Les vagues de chaleur sont encore peu documentées au Sahel, malgré un impact très fort sur les populations. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles connaissances et une meilleure compréhension des processus et mécanismes mis en jeu dans les vagues de chaleur au Sahel au printemps. L'étude se structure autour de trois axes : (i) la détection des vagues de chaleur, (ii) la documentation de leurs caractéristiques morphologiques, dynamiques et thermodynamiques ainsi que leurs tendances climatiques et (iii) la compréhension des processus et mécanismes en jeu lors de ces événements. Dans un premier temps, une nouvelle méthodologie d’identification des vagues de chaleur, définies ici comme une forte augmentation de la température à des échelles synoptiques à intra-saisonnières, a été développée. Cette définition permet de détecter des vagues de chaleur « météorologiques », associées au temps sensible et qui constituent un véritable enjeu pour la prévision. La détection repose sur trois étapes : (i) un filtrage sélectionne les échelles souhaitées, ici synoptiques à intra-saisonnières ; (ii) les valeurs extrêmes des anomalies de températures ainsi calculées sont conservées, grâce à un seuil limite fixe égal au quantile Q90 ; et (iii) une contrainte morphologique est finalement appliquée pour identifier les événements de grande échelle cohérents dans le temps et l’espace. Par ailleurs, les températures maximales (Tmax) et minimales (Tmin) sont considérées séparément car leurs fluctuations résultent de processus distincts. Cette méthodologie a été appliquée à plusieurs types de jeux de données : un produit basé sur des observations locales (BEST), trois réanalyses météorologiques (ERA-Interim, NCEP2 et MERRA) et des simulations climatiques (CMIP5). Les vagues de chaleur détectées sont ensuite documentées en termes de caractéristiques morphologiques et thermodynamiques, et leurs tendances climatiques sont analysées. L’occurrence de ces événements se concentre particulièrement en début de printemps, et la tendance à la hausse de leurs températures s’explique principalement par le réchauffement moyen au Sahel. Les biais moyens de température dans les simulations, atteignant plus de 5°C dans certaines simulations climatiques, expliquent la plus grande partie des erreurs sur les températures des vagues de chaleur. Les événements détectés dépendent aussi de la méthodologie utilisée, c’est pourquoi nos résultats sont comparés avec ceux obtenus à partir d’autres méthodologies communément utilisées dans la littérature. Les processus et mécanismes mis en jeu lors des vagues de chaleur sont ensuite étudiés. Au printemps, les sols sont secs et le flux de chaleur latente très faible. Les vagues de chaleur détectées sur les Tmax sont anormalement sèches, celles en Tmin anormalement humides. Une dépression est présente lors des deux types d’événements et centrée sur la zone impactée. Les vagues de chaleur diurnes sont associées à un vent de nord-ouest alors que les vagues de chaleur nocturnes correspondent à un vent de sud-ouest, qui favorise l’advection d’humidité par le flux de mousson. La vapeur d’eau joue un rôle majeur sur les vagues de chaleur nocturnes, amplifiant l’effet de serre de l’atmosphère. Une première analyse indique que les vagues de chaleur détectées en Tmax ne sont pas associées à des couches limites plus profondes. Ces résultats soulignent qu’au Sahel, les vagues de chaleur sont associées à des mécanismes différents de ceux observés dans d’autres régions du monde, comme en Europe, où les vagues de chaleur font souvent intervenir des conditions anticycloniques et un assèchement des sols. La méthodologie a été finalement adaptée à la prévision des vagues de chaleur en temps réel et implémentée sur le site Internet http://acasis.sedoo.fr/. Ce travail a permis de suivre et prévoir en temps réel les vagues de chaleur impactant l’Afrique de l’ouest pendant les printemps 2016-2017.

