L'accès aux médicaments essentiels (ME) est un élément clé de la qualité des soins dans un système de santé. Par ailleurs, le financement basé sur la performance (FBP) attire de plus en plus l'attention des décideurs comme une intervention pour améliorer la prestation des services de santé, y compris l’accès aux ME, dans les pays à faible et moyen revenus (PFMR). Malgré l’intérêt croissant de la recherche sur le FBP, très peu d’étude ont porté sur la mise à l’agenda d’une telle réforme ou son maintien à l’ordre du jour au fil du temps, encore moins sur l’influence de celle-ci sur l’accès aux ME dans les PFMR. A travers une analyse du programme de FBP au Cameroun, la présente thèse vise à faire avancer les connaissances en examinant les questions suivantes : qu’est-ce qui explique l’apparition du FBP au niveau de la politique nationale de la santé et quel est l’impact de ce programme sur l’accès aux ME? Le devis de recherche est celui d’une étude de cas et la démarche analytique s’appuie sur la combinaison des données qualitatives, à travers des entrevues réalisées auprès des acteurs clés du programme FBP au Cameroun, et quantitatives, issues de l’évaluation d’impact de ce programme. La perspective conceptuelle est celle des cycles de politique, du cadre de transfert des politiques et de la recherche interventionnelle. Les résultats sont structurés en quatre articles scientifiques. La mise du FBP à l’agenda au Cameroun s’est construite à partir des rapports et événements identifiant l'absence d'une politique de financement de la santé adaptée comme une question importante à laquelle il fallait s'attaquer (article 1). L'évolution du discours politique vers une plus grande responsabilisation a permis de tester de nouveaux mécanismes. Un groupe d'entrepreneurs politiques de la Banque mondiale, par le biais de nombreuses formes d'influence (financière, conceptuelle, fondée sur la connaissance et les réseaux) et en s'appuyant sur plusieurs réformes en cours, a collaboré avec de hauts fonctionnaires du gouvernement pour mettre le programme FBP à l'ordre du jour. Des organisations non gouvernementales internationales ont été recrutées au début du programme pour assurer sa mise en œuvre rapide. Toutefois, il a fallu transférer ce rôle aux organisations nationales pour assurer la pérennité, l'appropriation et l'intégration de l'intervention du FBP dans le système de santé (article 2). L'expérience de ce transfert montre que les éléments favorisant la réussite d’un tel processus incluent des directives structurées, une appropriation et planification conjointe de la transition par toutes les parties, et un soutien post-transition aux nouveaux acteurs. Les données qualitatives suggèrent que la mise en œuvre du programme FBP influence l’accès aux médicaments essentiels par l’entremise de plusieurs facteurs, notamment une plus grande autonomie des formations sanitaires, une régulation appliquée des équipes cadre de santé, une plus grande responsabilisation des acteurs du médicament et la libéralisation du système d’approvisionnement (article 3). Cependant, le programme a eu un impact très limité sur la disponibilité des ME (article 4). L'intervention n’a été associée à aucune réduction des ruptures de stock de ME, sauf pour la planification familiale (PF), avec une hétérogénéité des effets entre les régions et les zones urbaines et rurales. Ces résultats sont la conséquence d'un échec partiel de la mise en œuvre de ce programme, allant de la perturbation et de l'interruption des services à une autonomie limitée des formations sanitaires dans la gestion des décisions et à un retard considérable dans le paiement des prestations. / Access to essential medicines (EM) is a key element of quality of care in a health system. Accordingly, performance-based financing (PBF) is increasingly attracting the attention of policy makers as a promising intervention to improve health service delivery, including access to essential medicines, in low and middle-income countries (LMICs). Despite the growing interest in PBF research, very few studies have focused on how such a reform has been put on the agenda or how it has been maintained over time, much less how it has influenced access to EMs in low- and middle-income countries. Through an analysis of the PBF program in Cameroon, this thesis aims to advance knowledge by examining the following questions: What explains the emergence of PBF at the level of national health policy and what is the impact of this program on access to EMs? The