Les générateurs de nombres véritablement aléatoires (TRNG) sont des composants cruciaux dans certaines applications cryptographiques sensibles (génération de clés de chiffrement, génération de signatures DSA, etc). Comme il s’agit de composants très bas-niveau, une faille dans le TRNG peut remettre en question la sécurité de tout le système cryptographique qui l’exploite. Alors que beaucoup de principes de TRNG existent dans la littérature, peu de travaux analysent rigoureusement ces architectures en termes de sécurité. L’objectif de cette thèse était d’étudier les avantages des techniques de conception asynchrone pour la conception de générateurs de nombres véritablement aléatoires (TRNG) sûrs et robustes. Nous nous sommes en particulier intéressés à des oscillateurs numériques appelés anneaux auto-séquencés. Ceux-ci exploitent un protocole de requêtes et acquittements pour séquencer les données qui y circulent. En exploitant les propriétés uniques de ces anneaux, nous proposons un nouveau principe de TRNG, avec une étude théorique détaillée sur son fonctionnement, et une évaluation du cœur du générateur dans des cibles ASIC et FPGA. Nous montrons que ce nouveau principe permet non seulement de générer des suites aléatoires de très bonne qualité et avec un très haut débit (>100 Mbit/s), mais il permet aussi une modélisation réaliste de l’entropie des bits de sortie (celle-ci peut être réglée grâce aux paramètres de l’extracteur). Ce travail propose également une méthodologie complète pour concevoir ce générateur, pour le dimensionner en fonction du niveau de bruit dans le circuit, et pour le sécuriser face aux attaques et défaillances / True Random Number Generators (TRNG) are ubiquitous in many critical cryptographic applications (key generation, DSA signatures, etc). While many TRNG designs exist in literature, only a few of them deal with security aspects, which is surprising considering that they are low-level primitives in a cryptographic system (a weak TRNG can jeopardize a whole cryptographic system). The objective of this thesis was to study the advantages of asynchronous design techniques in order to build true random number generators that are secure and robust. We especially focused on digital oscillators called self-timed rings (STR), which use a handshake request and acknowledgement protocol to organize the propagation of data. Using some of the unique properties of STRs, we propose a new TRNG principle, with a detailed theoretical study of its behavior, and an evaluation of the TRNG core in ASICs and FPGAs. We demonstrate that this new principle allows to generate high quality random bit sequences with a very high throughput (> 100 Mbit/s). Moreover, it enables a realistic estimation for the entropy per output bit (this entropy level can be tuned using the entropy extractor parameters). We also present a complete methodology to design the TRNG, to properly set up the architecture with regards to the level of noise in the circuit, and to secure it against attacks and failures

Les grandes matrices de covariance constituent certainement l’un des modèles les plus utiles pour les applications en statistiques en grande dimension, en communication numérique, en biologie mathématique, en finance, etc. Les travaux de Marcenko et Pastur (1967) ont permis de décrire le comportement asymptotique de la mesure spectrale de telles matrices formées à partir de N copies indépendantes de n observations d’une suite de variables aléatoires iid et sa convergence vers une distribution de probabilité déterministe lorsque N et n convergent vers l’infini à la même vitesse. Plus récemment, Merlevède et Peligrad (2016) ont démontré que dans le cas de grandes matrices de covariance issues de copies indépendantes d’observations d’un processus strictement stationnaire centré, de carré intégrable et satisfaisant des conditions faibles de régularité, presque sûrement, la distribution spectrale empirique convergeait étroitement vers une distribution non aléatoire ne dépendant que de la densité spectrale du processus sous-jacent. En particulier, si la densité spectrale est continue et bornée (ce qui est le cas des processus linéaires dont les coefficients sont absolument sommables), alors la distribution spectrale limite a un support compact. Par contre si le processus stationnaire exhibe de la longue mémoire (en particulier si les covariances ne sont pas absolument sommables), le support de la loi limite n'est plus compact et des études plus fines du comportement des valeurs propres sont alors nécessaires. Ainsi, cette thèse porte essentiellement sur l’étude des asymptotiques et des fluctuations des plus grandes valeurs propres de grandes matrices de covariance associées à des processus stationnaires à longue mémoire. Dans le cas où le processus stationnaire sous-jacent est Gaussien, l’étude peut être simplifiée via un modèle linéaire dont la matrice de covariance de population sous-jacente est une matrice de Toeplitz hermitienne. On montrera