Ce mémoire présente une nouvelle méthode pour simuler de l'air en interaction avec des solides en se basant sur le modèle particulaire Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). Après avoir rappelé les bases de SPH ainsi que ses variantes incompressibles WCSPH et PCISPH pour simuler de l'eau, nous présentons un modèle de simulation d'air réaliste permettant de simuler des effets aérodynamiques. Par exemple nous arrivons à faire léviter une balle dans un flux d'air grâce à une gestion des interactions air-solide dans les deux sens. Nous proposons aussi une initialisation simple et rapide pour échantillonner rapidement l'air avec des particules SPH tout en prenant en compte les objets solides de la scène 3D. La technique consiste à échantillonner le domaine en se basant sur une grille uniforme puis à abaisser progressivement la densité cible appellé aussi densité au repos poussant les particules d'air à occuper tout l'espace de la simulation. Cette diminution s'arrête lorsque la densité cible vaut la densité moyenne des particules, c'est-à-dire la somme des densités des particules divisée par le nombre total de particules de fluides. Les résultats obtenus ont été comparés avec des expériences réelles dans le but de valider notre modèle.

Pour répondre aux enjeux énergétiques et climatiques, une des échelles d'action pertinentes est désormais celle du quartier ou de la ville. Des besoins de connaissance, d'outils d'aide à la décision et d'évaluation à cette échelle se manifestent de plus en plus. Un des volets concerne la modélisation de la demande d'énergie des bâtiments résidentiels, préalable à la mise en place d'actions de rénovation de l'existant ou à la valorisation de sources d'énergie locales. La diversité de situations de terrains, d'objectifs d'acteurs et de contextes de disponibilité de données incitent à rechercher des modèles flexibles, aptes à produire de l'information pour différentes applications, à partir de jeux alternatifs de données d'entrée, combinant des modèles de natures diverses (notamment physiques et statistiques) selon les besoins. Dans cet esprit, le présent travail cherche à explorer le potentiel de méthodes dites ascendantes, s'appuyant sur des modèles développés à l'origine pour la simulation à l'échelle d'un bâtiment isolé, mais extrapolés ici pour le parc de bâtiments d'une zone urbaine sur la base de bâtiments types. Les deux questions clés abordées sont celles de la sélection des bâtiments types et de la reconstitution des données d'entrée pertinentes sur le plan statistique pour la zone étudiée. Des techniques d'analyse de sensibilité, en particulier la méthode des effets élémentaires de Morris, ont été appliquées à un code de calcul thermique de bâtiment (ESP-r). Elles ont mis en évidence une réponse non linéaire du modèle, notamment du fait des interactions entre paramètres et de la dispersion des paramètres d'entrée. Elles ont permis d'identifier les paramètres les plus sensibles et les plus en interaction (concernant les bâtiments eux-mêmes, leur environnement ou leurs habitants), sur lesquels doit être concentré le travail de collecte ou de reconstitution statistique. Un modèle, dénommé MEDUS, de reconstitution de la distribution des besoins de chaleur sur un quartier à partir de trois typologies de bâtiments, a été développé et testé sur le secteur St-Félix à Nantes. Il est alimenté par des données INSEE à l'échelle d'un IRIS. Ses résultats sont analysés, à la fois sous l'angle de la pertinence des typologies choisies et dans une perspective d'application à l'échelle du quartier.

