Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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L’objet de cette thèse consiste à élaborer un cadre conceptuel et statistique destiné à une meilleure compréhension du processus de la notation souveraine. La thèse propose une démarche à plusieurs niveaux dans la perspective (i) de dévoiler les limites de l’expertise des agences de rating à travers les divergences et les erreurs de notation (ii) de conduire une reconstitution classique des notations souveraines et (iii) de revisiter le processus de notation à travers une reconstitution dynamique des notes. Les résultats de la reconstitution classique révèlent que les notations des PED reflètent leurs conjonctures socioéconomiques et financières, alors que celles des PD sont considérablement influencées par l’intervention subjective des analystes. Les études menées dans une perspective dynamique reposent sur la construction et la modélisation des parcours de notation. Une première étude conduite par la méthode MDS, a permis de dégager la typologie des parcours de notation, en distinguant les pays les plus stables des pays les plus vulnérables face aux récentes crises. Une deuxième étude consiste à modéliser les parcours de notation dans le cadre des processus de points marqués (modèle ACD et Probit ordonné). Les résultats mettent en avant une accélération des épisodes d’abaissement des notes en période de crises. L’introduction du facteur de l’hétérogénéité non observable dans le modèle a permis de rendre compte des contextes socioéconomiques de notation et de confectionner un indice composite avancé. Les parcours de notation reflètent l’évolution à long terme des pays, ils transmettent ainsi un contenu informationnel plus large et plus important que celui d’une notation. / The object of this study is to propose a conceptual and statistical framework to better understand the sovereign rating process. This thesis suggests a multi-levels-approach in the perspective (i) of unveiling the limits of expertise of the credit rating agencies due to the noticed differences and to the rating errors. It will also (ii) conduct a classic reconstitution of the sovereign ratings and (iii) will revisit the rating process according to a dynamic reconstitution of the scores. The results of the classic reconstitution revealed that the ratings of the developing countries showed their economic and financial situation whereas it showed the subjective intervention of the experts when it came to developed countries. Studies conducted in a dynamic perspective are based on the construction and the modeling of the rating migration. A first study driven by the MDS method, has allowed to discover the type of ratings used. The four types of identified systems allow distinguishing the most stable countries from the most vulnerable. A second study has consisted on modeling the rating systems in a context of the scores made through ACD model and an ordered Probit model. The results highlight an acceleration of the lowering score for the episodes especially in times of crisis. The lack of heterogeneity in the model raised awareness regarding the ratings of socioeconomic situations and created an advanced composite index. The rating migration reflect the long-term evolution of a country, they also transmit a more important and a larger informational content than a simple rating.

Nous avons organisé notre travail d'après la sémantique d'une phrase type esli p, q, en commençant par les conditionnelles, modèle le plus fréquent. Organisée d'après le type de connecteur qui apparaît dans ces constructions, notre présentation expose les caractéristiques de chaque variante conditionnelle prise séparément. Nous proposons comme base de cette thèse une classification des types de condition en 4 groupes : • condition potentielle • condition irréelle • condition virtuelle • condition réelle Ainsi, la Ie partie est consacrée aux conditionnelles proprement dites et aux hypothétiques avec esli qui réalisent les trois premiers types de condition. Cette partie traite des caractéristiques particulières de ces phrases, de la spécificité de leur construction et de leur fonctionnement. Un chapitre à part est consacré à l'usage des synonymes lexicaux de esli en russe moderne. La IIe partie est centrée sur d'autres variantes conditionnelles. Il s'agit des phrases asyndétiques sans connecteur. Cette partie comprend également les phrases où le rôle du connecteur est assuré par un lexème ou forme grammaticale qui, en soi, n'est pas spécialisé dans l'expression de la condition (l'impératif, stoit, tol'ko, ljuboj, etc.). Ces phrases représentent des synonymes syntaxiques des phrases avec esli. Enfin, la IIIe partie comprend les conditionnelles secondaires, où l'expression de la condition n'est pas mise au premier plan, et les factuelles. Dans le premier cas, il s'agit des itératives, véhiculant une condition réelle. Les déductives et concessives, elles, se trouvent à la limite des conditionnelles et des factuelles. Quant aux factuelles, phrases de mise en relief et phrases oppositives, elles ne sont jamais hypothétiques, mais elles partagent avec les conditionnelles la structure commune du type esli p, q. La présentation de l'ensemble des phrases du type esli p, q permet de montrer une certaine unité où le modèle central est constitué par les conditionnelles.

L'intérêt principal de mes recherches se définit dans la construction de modèles décisionnels en contexte incertain qu'il soit dû au comportement aléatoire des systèmes étudiés, des environnements dans lesquels ils évoluent ou encore à la connaissance et la caractérisation de ces modes d'évolution. Les premiers points réfèrent plus à l'analyse des comportements stochastiques des phénomènes étudiés alors que les deux derniers portent essentiellement sur l'analyse statistique des données collectées et l'information disponible. Le document présente une synthèse de mes travaux suivant deux axes : les modèles de décision paramétriques pour l'optimisation de la maintenance conditionnelle et les approches Processus de Décision Markovien appliqués pour des problèmes de gestion de l'entretien routier ou encore l'optimisation de la maintenance sous des contraintes d'évolution technologique.

