale de stratégies de trading que nous prouvons être auto-finançantes, selon une notion trajectorielle introduite dans cette thèse, et dont le gain peut être calculé trajectoire par trajectoire comme limite de sommes de Riemann. Avec ces outils, nous proposons un cadre analytique pour analyser la performance et la robustesse de stratégies de couverture dynamique de produits dérivés path-dependent sur en ensemble de scénarios. Ce cadre ne demande aucune hypothèse probabiliste sur la dynamique du processus sous-jacent. Il généralise donc les résultats précédents sur la robustesse de stratégies de couverture dans des modèles de diffusion. Nous obtenons une formule explicite pour l'erreur de couverture dans chaque scénario et nous fournissons des conditions suffisantes qui impliquent la robustesse de la couverture delta-neutre. Nous montrons que la robustesse peut être obtenue dans un ensemble ample de modèles de prix de martingale exponentielle de carré intégrable, avec une condition de convexité verticale sur le payoff. Nous remarquons que les discontinuités de la trajectoire de prix détériorent la performance de la couverture. Le dernier chapitre, indépendant du reste de la thèse, est une étude en collaboration avec Andrea Pascucci et Stefano Pagliarani, où nous proposons une nouvelle méthode pour l'approximation analytique dans des modèles à volatilité locale avec des sauts de type Lévy. / This thesis develops a mathematical framework for the analysis of continuous-time trading strategies which, in contrast to the classical setting of continuous-time finance, does not rely on stochastic integrals or other probabilistic notions.Using the `non-anticipative functional calculus', we first develop a pathwise definition of the gain process for a large class of continuous-time trading strategies which includes delta-hedging strategies, as well as a pathwise definition of the self-financing condition. Using these concepts, we propose a framework for analyzing the performance and robustness of delta-hedging strategies for path-dependent derivatives across a given set of scenarios. Our setting allows for general path-dependent payoffs and does not require any probabilistic assumption on the dynamics of the underlying asset, thereby extending previous results on robustness of hedging strategies in the setting of diffusion models. We obtain a pathwise formula for the hedging error for a general path-dependent derivative and provide sufficient conditions ensuring the robustness of the delta-hedge. We show in particular that robust hedges may be obtained in a large class of continuous exponential martingale models under a vertical convexity condition on the payoff functional. We also show that discontinuities in the underlying asset always deteriorate the hedging performance. These results are applied to the case of Asian options and barrier options. The last chapter, independent of the rest of the thesis, proposes a novel method, jointly developed with Andrea Pascucci and Stefano Pagliarani, for analytical approximations in local volatility models with Lévy jumps.