Ce travail s'inscrit dans le contexte de l'évaluation et de la prévention des risques d'effets dominos suite à une explosion sur un site industriel. Il s'intéresse plus précisément à la vulnérabilité de réservoirs de stockage soumis à une onde de souffle. Le mode d'explosion étudié est celui de la détonation gazeuse. L'objectif est double. Il consiste d'une part à caractériser le chargement auquel est soumis le réservoir et d'autre part à prédire la réponse du réservoir à ce chargement. Des expérimentations ont été réalisées à échelle réduite, pour trois géométries caractéristiques de réservoirs, satisfaisant des conditions de similitudes énergétiques et mécaniques. Des essais sur maquettes de réservoirs rigides ont permis de caractériser le chargement issu d'une détonation : répartition spatio-temporelle de la surpression et de l'impulsion et détermination de coefficients de réflexion. Des essais sur maquettes métalliques déformables ont permis de déterminer le niveau de chargement nécessaire pour endommager la structure par flambage. Une approche semi-analytique du flambage dynamique basée sur une modélisation simplifiée du chargement de surpression de type Friedlander associée à un modèle de coque élastique surbaissée de Donnell et à la croissance d'imperfections géométriques jusqu'à une taille critique a été développée. Son application permet la construction des courbes critiques de flambage des réservoirs métalliques dans des diagrammes pression-impulsion. La confrontation entre les résultats expérimentaux et les prédictions numériques souligne l'intérêt et la pertinence de la démarche proposée.

Ce travail s'inscrit dans le contexte de l'évaluation et de la prévention des risques d'effets dominos suite à une explosion sur un site industriel. Il s'intéresse plus précisément à la vulnérabilité de réservoirs de stockage soumis à une onde de souffle. Le mode d'explosion étudié est celui de la détonation gazeuse. L’objectif est double. Il consiste d'une part à caractériser le chargement auquel est soumis le réservoir et d'autre part à prédire la réponse du réservoir à ce chargement. Des expérimentations ont été réalisées à échelle réduite, pour trois géométries caractéristiques de réservoirs, satisfaisant des conditions de similitudes énergétiques et mécaniques. Des essais sur maquettes de réservoirs rigides ont permis de caractériser le chargement issu d'une détonation : répartition spatio-temporelle de la surpression et de l’impulsion et détermination de coefficients de réflexion. Des essais sur maquettes métalliques déformables ont permis de déterminer le niveau de chargement nécessaire pour endommager la structure par flambage. Une approche semi-analytique du flambage dynamique basée sur une modélisation simplifiée du chargement de surpression de type Friedlander associée à un modèle de coque élastique surbaissée de Donnell et à la croissance d'imperfections géométriques jusqu'à une taille critique a été développée. Son application permet la construction des courbes critiques de flambage des réservoirs métalliques dans des diagrammes pression-impulsion. La confrontation entre les résultats expérimentaux et les prédictions numériques souligne l'intérêt et la pertinence de la démarche proposée. / This work is a contribution to the assessment and prevention of potential domino effects caused by an explosion in an industrial area. It focuses specifically on the vulnerability of storage tanks subjected to a blast wave. Within this context, we investigate the effects of gaseous detonation. The objective is twofold: on one hand, to characterize the blast loading and, on the other, to predict the structural response. Three representative atmospheric chemical tanks were selected. Experiments were conducted at small scale satisfying Hopkinson-Cranz and structural scaling laws. A first campaign was performed on rigid instrumented cylinders to quantify the loading in terms of time and space pressure distribution. A second campaign was performed on flexible cylinders to quantify the structural response in terms of dynamic buckling damage. Simplified semi-analytical models were developed to provide damage predictions. They are based on a Friedlander pressure-time history pulse description, shallow-shell (Donnell's) equations and critical shape imperfection amplification thresholds. These models are used to construct pressure-impulse buckling damage diagrams for atmospheric tanks subjected to blast loading. The comparison between experimental results and numerical predictions highlights the interest and the relevance of the proposed approach.