Le système de surveillance (HUMS) installé dans les hélicoptères permet d'anticiper les anomalies et de donner la possibilité d'effectuer des tâches de maintenance prédictive avant l'apparition de défauts critiques. Par ailleurs, HUMS est également destiné à détecter la propagation de défauts émergents. Ceci consiste à comparer les caractéristiques vibratoires en vol de l'hélicoptère aux caractéristiques d'un état normal prédéfini. L'inconvénient majeur de cette approche est que les caractéristiques de l'état normal sont relatives au type de l'hélicoptère et changent après les tâches de révision et de maintenance, ce qui nécessite un réapprentissage de ces caractéristiques. Cette étude présente des méthodes d'évaluation de la progression temporelle des signatures vibratoires. L'étude de l'évolution de la signature vibratoire dans le temps permet de détecter des événements comme des interventions de maintenance ou des propagations de défauts sans avoir à définir un modèle de l'état de bon fonctionnement de l'appareil. Des méthodes fondées sur des modèles paramétriques et des bancs de filtres d'analyse vibratoire ont été testées et validées. Finalement, une méthode de détection de défauts a été mise en oeuvre et a donné de meilleurs résultats que les méthodes traditionnelles utilisées.

Ce mémoire a pour but de déterminer des nouvelles méthodes de détection de rupture et/ou de tendance. Après une brève introduction théorique sur les splines, plusieurs méthodes de détection de rupture existant déjà dans la littérature seront présentées. Puis, de nouvelles méthodes de détection de rupture qui utilisent les splines et la statistique bayésienne seront présentées. De plus, afin de bien comprendre d’où provient la méthode utilisant la statistique bayésienne, une introduction sur la théorie bayésienne sera présentée. À l’aide de simulations, nous effectuerons une comparaison de la puissance de toutes ces méthodes. Toujours en utilisant des simulations, une analyse plus en profondeur de la nouvelle méthode la plus efficace sera effectuée. Ensuite, celle-ci sera appliquée sur des données réelles. Une brève conclusion fera une récapitulation de ce mémoire. / This thesis aims to identify new change-point detection methods and/or trend in temporal data. After a brief theoretical introduction on splines, several existing change-point detection already in the literature will be presented. Then, new change-point detection methods using splines and Bayesian statistics will be presented. Moreover, in order to understand the method using Bayesian statistics, an introduction to Bayesian theory will be presented. Using simulations, we will make a comparison of the power of all these methods. Still using simulations, an analysis of the new most effective method will be performed. Then, this method will be applied to real data. A brief conclusion will make a summary of this thesis.

Water resources management is now recognized as a multidisciplinary task that has to be performed in an integrated way, within the natural boundaries of the hydrological basin or of the aquifers. Policy makers and water managers express a need to have tools able at this regional scale to help in the management of the water resources. Until now, few methodologies and tools were available to assess and model the fate of diffuse contaminants in groundwater at the regional scale. In this context, the objective of this research was to develop a pragmatic tool to assess and to model groundwater flow and solute transport at the regional scale. A general methodology including the acquisition and the management of data and a new flexible numerical approach was developed. This numerical approach called Hybrid Finite Element Mixing Cell (HFEMC) was implemented in the SUFT3D simulator developed by the Hydrogeology Group of the University of Liège. A first application of this methodology was performed on the Geer basin. The chalk aquifer of the Geer basin is an important resource of groundwater for the city of Liège and its suburbs. The quality of this groundwater resource is threatened by diffuse nitrate contamination mostly resulting from agricultural practices. New field investigations were performed in the basin to better understand the spatial distribution of the nitrate contamination. Samples were taken for environmental tracers (tritium, CFCs and SF6) analysis. The spatial distribution of environmental tracers concentrations is in concordance with the spatial distribution of nitrates. This allows proposing a coherent interpretative schema of the groundwater flow and solute transport at the regional scale. These new data and the results of a statistical nitrate trend analysis were used to calibrate the groundwater model developed with the HFEMC approach. This groundwater flow and solute transport model was used to forecast the evolution of nitrate concentrations in groundwater under a realistic scenario of nitrate input for the period 2008-2058. According to the modelling results, upward nitrate trends observed in the basin will not be reversed for 2015 as prescribed by the EU Water Framework Directive. The regional scale groundwater solute transport model was subsequently used to compute nitrate concentrations in groundwater under different scenarios of nitrate input to feed a socio-economic analysis performed by BRGM. These computed concentrations were used to assess the benefit, for the users, linked to the reduction of contamination resulting from the changes in nitrate input. These benefits were compared to the costs associated to the implementation of the considered agri-environmental schemes that allow reducing the nitrate input to groundwater.

