Cette thèse comporte deux objectifs. Un premier objectif concerne la prévision d’une charge totale dans le contexte des Smart Grids par des approches qui reposent sur la méthode de prévision ascendante. Le deuxième objectif repose quant à lui sur l’étude des forêts aléatoires dans le cadre d’observations dépendantes, plus précisément des séries temporelles. Nous étendons dans ce cadre les résultats de consistance des forêts aléatoires originelles de Breiman ainsi que des vitesses de convergence pour une forêt aléatoire simplifiée qui ont été tout deux jusqu’ici uniquement établis pour des observations indépendantes et identiquement distribuées. La dernière contribution sur les forêts aléatoires décrit une nouvelle méthodologie qui permet d’incorporer la structure dépendante des données dans la construction des forêts et permettre ainsi un gain en performance dans le cas des séries temporelles, avec une application à la prévision de la consommation d’un bâtiment. / This thesis has two objectives. A first objective concerns the forecast of a total load in the context of Smart Grids using approaches that are based on the bottom-up forecasting method. The second objective is based on the study of random forests when observations are dependent, more precisely on time series. In this context, we are extending the consistency results of Breiman’s random forests as well as the convergence rates for a simplified random forest that have both been hitherto only established for independent and identically distributed observations. The last contribution on random forests describes a new methodology that incorporates the time-dependent structure in the construction of forests and thus have a gain in performance in the case of time series, illustrated with an application of load forecasting of a building.

Titre de l'écran-titre (visionné le 10 octobre 2023) / Ce mémoire étudie les impacts qu'a une mauvaise spécification de la loi du champ aléatoire latent dans un modèle spatio-temporel. Précisement les impacts sur les estimations et l'inférence d'une mauvaise spécification dans un modèle Poisson log-normal spatio-temporel ont été investigués. La mauvaise spécification correspond à la présence de valeurs très extrêmes pour une distribution Poisson log-normale. Un modèle pour tenir compte de ces valeurs extrêmes a été proposé. L'amélioration des estimations avec ce modèle alternatif est mise en évidence par une étude de simulation Monte Carlo. L'ajustement des modèles impliqués dans cette étude fait intervenir des intégrations en grandes dimensions pour évaluer la vraisemblance. Le package R TMB met en oeuvre une solution, en l'occurence l'approximation de Laplace, à ce problème. / This thesis studies the impact of a misspecification of the latent random field distribution in a spatio-temporal model. Specifically, the impact on estimates and inference of misspecification in a space-time log-normal Poisson model has been investigated. The misspecification corresponds to the presence of very extreme values for a log-normal Poisson distribution. A model to account for these extreme values was proposed. The improvement in estimates with this alternative model is demonstrated by a Monte Carlo simulation study. The fitting of the models involved in this study involves high-dimensional integrations to evaluate the likelihood. The R package TMB implements a solution to this problem: the Laplace approximation.

La modélisation de phénomènes biologiques qui impliquent un très grand nombre d'unités pose toujours un défi. De nombreux modèles présentent une vision globale de la dynamique moyenne du phénomène sous la forme d'un système d'équations différentielles ordinaires. C'est le cas notamment du modèle de Wilson-Cowan, qui décrit l'activité qui se propage dans un réseau de neurones biologiques. Une limite importante de ce modèle est qu'il néglige d'éventuelles corrélations entre les états de différents neurones. L'objectif premier de ce mémoire est ainsi de le généraliser afin de décrire de telles corrélations. On veut aussi mieux en comprendre les fondements mathématiques et les liens qu'il a avec des modèles semblables utilisés en épidémiologie et en écologie. Pour s'attaquer à ce problème, on construit une chaîne de Markov en temps continu qui décrit l'évolution des états des nœuds d'un graphe, et qui peut ainsi modéliser un phénomène biologique d'un point de vue microscopique. Étant donné le très grand nombre de nœuds que comporte le graphe, ce modèle microscopique est difficile à analyser. À partir du processus stochastique, on obtient alors par un moyennage un système d'équations différentielles ordinaires afin de décrire la dynamique sur le graphe d'un point de vue macroscopique. Deux applications de cette méthode sont alors présentées : l'une en épidémiologie et l'autre en neurosciences. On se concentre particulièrement sur l'application en neurosciences, qui permet de décrire la dynamique d'un réseau de neurones biologiques et de généraliser le modèle de Wilson-Cowan. En effet, on arrive à proposer deux nouveaux systèmes qui sont des extensions de ce modèle, puisqu'elles