Cette thèse dans le domaine du traitement des signaux non-stationnaires, appliqué aux bruits du cœur mesurés avec un stéthoscope numérique, vise à concevoir un outil automatisé et « intelligent », permettant aux médecins de disposer d’une source d’information supplémentaire à celle du stéthoscope traditionnel. Une première étape dans l’analyse des signaux du cœur, consiste à localiser le premier et le deuxième son cardiaque (S1 et S2) afin de le segmenter en quatre parties : S1, systole, S2 et diastole. Plusieurs méthodes de localisation des sons cardiaques existent déjà dans la littérature. Une étude comparative entre les méthodes les plus pertinentes est réalisée et deux nouvelles méthodes basées sur la transformation temps-fréquence de Stockwell sont proposées. La première méthode, nommée SRBF, utilise des descripteurs issus du domaine temps-fréquence comme vecteur d’entré au réseau de neurones RBF qui génère l’enveloppe d’amplitude du signal cardiaque, la deuxième méthode, nommée SSE, calcule l’énergie de Shannon du spectre local obtenu par la transformée en S. Ensuite, une phase de détection des extrémités (onset, ending) est nécessaire. Une méthode d’extraction des signaux S1 et S2, basée sur la transformée en S optimisée, est discutée et comparée avec les différentes approches qui existent dans la littérature. Concernant la classification des signaux cardiaques, les méthodes décrites dans la littérature pour classifier S1 et S2, se basent sur des critères temporels (durée de systole et diastole) qui ne seront plus valables dans plusieurs cas pathologiques comme par exemple la tachycardie sévère. Un nouveau descripteur issu du domaine temps-fréquence est évalué et validé pour discriminer S1 de S2. Ensuite, une nouvelle méthode de génération des attributs, basée sur la décomposition modale empirique (EMD) est proposée.Des descripteurs non-linéaires sont également testés, dans le but de classifier des sons cardiaques normaux et sons pathologiques en présence des souffles systoliques. Des outils de traitement et de reconnaissance des signaux non-stationnaires basés sur des caractéristiques morphologique, temps-fréquences et non linéaire du signal, ont été explorés au cours de ce projet de thèse afin de proposer un module d’aide au diagnostic, qui ne nécessite pas d’information à priori sur le sujet traité, robuste vis à vis du bruit et applicable dans des conditions cliniques. / This thesis in the field of biomedical signal processing, applied to the heart sounds, aims to develop an automated and intelligent module, allowing medical doctors to have an additional source of information than the traditional stethoscope. A first step in the analysis of heart sounds is the segmentation process. The heart sounds segmentation process segments the PCG (PhonoCardioGram) signal into four parts: S1 (first heart sound), systole, S2 (second heart sound) and diastole. It can be considered one of the most important phases in the auto-analysis of PCG signals. The proposed segmentation module in this thesis can be divided into three main blocks: localization of heart sounds, boundaries detection of the localized heart sounds and classification block to distinguish between S1and S2. Several methods of heart sound localization exist in the literature. A comparative study between the most relevant methods is performed and two new localization methods of heart sounds are proposed in this study. Both of them are based on the S-transform, the first method uses Radial Basis Functions (RBF) neural network to extract the envelope of the heart sound signal after a feature extraction process that operates on the S-matrix. The second method named SSE calculates the Shannon Energy of the local spectrum calculated by the S-transform for each sample of the heart sound signal. The second block contains a novel approach for the boundaries detection of S1 and S2 (onset & ending). The energy concentrations of the S-transform of localized sounds are optimized by using a window width optimization algorithm. Then the SSE envelope is recalculated and a local adaptive threshold is applied to refine the estimated boundaries. For the classification block, most of the existing methods in the literature use the systole and diastole duration (systole regularity) as a criterion to discriminate between S1 and S2. These methods do not perform well for all types of heart sounds, especially in the presence of high heart rate or in the presence of arrhythmic pathologies. To deal with this problem, two feature extraction methods based on Singular Value Decomposition (SVD) technique are examined. The first method uses the S-Transform and the second method uses the Intrinsic Mode Functions (IMF) calculated by the Empirical Mode Decomposition (EMD) technique. The features are applied to a KNN classifier to estimate the performance of each feature extraction method. Nonlinear features are also tested in order to classify the normal and pathological heart sounds in the presence of systolic murmurs. Processing and recognition signal processing tools based on morphological, time-frequency and nonlinear signal features, were explored in this thesis in order to propose an auto-diagnosis module, robust against noise and applicable in clinical conditions.