research design is a case study and the analytical approach is based on a combination of qualitative data, through interviews conducted with key actors of the PBF program in Cameroon, and quantitative data from the impact evaluation of this program. The conceptual perspective is that of policy cycles, the policy transfer framework and intervention research. The results are structured into four scientific articles. Putting the PBF on the agenda in Cameroon was built from reports and events identifying the lack of an appropriate health financing policy as a critical issue that needed to be addressed (article 1). The evolution of political discourse towards greater accountability made it possible to test new mechanisms. A group of political entrepreneurs from the World Bank, through many forms of influence (financial, conceptual, knowledge-based and networked) and building on several ongoing reforms, worked with senior government officials to put the PBF reform on the agenda. International non-governmental organizations were recruited at the beginning of the programme to ensure its rapid implementation. However, this role had to be transferred to national organizations to ensure sustainability, ownership and integration of the PBF intervention into the health system (Article 2). The experience of this transfer shows that the elements for the success of such a process include structured guidelines, joint ownership and planning of the transition by all parties, and post-transition support to new actors. The implementation of the PBF programme influences access to essential medicines through several factors, including greater autonomy of health v facilities, enforced regulation of district medical teams, greater accountability of drug stakeholders and liberalization of the supply system (Article 3). However, the programme had a very limited impact on the availability of EMs (Article 4). The intervention was not associated with any reduction in EM stock-outs, except for family planning (FP), where the reduction was 34% (P = 0.028), with a heterogeneity of effects between regions and urban and rural areas. These poor results were likely the consequence of partial implementation failure, ranging from disruption and discontinuation of services to limited facility autonomy in managing decision‐making and considerable delay in performance payment.

Les modélisateurs rencontrent souvent des défis ou des difficultés lorsqu’il s’agit de concevoir un modèle logiciel particulier. Dans cette thèse, nous avons exploré différentes voies et examiné différentes approches pour résoudre cette problématique. Nous proposons enfin une approche simple mais novatrice qui améliore la complétion des activités de modélisation de domaines. Cette approche exploite la puissance des modèles de langage de grande taille en utilisant l’apprentissage par seulement quelques exemples, éliminant ainsi la nécessité d’un apprentissage profond ou d’un ajustement fin (fine tuning) sur des ensembles de données rares dans ce domaine. L’un des points forts de notre approche est sa polyvalence, car elle peut s’intégrer fa cilement à de nombreuses activités de modélisation, fournissant un aide précieux et des recommendations aux modélisateurs. De plus, nous avons mené une étude utilisateur pour évaluer l’utilité de cette méthode et la valeur de l’assistance en modélisation; nous avons cherché à savoir si l’effort investi dans l’assistance en modélisation vaut la peine en recueillant les commentaires des concepteurs de modèles logiciels. / Modelers often encounter challenges or difficulties when it comes to designing a particular software model. Throughout this thesis, we have explored various paths and examined different approaches to address this issue. We finally propose a simple yet novel approach enhancing completion in domain modeling activities. This approach leverages the power of large language models by utilizing few-shot prompt learning, eliminating the need for extensive training or fine-tuning on scarce datasets in this field. One of the notable strengths of our approach lies in its versatility, as it can be seamlessly integrated into various modeling activities, providing valuable support and recommendations to software modelers. Additionally, we conducted a user study to evaluate the usefulness of this approach and determine the value of providing assistance in modeling; we aimed to determine if the effort invested in modeling assistance is worthwhile by gathering feedback from software modelers.