ainsi que dans le cas de processus stationnaires gaussiens à longue mémoire, les fluctuations des plus grandes valeurs propres de la grande matrice de covariance empirique convenablement renormalisées sont gaussiennes. Ce comportement indique une différence significative par rapport aux grandes matrices de covariance empirique issues de processus à courte mémoire, pour lesquelles les fluctuations de la plus grande valeur propre convenablement renormalisée suivent asymptotiquement la loi de Tracy-Widom. Pour démontrer notre résultat de fluctuations gaussiennes, en plus des techniques usuelles de matrices aléatoires, une étude fine du comportement des valeurs propres et vecteurs propres de la matrice de Toeplitz sous-jacente est nécessaire. On montre en particulier que dans le cas de la longue mémoire, les m plus grandes valeurs propres de la matrice de Toeplitz convergent vers l’infini et satisfont une propriété de type « trou spectral multiple ». Par ailleurs, on démontre une propriété de délocalisation de leurs vecteurs propres associés. Dans cette thèse, on s’intéresse également à l’universalité de nos résultats dans le cas du modèle simplifié ainsi qu’au cas de grandes matrices de covariance lorsque les matrices de Toeplitz sont remplacées par des matrices diagonales par blocs / Large covariance matrices play a fundamental role in the multivariate analysis and high-dimensional statistics. Since the pioneer’s works of Marcenko and Pastur (1967), the asymptotic behavior of the spectral measure of such matrices associated with N independent copies of n observations of a sequence of iid random variables is known: almost surely, it converges in distribution to a deterministic law when N and n tend to infinity at the same rate. More recently, Merlevède and Peligrad (2016) have proved that in the case of large covariance matrices associated with independent copies of observations of a strictly stationary centered process which is square integrable and satisfies some weak regularity assumptions, almost surely, the empirical spectral distribution converges weakly to a nonrandom distribution depending only on the spectral density of the underlying process. In particular, if the spectral density is continuous and bounded (which is the case for linear processes with absolutely summable coefficients), the limiting spectral distribution has a compact support. However, if the underlying stationary process exhibits long memory, the support of the limiting distribution is not compact anymore and studying the limiting behavior of the eigenvalues and eigenvectors of the associated large covariance matrices can give more information on the underlying process. This thesis is in this direction and aims at studying the asymptotics and the fluctuations of the largest eigenvalues of large covariance matrices associated with stationary processes exhibiting long memory. In the case where the underlying stationary process is Gaussian, the study can be simplified by a linear model whose underlying population covariance matrix is a Hermitian Toeplitz matrix. In the case of stationary Gaussian processes exhibiting long memory, we then show that the fluctuations of the largest eigenvalues suitably renormalized are Gaussian. This limiting behavior shows a difference compared to the one when large covariance matrices associated with short memory processes are considered. Indeed in this last case, the fluctuations of the largest eigenvalues suitably renormalized follow asymptotically the Tracy-Widom law. To prove our results on Gaussian fluctuations, additionally to usual techniques developed in random matrices analysis, a deep study of the eigenvalues and eigenvectors behavior of the underlying Toeplitz matrix is necessary. In particular, we show that in the case of long memory, the largest eigenvalues of the Toeplitz matrix converge to infinity and satisfy a property of “multiple spectral gaps”. Moreover, we prove a delocalization property of their associated eigenvectors. In this thesis, we are also interested in the universality of our results in the case of the simplified model and also in the case of large covariance matrices when the Toeplitz matrices are replaced by bloc diagonal matrices

La synchronisation temporelle des systèmes MIMO a été abondamment étudiée dans les quinze dernières années, mais la plupart des techniques existantes supposent que le bruit est blanc temporellement et spatialement, ce qui ne permet pas de modéliser la présence d'interférence. Nous considérons donc le cas de bruits blancs temporellement mais pas spatialement, dont la matrice de covariance spatiale est inconnue. En formulant le problème de l'estimation de l'instant de synchronisation comme un test d'hypothèses, nous aboutissons au test du rapport de vraisemblance généralisé (GLRT) qui donne lieu à la comparaison avec un seuil d'une statistique de test eta_GLRT. Cependant, pour des raisons de complexité, l'utilisation de cette statistique n'est pas toujours considérée comme