permettent de considérer des corrélations entre les états de différents neurones. On présente finalement un exemple dans lequel le comportement dynamique de l'une de ces extensions est plus près du comportement du processus stochastique que celui du modèle de Wilson-Cowan. / Modeling biological phenomena that involve a very large number of individual units is always a challenge. In this context, many models consist in a system of ordinary differential equations that gives an overview of the mean dynamics of a phenomenon. Among these is the Wilson-Cowan model, which describes the activity of a biological neural network. An important weakness of this model is that it neglects all possible correlations between the states of different neurons. The main goal of this thesis is to generalize Wilson-Cowan's model to describe such correlations. We also seek to get a better understanding of its mathematical foundations, as well as its links with other models used in epidemiology and ecology. To tackle this problem, we construct a continuous-time Markov chain to describe the evolution of the states of the nodes of a large graph. Such a process can then model a biological phenomenon from a microscopic point of view. Since the size of the graph is very large, this microscopic model is hard to analyze. Hence, from the stochastic process, we use an averaging method to obtain a system of ordinary differential equations which describes the dynamics on the graph from a macroscopic point of view. We show two applications of this method : one in epidemiology and the other in neuroscience. We focus on the application in neuroscience, which leads to a description of the dynamics a biological neural network and generalizes Wilson-Cowan's model. Indeed, we introduce two new systems which are extensions of this model since they can describe correlations between the states of different neurons. Finally, we present an example where the behavior of the stochastic process is closer to the dynamical behavior of one of the extensions than that of Wilson-Cowan's model.

L'étude du spectre des réseaux complexes est un problème riche, ayant une longue histoire et des applications dans de nombreux domaines. La densité spectrale limite d'ensembles de graphes aléatoires, en particulier, fournit une information globale importante pour la compréhension de la topologie et du comportement des modèles de réseaux souvent utilisés comme version jouet des réseaux réels. Si la densité spectrale des réseaux denses et non corrélés est en général bien comprise, celle des réseaux extrêmement creux reste un problème difficile. Bien que plusieurs propriétés de la densité spectrale des réseaux extrêmement creux aient pu être établies, une forme fermée pour celle-ci échappe toujours aux chercheurs et chercheuses. C'est à ce problème que s'attaque ce mémoire. Dans un premier temps, une méthode combinatoire pour le calcul de la densité spectrale et de ses moments est développée. Elle est ensuite appliquée au modèle d'Erdős-Rényi dense avec succès, reproduisant le résultat classique qu'est la loi du demi-cercle de Wigner. Finalement, la méthode est utilisée pour l'étude de la densité spectrale des réseaux extrêmement creux. Sont obtenus ainsi une forme fermée pour la densité spectrale des graphes réguliers aléatoires, la preuve de propriétés importantes de la densité spectrale du modèle d'Erdős-Rényi extrêmement creux, une explication de la présence de pics discontinus dans la densité, une correction pour le cœur de celle-ci, ainsi qu'une forme asymptotique pour ses extrémités conjecturée comme vraie pour tous les modèles de réseaux creux et non corrélés. Malgré tout, une forme fermée est toujours inconnue. / The study of the spectra of complex networks is a rich problem with a long history and varied applications. In particular, the limiting spectral density of random graph ensembles provides important global information on the topology and behavior of the network models often used as toy versions of real networks. Though the spectral density of dense, uncorrelated networks is generally well understood, that of extremely sparse networks remains a difficult problem. Despite the fact that many properties of the spectral density of extremely sparse networks have been established, a closed form still evades researchers. It is that problem which this thesis tackles. First, a combinatorial approach to the calculation of the spectral density and its moments is developed. It is then successfully applied to the dense Erdős-Rényi model, reproducing the classical Wigner semicircle law. Finally, the approach is employed to study the spectral density of extremely sparse networks. Results obtained this way include a closed form for the spectral density of random regular graphs, proofs of important properties of the spectral density of extremely sparse Erdős-Rényi random graphs, an explanation of the presence of discontinuous peaks in the density, a correction for its bulk and an asymptotic form for its extremities, which is conjectured to hold for all models of sparse, uncorrelated networks. However, a closed form remains unknown.