The primary goal of this work is to propose a methodology for discovering hyperparameters. Hyperparameters aid systems in convergence when well-tuned and handcrafted. However, to this end, poorly chosen hyperparameters leave practitioners in limbo, between concerns with implementation or improper choice in hyperparameter and system configuration. We specifically analyze the choice of learning rate in stochastic gradient descent (SGD), a popular algorithm. As a secondary goal, we attempt the discovery of fixed points using smoothing of the loss landscape by exploiting assumptions about its distribution to improve the update rule in SGD. Smoothing of the loss landscape has been shown to make convergence possible in large-scale systems and difficult black-box optimization problems. However, we use stochastic value gradients (SVG) to smooth the loss landscape by learning a surrogate model and then backpropagate through this model to discover fixed points on the real task SGD is trying to solve. Additionally, we construct a gym environment for testing model-free algorithms, such as Proximal Policy Optimization (PPO) as a hyperparameter optimizer for SGD. For tasks, we focus on a toy problem and analyze the convergence of SGD on MNIST using model-free and model-based reinforcement learning methods for control. The model is learned from the parameters of the true optimizer and used specifically for learning rates rather than for prediction. In experiments, we perform in an online and offline setting. In the online setting, we learn a surrogate model alongside the true optimizer, where hyperparameters are tuned in real-time for the true optimizer. In the offline setting, we show that there is more potential in the model-based learning methodology than in the model-free configuration due to this surrogate model that smooths out the loss landscape and makes for more helpful gradients during backpropagation. / L’objectif principal de ce travail est de proposer une méthodologie de découverte des hyperparamètres. Les hyperparamètres aident les systèmes à converger lorsqu’ils sont bien réglés et fabriqués à la main. Cependant, à cette fin, des hyperparamètres mal choisis laissent les praticiens dans l’incertitude, entre soucis de mise en oeuvre ou mauvais choix d’hyperparamètre et de configuration du système. Nous analysons spécifiquement le choix du taux d’apprentissage dans la descente de gradient stochastique (SGD), un algorithme populaire. Comme objectif secondaire, nous tentons de découvrir des points fixes en utilisant le lissage du paysage des pertes en exploitant des hypothèses sur sa distribution pour améliorer la règle de mise à jour dans SGD. Il a été démontré que le lissage du paysage des pertes rend la convergence possible dans les systèmes à grande échelle et les problèmes difficiles d’optimisation de la boîte noire. Cependant, nous utilisons des gradients de valeur stochastiques (SVG) pour lisser le paysage des pertes en apprenant un modèle de substitution, puis rétropropager à travers ce modèle pour découvrir des points fixes sur la tâche réelle que SGD essaie de résoudre. De plus, nous construisons un environnement de gym pour tester des algorithmes sans modèle, tels que Proximal Policy Optimization (PPO) en tant qu’optimiseur d’hyperparamètres pour SGD. Pour les tâches, nous nous concentrons sur un problème de jouet et analysons la convergence de SGD sur MNIST en utilisant des méthodes d’apprentissage par renforcement sans modèle et basées sur un modèle pour le contrôle. Le modèle est appris à partir des paramètres du véritable optimiseur et utilisé spécifiquement pour les taux d’apprentissage plutôt que pour la prédiction. Dans les expériences, nous effectuons dans un cadre en ligne et hors ligne. Dans le cadre en ligne, nous apprenons un modèle de substitution aux côtés du véritable optimiseur, où les hyperparamètres sont réglés en temps réel pour le véritable optimiseur. Dans le cadre hors ligne, nous montrons qu’il y a plus de potentiel dans la méthodologie d’apprentissage basée sur un modèle que dans la configuration sans modèle en raison de ce modèle de substitution qui lisse le paysage des pertes et crée des gradients plus utiles lors de la rétropropagation.