Des études récentes ont montré que parmi les infections émergentes chez l'homme, env. 40% étaient des zoonoses liées à la faune sauvage. La surveillance sanitaire de ces animaux devrait contribuer à améliorer la protection de leur santé et aussi celle des animaux domestiques et des hommes. Notre objectif était de développer des outils de détection de problèmes sanitaires inhabituels dans la faune sauvage, en adoptant une approche syndromique, utilisée en santé humaine, avec des profils pathologiques comme indicateurs de santé non spécifiques. Un réseau national de surveillance des causes de mortalité dans la faune sauvage, appelé SAGIR, a fourni les données. Entre 1986 et 2007, plus de 50.000 cas ont été enregistrés, représentant 244 espèces de mammifères terrestres et d'oiseaux, et attribués à 220 différentes causes de mort. Le réseau a d'abord été évalué pour sa capacité à détecter précocement des événements inhabituels. Des classes syndromiques ont ensuite été définies par une typologie statistique des lésions observées sur les cadavres. Les séries temporelles des syndromes ont été analysées en utilisant deux méthodes complémentaires de détection : un algorithme robuste développé par Farrington et un modèle linéaire généralisé avec des termes périodiques. Les tendances séculaires de ces syndromes et des signaux correspondent a des excès de cas ont été identifiés. Les signalements de problèmes de mortalité inhabituelle dans le bulletin du réseau ont été utilisés pour interpréter ces signaux. L'étude analyse la pertinence de l'utilisation de la surveillance syndromique sur ce type de données et donne des éléments pour des améliorations futures.

Les progrès scientifiques réalisés ces dernières années ont produit des bases de données de plus en plus grandes et complexes. Ceci amène certains classificateurs à générer des règles de classification basées sur des attributs non pertinents, et dégrader ainsi la qualité de classification et la capacité de généralisation. Dans ce contexte, nous proposons une nouvelle méthode pour l’extraction d’attributs afin d’améliorer la qualité de la classification. Notre méthode consiste à effectuer une classification non supervisée des attributs afin de retrouver les groupements d’attributs similaires. Une nouvelle mesure de similarité à base d’analyse de tendance est alors conçue afin de retrouver les attributs similaires dans leur comportement. En effet, notre méthode cherche à réduire l’information redondante tout en identifiant les tendances similaires dans les vecteurs attributs tout au long de la base de données. Suite à la formation des clusters, une transformation linéaire sera appliquée sur les attributs dans chaque groupement pour obtenir un représentant unique. Afin de retrouver un centre optimal, nous proposons de maximiser l’Information Mutuelle (IM) comme mesure de dépendance entre les groupements d’attributs et leur centre recherché. Des expériences réalisées sur des bases de données réelles et artificielles montrent que notre méthode atteint de bonnes performances de classification en comparaison avec d’autres méthodes d’extraction d’attributs. Notre méthode a été également appliquée sur le diagnostic industriel d’un procédé chimique complexe Tennessee Eastman Process (TEP). / Scientific advances in recent years have produced databases increasingly large and complex. This brings some classifiers to generate classification rules based on irrelevant features, and thus degrade the quality of classification and generalization ability. In this context, we propose a new method for extracting features to improve the quality of classification. Our method performs a clustering of features to find groups of similar features. A new similarity measure based on trend analysis is then designed to find similarity between features in their behavior. Indeed, our method aims to reduce redundant information while identifying similar trends in features vectors throughout the database. Following the construction of clusters, a linear transformation is applied on each group to obtain a single representative. To find an optimal center, we propose to maximize the Mutual Information (IM) as a measure of dependency between groups of features and the desired center. Experiments on real and synthetic data show that our method achieved good classification performance in comparison with other methods of extracting features. Our method has also been applied to the industrial diagnosis of a complex chemical process Tennessee Eastman Process (TEP).