réaliste. La première partie de ce travail a donc été consacrée à mettre en évidence des tests alternatifs moins complexes à mettre en œuvre, tout en ayant des performances similaires. Une analyse comparative exhaustive, prenant en considération le bruit et l'interférence, le type de canal, le nombre d'antennes en émission et en réception, et l'orthogonalité de la séquence de synchronisation est réalisée. Enfin, nous étudions le problème de l'optimisation du nombre d'antennes en émission K pour la synchronisation temporelle, montrant que pour un RSB élevé, les performances augmentent avec K dès que le produit de K avec le nombre d'antennes de réception M n'est pas supérieur à 8.Le deuxième aspect de ce travail est une analyse statistique de eta_GLRT dans le cas où la taille de la séquence d'apprentissage N est du même ordre de grandeur que M, ce qui conduit naturellement à étudier le comportement de eta_GLRT dans le régime asymptotique des grands systèmes M tend vers l'infini, N tend l'infini de telle sorte que M/N tende vers une constante non nulle. Nous considérons le cadre applicatif d'un système muni d'une unique antenne d'émission et d'un canal à trajets multiples, qui est formellement identique à celui d'un système MIMO dont le nombre d'antennes d'émissions correspondrait au nombre de trajets. Lorsque le nombre de trajets L est beaucoup plus faible que N et M, nous établissons que eta_GLRT a un comportement gaussien avec l'espérance asymptotique L log (1 / (1-M/N)) et la variance (L/N)*(M/N)/(1-M/N). Ceci est en contraste avec le régime asymptotique standard quand N tend vers l'infini et M et L fixe où eta_GLRT a un comportement chi2. Sous l'hypothèse H_1, eta_GLRT a aussi un comportement gaussien. Nous considérons également le cas où le nombre de trajets L tend vers l'infini à la même vitesse que M et N. Nous utilisons des résultats connus concernant le comportement des statistiques linéaires des valeurs propres des grandes F matrices, et déduisons que dans le régime où L,M,N tendent vers l'infini à la même vitesse, eta_GLRT a encore un comportement gaussien sous H_0, mais avec une espérance et variance différentes. L'analyse de eta_GLRT sous H_1 lorsque L,M,L convergent vers l'infini nécessite l'établissement d'un théorème central limite pour les statistiques linéaires des valeurs propres de matrices F de moyennes non-nulles, une tâche difficile. Motivé par les résultats obtenus dans le cas où L reste fini, nous proposons d'approximer la distribution asymptotique par une distribution gaussienne dont l'espérance et la variance sont la somme de l'espérance et la variance asymptotique sous H_0quand L tend vers l'infini avec l'espérance et la variance asymptotique sous H_1 dans le régime classique N tend vers l'infini et M fixé. Des simulations numériques permettent de comparer les courbes ROC des différents approximant avec des courbes ROC empiriques. Les résultats montrent que nos approximant de grandes dimensions fournissent de meilleurs résultats quand M/N augmente, tout en permettant de capturer la performance réelle pour les petites valeurs de M/N / Time synchronization of MIMO systems have been strongly studied in the last fifteen years, but most of the existing techniques assume a spatially and temporally white noise, which does not allow modeling the presence of interference. We consider thus a temporally white but spatially colored noise, with an unknown covariance matrix. Formulating the estimation problem as a hypothesis testing problem, we obtain a Generalized likelihood ratio test (GLRT), which gives us a synchronization statistics eta_GLRT. However, for complexity reasons, it is not always considered realistic for practical situations. A part of this work has thus been devoted to showing that there exist non-GLRT statistics that are less complex to implement than theet a_GLRT, while having similar performance. Furthermore, we perform a comparative parameter analysis, taking into consideration the noise type, channel type, the number of transmit and receive antennas, and the orthogonality of the synchronization sequence. Lastly, the problem of optimization of the number of transmit antennas K for time synchronization has been investigated. showing, for high SNR, increasing performance with K as long as the product KM is not larger than 8, where M is the number of receive antennas. The second aspect of MIMO synchronization studied in thesis is asymptotic analysis of the same GLRT, but for large M. In this context, the synchronization sequence length N is the same order of magnitude as M, and this leads us naturally to the study of the the behavior of eta_GLRT in the asymptotic regime where M,N go towards infinity such that M/N go towards a non-zero constant. We consider the case of a single transmit antenna in a multi-path channel, which formally is equivalent to the MIMO system where the transmit antennas correspond to the number of paths. We address the case When the number of paths L does not scale with M