L’objectif de cette thèse était d’appliquer des méthodes d’analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d’accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n’a pas été envisageable à cause d’importants effets de matrices et c’est pour cela qu’on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d’une part pour classer les échantillons de sol en fonction d’un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d’autre part pour prédire la concentration d’un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l’analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d’un outil de traitement par ANN a fait l’objet d’un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d’absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d’absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l’échantillon avec une valeur d’erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d’entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail. / The aim of this work was the application of multivariate methods to analyze spectral data from laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) and terahertz (THz) spectroscopy to improve the analytical ability of these techniques.In this work, the LIBS data were derived from on-site measurements of soil samples. The common univariate approach was not efficient enough for accurate quantitative analysis and consequently artificial neural networks (ANN) were applied. This allowed quantifying several major and minor elements into soil samples with relative error of prediction lower than 20% compared to reference values. In specific cases, a single ANN model didn’t allow to successfully achieving the quantitative analysis and it was necessary to exploit a series of ANN models, either for classification purpose against a concentration threshold or a matrix type, or for quantification. This complete approach based on a series of ANN models was efficiently applied to the quantitative analysis of unknown soil samples. Based on this work, a module of data treatment by ANN was included into the software Analibs of the IVEA company. The second part of this work was focused on the data treatment of absorbance spectra in the terahertz range. The samples were pressed pellets of mixtures of three products, namely fructose, lactose and citric acid with polyethylene as binder. A very efficient semi-quantitative analysis was conducted by using principal component analysis (PCA). Then, quantitative analyses based on partial least squares regression (PLS) and ANN allowed quantifying the concentrations of each product with a root mean square error (RMSE) lower than 0.95 %. All along this work on data processing, both the selection of input data and the evaluation of each model have been studied in details.

Afin d'étudier et de représenter l'évolution spatio-temporelle de la végétation du nord-ouest de la France depuis la fin de la dernière glaciation, un protocole mettant en œuvre des outils d'analyses cartographiques (SIG) et statistiques a été mis au point. Ce travail a entraîné la saisie d'environ 150000 données géoréférencées (archéobotaniques, géographiques, archéologiques, édaphiques, géologiques, météorologiques...) et des méthodes d'analyses ont été développées. Ainsi, pour chaque période chronologique on a cherché à obtenir : - des tendances de la répartition spatiale des données archéobotaniques (ex. krigeage des taux de pollen d'arbres), - des corrélations spatiales entre paramètres paléoenvironnementaux et activités humaines, (ex. distribution des taux de pollen d'arbres et répartition des sites archéologiques), - des analyses globales des données archéobotaniques, anthropiques et abiotiques grâce à l'utilisation d'analyses multivariées (utilisation du principe de la co-inertie). Pour mettre en perspective les résultats archéobotaniques, des reconstitutions paléo-paysagères de trois sites à vocations patrimoniales (culturelles et naturelles) ont été intégrées dans des projets d'aménagements paysagers.