Titre de l'écran-titre (visionné le 25 septembre 2023) / Le domaine de l'assurance regorge de toutes sortes de données. Avec des milliers, voire des millions de clients, les compagnies d'assurance ont su emmagasiner un nombre impressionnant d'informations. À partir de celles-ci, elles sont en mesure de développer plusieurs modèles qui leur permettent d'anticiper le comportement de leur clientèle. Elles ont maintenant à leur disposition des modèles qui permettent d'estimer le temps restant avant qu'un client n'abandonne une police d'assurance de dommages. Une compagnie d'assurance souhaite cependant approfondir ses connaissances et améliorer ses prévisions en étudiant l'influence des relations entre les clients sur l'abandon d'une police d'assurance. Certaines données descriptives des clients sont disponibles ainsi que cinq fichiers qui lient les individus à des identifiants de groupe. Ces derniers sont utilisés pour créer des réseaux représentant les relations qui existent entre les clients de la compagnie. L'objectif de ce mémoire est donc d'explorer les données réseaux et de comprendre l'impact que les relations peuvent avoir sur certaines variables, plus particulièrement sur l'abandon d'une police d'assurance de dommages. Des statistiques descriptives en lien avec les réseaux, comme le nombre de liens entre deux individus qui abandonnent ou l'assortativité, permettent rapidement de savoir s'il est pertinent de continuer l'exploration ou non. Par la suite, un test de permutation permet de mieux comprendre l'influence des relations sur le fait qu'un client abandonne ou non. Puis, pour terminer, un modèle statistique qui permet d'estimer une matrice de covariance à partir des relations d'un réseau est présenté. / The insurance sector is full of all kinds of data. With thousands, if not millions, of customers, insurance companies have accumulated a substantial amount of information. From this information, they can develop several models that allow them to anticipate their customer's behavior. They now have models that allow them to estimate the remaining time before a customer cancels their insurance policy. However, an insurance company wishes to deepen their understanding, and improve predictions by studying the influence of relationships between clients on the cancellation of damage insurance policies. Some descriptive data on the customers is available, as well as five files linking individuals to groups. This is how the networks are created. The objective of this thesis is therefore to explore network data and understand the influence that relationships can have on certain descriptive variables, and more specifically on the cancellation of a damage insurance policy. Descriptive statistics related to networks, such as the number of links between two individuals who cancel or assortativity, quickly allow us to know if it is relevant to continue the exploration or not. Then, the permutation test allows us to better understand the influence of relationships on the cancellation of the insurance policy. Finally, a statistical model that allows us to estimate a covariance matrix from a network is presented.

L'objectif d'un générateur de nombres aléatoires (RNG) est de produire une séquence binaire aléatoire indépendante, imprédictible et uniformément répartie. Les RNG sont nécessaires dans toutes sortes d'applications telles que la cryptographie, les télécommunications, les simulations numériques, le test de circuits VLSI ou encore les algorithmes probabilistes. Ainsi, le nombre d'applications embarquées nécessitant des RNG matériels augmente constamment, spécialement au sein des circuits reconfigurables. En vue de la conception matérielle d'un RNG, la solution est d'utiliser un générateur hybride composé d'un générateur vraiment aléatoire (TRNG) et d'un générateur pseudo-aléatoire (PRNG). Prouver mathématiquement qu'un générateur est aléatoire est généralement difficile, voire impossible. Les RNG sont souvent évalués via des tests statistiques. L'évaluation d'un TRNG est beaucoup plus complexe que celle d'un PRNG car la qualité d'un TRNG est fonction de la source de bruit utilisée, de l'environnement extérieur et de la qualité d'implantation au sein du circuit ciblé. Fischer et al. [1] ont proposé l'un des premiers TRNG totalement implantable au sein d'un circuit FPGA. Depuis, un grand nombre de générateurs a été présenté dans la littérature. Un des objectifs de cette thèse a été de proposer une méthodologie objective analysant la qualité des TRNG sélectionnés au sein de circuits reconfigurables. La méthode d'évaluation, rapide et efficace est basée sur l'utilisation de tests statistiques matériels proposés