Les vagues de chaleur sont encore peu documentées au Sahel, malgré un impact très fort sur les populations. L'objectif de cette thèse est d'apporter de nouvelles connaissances et une meilleure compréhension des processus et mécanismes mis en jeu dans les vagues de chaleur au Sahel au printemps. L'étude se structure autour de trois axes : (i) la détection des vagues de chaleur, (ii) la documentation de leurs caractéristiques morphologiques, dynamiques et thermodynamiques ainsi que leurs tendances climatiques et (iii) la compréhension des processus et mécanismes en jeu lors de ces événements. Dans un premier temps, une nouvelle méthodologie d’identification des vagues de chaleur, définies ici comme une forte augmentation de la température à des échelles synoptiques à intra-saisonnières, a été développée. Cette définition permet de détecter des vagues de chaleur « météorologiques », associées au temps sensible et qui constituent un véritable enjeu pour la prévision. La détection repose sur trois étapes : (i) un filtrage sélectionne les échelles souhaitées, ici synoptiques à intra-saisonnières ; (ii) les valeurs extrêmes des anomalies de températures ainsi calculées sont conservées, grâce à un seuil limite fixe égal au quantile Q90 ; et (iii) une contrainte morphologique est finalement appliquée pour identifier les événements de grande échelle cohérents dans le temps et l’espace. Par ailleurs, les températures maximales (Tmax) et minimales (Tmin) sont considérées séparément car leurs fluctuations résultent de processus distincts. Cette méthodologie a été appliquée à plusieurs types de jeux de données : un produit basé sur des observations locales (BEST), trois réanalyses météorologiques (ERA-Interim, NCEP2 et MERRA) et des simulations climatiques (CMIP5). Les vagues de chaleur détectées sont ensuite documentées en termes de caractéristiques morphologiques et thermodynamiques, et leurs tendances climatiques sont analysées. L’occurrence de ces événements se concentre particulièrement en début de printemps, et la tendance à la hausse de leurs températures s’explique principalement par le réchauffement moyen au Sahel. Les biais moyens de température dans les simulations, atteignant plus de 5°C dans certaines simulations climatiques, expliquent la plus grande partie des erreurs sur les températures des vagues de chaleur. Les événements détectés dépendent aussi de la méthodologie utilisée, c’est pourquoi nos résultats sont comparés avec ceux obtenus à partir d’autres méthodologies communément utilisées dans la littérature. Les processus et mécanismes mis en jeu lors des vagues de chaleur sont ensuite étudiés. Au printemps, les sols sont secs et le flux de chaleur latente très faible. Les vagues de chaleur détectées sur les Tmax sont anormalement sèches, celles en Tmin anormalement humides. Une dépression est présente lors des deux types d’événements et centrée sur la zone impactée. Les vagues de chaleur diurnes sont associées à un vent de nord-ouest alors que les vagues de chaleur nocturnes correspondent à un vent de sud-ouest, qui favorise l’advection d’humidité par le flux de mousson. La vapeur d’eau joue un rôle majeur sur les vagues de chaleur nocturnes, amplifiant l’effet de serre de l’atmosphère. Une première analyse indique que les vagues de chaleur détectées en Tmax ne sont pas associées à des couches limites plus profondes. Ces résultats soulignent qu’au Sahel, les vagues de chaleur sont associées à des mécanismes différents de ceux observés dans d’autres régions du monde, comme en Europe, où les vagues de chaleur font souvent intervenir des conditions anticycloniques et un assèchement des