This thesis deals with several statistical and probabilistic aspects of symmetry and asymmetry, both in a univariate and multivariate context, and is divided into three distinct parts. The first part, composed of Chapters 1, 2 and 3 of the thesis, solves two conjectures associated with multivariate skew-symmetric distributions. Since the introduction in 1985 by Adelchi Azzalini of the most famous representative of that class of distributions, namely the skew-normal distribution, it is well-known that, in the vicinity of symmetry, the Fisher information matrix is singular and the profile log-likelihood function for skewness admits a stationary point whatever the sample under consideration. Since that moment, researchers have tried to determine the subclasses of skew-symmetric distributions who suffer from each of those problems, which has led to the aforementioned two conjectures. This thesis completely solves these two problems. The second part of the thesis, namely Chapters 4 and 5, aims at applying and constructing extremely general skewing mechanisms. As such, in Chapter 4, we make use of the univariate mechanism of Ferreira and Steel (2006) to build optimal (in the Le Cam sense) tests for univariate symmetry which are very flexible. Actually, their mechanism allowing to turn a given symmetric distribution into any asymmetric distribution, the alternatives to the null hypothesis of symmetry can take any possible shape. These univariate mechanisms, besides that surjectivity property, enjoy numerous good properties, but cannot be extended to higher dimensions in a satisfactory way. For this reason, we propose in Chapter 5 different general mechanisms, sharing all the nice properties of their competitors in Ferreira and Steel (2006), but which moreover can be extended to any dimension. We formally prove that the surjectivity property holds in dimensions k>1 and we study the principal characteristics of these new multivariate mechanisms. Finally, the third part of this thesis, composed of Chapter 6, proposes a test for multivariate central symmetry by having recourse to the concepts of statistical depth and runs. This test extends the celebrated univariate runs test of McWilliams (1990) to higher dimensions. We analyze its asymptotic behavior (especially in dimension k=2) under the null hypothesis and its invariance and robustness properties. We conclude by an overview of possible modifications of these new tests./ Cette thèse traite de différents aspects statistiques et probabilistes de symétrie et asymétrie univariées et multivariées, et est subdivisée en trois parties distinctes. La première partie, qui comprend les chapitres 1, 2 et 3 de la thèse, est destinée à la résolution de deux conjectures associées aux lois skew-symétriques multivariées. Depuis l'introduction en 1985 par Adelchi Azzalini du plus célèbre représentant de cette classe de lois, à savoir la loi skew-normale, il est bien connu qu'en un voisinage de la situation symétrique la matrice d'information de Fisher est singulière et la fonction de vraisemblance profile pour le paramètre d'asymétrie admet un point stationnaire quel que soit l'échantillon considéré. Dès lors, des chercheurs ont essayé de déterminer les sous-classes de lois skew-symétriques qui souffrent de chacune de ces problématiques, ce qui a mené aux deux conjectures précitées. Cette thèse résoud complètement ces deux problèmes. La deuxième partie, constituée des chapitres 4 et 5, poursuit le but d'appliquer et de proposer des méchanismes d'asymétrisation très généraux. Ainsi, au chapitre 4, nous utilisons le méchanisme univarié de Ferreira and Steel (2006) pour construire des tests de symétrie univariée optimaux (au sens de Le Cam) qui sont très flexibles. En effet, leur méchanisme permettant de transformer une loi symétrique donnée en n'importe quelle loi asymétrique, les contre-hypothèses à la symétrie peuvent prendre toute forme imaginable. Ces méchanismes univariés, outre cette propriété de surjectivité, possèdent de nombreux autres attraits, mais ne permettent pas une extension satisfaisante aux dimensions supérieures. Pour cette raison, nous proposons au chapitre 5 des méchanismes généraux alternatifs, qui partagent toutes les propriétés de leurs compétiteurs de Ferreira and Steel (2006), mais qui en plus sont généralisables à n'importe quelle dimension. Nous démontrons formellement que la surjectivité tient en dimension k > 1 et étudions les caractéristiques principales de ces nouveaux méchanismes multivariés. Finalement, la troisième partie de cette thèse, composée du chapitre 6, propose un test de symétrie centrale multivariée en ayant recours aux concepts de profondeur statistique et de runs. Ce test étend le célèbre test de runs univarié de McWilliams (1990) aux dimensions supérieures. Nous en analysons le comportement asymptotique (surtout en dimension k = 2) sous l'hypothèse nulle et les propriétés d'invariance et de robustesse. Nous concluons par un aperçu sur des modifications possibles de ces nouveaux tests.