par l'AIS 31 [2]. L'intérêt de la méthode est d'évaluer les TRNG au sein du même circuit FPGA afin d'analyser ceux-ci dans des conditions similaires d'utilisation. La version matérielle de l'AIS 31 permet d'évaluer des TRNG présentant un débit maximal de 84.2 Mbits/s. Le coût matériel de celle-ci est de 4042 LUT, soit environ 10% d'un FPGA Xilinx Virtex 5 SX50. La méthode proposée permet de trouver facilement le débit optimal des TRNG au sein d'un circuit reconfigurable. Ainsi, l'intérêt d'une pré-caractérisation du fonctionnement d'un TRNG est prouvé. À partir de l'étude précédente, un TRNG est sélectionné pour ses propriétés statistiques. Une architecture de générateur hybride permettant de produire des nombres aléatoires uniformes à très haut débit est ensuite proposée. Cependant, malgré la qualité du générateur sélectionné, l'aléa en sortie du TRNG peut varier au cours du temps à cause d'attaques externes possibles sur le circuit, de la variation des conditions extérieures ou encore du vieillissement des composants. La qualité aléatoire de la séquence de germes produite par un TRNG est primordiale pour assurer l'imprédictibilité d'un PRNG. Afin d'améliorer la robustesse d'un TRNG, des mécanismes de tests statistiques en ligne doivent être mis en œuvre. Ainsi, une évaluation en temps réel du comportement du générateur est réalisée et les séquences défaillances générées par celui-ci sont évitées. Cette étude propose d'utiliser une implantation efficace de la batterie du FIPS 140-2. La surface négligeable du circuit au sein des FPGA actuels et les performances obtenues par le composant permettent de contrôler la qualité du TRNG sélectionné en temps réel. Un RNG hybride à très haut débit implanté sur une cible reconfigurable et au sein d'un circuit VLSI est proposé. L'étude menée sur le RNG hybride a débouché sur un partenariat industriel réalisé avec une entreprise spécialisée en cryptographie à travers le projet pôle images et réseaux SPRING (Shelf Proof Random Integrated Number Generator). Dans certaines applications, il est parfois nécessaire de générer des nombres aléatoires suivant une distribution de probabilité différente d'une loi uniforme. À partir de l'utilisation du RNG hybride proposé, l'implantation d'un générateur de nombres aléatoires gaussiens à très haut débit est présenté. Par ailleurs, le circuit implanté permet de générer efficacement des nombres aléatoires suivant une loi de Rayleigh. Après sélection d'un excellent TRNG, un PRNG à débit très élevé est recherché. La structure parallèle des automates cellulaires fait de ces PRNG une architecture très intéressante en vue d'une implantation matérielle. La seconde partie de la thèse est consacrée à la recherche de la règle optimale d'un automate cellulaire à cinq voisins. Le chapitre étudie, entre autres, le coût matériel engendré par l'implantation de tests statistiques très performants. / The purpose of a random number generator (RNG) is to produce a random binary sequence independent, unpredictable and uniformly distributed. A RNG is needed in all kinds of applications such as cryptography, telecommunications, computer simulations, testing of VLSI circuits or probabilistic algorithms. The number of embedded applications requiring hardware RNG is constantly increasing, especially in the reconfigurable circuits. In view of the physical design of a RNG, the solution is to use a hybrid generator composed of a truly random generator (TRNG) and a pseudo-random number generator (PRNG). Proving mathematically that a generator is random is usually difficult or impossible. RNGs are often evaluated using statistical tests. Evaluation of a TRNG is much more complex than PRNG testing as the TRNG quality is a function of the noise source used in the external environment and the implementation quality within the target circuit. Fischer et al. have proposed one of the first TRNG totally embedded within an FPGA. Then, a large generator number has been presented in the literature. One objective of this thesis was to propose an objective methodology for analyzing the quality of recognized TRNGs in reconfigurable circuits. The evaluation method, fast and efficient, is based on the use of hardware statistical tests proposed by the AIS 31 and the FIPS 140-2. The advantage of the method is to evaluate the TRNGs in the same FPGA chip to analyze them in similar conditions of use. The hardware version of AIS 31 allows the TRNG evaluation with a maximum throughput of 84.2 Mb/s. The material cost of it is 4042 LUTs, about 10 % of a Xilinx Virtex 5 FPGA SX50. Moreover, the method is used to find the optimal TRNG data rate for the targeted reconfigurable