sols. La méthodologie a été finalement adaptée à la prévision des vagues de chaleur en temps réel et implémentée sur le site Internet http://acasis.sedoo.fr/. Ce travail a permis de suivre et prévoir en temps réel les vagues de chaleur impactant l’Afrique de l’ouest pendant les printemps 2016-2017. / Heat waves are still undocumented over the Sahel, despite great consequences over the population. This PhD aims at improving the knowledge of Spring Sahelian heat waves, together with a better understanding of the processes and mechanisms operating during those events. The work is organized in three parts: the first one on the heat waves detection, the second one on their morphological, dynamical and thermodynamical characteristics as well as their climatological trends and the third one on the understanding of the processes and mechanisms involved in these events. First, a new methodology has been developed to detect heat waves, defined as synoptic to intraseasonal fluctuations of temperature. This definition allows the identification of “meteorological” heat waves, which are an important issue for weather forecast. The new methodology involved three steps: (i) a temperature filtering to select specific temporal scales; (ii) the determination of a temperature thresholds (90th percentile) and (iii) finally the application of a morphological constraint. This methodology was applied separately to the maximum (Tmax) and minimum (Tmin) temperatures, as the mechanisms that drive their fluctuations are distinct. The method was used with several types of datasets: one based on local observations (BEST), three meteorological reanalyses (ERA-Interim, NCEP2 and MERRA) and on several climate model CMIP5 simulations. The detected heat waves are then documented in terms of morphological and thermodynamic characteristics and in terms of trends over the past sixty years. From March to July, the further into the season, the shorter and the less frequent the heat waves become, and from 1950 to 2012, these synoptic to intraseasonal heat waves do not tend to be more frequent but they become warmer. This trend follows the long-term trend of temperature over the Sahel. Simulation temperature biases, which can reach more than 5°C in some climate simulations, explain most of the spread in the temperatures of the detected heat waves. Finally, the method used to define heat waves has an impact on the events, thus a comparison with other methodologies was carried out. Physical mechanisms involved in heat waves are then analyzed. During the Sahelian Spring, the soil is dry and the latent heat flux is very low. Daytime heat waves are abnormally dry, whereas nighttime events are abnormally humid. A depression is involved in both cases, located over the heat wave region for the Tmax heat waves and a larger-scalenorthward depression for the Tmin heat waves. North-easterly winds are predominant for the Tmax events, while south-westerly winds prevail during the Tmin events thus strengthening the moist air advection from the monsoon flow. The water vapor plays a major role on the nighttime heat waves via an enhanced greenhouse effect. Observations also highlight that boundary layers are not deeper during daytime heat waves. In Europe, heat waves are often associated with anticyclonic conditions, stronger sensible heat fluxes and deeper boundary layers: Sahelian heat waves are then associated with different mechanisms. The heat wave detection was adapted to numerical weather forecast and implemented on the website http://acasis.sedoo.fr/. It has allowed to monitor and forecast in real-time West Africa spring heat waves in 2016 and 2017.