L'objectif de cette thèse était d'appliquer des méthodes d'analyse multivariées au traitement des données provenant de la spectroscopie de plasma induit par laser (LIBS) et de la spectroscopie térahertz (THz) dans le but d'accroître les performances analytiques de ces techniques.Les spectres LIBS provenaient de campagnes de mesures directes sur différents sites géologiques. Une approche univariée n'a pas été envisageable à cause d'importants effets de matrices et c'est pour cela qu'on a analysé les données provenant des spectres LIBS par réseaux de neurones artificiels (ANN). Cela a permis de quantifier plusieurs éléments mineurs et majeurs dans les échantillons de sol avec un écart relatif de prédiction inférieur à 20% par rapport aux valeurs de référence, jugé acceptable pour des analyses sur site. Dans certains cas, il a cependant été nécessaire de prendre en compte plusieurs modèles ANN, d'une part pour classer les échantillons de sol en fonction d'un seuil de concentration et de la nature de leur matrice, et d'autre part pour prédire la concentration d'un analyte. Cette approche globale a été démontrée avec succès dans le cas particulier de l'analyse du plomb pour un échantillon de sol inconnu. Enfin, le développement d'un outil de traitement par ANN a fait l'objet d'un transfert industriel.Dans un second temps, nous avons traité des spectres d'absorbance terahertz. Ce spectres provenaient de mesures d'absorbance sur des mélanges ternaires de Fructose-Lactose-acide citrique liés par du polyéthylène et préparés sous forme de pastilles. Une analyse semi-quantitative a été réalisée avec succès par analyse en composantes principales (ACP). Puis les méthodes quantitatives de régression par moindres carrés partiels (PLS) et de réseaux de neurons artificiels (ANN) ont permis de prédire les concentrations de chaque constituant de l'échantillon avec une valeur d'erreur quadratique moyenne inférieure à 0.95 %. Pour chaque méthode de traitement, le choix des données d'entrée et la validation de la méthode ont été discutés en détail.

This thesis deals with several statistical and probabilistic aspects of symmetry and asymmetry, both in a univariate and multivariate context, and is divided into three distinct parts.<p><p>The first part, composed of Chapters 1, 2 and 3 of the thesis, solves two conjectures associated with multivariate skew-symmetric distributions. Since the introduction in 1985 by Adelchi Azzalini of the most famous representative of that class of distributions, namely the skew-normal distribution, it is well-known that, in the vicinity of symmetry, the Fisher information matrix is singular and the profile log-likelihood function for skewness admits a stationary point whatever the sample under consideration. Since that moment, researchers have tried to determine the subclasses of skew-symmetric distributions who suffer from each of those problems, which has led to the aforementioned two conjectures. This thesis completely solves these two problems.<p><p>The second part of the thesis, namely Chapters 4 and 5, aims at applying and constructing extremely general skewing mechanisms. As such, in Chapter 4, we make use of the univariate mechanism of Ferreira and Steel (2006) to build optimal (in the Le Cam sense) tests for univariate symmetry which are very flexible. Actually, their mechanism allowing to turn a given symmetric distribution into any asymmetric distribution, the alternatives to the null hypothesis of symmetry can take any possible shape. These univariate mechanisms, besides that surjectivity property, enjoy numerous good properties, but cannot be extended to higher dimensions in a satisfactory way. For this reason, we propose in Chapter 5 different general mechanisms, sharing all the nice properties of their competitors in Ferreira and Steel (2006), but which moreover can be extended to any dimension. We formally prove that the surjectivity property holds in dimensions k>1 and we study the principal characteristics of these new multivariate mechanisms.<p><p>Finally, the third part of this thesis, composed of Chapter 6, proposes a test for multivariate central symmetry by having recourse to the concepts of statistical depth and runs. This test extends the celebrated univariate runs test of McWilliams (1990) to higher dimensions. We analyze its asymptotic behavior (especially in dimension k=2) under the null hypothesis and its invariance and robustness properties. We conclude by an overview of possible modifications of these new tests./<p><p>Cette thèse traite de différents aspects statistiques et probabilistes de symétrie et asymétrie univariées et multivariées, et est subdivisée en trois parties distinctes.