and N, we establish that eta_GLRT has a Gaussian behavior with asymptotic mean L log (1/ (1 - M/N))and variance (L/N)*(M/N)/(1-M/N).This is in contrast with the standard asymptotic regime N goes to infinity and M fixed where eta_GLRT has a chi^2 behaviour. Under hypothesis H_1, eta_GLRT still has a Gaussian behaviour. The corresponding asymptotic mean and variance are obtained as the sum of the asymptotic mean and variance in the standard regime N goes to infinity and M fixed, and L log(1/(1-/M/N))L log (1 / (1-M/N)) and (L/N)*(M/N)/(1-M/N)respectively, i.e. the asymptotic mean and variance under H_0.We also consider the case where the number of paths L converges towards infinity at the same rate as M and N. Using known results of concerning the behaviour of linear statistics of the eigenvalues of large F-matrices, we deduce that in the regime where L,M,N converge to infinity at the same rate, eta_GLRT still has a Gaussian behaviour under H_0, but with a different mean and variance. The analysis of eta_GLRT under H_1 whenL,M,N converge to infinity needs to establish a central limit theorem for linear statistics of the eigenvalues of large non zero-mean F-matrices, a difficult ask. Motivated by the results obtained in the case where L remains finite, we propose to approximate the asymptotic distribution of eta_GLRT by a Gaussian distribution whose mean and variance are the sum of the asymptotic mean and variance under H_0when L goes to infinity with the asymptotic mean and variance under H_1 in the standard regime N goes to infinity and M fixed. Numerical simulations allow to compare the ROC curves obtained with the different approximations with the empirical ROC curves. The results show that the large-system approximations provide better results when M/N increases, while also allowing to capture the actual performance for small values of M/N

Dans cette thèse, on construit un grand nombre de solutions globales pour de nombreuses équations de Schrödinger sur-critiques. Le principe consiste à rendre la donnée initiale aléatoire, selon les mêmes méthodes que Nicolas Burq, Nikolay Tzvetkov et Laurent Thomann afin de gagner de la dérivabilité.On considère d'abord l'équation de Schrödinger cubique en dimension 3. En partant de variables aléatoires gaussiennes et de la base de L^2(R^3) formée des fonctions d'Hermite tensorielles, on construit des ensembles de solutions globales pour des données initiales qui sont moralement dans L^2(R^3). Les points clefs de la démonstration sont l'existence d'une estimée bilinéaire de type Bourgain pour l'oscillateur harmonique et la transformation de lentille qui permet de se ramener à prouver l'existence locale de solutions à l'équation de Schrödinger avec potentiel harmonique.On étudie ensuite l'effet régularisant pour prouver un théorème analogue où le gain de dérivée vaut 1/2-2/(p-1) où p correspond à la non linéarité de l'équation. Le gain est donc plus faible que précédemment mais la base de fonctions propres quelconques. De plus, la méthode s'appuyant sur des estimées linéaires, on établit le résultat pour des variables aléatoires dont la queue de distribution est à décroissance exponentielle.Enfin, on démontre des estimées multilinéaires en dimension 2 pour une base de fonctions propres quelconques ainsi que des inégalités de types chaos de Wiener pour une classe générale de variables aléatoires. Cela nous permet d'établir le théorème pour l'équation de Schrödinger quintique, avec un gain de dérivée égal à 1/3, dans le même cadre que la partie précédente. / In this thesis, we build a large number of global solutions for many supercritical Schrödinger equations. The method is to make the random initial data, using the same methods that Nicolas Burq, Nikolay Tzvetkov and Laurent Thomann in order to obtain differentiability. First, we consider the cubic Schrödinger equation in three dimensional. Using Gaussian random variables and the basis of L^2(R^3) consists of tensorial Hermite functions, we construct sets of solutions for initial data that are morally in L^2(R^3). The main ingredients of the proof are the existence of Bourgain type bilinear estimates for the harmonic oscillator and the lens transform which can be reduced to prove a local existence of solutions for the Schrödinger equation with harmonic potential. Next, we study the smoothing effect to prove an analogous theorem which the gain of differentiability is equalto 1/2-2/(p-1) which p is the nonlinearity of the equation. This gain is lower than previously but the basis of eigenfunctions are general. As the method uses only linear estimates, we establish the result for a general class of random variables.Finally, we prove multilinear estimates in two dimensional for a basis of ordinaries eigenfunctions and Wienerchaos type inequalities for classical random variables. This allows us to establish the theorem for the quinticSchrödinger equation, with a gain of differentiability equals to 1/3, in the same context as the previous chapter.