circuit, showing the TRNG pre-characterization interest. From the previous study, a TRNG is selected for its statistical properties. A high data rate hybrid generator is then proposed. However, despite the quality of the selected generator, the TRNG randomness can vary in time due to possible external attacks on the circuit, changes in external conditions or aging components. The quality of the seed sequences provided by a TRNG is important to ensure the unpredictability of a PRNG. To improve the robustness of a TRNG, online statistical tests must be implemented. Thus, a real-time evaluation of the generator behavior is performed and the TRNG weaknesses are filtered. This study proposes to use an efficient implementation of the FIPS 140-2 battery. The negligible area and the performance allow to control the TRNG quality in real time. A hybrid RNG implemented on a reconfigurable target and within a VLSI circuit is then proposed. The study conducted on the RNG hybrid resulted in an industry partnership. Then, in some applications, it is sometimes necessary to generate random numbers following a probability distribution different from a uniform distribution. From the use of the proposed hybrid RNG, a very high data rate Gaussian random number generator is proposed. Furthermore, the circuit can generate random numbers according to a Rayleigh law. From previous studies, a hybrid RNG is proposed for FPGA implementation and is embedded into the cryptography solution proposed by a French company. The RNG generates uniform random bits and his innovating by the TRNG real time monitoring realized by embedded the FIPS 140-2 tests. Then, the realization of two ASIC in 130 nm technology are described. The chips will allow to evaluate the performance of ASIC TRNGs. Moreover, the second circuit embeds high throughput Gaussian and Rayleigh noise generators.

Pour une bonne modélisation mathématique de l'occurrence de phénomènes aléatoires, part fondamentale de la discipline actuarielle, il est nécessaire d'employer des distributions multivariées permettant de capturer adéquatement les relations de dépendance présentes entre les phénomènes. Celles qu'offrent les champs aléatoires markoviens, une famille de modèle probabilistes graphiques, répondent à ce besoin, les relations de dépendance qu'elles introduisent se calquant à un arbre ou à un graphe. Les champs aléatoires markoviens misent ainsi sur les riches possibilités de topologies d'arbres et de graphes pour offrir cette même richesse en termes de dépendance. Une nouvelle famille de champs aléatoires markoviens arborescents, c'est-à-dire se basant sur des arbres, est proposée. Les membres de cette famille se distinguent par le fait qu'ils ont des distributions marginales fixes de Poisson, « fixes » dans le sens que la dépendance introduite n'a pas d'impact sur elles. Des distribution marginales fixes sont inhabituelles pour un champ aléatoire markovien, bien que généralement désirables pour fins de modélisation. Cette caractéristique est possible par l'encapsulation, dans les arêtes de l'arbre, de la dynamique de propagation induite par l'opérateur d'amincissement binomial. Cela mène également à une représentation stochastique intuitive des champs aléatoires markoviens de la famille, à des méthodes simples de simulation et à des expressions analytiques pour leur fonction de masses de probabilités conjointe et leur fonction génératrice de probabilités conjointe, notamment. Quantités importantes dans un contexte actuariel, la somme des composantes du champ aléatoire markovien, interprétable comme le nombre total d'événement s'étant produits, et les contributions individuelles de ces composantes sont étudiées en profondeur. Cette analyse passe notamment par l'établissement d'ordres stochastiques. À cet effet, un nouvel ensemble partiellement ordonné est défini pour comparer des arbres aux topologies différentes selon la distribution qu'ils induisent pour la somme, ce qui est, à notre connaissance, novateur dans le contexte de modèles pobabilistes graphiques. Est offerte une comparaison de cet ensemble partiellement ordonné avec quelques autres en lien avec la théorie spectrale des graphes. / For adequate mathematical modeling of random phenomena's occurrences, it is necessary to employ multivariate distributions that appropriately capture the existing dependence relations between those phenomena. The multivariate distributions granted by Markov random fields, a family of probabilistic graphical models, answer to this need, by encrypting the dependence scheme they introduce on a tree or a graph. Markov random fields thus leverage on the rich possibilities of tree shapes and graph