Les effets indésirables médicamenteux (EIM) ont des répercussions considérables tant sur la santé que sur l'économie. De 1,9% à 2,3% des patients hospitalisés en sont victimes, et leur coût a récemment été estimé aux alentours de 400 millions d'euros pour la seule Allemagne. De plus, les EIM sont fréquemment la cause du retrait d'un médicament du marché, conduisant à des pertes pour l'industrie pharmaceutique se chiffrant parfois en millions d'euros.De multiples études suggèrent que des facteurs génétiques jouent un rôle non négligeable dans la réponse des patients à leur traitement. Cette réponse comprend non seulement les effets thérapeutiques attendus, mais aussi les effets secondaires potentiels. C'est un phénomène complexe, et nous nous tournons vers l'apprentissage statistique pour proposer de nouveaux outils permettant de mieux le comprendre.Nous étudions différents problèmes liés à la prédiction de la réponse d'un patient à son traitement à partir de son profil génétique. Pour ce faire, nous nous plaçons dans le cadre de l'apprentissage statistique multitâche, qui consiste à combiner les données disponibles pour plusieurs problèmes liés afin de les résoudre simultanément.Nous proposons un nouveau modèle linéaire de prédiction multitâche qui s'appuie sur des descripteurs des tâches pour sélectionner les variables pertinentes et améliorer les prédictions obtenues par les algorithmes de l'état de l'art. Enfin, nous étudions comment améliorer la stabilité des variables sélectionnées, afin d'obtenir des modèles interprétables. / Adverse drug reaction (ADR) is a serious concern that has important health and economical repercussions. Between 1.9%-2.3% of the hospitalized patients suffer from ADR, and the annual cost of ADR have been estimated to be of 400 million euros in Germany alone. Furthermore, ADRs can cause the withdrawal of a drug from the market, which can cause up to millions of dollars of losses to the pharmaceutical industry.Multiple studies suggest that genetic factors may play a role in the response of the patients to their treatment. This covers not only the response in terms of the intended main effect, but also % according toin terms of potential side effects. The complexity of predicting drug response suggests that machine learning could bring new tools and techniques for understanding ADR.In this doctoral thesis, we study different problems related to drug response prediction, based on the genetic characteristics of patients.We frame them through multitask machine learning frameworks, which combine all data available for related problems in order to solve them at the same time.We propose a novel model for multitask linear prediction that uses task descriptors to select relevant features and make predictions with better performance as state-of-the-art algorithms. Finally, we study strategies for increasing the stability of the selected features, in order to improve interpretability for biological applications.

La radiothérapie externe (EBRT en anglais pour External Beam Radiotherapy) est l'un des traitements référence du cancer de prostate. Les objectifs de la radiothérapie sont, premièrement, de délivrer une haute dose de radiations dans la cible tumorale (prostate et vésicules séminales) afin d'assurer un contrôle local de la maladie et, deuxièmement, d'épargner les organes à risque voisins (principalement le rectum et la vessie) afin de limiter les effets secondaires. Des modèles de probabilité de complication des tissus sains (NTCP en anglais pour Normal Tissue Complication Probability) sont nécessaires pour estimer sur les risques de présenter des effets secondaires au traitement. Dans le contexte de la radiothérapie externe, les objectifs de cette thèse étaient d'identifier des paramètres prédictifs de complications rectales et vésicales secondaires au traitement; de développer de nouveaux modèles NTCP permettant l'intégration de paramètres dosimétriques et de paramètres propres aux patients; de comparer les capacités prédictives de ces nouveaux modèles à celles des modèles classiques et de développer de nouvelles méthodologies d'identification de motifs de dose corrélés à l'apparition de complications. Une importante base de données de patients traités par radiothérapie conformationnelle, construite à partir de plusieurs études cliniques prospectives