Cette thèse aborde des aspects fondamentales et appliquées de la théorie des verres de spin etplus généralement des systèmes complexes. Les premiers modèles théoriques décrivant la transitionvitreuse sont apparues dans les années 1970. Ceux-ci décrivaient les verres à l'aide d'interactionsaléatoires. Il a fallu alors plusieurs années avant qu'une théorie de champs moyen pour ces systèmessoient comprises. De nos jours il existe un grand nombre de modèles tombant dans la classe de« champs moyen » et qui sont bien compris à la fois analytiquement, mais également numériquementgrâce à des outils tels que le monte-carlo ou la méthode de la cavité. Par ailleurs il est bien connu quele groupe de renormalisation a échoué jusque ici à pouvoir prédire le comportement des observablescritiques dans les verres hors champs moyen. Nous avons donc choisi d'étudier des systèmes eninteraction à longue portée dont on ignore encore si la physique est identique à celle du champmoyen. Nous avons montré dans une première partie, la facilité avec laquelle on peut décrire unetransformation du groupe de renormalisation dans les systèmes ferromagnétiques en interaction àlongue portée dé finies sur le réseau hiérarchique de Dyson. Dans un second temps, nous avons portéenotre attention sur des modèles de verre de spin sur ce même réseau. Un début d'analyse sur cestransformations dans l'espace réel est présenté ainsi qu'une comparaison de la mesure de l'exposantcritique nu par différentes méthodes. Si la transformation décrite semble prometteuse il faut cependantnoter que celle-ci doit encore être améliorée afin d'être considérée comme une méthode valide pournotre système. Nous avons continué dans cette même direction en analysant un modèle d'énergiesaléatoires toujours en utilisant la topologie du réseau hiérarchique. Nous avons étudié numériquementce système dans lequel nous avons pu observer l'existence d'une transition de phase de type « criseentropique » tout à fait similaire à celle du REM de Derrida. Toutefois, notre modèle présente desdifférences importantes avec ce dernier telles que le comportement non-analytique de l'entropie à latransition, ainsi que l'émergence de « criticalité » dont la présence serait à confirmer par d'autres études.Nous montrons également à l'aide de notre méthode numérique comment la température critique dece système peut-être estimée de trois façon différentes.Dans une dernière partie nous avons abordé des problèmes liés aux systèmes complexes. Il aété remarqué récemment que les modèles étudiés dans divers domaines, par exemple la physique, labiologie ou l'informatique, étaient très proches les uns des autres. Ceci est particulièrement vrai dansl'optimisation combinatoire qui a en partie été étudiée par des méthodes de physique statistique. Cesméthodes issues de la théories des verres de spin et des verres structuraux ont été très utilisées pourétudier les transitions de phase qui ont lieux dans ces systèmes ainsi que pour inventer de nouveauxalgorithmes pour ces modèles. Nous avons étudié le problème de l'inférence de modules dans lesréseaux à l'aide de ces même méthodes. Nous présentons une analyse sur la détection des modules topologiques dans des réseaux aléatoires et démontrons la présence d'une transition de phase entre une région où ces modules sont indétectables et une région où ils sont détectables. Par ailleurs, nous avons implémenté pour ces problèmes un algorithme utilisant Belief Propagation afin d'inférer les modules ainsi que d'apprendre leurs propriétés en ayant pour unique information la structure du réseau. Finalementnous avons appliqué cet algorithme sur des réseaux construits à partir de données réelles et discutonsles développements à apporter à notre méthode. / This thesis presents fundamental and applied aspects of spin glasses theory and complex systems. The first theoretical models of spin glasses appeared during the 1970. They were modelling glassy systems by using random interactions. It took several years before a mean-field theory of spin glasses was solved and understood. Nowadays there exists many different models falling in the class of mean-field models. They are well-understood analytically but also numerically where many methods exist to analyse them, namely the monte-carlo and the cavity method which are now essential numerical tools to investigate spin glass. At the same time, the renormalisation group technique which has been very useful in the past to analyse second order transition failed in many disordered systems to predict the behaviour of critical observables in non-mean-field spin glasses. We have chosen to study long-range interacting systems in which we don't know if the physics is identical to mean-field models. In a first part, we studied a ferromagnetic model on the Dyson hierarchical lattice. In this system with long-range interaction, we showed that it is easy to find a real-space transformation of the renormalisation group to compute the critical exponents. In a second part we focused on a spin glass model built on the same lattice. We made a first study where a real-space transformation is described for this system and we compare the estimations of the critical exponent nu for this model by different methods. The renormalisation group transformation gives some encouraging results but needs to be improved to become a more reliable method in this system. We have then investigated a model of random energies by using the same hierarchical topology. We studied numerically this system where we observed the existence of a phase transition of the same type as the one present in the REM of Derrida. However our model exhibits many different features compare to the REM. We found a non-analytical behaviour of the entropy at the transition and critical properties such as a diverging length-scale should occur according to our results. This last prediction has to be studied by a more direct measurement. By the numerical method we developed, we estimated the critical temperature using three different observables, all giving the same value. In the last part I turned to problems related to complex systems. It has been noticed recently that models of different fields such as physics, biology or computer science were very close to each other. This is particularly true in combinatorial optimisation problem which has been investigated using method of statistical physics. These techniques coming from the field of spin glasses and structural glasses were used to studied phase transitions in such systems and to invent new algorithms. We studied the problem of inference and learning of modular structure in random graphs by these techniques. We analysed the presence of topological clusters in some particular types of random graphs, and we showed that a phase transition occurred between a region where it is possible to detect clusters and a region where it is impossible. We also implemented a new algorithm using Belief Propagation to learn the properties of these clusters and to infer them in networks. We applied this algorithm to real-graph and discussed further development of this problem.