shapes to provide these possibilities in terms of dependence schemes. We propose a new family of tree-based Markov random fields, characterized by their Poisson marginal distributions. The marginal distributions are also fixed, meaning they are not affected by the introduced dependence. This fixedness is uncommon for Markov random fields, while being desirable for modeling purposes. It is obtained from the encapsulation, in the edges of the tree, of the propagation dynamic induced by the binomial thinning operator. This leads to an intuitive stochastic representation of Markov random fields from the proposed family, simple methods of simulation, and analytic expressions for their joint probability mass function and their joint probability generating function, notably. Important quantities in an actuarial context are the sum of the components of the Markov random field, interpreted as the total number of occurring phenomena, and the individual contributions of these components. They are thoroughly studied, notably via the use of stochastic order relations. We incidently design a new partially ordered set (poset) of trees, in order to compare trees of different shapes based on the distribution of the sum they respectively convey. To our knowledge, this approach is innovative in the context of probabilistic graphical models. We provide comparisons of the newly defined poset with some other posets of trees fetched from spectral graph theory.

Contrairement aux modèles déterministes, le déroulement d'un modèle stochastique est conditionné par la réalisation de variables aléatoires. L'utilisation de hasard permet d'approcher un résultat le plus souvent incalculable de manière déterministe. En contrepartie, il est nécessaire d'estimer les paramètres des distributions associées aux quantités aléatoires en sortie du modèle stochastique. Ce calcul requiert l'exécution de multiples réplications indépendantes de la même expérience et de ce fait, d'une importante quantité de calcul. Toutes les simulations stochastiques comportent par conception un aspect naturellement parallèle. Elles représentent ainsi une des applications phares pour l'utilisation d'environnements de calculs distribués permettant de partager de la puissance de calcul à l'échelle mondiale, appelée grille de calcul. Bien que 50% des cycles des plus gros supercalculateurs de la planète soient consommés par des calculs stochastiques, les techniques de génération parallèle de nombres pseudoaléatoires sont méconnues. Il existe de ce fait un risque bien réel de produire et de publier des résultats de simulations stochastiques erronés. Cette thèse présente l'état de l'art des méthodes pour la distribution des réplications de simulations stochastiques et contribue à leur développement. Elle propose ainsi des méthodes novatrices permettant d'assurer une traçabilité dans le processus complexe de distribution de simulations stochastiques. Elle expose enfin des applications dans les domaines de l'imagerie médicale nucléaire et des simulations environnementales totalisant plus de 70 années de calcul sur un ordinateur séquentiel.

Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à l'étude asymptotique d'objets combinatoires aléatoires. Deux thèmes ont particulièrement retenu notre attention : les cartes planaires aléatoires et les modèles combinatoires liés à la théorie des fragmentations. La théorie mathématique des cartes planaires aléatoires est née à l'aube de notre millénaire avec les travaux pionniers de Benjamini & Schramm, Angel & Schramm et Chassaing & Schaeffer. Elle a ensuite beaucoup progressé, mais à l'heure où ces lignes sont écrites, de nombreux problèmes fondamentaux restent ouverts. Résumons en quelques mots clés nos principales contributions dans le domaine : l'introduction et l'étude du cactus brownien (avec J.F. Le Gall et G. Miermont), l'étude de la quadrangulation infinie uniforme vue de l'infini (avec L. Ménard et G. Miermont), ainsi que des travaux plus théoriques sur les graphes aléatoires stationnaires d'une part et les graphes empilables dans $\R^d$ d'autre part (avec I. Benjamini). La théorie des fragmentations est beaucoup plus ancienne et remonte à des travaux de Kolmogorov (1941) et de Filippov (1961). Elle est maintenant bien développée (voir par exemple l'excellent livre de J. Bertoin), et nous ne nous sommes pas focalisés sur cette théorie mais plutôt sur ses applications à des modèles combinatoires. Elle s'avère en effet très utile pour étudier différents modèles de triangulations récursives du disque (travail effectué avec J.F. Le Gall) et les recherches partielles dans les quadtrees (travail effectué avec A. Joseph). / The