<p><p>La première partie, qui comprend les chapitres 1, 2 et 3 de la thèse, est destinée à la résolution de deux conjectures associées aux lois skew-symétriques multivariées. Depuis l'introduction en 1985 par Adelchi Azzalini du plus célèbre représentant de cette classe de lois, à savoir la loi skew-normale, il est bien connu qu'en un voisinage de la situation symétrique la matrice d'information de Fisher est singulière et la fonction de vraisemblance profile pour le paramètre d'asymétrie admet un point stationnaire quel que soit l'échantillon considéré. Dès lors, des chercheurs ont essayé de déterminer les sous-classes de lois skew-symétriques qui souffrent de chacune de ces problématiques, ce qui a mené aux deux conjectures précitées. Cette thèse résoud complètement ces deux problèmes.<p><p>La deuxième partie, constituée des chapitres 4 et 5, poursuit le but d'appliquer et de proposer des méchanismes d'asymétrisation très généraux. Ainsi, au chapitre 4, nous utilisons le méchanisme univarié de Ferreira and Steel (2006) pour construire des tests de symétrie univariée optimaux (au sens de Le Cam) qui sont très flexibles. En effet, leur méchanisme permettant de transformer une loi symétrique donnée en n'importe quelle loi asymétrique, les contre-hypothèses à la symétrie peuvent prendre toute forme imaginable. Ces méchanismes univariés, outre cette propriété de surjectivité, possèdent de nombreux autres attraits, mais ne permettent pas une extension satisfaisante aux dimensions supérieures. Pour cette raison, nous proposons au chapitre 5 des méchanismes généraux alternatifs, qui partagent toutes les propriétés de leurs compétiteurs de Ferreira and Steel (2006), mais qui en plus sont généralisables à n'importe quelle dimension. Nous démontrons formellement que la surjectivité tient en dimension k > 1 et étudions les caractéristiques principales de ces nouveaux méchanismes multivariés.<p><p>Finalement, la troisième partie de cette thèse, composée du chapitre 6, propose un test de symétrie centrale multivariée en ayant recours aux concepts de profondeur statistique et de runs. Ce test étend le célèbre test de runs univarié de McWilliams (1990) aux dimensions supérieures. Nous en analysons le comportement asymptotique (surtout en dimension k = 2) sous l'hypothèse nulle et les propriétés d'invariance et de robustesse. Nous concluons par un aperçu sur des modifications possibles de ces nouveaux tests. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le travail de recherche réalisé au cours de cette thèse s’inscrit dans le contexte de l’expérience ATLAS, l’une des quatre grandes expériences auprès du collisionneur LHC. Il fut principalement dédié à la recherche de nouveaux bosons de jauge lourds chargés, appelé W' et prédits par de nombreuses extensions du Modèle Standard de la physique des particules. Ce manuscrit présente une recherche du boson W' se désintégrant en un quark top et un quark beau à travers une approche de couplage effectif, dans des états finals de désintégrations leptoniques du quark top. Cette recherche fut réalisée avec 20.3 fb−1 de données de collision proton-proton, produits par le LHC à une énergie dans le centre de masse de 8 TeV et collectées par le détecteur ATLAS en 2012. Plusieurs scénarios d’études sont envisagés où le boson W' se couple soit à des fermions de chiralité gauche (W'L) soit de chiralité droite (W'R). Une technique d’analyse multivariée utilisant des arbres de décision boostés (BDT) est utilisée afin de mettre évidence un excès de processus de signal dans les données enregistrées. Aucun excès n’est observé au-delà des incertitudes expérimentales pour la statistique de données analysées jusque-là. Une analyse statistique est réalisée afin d’extraire des limites d’exclusion sur la masse et la section efficace de production de la particule. Des masses inférieures à 1.92, 1.80 et 1.70 TeV furent exclues respectivement pour des bosons W'R et W'L, en tenant compte ou non d’effets d’interférence. Les limites d’exclusion sur les sections efficaces de production sont réinterprétées en matière de limite d’exclusion sur le couplage effectif g'/g de la particule. Les limites d’exclusion les plus basses observées sur le rapport g'/g, respectivement de 0.20 et 0.16 pour les