Une interface est une zone de l'espace qui sépare deux régions possédant des propriétés physiques différentes. La plupart des interfaces de la nature résultent d'un processus de croissance, mêlant une composante aléatoire et une dynamique déterministe régie par les symétries du problème. Le résultat du processus de croissance est un objet présentant des corrélations à longue portée. Dans cette thèse, nous nous proposons d'étudier la statistique d'extrême de différents types d'interfaces. Une première motivation est de raffiner la compréhension géométrique de tels objets, via leur maximum. Une seconde motivation s'inscrit dans la démarche plus générale de la statistique d'extrême de variables aléatoires fortement corrélées. A l'aide de méthodes analytiques d'intégrales de chemin nous analysons la distribution du maximum d'interfaces à l'équilibre, dont l'énergie es t purement élastique à courte portée. Nous attaquons ensuite le problème d'interfaces élastiques en milieu désordonné, principalement à l'aide de simulations numériques. Enfin nous étudierons une interface hors-équilibre dans son régime de croissance. L'équivalence de ce type d'interface avec le polymère dirigé en milieu aléatoire, un des paradigmes de la physique statistique des systèmes désordonnés, donne une portée étendue aux résultats concernant la statistique du maximum de l'interface. Nous exposerons les résultats que nous avons obtenus sur un modèle de mouvements browniens qui ne se croisent pas, tout en explicitant le lien entre ce modèle, l'interface en croissance et le polymère dirigé. / An interface is an area of space that separates two regions having different physical properties. Most interfaces in nature are the result of a growth process, mixing a random behavior and a deterministic dynamic derived from the symmetries of the problem. This growth process gives an object with extended correlations. In this thesis, we focus on the study of the extremum of different kinds of interfaces. A first motivation is to refine the geometric properties of such objects, looking at their maximum. A second motivation is to explore the extreme value statistics of strongly correlated random variables. Using path integral techniques we analyse the probability distribution of the maximum of equilibrium interfaces, possessing short range elastic energy. We then extend this to elastic interfaces in random media, with essentially numerical simulations. Finally we study a particular type of out-of-equilibrium interface, in its growing regime. Such interface is equivalent to the directed polymer in random media, a paradigm of the statistical mechanics of disordered systems. This equivalence reinforces the interest in the extreme value statistics of the interface. We will show the exact results we obtained for a non-intersecting Brownian motion model, explaining precisely the link with the growing interface and the directed polymer.

Cette thèse est consacrée à l'étude de modèles stochastiques associés aux systèmes quantiques ouverts. Plus particulièrement, nous étudions les marches quantiques ouvertes qui sont les analogues quantiques des marches aléatoires classiques. La première partie consiste en une présentation générale des marches quantiques ouvertes. Nous présentons les outils mathématiques nécessaires afin d'étudier les systèmes quantiques ouverts, puis nous exposons les modèles discrets et continus des marches quantiques ouvertes. Ces marches sont respectivement régies par des canaux quantiques et des opérateurs de Lindblad. Les trajectoires quantiques associées sont quant à elles données par des chaînes de Markov et des équations différentielles stochastiques avec sauts. La première partie s'achève avec la présentation de quelques pistes de recherche qui sont le problème de Dirichlet pour les marches quantiques ouvertes et les théorèmes asymptotiques pour les mesures quantiques non destructives. La seconde partie rassemble les articles rédigés durant cette thèse. Ces articles traîtent les sujets associés à l'irréductibilité, à la dualité récurrence-transience, au théorème central limite et au principe de grandes déviations pour les marches quantiques ouvertes à temps continu. / This thesis is devoted to the study of stochastic models derived from open quantum systems. In particular, this work deals with open quantum walks that are the quantum analogues of classical random walks. The first part consists in giving a general presentation of open quantum walks. The mathematical tools necessary to study open quan- tum systems are presented, then the discrete and continuous time models of open quantum walks are exposed. These walks are respectively governed by quantum channels and Lindblad operators. The associated quantum trajectories are given by Markov chains and stochastic differential equations with jumps. The first part concludes with discussions over some of the research topics such as the Dirichlet problem for open quantum walks and the asymptotic theorems for quantum non demolition measurements. The second part collects the articles written within the framework of this thesis. These papers deal with the topics associated to the irreducibility, the recurrence-transience duality, the central limit theorem and the large deviations principle for continuous time open quantum walks.

