La gestion des maladies infectieuses est l'un des enjeux majeurs de santé publique, et d'autant plus important dans le contexte actuel de changements globaux (urbanisation, flux migratoires, changement climatique). Pour des maladies à dynamique cyclique comme beaucoup d'infections virales respiratoires (généralement communautaires et hivernales), une gestion adaptée requiert deux éléments fondamentaux : un réseau de surveillance dynamique de médecins de ville et hospitaliers permettant un suivi en temps réel de l'épidémie et une bonne compréhension des facteurs affectant sa diffusion dans le temps et dans l'espace. L'épidémie de grippe saisonnière sévissant en France est un système exemplaire d'infection respiratoire ayant un coût sociétal important. Les données (cliniques et virologiques) accumulées durant ces dernières années par le Réseau des GROG (Groupes Régionaux d'Observation de la Grippe) offrent une opportunité de mieux comprendre le déclenchement et la diffusion des épidémies, d'une part et de mettre en place une méthodologie transversale pouvant être rapidement transposée à d'autres infections respiratoires (émergentes) d'autre part. Mon travail de thèse a consisté dans un premier temps à évaluer l'impact de facteurs climatiques sur la propagation des épidémies de grippe et dans un second temps à estimer l'impact de facteurs de risque de la grippe (flux de mobilité de personnes, facteurs démographiques et climatiques) sur les déclenchements épidémiques. Les résultats obtenus suggèrent un impact significatif de la température et de l'humidité à la fois sur la diffusion globale et sur la variabilité intra-annuelle des déclenchements d'épidémies de grippe en France. Concernant la variabilité régionale des déclenchements épidémiques, elle serait expliquée en partie par des différences de taille de population et de proportions de jeunes (0-19 ans) ainsi que par des flux de mobilité. Ce travail a permis de confirmer et de quantifier, à l'aide de modèles mathématiques, l'impact de différents facteurs de risque de la grippe saisonnière en France. Ces conclusions offrent des opportunités intéressantes pour l'amélioration des mesures de prévention et de contrôle de la grippe en tenant en compte des facteurs mis en évidence / Infectious disease management is one of the major public health issues, and it becomes even more important in the current context of global changes (urbanization, migration flows, climate change). For periodic dynamic diseases like many respiratory viral infections (generally communal and in winter), a suitable management requires two fundamental elements : a dynamic sentinel surveillance network of general practitioners and hospital doctors allowing real-time monitoring of the epidemic; and a good understanding of factors affecting its spread in time and space. Seasonal influenza epidemic spreading in France is an exemplary system of respiratory infection having a significant social cost. Data (clinical and virological) accumulated during last years by the Réseau des GROG (Regional Influenza Surveillance Group) sentinel network offer an opportunity to better understand the onset and spread of epidemics, on the one hand and to set up a transverse methodology that can be rapidly transposed to other (emerging) respiratory infections on the other hand. My PhD work consisted firstly to assess the impact of climatic factors on the spread of influenza epidemics and secondly to estimate the impact of influenza risk factors (mobility flows, demographic and climatic factors) on epidemic onsets. Results suggest a significant impact of temperature and humidity both on the overall spread and on the intra-annual variability of epidemic onsets of influenza epidemics in France. Concerning regional variability of epidemic onsets, it might be explained partially by differences in population sizes and in young proportions (0-19 years old) as well as by mobility flows. This work confirmed and quantified, using mathematical models, the impact of various risk factors of seasonal influenza in France. These findings offer interesting opportunities to improve influenza preventing and controlling measures by taking into account the highlighted factors

Object appearance models are a consequence of illumination, viewing direction, camera intrinsics, and other conditions that are specific to a particular camera. As a result, a model acquired in one view is often inappropriate for use in other viewpoints. In this work we treat this appearance model distortion between two non-overlapping cameras as one in which some unknown color transfer function warps a known appearance model from one view to another. We demonstrate how to recover this function in the case where the distortion function is approximated as general affine and object appearance is represented as a mixture of Gaussians. Appearance models are brought into correspondence by searching for a bijection function that best minimizes an entropic metric for model dissimilarity. These correspondences lead to a solution for the transfer function that brings the parameters of the models into alignment in the UV chromaticity plane. Finally, a set of these transfer functions acquired from a collection of object pairs are generalized to a single camera-pair-specific transfer function via robust fitting. We demonstrate the method in the context of a video surveillance network and show that recognition of subjects in disjoint views can be significantly improved using the new color transfer approach.