françaises, a été utilisée pour ces travaux. Dans un premier temps, la fréquence des symptômes gastro-Intestinaux et génito-Urinaires a été décrite par une estimation non paramétrique de Kaplan-Meier. Des prédicteurs de complications gastro-Intestinales et génito-Urinaires ont été identifiés via une autre approche classique : la régression logistique. Les modèles de régression logistique ont ensuite été utilisés dans la construction de nomogrammes, outils graphiques permettant aux cliniciens d'évaluer rapidement le risque de complication associé à un traitement et d'informer les patients. Nous avons proposé l'utilisation de la méthode d'apprentissage de machine des forêts aléatoires (RF en anglais pour Random Forests) pour estimer le risque de complications. Les performances de ce modèle incluant des paramètres cliniques et patients, surpassent celles des modèle NTCP de Lyman-Kutcher-Burman (LKB) et de la régression logistique. Enfin, la dose 3D a été étudiée. Une méthode de décomposition en valeurs populationnelles (PVD en anglais pour Population Value Decomposition) en 2D a été généralisée au cas tensoriel et appliquée à l'analyse d'image 3D. L'application de cette méthode à une analyse de population a été menée afin d'extraire un motif de dose corrélée à l'apparition de complication après EBRT. Nous avons également développé un modèle non paramétrique d'effets mixtes spatio-Temporels pour l'analyse de population d'images tridimensionnelles afin d'identifier une région anatomique dans laquelle la dose pourrait être corrélée à l'apparition d'effets secondaires. / External beam radiotherapy (EBRT) is one of the cornerstones of prostate cancer treatment. The objectives of radiotherapy are, firstly, to deliver a high dose of radiation to the tumor (prostate and seminal vesicles) in order to achieve a maximal local control and, secondly, to spare the neighboring organs (mainly the rectum and the bladder) to avoid normal tissue complications. Normal tissue complication probability (NTCP) models are then needed to assess the feasibility of the treatment and inform the patient about the risk of side effects, to derive dose-Volume constraints and to compare different treatments. In the context of EBRT, the objectives of this thesis were to find predictors of bladder and rectal complications following treatment; to develop new NTCP models that allow for the integration of both dosimetric and patient parameters; to compare the predictive capabilities of these new models to the classic NTCP models and to develop new methodologies to identify dose patterns correlated to normal complications following EBRT for prostate cancer treatment. A large cohort of patient treated by conformal EBRT for prostate caner under several prospective French clinical trials was used for the study. In a first step, the incidence of the main genitourinary and gastrointestinal symptoms have been described. With another classical approach, namely logistic regression, some predictors of genitourinary and gastrointestinal complications were identified. The logistic regression models were then graphically represented to obtain nomograms, a graphical tool that enables clinicians to rapidly assess the complication risks associated with a treatment and to inform patients. This information can be used by patients and clinicians to select a treatment among several options (e.g. EBRT or radical prostatectomy). In a second step, we proposed the use of random forest, a machine-Learning technique, to predict the risk of complications following EBRT for prostate cancer. The superiority of the random forest NTCP, assessed by the area under the curve (AUC) of the receiving operative characteristic (ROC) curve, was established. In a third step, the 3D dose distribution was studied. A 2D population value decomposition (PVD) technique was extended to a tensorial framework to be applied on 3D volume image analysis. Using this tensorial PVD, a population analysis was carried out to find a pattern of dose possibly correlated to a normal tissue complication following EBRT. Also in the context of 3D image population analysis, a spatio-Temporal nonparametric mixed-Effects model was developed. This model was applied to find an anatomical region where the dose could be correlated to a normal tissue complication following EBRT.

Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur le modèle statistique linéaire à effets mixtes. Nous nous sommes d'abord intéressés à l'estimation consistante des paramètres du modèle dans sa version multidimensionnelle, puis à de la sélection d'effets fixes en dimension un. En ce qui concerne l'estimation des paramètres du modèle linéaire à effets mixtes multidimensionnel, nous avons proposé des estimateurs du maximum de vraisemblance par utilisation de l'algorithme EM, mais avec des expressions plus générales que celles de la littérature classique, permettant d'analyser non seulement des données longitudinales multivariées mais aussi des données multidimensionnelles multi-niveaux. Ici, en s'appuyant sur ces EM-estimateurs, nous avons introduit un test de rapport de vraisemblance permettant de tester la significativité globale des corrélations entre les effets aléatoires de deux dimensions du modèle. Ce qui permettrait de construire un modèle multidimensionnel plus parcimonieux en terme de paramètres de variance des effets aléatoires, par une procédure de selection pas-à-pas ascendante. Cette démarche a été suscitée par le fait que la dimension du vecteur de tous les effets aléatoires du modèle peut très rapidement croitre avec le nombre de variables à analyser, entrainant facilement des problèmes numériques dans l'optimisation du critère choisi (ML ou REML). Nous avons ensuite proposé une procédure d'estimation consistante des paramètres du modèle qui passe par la résolution d'un problème de moindres carrés pénalisés pour fournir une expression explicite de la déviance à minimiser. La procédure de sélection d'effets fixes proposée ici est de type adaptive ridge itérative et permet d'approximer les performances de sélection d'une pénalité de type L0 de la vraisemblance des paramètres du modèle. Nos résultats ont été appuyés par des études de simulation à plusieurs niveaux, mais aussi par l'analyse de plusieurs jeux de données réelles. / This thesis focuses on the statistical linear mixed-effects model, where we have been interested in its multivariate version's parameters estimation but also in the unidimensional selection of fixed effects. Concerning the parameters estimation of the multivariate linear mixed-effects model, we have first introduced more general expressions of the EM algorithm-based estimators which fit the multivariate longitudinal data analysis framework but also the framework of the multivariate multilevel data analysis. Since the dimensionality of the total vector of random effects in the multivariate model can grow with the number of the outcome variables leading often to computational problems in the likelihood optimization, we introduced a likelihood ratio test for testing the global effect of the correlations between the random effects of two dimensions of the model. This bivariate correlation test is intended to help in constructing a more parsimonious model regarding the variance components of the random effects, using a stepwise procedure. Secondly, we have introduced another estimation procedure that yields to consistent estimates for all the model parameters. This procedure is based on the Cholesky factorization of the random effects covariance matrix and the resolution of a preliminary penalized means square problem, and leads to an explicite expression of the profiled deviance of the model. For selecting fixed effects in the one dimensional mixed-effects model, we introduce an iterative adaptive ridge procedure for approximating sL0 penalty selection performances. All the results in this manuscript have been accompanied by extensive simulation studies along with real data analysis examples.

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Cette thèse étudie comment le taux de change effectif réel (TCER) et ses mesures associées (volatilité du TCER et désalignement du TCER) affectent la croissance de la productivité totale des facteurs (CPTF). Elle analyse également les canaux par lesquels le TCER et ses mesures associées agissent sur la productivité totale des facteurs (PTF). La première partie étudie comment le TCER lui-même, d'une part, et la volatilité du TCER, d'autre part, influencent la productivité. Une analyse du lien entre le niveau du TCER et la PTF dans le chapitre 1 indique qu'une appréciation de taux de change cause une augmentation de la PTF. Mais cet impact est également non-linéaire: en-dessous du seuil, le TCER influence négativement la productivité tandis qu'au-dessus du seuil il agit positivement. Les résultats du chapitre 2 illustrent que la volatilité du TCER affecte négativement la CPTF. Nous avons également constaté que la volatilité du TCER agit sur PTF selon le niveau du développement financier. Pour les pays modérément financièrement développés, la volatilité du TCER réagit négativement sur la productivité et n'a aucun effet sur la productivité pour les niveaux très bas et très élevés du développement financier. La deuxième partie examine les canaux par lesquels le TCER et ses mesures associées influencent la productivité. Les résultats du chapitre 3 illustrent que la volatilité du TCER a un impact négatif élevé sur l'investissement. Ces résultats sont robustes dans les pays à faible revenu et les pays à revenu moyens, et en employant une mesure alternative de volatilité du TCER. Le chapitre 4 montre que le désalignement du taux de change réel et la volatilité du taux de change réel affectent négativement les exportations. Il démontre également que la volatilité du taux de change réel est plus nocive aux exportations que le désalignement. Ces résultats sont corroborés par des résultats sur des sous-échantillons de pays à bas revenu et à revenu moyen.