Cette thèse présente une étude expérimentale des modifications des propriétés de diffusion résonante de la lumière par des nuages mésoscopiques de rubidium 87 froids dont la densité peut être variée. pour des densités de l’ordre de 1014 atomes/cm3, les distances entre certains atomes deviennent bien plus petites que la longueur d’onde du rayonnement à résonance avec la transition d2 (780 nm) du rubidium 87. l’ampleur des interactions dipôle-dipôle entre ces diffuseurs empêche alors de les considérer comme étant indépendants les uns des autres: on parle de diffusion collective. les méthodes employées pour produire les échantillons étudiés s’appuient sur des techniques de refroidissement (ralentisseur zeeman et piège magnéto-optique) et de piégeage (pinces optiques) d’atomes neutres permettant d’obtenir des ensembles d’atomes froids (environ 100 µK) allant d’exactement un à plusieurs centaines d’entre eux. les observations réalisées portent sur la lumière diffusée par ces atomes, collectée grâce à un système optique de grande ouverture numérique. l’étude consiste dans un premier temps en la caractérisation la diffusion résonante de lumière par un unique atome. elle aboutit notamment à la mesure du retard dans la diffusion par un atome d’un paquet d’ondes lumineuses, appelé délai de wigner, dans des conditions proches d’une expérience de pensée. dans un second temps, cette étude porte sur les propriétés de diffusion collective de lumière par des ensembles denses d’atomes. elle rapporte en particuliers une mesure de la suppression de l’excitation des nano-nuages en fonction de leur densité. / This thesis reports an experimental study of the modifications of the near-resonant light scattering properties of mesoscopic cold clouds of rubidium 87 which densities are tunable. for densities of the order of 1014 atoms/cm3, inter-atomic distances can be smaller than the wavelength of the radiation at resonance with the d2 line (780 nm) of rubidium 87. the magnitude of the dipole-dipole interactions between the scatters is such that they can no longer be considered as independent of each other: a phenomenon called collective scattering. the methods used to produce the studied samples are based on cooling (zeeman slower and magneto-optical trap) and trapping (optical tweezers) techniques for neutral atoms. they allow obtaining cold (100 µK) atomic ensembles containing from exactly one to several hundreds of atoms. the observations performed are based on the light scattered by these atoms which is collected thanks to a high numerical aperture optical system. in a first step, this study consists in characterizing the near-resonant light scattering by a single atom. it leads to the measurement of the delay in the scattering by an atom of a wave packet of light, called wigner delay, in conditions close to those of a gedanken experiment. in a second step, this study deals with the collective scattering of light by dense atomic ensembles. it especially reports a measurement of the suppression of the excitation of the nano-clouds versus their densities.

L'objectif de ce travail est de développer de nouvelles méthodes statistiques de reconstruction d'image spatiale (3D) et spatio-temporelle (3D+t) en Tomographie par Émission de Positons (TEP). Le but est de proposer des méthodes efficaces, capables de reconstruire des images dans un contexte de faibles doses injectées tout en préservant la qualité de l'interprétation. Ainsi, nous avons abordé la reconstruction sous la forme d'un problème inverse spatial et spatio-temporel (à observations ponctuelles) dans un cadre bayésien non paramétrique. La modélisation bayésienne fournit un cadre pour la régularisation du problème inverse mal posé au travers de l'introduction d'une information dite a priori. De plus, elle caractérise les grandeurs à estimer par leur distribution a posteriori, ce qui rend accessible la distribution de l'incertitude associée à la reconstruction. L'approche non paramétrique quant à elle pourvoit la modélisation d'une grande robustesse et d'une grande flexibilité. Notre méthodologie consiste à considérer l'image comme une densité de probabilité dans (pour une reconstruction en k dimensions) et à chercher la solution parmi l'ensemble des densités de probabilité de . La grande dimensionalité des données à manipuler conduit à des estimateurs n'ayant pas de forme explicite. Cela implique l'utilisation de techniques d'approximation pour l'inférence. La plupart de ces techniques sont basées sur les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Dans l'approche bayésienne non paramétrique, nous sommes confrontés à la difficulté majeure de générer aléatoirement des objets de dimension infinie sur un calculateur. Nous avons donc développé une nouvelle méthode d'échantillonnage qui allie à la fois bonnes capacités de mélange et possibilité d'être parallélisé afin de traiter de gros volumes de données. L'approche adoptée nous a permis d'obtenir des reconstructions spatiales 3D sans nécessiter de voxellisation de l'espace, et des reconstructions spatio-temporelles 4D