L'analyse des données fonctionnelles constitue une branche de la statistique dont le développement s'est fortement intensifié ces dernières années. Dans cette thèse, on s'intéresse à des problèmes de régression fonctionnelle pour lesquels il s'agit d'expliquer les variations d'une variable d'intérêt réelle à partir d'une variable explicative fonctionnelle, c'est-à-dire à valeur dans un espace de dimension éventuellement infinie. On considère plus précisément des modèles de régression linéaire. Deux types d'estimation sont proposés: l'estimation de quantiles conditionnels et l'estimation de la moyenne conditionnelle (cette dernière étant considérée dans le cas où la variable explicative est non bruitée, puis lorsque celle-ci est soumise à des erreurs de mesure). Dans chaque cas, des estimateurs basés sur les fonctions splines sont proposés, solutions de problèmes de minimisation pénalisés, la pénalisation intervenant pour contourner le problème lié au fait que la variable explicative est à valeurs dans un espace de dimension infinie. Finalement, on s'intéresse aux aspects pratique de cette étude, au moyen de simulations, puis sur un jeu de données réelles concernant la prévision de pics de pollution à l'ozone à Toulouse.

Cette thèse développe une méthodologie pour résoudre les problèmes d'ordonnancement de programmes conditionnels où savoir si une tâche doit être exécutée n'est pas connue à l'avance mais dynamiquement. Le modèle utilisé est à base d'automates temporisés représentant l'espace d'états à explorer. Le problème est donc formulé comme le calcul d'une stratégie gagnante (pire cas optimale) dans un jeu contre l'environnement. Dans un premier temps nous étudions le problème d'ordonnancement sur graphes de tâches déterministe puis nous étendons l'étude au problème d'ordonnancement avec incertitude conditionnelle. Pour les deux problèmes nous étudions différentes classes d'ordonnancements et de stratégies pour réduire l'espace d'états, des décompositions en chaînes pour réduire sa taille, puis nous investiguons plusieurs classes d'algorithmes exactes pour en évaluer l'efficacité et à partir desquels nous dérivons de bonnes heuristiques. Des résultats expérimentaux sur plusieurs exemples de benchmarks sont présentés afin de montrer l'efficacité de chaque algorithme et la précision des heuristiques proposées, puis des bornes théoriques sont déduites pour prouver la garantie de performance pire cas de chaque heuristique.

Le virus de l’hépatite C (VHC) est une des causes majeures de carcinome hépatocellulaire (CHC), dont les traitements ont une efficacité modéré. La transplantation hépatique (TH) est l’option thérapeutique de choix mais est limitée, chez les patients chroniquement infectés par le VHC, par une réinfection systématique du greffon. Nous proposons d’utiliser des lymphocytes génétiquement modifiés (LGM) issus de donneurs sains qui ont fait leurs preuves pour le traitement d’hémopathies malignes et qui,exprimant un gène suicide, peuvent être éliminés en cas d’effets secondaires. Nous montrons maintenant que ces LGM présentent d’une part une activité anti-tumorale vis-à-vis du CHC, et d’autre part un effet anti-viral envers le VHC. L’objectif est la création d’une banque de LGM allogéniques prêts-à-l’emploi, avec des avantages en termes de coût, de logistique et de disponibilité immédiate par rapport aux approches classiques d’immunothérapies, autologues pour la plupart. Parallèlement, nous avons étudié in vivo l’effet anti-viral d’un anticorps monoclonal anti-claudin-1 dirigé contre un co-récepteur duVHC et inhibant l’entrée du VHC dans les hépatocytes humains. Grâce à un modèle d’infection par VHC de souris présentant un foie chimérique humanisé, nous montrons que cet anticorps permet de prévenir efficacement l’infection par le VHC. Nos résultats apportent les preuves de concept de l’utilisation de deux produits, anticorps anti-claudin-1 et LGM, pour la prévention de la réinfection du greffon hépatique par le VHC, les LGM pouvant également être envisagés en association avec les thérapies actuelles du CHC. / The hepatitis C virus (HCV) is a major cause of hepatocellular carcinoma (HCC),whose treatments are of limited efficacy. The liver transplantation (LT) is the optimal therapy but is limited by a very rapid and universal HCV reinfection of the liver graft. We propose to use healthy donor-derived suicide gene modified lymphocytes (GML), known to be efficient for the treatment of hematological malignancies and that can be eliminated in case of adverse events. We show now that GML have a strong anti-tumoral activity against HCC and an anti-viral effect on HCV. Our objective is to create a bank of ready for-use allogeneic GML which could have numerous advantages in terms of costs,logistics and immediate availability, as compared with autologous immunotherapies. In parallel, we have studied the in vivo anti-viral effect of a monoclonal antibody (mAb) directed against an HCV coreceptor, claudin-1, inhibiting HCV entry in human hepatocytes. Using a human liver-chimeric mouse model of HCV infection, we show that this mAb can efficiently prevent HCV infection in vivo. Our results provide the proofs of concept that these two products, anti-claudin-1 mAb and GML, could be used for the prevention of liver graft HCV reinfection, while GML could further be used for the treatment of HCC, in combination with current HCC therapies

Cette thèse porte sur deux méthodes à patch en traitement d’images dans le cadre de minimisation du risque Bayésien. Nous décrivons un mélange d’analyses factorielles pour modéliser la loi à priori des patchs dans une seule image et l’appliquons au débruitage et à l’inpainting. Nous étudions aussi les réseaux de neurones à multi-couches d’un point de vue probabiliste comme un outil permettant d’approcher l’espérance conditionnelle, ce qui ouvre quelques voies pour réduire leurs tailles et coût d’apprentissage. / This work looks at two patch based image processing methods in a Bayesian risk minimization framework. We describe a Gaussian mixture of factor analyzers for local prior modelling and apply it in the context of image denoising and inpainting. We also study multilayer neural networks from a probabilistic perspective as a tool for conditional expectation approximation, which suggests ways to reduce their sizes and training cost.