Cette thèse aborde plusieurs questions relatives à l’évolution biologique au moyen de modèles mathématiques et d’algorithmes de calcul les utilisant. Elle se trouve donc à l’intersection des mathématiques, de l’informatique et de la biologie. La question principale étudiée dans la thèse est la mise en évidence de signatures moléculaires de la convergence évolutive qui est le phénomène par lequel des espèces éloignées développent indépendamment des caractères similaires. Nous proposons une approche originale permettant de détecter les positions des protéines potentiellement impliquées dans la convergence d’un caractère binaire donné. Celle-ci repose sur une mesure du “niveau de convergence” des positions, qui est une espérance déterminée sous des modèles Markoviens d’évolution protéique. Nous donnons un algorithme de calcul polynomial de cet indice et montrons (i) qu’il discrimine mieux que les méthodes précédentes, les positions convergentes des “neutres” sur des simulations et (ii) que notre approche donne des résultats qui font sens biologiquement sur un exemple réel.Dans le but de pouvoir traiter à terme de la convergence de caractères continus, comme le poids ou la taille, nous nous sommes ensuite intéressés à la détection de changements de tendance évolutive le long d’un arbre représentant l’évolution des espèces. Nous proposons une nouvelle méthode qui, à notre connaissance, est la première à être basée sur un principe de parcimonie où l’on cherche à déterminer la position du changement permettant de minimiser un certain coût évolutif sur l’arbre. / In this thesis, we studied questions about biological evolution by using mathematical models and bio-informatic algorithms. This work is at the intersection of mathematics, computer science and biology.The major question addressed in this thesis is the detection molecular basisof phenotypic convergence. Evolutionary convergence is the process by which independent species develop similar traits. This evolutionary process is strongly related to fundamental questions such as the role of adaptation .After pointing out different biological concepts linked to evolutionary convergence, we proposed a novel approach combining an original measure of the extent to which a site supports a phenotypic convergence to a binary trait. Thismeasure is based on the “convergence level” of a site which is a mathematical expectation under Markov evolutionary model. We proposed a polynomial time algorithm to compute this index. Our algorithm outperformed two previous algorithms in distinguishing simulated convergent sites from non-convergent ones. With the aim to study the evolutionary convergence of continuous traits, like weight and size, we tried to detect change in evolutionary trends of continuous characters along the tree of life. We proposed a novel method based on anasymmetric version of the linear parsimony, for determining the position of the change in trend which minimizes the total evolutionary cost of the tree. By using the approach on two biological datasets, we obtained results consistentwith those given by previous stochastic approaches.

Des études récentes ont montré que parmi les infections émergentes chez l'homme, env. 40% étaient des zoonoses liées à la faune sauvage. La surveillance sanitaire de ces animaux devrait contribuer à améliorer la protection de leur santé et aussi celle des animaux domestiques et des hommes. Notre objectif était de développer des outils de détection de problèmes sanitaires inhabituels dans la faune sauvage, en adoptant une approche syndromique, utilisée en santé humaine, avec des profils pathologiques comme indicateurs de santé non spécifiques. Un réseau national de surveillance des causes de mortalité dans la faune sauvage, appelé SAGIR, a fourni les données. Entre 1986 et 2007, plus de 50.000 cas ont été enregistrés, représentant 244 espèces de mammifères terrestres et d'oiseaux, et attribués à 220 différentes causes de mort. Le réseau a d'abord été évalué pour sa capacité à détecter précocement des événements inhabituels. Des classes syndromiques ont ensuite été définies par une typologie statistique des lésions observées sur les cadavres. Les séries temporelles des syndromes ont été analysées en utilisant deux méthodes complémentaires de détection : un algorithme robuste développé par Farrington et un modèle linéaire généralisé avec des termes périodiques. Les tendances séculaires de ces syndromes et des signaux correspondent a des excès de cas ont été identifiés. Les signalements de problèmes de mortalité inhabituelle dans le bulletin du réseau ont été utilisés pour interpréter ces signaux. L'étude analyse la pertinence de l'utilisation de la surveillance syndromique sur ce type de données et donne des éléments pour des améliorations futures. / Recent studies have shown that amongst emerging infectious disease events in humans, about 40% were zoonoses linked to wildlife. Disease surveillance of wildlife should help to improve health protection of these animals and also of domestic animals and humans that are exposed to these pathogenic agents. Our aim was to develop tools capable of detecting unusual disease events in free ranging wildlife, by adopting a syndromic approach, as it is used for human health surveillance, with pathological profiles as early unspecific health indicators. We used the information registered by a national network monitoring causes of death in wildlife in France since 1986, called SAGIR. More than 50.000 cases of mortality in wildlife were recorded up to 2007, representing 244 species of terrestrial mammals and birds, and were attributed to 220 different causes of death. The network was first evaluated for its capacity to detect early unusual events. Syndromic classes were then defined by a statistical typology of the lesions observed on the carcasses. Syndrome time series were analyzed, using two complimentary methods of detection, one robust detection algorithm developed by Farrington and another generalized linear model with periodic terms. Historical trends of occurrence of these syndromes and greater-than-expected counts (signals) were identified. Reporting of unusual mortality events in the network bulletin was used to interpret these signals. The study analyses the relevance of the use of syndromic surveillance on this type of data and gives elements for future improvements.