subject of this thesis is the asymptotic study of large random combinatorial objects. This is obviously very broad, and we focused particularly on two themes: random planar maps and their limits, and combinatorial models that are in a way linked to fragmentation theory. The mathematical theory of random planar maps is quite young and was triggered by works of Benjamini & Schramm, Angel & Schramm and Chassaing & Schaeffer. This fascinating field is still growing and fundamental problems remain unsolved. We present some new results in both the scaling limit and local limit theories by introducing and studying the Brownian Cactus (with J.F. Le Gall and G. Miermont), giving a new view point, a view from infinity, at the Uniform Infinite Planar Quadrangulation (UIPQ) and bringing more theoretical contributions on stationary random graphs and sphere packable graphs (with I. Benjamini). Fragmentation theory is much older and can be tracked back to Kolmogorov and Filippov. Our goal was not to give a new abstract contribution to this well-developed theory (see the beautiful book of J. Bertoin) but rather to apply it to random combinatorial objects. Indeed, fragmentation theory turned out to be useful in the study of the so-called random recursive triangulations of the disk (joint work with J.F. Le Gall) and partial match queries in random quadtrees (joint work with A. Joseph).

Dans cette thèse, nous nous intéressons à des matrices aléatoires en lien avec des permutations. Nous abordons l'étude de leurs spectres de plusieurs manières, et à différentes échelles d'observation. Dans un premier temps, nous prolongeons l'étude de Wieand à propos des nombres de valeurs propres appartenant à certains arcs fixés du cercle unité. Pour cela nous tirons parti des travaux réalisés par Ben Arous et Dang sur les statistiques linéaires du spectre de matrices de permutation pour une famille de lois à un paramètre englobant le cas de la loi uniforme sur le groupe symétrique, appelée famille des lois d'Ewens. Une partie innovante de notre travail réside dans la généralisation à des arcs non nécessairement fixés. Nous obtenons en effet des résultats similaires en autorisant les longueurs des arcs à décroître lentement vers zéro avec la taille des matrices. Dans un deuxième temps, nous regardons le spectre à échelle microscopique. En nous inspirant des travaux de Najnudel et Nikeghbali en rapport avec la convergence de mesures empiriques des angles propres normalisés, nous commençons par donner un sens à la convergence en terme de comptages de points sur des intervalles fixés. A partir du processus ponctuel limite, nous montrons que le nombre de points dans un intervalle a des fluctuations asymptotiquement gaussiennes lorsque la longueur de l'intervalle tend vers l'infini. Enfin, nous adaptons certains résultats de Chhaibi, Najnudel et Nikeghbali sur le polynôme caractéristique de matrices du CUE à échelle microscopique, et les développons dans notre cadre. De manière analogue mais avec d'autres techniques de preuves, nous obtenons des convergences des polynômes caractéristiques vers des fonctions entières, et cela pour une grande famille de lois pour le tirage des permutations, incluant les lois d'Ewens. / In this thesis, our goal is to study random matrices related to permutations. We tackle the study of their spectra in various ways, and at different scales. First, we extend the work of Wieand about the numbers of eigenvalues lying in some fixed arcs of the unit circle. We take advantage of the results of Ben Arous and Dang on the linear statistics of the spectrum of permutation matrices for a one-parameter family of deformations of the uniform law on the symmetric group, called Ewens' measures. One of the most innovative parts of our work is the generalization to non-fixed arcs. Indeed we get similar results when we let the lengths of the arcs decrease to zero slower than 1/n. Then, we look at the spectrum at microscopic scale. Inspired by the work of Najnudel and Nikeghbali about the convergence of empirical measures of rescaled eigenangles, we give a meaning to the convergence in terms of indicator functions of intervals. From the limiting point process, we show that the number of points in any interval is asymptotically normal as the length of the interval goes to infinity. Finally, we adapt some results of Chhaibi, Najnudel and Nikeghbali on the characteristic polynomial of the CUE at microscopic scale, and develop them in our framework. Analogously but with different techniques of proof, we get that the characteristic polynomials converge to entire functions, and this for a large family of laws including the Ewens' measures.