recherches de bosons W'R et W'L, furent obtenues pour une masse de boson W'R/L de 0.75 TeV. Une recherche de bosons de Higgs chargés se désintégrant en un quark top et un quark beau est également présentée dans ce manuscrit. Cette dernière repose sur une approche de couplage effectif décrivant un modèle à deux doublets de Higgs de type II. Cette analyse réutilise l’infrastructure développée pour la recherche du boson W' est complétée d’études phénoménologiques liées au calcul de la section efficace de ce processus ainsi que sur la caractérisation des effets de largeur de la résonance recherchée. Les premiers résultats obtenus sur la limite d’exclusion sur la section efficace de production pp → H+→ tb montrent toutefois que cette analyse ne semble pas être en mesure d’exclure un signal de boson H+ pour l’ensemble des scénarios théoriques considérés, compte tenu des faibles sections efficaces de production prédites. En parallèle de ces activités, des développements ont été réalisés pour la simulation rapide du système de calorimétrie FastCaloSim du détecteur ATLAS afin de pallier ses limitations. En particulier, un nouveau modèle de paramétrisation et de simulation rapide de la réponse en énergie du système de calorimétrie est présenté dans ce manuscrit. Ce modèle, toujours en développement, montre des résultats très encourageant pour la simulation d’événements à pion unique et permet de réduire considérablement l’empreinte mémoire de la paramétrisation en comparaison avec des versions précédentes de FastCaloSim, tout en permettant aux futures reparamétrisations d’être plus rapides et automatisées. / The research work carried out during this Ph.D thesis has been performed in the context of the ATLAS experiment, one of the four major LHC experiments, and was primarily dedicated to the search for a new chaged heavy gauge boson, called W' and predicted by many extensions of the Standard Model of particle physics. This manuscript presents a search for W' boson decaying into a top and a bottom quark through an effective coupling approach, in the lepton plus jets final states. This search is performed with 20.3 fb−1 of proton-proton collision data, produced by the LHC with a center-of-mass energy of 8 TeV and collected by the ATLAS detector in 2012. Several scenarios are considered where the W boson can couple to left-handed (W'L) or right-handed (W'R) fermions. A multivariate techniques based on boosted decision trees is used to search for an excess of W signal process in the recorded data. No excess is observed beyond the experimental uncertainties for the data analysed so far. A statistical analysis is performed in order to extract exclusion limits on the mass and the production cross section of the particle. Masses below 1.92, 1.80 and 1.70 TeV are excluded, respectively for W'R and W'L bosons taking into account or not interference effects. These exclusion limits on the production cross section are also reinterpreted in terms of exclusion limits on the effective coupling g'/g of the particle. The lowest exclusion limits observed on the ratio g'/g are equal to 0.20 and 0.16, respectively, for W'R and W'L searches, and are obtained for a W'R/L mass of 0.75 TeV. A search for charged Higgs boson decaying into a top and a bottom quark is presented in this manuscript. This search is based on an effective coupling approach describing a type II Two Doublet Higgs Model. It reuses the analysis infrastructure developed for the W' search and is completed by phenomenological studies related to the production cross section calculation for the process and the characterisation of the resonance width effects affecting the analysis. Preliminary results on the excluded cross section limits pp → H+→ tb show that the analysis is not able to exclude a signal a H+ boson for all theoretical scenarios considered, due to low production cross sections predicted. In parallel of these activities, several developments have been performed on the fast simulation of the ATLAS calorimeter system in order to overcome its limitations. In particular, a new parametrisation and fast simulation model for the energy response of the calorimeter is presented in this manuscript. This model, still under development, shows encouraging results for simulated single pion event and allows to reduce considerably the memory footprint of the parametrisation compared to previous versions of FastCaloSim, while enabling future reparametrisations to be faster and automated.