Dans le domaine médical, la plupart des établissements (hôpitaux, cliniques, …) utilisent des applications distribuées dans le cadre de la télémédecine. Comme la sécurité de l’information est primordiale dans ces établissements,ces applications doivent pouvoir traverser les barrières de sécurité (passerelles sécurisées comme les proxies Web, les pare-feu, …). Le protocole UDP (User Datagram Protocol en anglais), qui est classiquement recommandé pour les applications de vidéo conférence ou toutes autres données soumises à la contrainte temps-réel, n’est pas utilisable par ces dispositifs de sécurité (sauf si des ports fixes sont explicitement configurés : ce qui est considéré comme une violation de sécurité au sein de ces établissements). Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle plateforme appelée VAGABOND (Video Adaptation framework, crossing security GAteways, Based ON transcoDing) qui fonctionne de manière très efficace et originale sur la base du protocole TCP (Transmission Control Protocol). VAGABOND est composé de proxies d’adaptation,appelés des AP (pour Adaptation Proxy), qui ont été conçus pour prendre en considération les préférences utilisateurs des professionnels de santé, les hétérogénéités des périphériques,et les variations dynamiques de la bande passante dans un réseau. VAGABOND est capable de s’adapter tout aussi bien au niveau utilisateur qu’au niveau réseau. La loi binômiale et l’inférence bayésienne sur une proportion binômiale sont utilisées pour déclencher des adaptations de profils utilisateurs. Ainsi, nous souhaitons être plus tolérants aux fortes variations de la bande passante d'un réseau. Avec une précision plus fine et grâce à ces lois de probabilité,l'adaptation du profil utilisateur n'est déclenchée que lorsque des congestions réseau sévères surviennent.Enfin, TCP étant un protocole de transport fiable et en mode connecté,nous avons eu besoin de concevoir et d'utiliser de nouvelles stratégies d'adaptation intelligentes avec la transmission de données afin de faire face aux problèmes de latence et à la temporisation des sockets. / In the medical area, most of medical facilities (hospitals, clinics, ldots) use distributed applications in the context of telemedecine.As information security is mandatory, these applications must be able to cross the security protocols (secured gateways like proxies, firewalls, ldots). User Datagram Protocol (UDP), which is classically recommended for videoconferencing applications, does not cross firewalls or proxies unless explicitly configured fixed ports are declared. These fixed ports are considered as a security breach.In this thesis, we propose a novel platform called VAGABOND (Video Adaptation framework, crossing security GAteways, Based ON transcoDing) which works, in a very efficient and original way; on TCP (Transmission Control Protocol). VAGABOND is composed of Adaptation Proxies (APs), which have been designed to take into consideration medical experts videoconferencing preferences, device heterogeneities, and network dynamic bandwidth variations. VAGABOND is able to adapt itself at the user and network levels.The cumulative binomial probability law and the Bayesian inference on a binomial proportion are used to trigger user profile adaptations. In fact, we aim at being more tolerant to severe network bandwidth variations. With a finer precision and following these probability laws, user profile adaptation is only triggered when severe network congestions arise. However, as TCP is a reliable transport protocol, we needed to design and to employ new intelligent adaptation strategies together with data transmission in order to cope with latency issues and sockets timeout.

Les données comptées (count data) possèdent des distributions ayant des caractéristiques particulières comme la non-normalité, l’hétérogénéité des variances ainsi qu’un nombre important de zéros. Il est donc nécessaire d’utiliser les modèles appropriés afin d’obtenir des résultats non biaisés. Ce mémoire compare quatre modèles d’analyse pouvant être utilisés pour les données comptées : le modèle de Poisson, le modèle binomial négatif, le modèle de Poisson avec inflation du zéro et le modèle binomial négatif avec inflation du zéro. À des fins de comparaisons, la prédiction de la proportion du zéro, la confirmation ou l’infirmation des différentes hypothèses ainsi que la prédiction des moyennes furent utilisées afin de déterminer l’adéquation des différents modèles. Pour ce faire, le nombre d’arrestations des membres de gangs de rue sur le territoire de Montréal fut utilisé pour la période de 2005 à 2007. L’échantillon est composé de 470 hommes, âgés de 18 à 59 ans. Au terme des analyses, le modèle le plus adéquat est le modèle binomial négatif puisque celui-ci produit des résultats significatifs, s’adapte bien aux données observées et produit une proportion de zéro très similaire à celle observée. / Count data have distributions with specific characteristics such as non-normality, heterogeneity of variances and a large number of zeros. It is necessary to use appropriate models to obtain unbiased results. This memoir compares four models of analysis that can be used for count data: the Poisson model, the negative binomial model, the Poisson model with zero inflation and the negative binomial model with zero inflation. For purposes of comparison, the prediction of the proportion of zero, the confirmation or refutation of the various assumptions and the prediction of average number of arrrests were used to determine the adequacy of the different models. To do this, the number of arrests of members of street gangs in the Montreal area was used for the period 2005 to 2007. The sample consisted of 470 men, aged 18 to 59 years. After the analysis, the most suitable model is the negative binomial model since it produced significant results, adapts well to the observed data and produces a zero proportion very similar to that observed.

Les données comptées (count data) possèdent des distributions ayant des caractéristiques particulières comme la non-normalité, l’hétérogénéité des variances ainsi qu’un nombre important de zéros. Il est donc nécessaire d’utiliser les modèles appropriés afin d’obtenir des résultats non biaisés. Ce mémoire compare quatre modèles d’analyse pouvant être utilisés pour les données comptées : le modèle de Poisson, le modèle binomial négatif, le modèle de Poisson avec inflation du zéro et le modèle binomial négatif avec inflation du zéro. À des fins de comparaisons, la prédiction de la proportion du zéro, la confirmation ou l’infirmation des différentes hypothèses ainsi que la prédiction des moyennes furent utilisées afin de déterminer l’adéquation des différents modèles. Pour ce faire, le nombre d’arrestations des membres de gangs de rue sur le territoire de Montréal fut utilisé pour la période de 2005 à 2007. L’échantillon est composé de 470 hommes, âgés de 18 à 59 ans. Au terme des analyses, le modèle le plus adéquat est le modèle binomial négatif puisque celui-ci produit des résultats significatifs, s’adapte bien aux données observées et produit une proportion de zéro très similaire à celle observée. / Count data have distributions with specific characteristics such as non-normality, heterogeneity of variances and a large number of zeros. It is necessary to use appropriate models to obtain unbiased results. This memoir compares four models of analysis that can be used for count data: the Poisson model, the negative binomial model, the Poisson model with zero inflation and the negative binomial model with zero inflation. For purposes of comparison, the prediction of the proportion of zero, the confirmation or refutation of the various assumptions and the prediction of average number of arrrests were used to determine the adequacy of the different models. To do this, the number of arrests of members of street gangs in the Montreal area was used for the period 2005 to 2007. The sample consisted of 470 men, aged 18 to 59 years. After the analysis, the most suitable model is the negative binomial model since it produced significant results, adapts well to the observed data and produces a zero proportion very similar to that observed.