Un réseau de surveillance efficace est souvent un outil utile pour surveiller et évaluer les différents états d'un écosystème spécifique. Avec les informations fournies par le réseau, les prédictions peuvent être générés en utilisant des analyses spatio-temporelles approfondies, qui peuvent ensuite aider les décideurs et les parties prenantes. Écosystèmes dominés par les humains sont très dynamique et complexe, où la plupart des variables observées ont des interactions non-linéaires mutuelles. En outre, les impacts des activités humaines sur l'écosystème sont souvent rugueux, dans de nombreux cas, ils perturbent l'équilibre écologique. Par conséquent, la surveillance d'un écosystème devient un problème complexe et il n'est pas facile de proposer un réseau de surveillance optimal en utilisant les techniques traditionnelles. Les techniques d'optimisation traditionnelles ne parviennent pas souvent à tenir compte des évolutions de la réalité associée à ces écosystèmes.Un exemple d'une telle situation se trouve à la région du delta du Mékong du Vietnam, où les gestionnaires provinciaux de l'agriculture sont concernés par les invasions régulières des cicadelles brunes (Brown Plant Hoppers - BPH), un ravageur du riz particulièrement active, à cause des maladies qu'ils véhiculent et transmettent à la les rendements de riz. / An efficient surveillance network is an invaluable tool to monitor and assess the different states of a given ecosystem. With the information collected by such a network, predictions can be generated using thorough spatio-temporal analyses, which can then support decision makers and stakeholders. Human dominated ecosystems are highly dynamic and complex , where most of the observed variables have mutual non-linear interactions. In addition, the human activities have a considerable impact on almost all ecosystems they inhabit, where they tend to disrupt the ecological balance in short period of times. The surveillance of such ecosystems by different technical solutions is complex and dynamic where designing an “optimal” surveillance network, i.e., a network that would reflect an almost realtime situation of an ecosystem. Often traditional optimization techniques fail to reflect the evolutions of the reality associated with these ecosystems.An example of such a situation, is the Mekong Delta region of Vietnam, where the provincial agricultural managers are concerned with the regular invasions of Brown Plant Hoppers (BPH), a particularly active rice pest, because of the diseases they carry and transmit to the rice yields. Their biggest concern is having a constantly accurate account of the current distribution of BPH waves, since it is the basis of establishing different prevention strategies. The time frame is short for applying these strategies: at least one week is needed between the moment where a prediction of the density of BPH can be estimated by the experts and warnings are sent to farmers and other end users and the moment where a strategy can be efficiently applied. To improve the efficiency of the system, the Vietnamese government has established a light-trap network [1] [2] that can capture multiple kinds of insects, especially BPH, and which data (the density of insects per trap) is collected and analyzed daily. Maintaining this network in a good state of operation has become an important national program of the Ministry of Agriculture and Rural Development of Vietnam since 2006. Although the current light-trap network is considered as a necessity for supporting the fight against various plant pests, it has three restrictions: (1) it misses detailed accounts on the life cycle of the BPH, (2) the network has remained stable since its initial design and has not, therefore, completely adapted to the huge changes that the ecosystem of the Mekong Delta has undergone in the recent years especially due to limitations in management, and (3) the network itself is very sparsely distributed.

Le domaine de la santé au travail est complexe car il associe de nombreuses données de différentes natures (secteurs d'activité, métiers, expositions, pathologies), disponibles à des échelles emboitées (entreprises, bassins d'activité, zones d'emploi, régions, etc) et appartenant à différents partenaires (assureurs, préventeurs, systèmes de surveillance). Ces multiples sources de données complémentaires, formalisées ou non, sont toujours analysées de manière indépendante, en ignorant notamment la dimension géographique y étant associée (territoires d'activités sous-jacents).L'objectif de notre travail est de considérer une de ces sources de données, le rnv3p (Réseau National de Vigilance et de Prévention des Pathologies Professionnelles), comme un objet géographique. Grâce à différentes méthodes (explicitées Partie 1) et outils géomatiques, et la prise en compte de la population active sous-jacente, c'est d'abord une description du réseau en termes de recrutement, zones d'ombre et zones de capture préférentielle qui est faite (Partie 2). Dans un second temps, c'est la confrontation de cette base à d'autres sources de données décrivant des maladies professionnelles (en particulier indemnisées) qui est analysée au travers d'approches par secteur d'activité et pathologie (Partie 3). Enfin, des préconisations concernant le développement d'un outil cartographique adossé à la base rnv3p à des fins de vigilance et au service des différents acteurs en santé travail ont été faites (Partie 4).Mots clés: santé-travail, pathologies professionnelles, réseau de surveillance, Systèmes d'Information Géographiques (SIG), analyse spatiale / The field of occupational health is complex because it combines many different types of data (activity sector, occupations, risk exposures, diseases), available at nested scales (communes, activity territories, employment areas, regions, etc.) and from different partners (insurers, stakeholders, monitoring systems). These multiple sources of additional data, formalized or not, are always analysed independently, ignoring in particular the geographic dimension associated therewith (underlying activities territories).The aim of our work is to consider one of these data sources, the rnv3p (French National Occupational Diseases Surveillance and Prevention Network), as a spatial object. Through different methods (explained Part 1) and geomatics tools, and taking into account the underlying workforce, it is primarily a description of the network in terms of recruitment, shadow and preferential recruitment areas that is made (Part 2). Secondly, it is the confrontation of this database to other data sources describing occupational diseases (especially compensated one) which is analyzed through approaches by industry and pathology (Part 3). Finally, recommendations were made regarding the development of a mapping tool, built for the rnv3p database for vigilance purposes and helping various occupational health stakeholders (Part 4).Key words: occupational health, work related diseases, surveillance network, Geographic Information System (GIS), spatial analysis