En Afrique subsaharienne, le fardeau exact du cancer reste largement méconnu et sous étudié. La Gambie et le Mali sont parmi les rares pays d'Afrique à avoir des registres de cancer opérationnels basés sur la population. Les données allant de 1988 à 2006 pour la Gambie et de 1987 à 2009 pour Bamako-Mali, ont été utilisées afin d'analyser les taux d'incidence en fonction de l'âge, du sexe, de l'ethnicité et de caractériser les profils des femmes atteintes de cancers du sein et du foie. Les données ont été arbitrairement divisées en deux sous périodes ; 1988-1997 et 1998-2006 pour la Gambie et 1987-1997, 1998-2009 pour Bamako-Mali. En plus de ceci, une étude cas témoins sur les facteurs de risque associés à la vie reproductive des femmes atteintes de cancer du sein a été réalisée au Mali. Dans ces deux pays, le cancer du sein chez les femmes est caractérisé par une prédominance de cancers pré-ménopausiques. Ces femmes sont pour la plupart multipares et leur âge médian au moment du diagnostic est compris dans la tranche d'âge 40-45 ans. L'étude cas témoins a montré une association significative entre l'âge tardif aux premières règles et une augmentation du risque de développer un cancer du sein chez les femmes préménopausées contre une baisse du risque chez les femmes post-ménopausées (pas significatif). Pour ce qui est du cancer du foie, pendant que l'incidence de ce dernier était relativement stable chez les hommes de la Gambie, elle augmentait chez les femmes de ce même pays. Par contre au Mali, une baisse progressive et homogène dans l'incidence du cancer du foie a été observée au fil des ans et pour les deux sexes. Des études supplémentaires sont nécessaires afin de caractériser le profil biologique du cancer du sein et les facteurs de risque qui y sont associés, mais aussi afin d'évaluer le rôle de l'obésité et de l'exposition à l'aflatoxine B1 dans les tendances observées sur le cancer du foie en Afrique de l'Ouest / In Sub-Saharan Africa, the exact burden of cancer remains largely unknown and understudied. The Gambia and Mali are among the few African countries with operational population-based cancer registries. Data from 1988 to 2006 for the Gambia and from 1987 to 2009 for Bamako-Mali were used to analyze the incidence rates according to age, sex and ethnicity and to characterize the profile of women with breast and liver cancers. The data were arbitrarily divided into two periods, 1988-1997 and 1998-2006 for the Gambia and 1987-1997, 1998-2009 for Bamako- Mali. In addition to this, a case-control study evaluating the risk factors associated with the reproductive life of women with breast cancer was conducted in Mali. In both countries, breast cancer in women is characterized by a predominance of premenopausal cancers. These women are mostly parous with a median age at diagnosis in the age group 40-45 years. The case-control study showed a significant association between late age at menarche and increased risk of developing breast cancer in pre-menopausal women against a decrease in risk among post menopausal women. Concerning liver cancer, while the incidence rate was relatively stable among males in the Gambia, it was increasing among females of this country. In contrary, in Mali, a gradual decline and homogeneous in the incidence of liver cancer was observed over the years and for both sexes. Further studies are needed to characterize the biological profile of breast cancer and risk factors associated with it, but also to assess the role of obesity and exposure to aflatoxin B1 in order to understand the trends observed in liver cancer in West Africa