sans discrétisation en amont ni dans l'espace ni dans le temps. De plus, on peut quantifier l'erreur associée à l'estimation statistique au travers des intervalles de crédibilité. / The aim of this work is to develop new statistical methods for spatial (3D) and space-time (3D+t) Positron Emission Tomography (PET) reconstruction. The objective is to propose efficient reconstruction methods in a context of low injected doses while maintaining the quality of the interpretation. We tackle the reconstruction problem as a spatial or a space-time inverse problem for point observations in a \Bayesian nonparametric framework. The Bayesian modeling allows to regularize the ill-posed inverse problem via the introduction of a prior information. Furthermore, by characterizing the unknowns with their posterior distributions, the Bayesian context allows to handle the uncertainty associated to the reconstruction process. Being nonparametric offers a framework for robustness and flexibility to perform the modeling. In the proposed methodology, we view the image to reconstruct as a probability density in(for reconstruction in k dimensions) and seek the solution in the space of whole probability densities in . However, due to the size of the data, posterior estimators are intractable and approximation techniques are needed for posterior inference. Most of these techniques are based on Markov Chain Monte-Carlo methods (MCMC). In the Bayesian nonparametric approach, a major difficulty raises in randomly sampling infinite dimensional objects in a computer. We have developed a new sampling method which combines both good mixing properties and the possibility to be implemented on a parallel computer in order to deal with large data sets. Thanks to the taken approach, we obtain 3D spatial reconstructions without any ad hoc space voxellization and 4D space-time reconstructions without any discretization, neither in space nor in time. Furthermore, one can quantify the error associated to the statistical estimation using the credibility intervals.

Cette thèse est consacrée à l'étude du comportement asymptotique de grands graphes et arbres aléatoires. Le premier modèle étudié est un modèle de graphe aléatoire inhomogène introduit par Bo Söderberg. Un chapitre de ce manuscrit est consacré à l'étude asymptotique de la taille des composantes connexes à proximité de la fenêtre critique, en le reliant à la longueur des excursions d'un mouvement brownien avec dérive parabolique, étendant les résultats obtenus par Aldous. Le chapitre suivant est consacré à un processus de graphes aléatoires proposé par Itai Benjamini, défini ainsi : les arêtes sont ajoutées indépendamment, à taux fixe. Lorsqu'un sommet atteint le degré k, toutes les arêtes adjacentes à ce sommet sont immédiatement supprimées. Ce processus n'est pas croissant, ce qui empêche d'utiliser directement certaines approches usuelles. L'utilisation de limites locales permet de montrer la présence (resp. l'absence) d'une composante géante à certaines étapes dans le cas k>=5 (resp. k<=3). Dans le cas k=4, ces résultats permettent de caractériser la présence d'une composante géante en fonction du caractère surcritique ou non d'un processus de branchement associé. Dans le dernier chapitre est étudiée la hauteur d'un arbre de Lyndon associé à un mot de Lyndon choisi uniformément parmi les mots de Lyndon de longueur n, prouvant que cette hauteur est approximativement c ln n, avec c=5,092... la solution d'un problème d'optimisation. Afin d'obtenir ce résultat, nous couplons d'abord l'arbre de Lyndon à un arbre de Yule, que nous étudions ensuite à l'aide de techniques provenant des théories des marches branchantes et des grandes déviations. / This thesis is dedicated to the study of the asymptotic behavior of some large random graphs and trees. First is studied a random graph model introduced by Bo Söderberg in 2002. One chapter of this manuscript is devoted to the study of the asymptotic behavior of the size of the connected components near the critical window, linking it to the lengths of excursion of a Brownian motion with parabolic drift. The next chapter talks about a random graph process suggested by Itai Benjamini, defined as follows: edges are independently added at a fixe rate. Whenever a vertex reaches degree k, all adjacent edges are removed. This process is non-increasing, preventing the use of some commonly used methods. By using local limits, in the spirit of the PWIT, we were able to prove the presence (resp. absence) of a giant component at some stages of the process when k>=5 (resp. k<=3). In the case k=4, these results allows to link the presence (resp. absence) of a giant component to the supercriticality (resp. criticality or subcriticality) of an associated branching process. In the last chapter, the height of random Lyndon tree is studied, and is proven to be approximately c ln n, in which c=5.092... the solution of an optimization problem. To obtain this result, we couple the Lyndon tree with a Yule tree, then studied with the help of branching walks and large deviations