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Ce mémoire de thèse porte sur la statistique inférentielle des données spatiales et/ou fonctionnelles. En effet, nous nous sommes intéressés à l’estimation de paramètres inconnus de certains modèles à partir d’échantillons obtenus par un processus d’échantillonnage aléatoire ou non (stratifié), composés de variables indépendantes ou spatialement dépendantes.La spécificité des méthodes proposées réside dans le fait qu’elles tiennent compte de la nature de l’échantillon étudié (échantillon stratifié ou composé de données spatiales dépendantes).Tout d’abord, nous étudions des données à valeurs dans un espace de dimension infinie ou dites ”données fonctionnelles”. Dans un premier temps, nous étudions les modèles de choix binaires fonctionnels dans un contexte d’échantillonnage par stratification endogène (échantillonnage Cas-Témoin ou échantillonnage basé sur le choix). La spécificité de cette étude réside sur le fait que la méthode proposée prend en considération le schéma d’échantillonnage. Nous décrivons une fonction de vraisemblance conditionnelle sous l’échantillonnage considérée et une stratégie de réduction de dimension afin d’introduire une estimation du modèle par vraisemblance conditionnelle. Nous étudions les propriétés asymptotiques des estimateurs proposées ainsi que leurs applications à des données simulées et réelles. Nous nous sommes ensuite intéressés à un modèle linéaire fonctionnel spatial auto-régressif. La particularité du modèle réside dans la nature fonctionnelle de la variable explicative et la structure de la dépendance spatiale des variables de l’échantillon considéré. La procédure d’estimation que nous proposons consiste à réduire la dimension infinie de la variable explicative fonctionnelle et à maximiser une quasi-vraisemblance associée au modèle. Nous établissons la consistance, la normalité asymptotique et les performances numériques des estimateurs proposés.Dans la deuxième partie du mémoire, nous abordons des problèmes de régression et prédiction de variables dépendantes à valeurs réelles. Nous commençons par généraliser la méthode de k-plus proches voisins (k-nearest neighbors; k-NN) afin de prédire un processus spatial en des sites non-observés, en présence de co-variables spatiaux. La spécificité du prédicteur proposé est qu’il tient compte d’une hétérogénéité au niveau de la co-variable utilisée. Nous établissons la convergence presque complète avec vitesse du prédicteur et donnons des résultats numériques à l’aide de données simulées et environnementales.Nous généralisons ensuite le modèle probit partiellement linéaire pour données indépendantes à des données spatiales. Nous utilisons un processus spatial linéaire pour modéliser les perturbations du processus considéré, permettant ainsi plus de flexibilité et d’englober plusieurs types de dépendances spatiales. Nous proposons une approche d’estimation semi paramétrique basée sur une vraisemblance pondérée et la méthode des moments généralisées et en étudions les propriétés asymptotiques et performances numériques. Une étude sur la détection des facteurs de risque de cancer VADS (voies aéro-digestives supérieures)dans la région Nord de France à l’aide de modèles spatiaux à choix binaire termine notre contribution. / This thesis is about statistical inference for spatial and/or functional data. Indeed, weare interested in estimation of unknown parameters of some models from random or nonrandom(stratified) samples composed of independent or spatially dependent variables.The specificity of the proposed methods lies in the fact that they take into considerationthe considered sample nature (stratified or spatial sample).We begin by studying data valued in a space of infinite dimension or so-called ”functionaldata”. First, we study a functional binary choice model explored in a case-controlor choice-based sample design context. The specificity of this study is that the proposedmethod takes into account the sampling scheme. We describe a conditional likelihoodfunction under the sampling distribution and a reduction of dimension strategy to definea feasible conditional maximum likelihood estimator of the model. Asymptotic propertiesof the proposed estimates as well as their application to simulated and real data are given.Secondly, we explore a functional linear autoregressive spatial model whose particularityis on the functional nature of the explanatory variable and the structure of the spatialdependence. The estimation procedure consists of reducing the infinite dimension of thefunctional variable and maximizing a quasi-likelihood function. We establish the consistencyand asymptotic normality of the estimator. The usefulness of the methodology isillustrated via simulations and an application to some real data.In the second part of the thesis, we address some estimation and prediction problemsof real random spatial variables. We start by generalizing the k-nearest neighbors method,namely k-NN, to predict a spatial process at non-observed locations using some covariates.The specificity of the proposed k-NN predictor lies in the fact that it is flexible and allowsa number of heterogeneity in the covariate. We establish the almost complete convergencewith rates of the spatial predictor whose performance is ensured by an application oversimulated and environmental data. In addition, we generalize the partially linear probitmodel of independent data to the spatial case. We use a linear process for disturbancesallowing various spatial dependencies and propose a semiparametric estimation approachbased on weighted likelihood and generalized method of moments methods. We establishthe consistency and asymptotic distribution of the proposed estimators and investigate thefinite sample performance of the estimators on simulated data. We end by an applicationof spatial binary choice models to identify UADT (Upper aerodigestive tract) cancer riskfactors in the north region of France which displays the highest rates of such cancerincidence and mortality of the country.