L’objectif de cette thèse est d’analyser le comportement de la décomposition modale empirique (EMD) et sa version multivariée (MEMD) dans le cas de processus stochastiques : bruit Gaussien fractionnaire (fGn) et processus symétrique alpha stable (SαS). Le fGn est un bruit large bande généralisant le cas du bruit blanc Gaussien et qui trouve des applications dans de nombreux domaines tels que le trafic internet, l’économie ou le climat. Par ailleurs, la nature «impulsive» d’un certain nombre de signaux (craquement des glaces, bruit des crevettes claqueuses, potentiel de champ local en neurosciences,…) est indéniable et le modèle Gaussien ne convient pas pour leur modélisation. La distribution SαS est une solution pour modéliser cette classe de signaux non-Gaussiens. L’EMD est un outil bien adapté au traitement et à l’analyse de ces signaux réels qui sont, en général, de nature complexe (non stationnaire,non linéaire). En effet, cette technique, pilotée par les données, permet la décomposition d’un signal en une somme réduite de composantes oscillantes, extraites de manière itérative, appelées modes empiriques ou IMFs (Intrinsic Mode Functions). Ainsi, nous avons montré que le MEMD s’organise spontanément en une structure de banc de filtres presque dyadiques. L'auto-similarité en termes de représentation spectrale des modes a aussi été établie. En outre, un estimateur de l’exposant de Hurst, caractérisant le fGn, a été construit et ses performances ont été comparées, en particulier à celles de l’approche ondelettes. Cette propriété de banc de filtres du MEMD a été vérifiée sur des données d'hydrodynamique navale (écoulement turbulent) et leur auto-similarité a été mise en évidence. De plus, l’estimation du coefficient de Hurst a mis en avant l’aspect longue dépendance (corrélation positive) des données. Enfin, l’aspect banc de filtres de l’EMD a été exploité à des fins de filtrage dans le domaine temporel en utilisant une mesure de similarité entre les densités de probabilités des modes extraits et celle du signal d’entrée. Pour éviter le problème du mode mixing de l'EMD standard, une approche de débruitage dans le domaine fréquentiel par une reconstruction complète des IMFs préalablement seuillées a été menée. L’ensemble des résultats a été validé par des simulations intensives (Monte Carlo) et sur des signaux réels. / The main contribution of this thesis is aimed towards understanding the behaviour of the empirical modes decomposition (EMD) and its extended versions in stochastic situations.

Ce travail est consacré à l'étude de l'interaction d'ondes de Lamb avec un biseau. L'objectif est d'identifier les différents modes propagatifs issus de la conversion de l'onde incidente sur l'extrémité biseautée d'une plaque et d'évaluer l'énergie transportée par chaque mode. Dans un premier temps, cette étude est réalisée expérimentalement sur une plaque d'acier inoxydable. Les bilans d'énergie sont déduits des mesures des déplacements en surface par interférométrie laser. Ils sont corrigés pour tenir compte de la diffraction des ondes ultrasonores. Un modèle théorique, basé sur une décomposition modale, est ensuite mis en œuvre afin de justifier les résultats précédents. Le calcul des coefficients de réflexion en énergie a été mené dans le cas des modes de Lamb A0, S0 et A1 incidents sur des extrémités biseautées de 65 à 90° pour un produit fréquence-épaisseur FE variant de 1 à 4 MHz.mm. Les bilans quantitatifs obtenus par cette méthode valident les résultats expérimentaux. Le calcul théorique met en évidence l'importance des « modes complexes » existant dans la plaque. Une simulation par éléments finis a montré leur influence sur les réflexions et a permis d'évaluer à quelle distance du biseau les modes de Lamb se propagent seuls. Enfin, une étude est effectuée pour décrire l'influence d'un biseau sur le comportement du « mode de bout », phénomène particulier pouvant se produire à l'extrémité d'une plaque dans une gamme fréquentielle étroite lorsque le mode de Lamb S0 est incident.

Le travail de thèse traite de l'analyse des signaux et des images par décomposition modale empirique (EMD) et par modèles AM-FM. Dans la première partie de cette thèse, nous apportons des cadres théoriques à l'EMD 1D et 2D. Nous approchons localement les enveloppes supérieures et inférieures, dans le processus de tamisage de l'EMD, par des opérateurs continus. Par suite, nous formulons différemment la moyenne locale et prouvons que les itérations du tamisage 1D et 2D peuvent être approchées par des équations aux dérivées partielles (EDP) bien posées. Nous apportons des justifications théoriques et proposons des caractérisations analytiques des modes empiriques 1D et 2D. Ce travail a permis d'éclaircir de nombreux points et notions relatifs à l'EMD, et définis en 1D comme en 2D, que de manière très intuitive ou sur la base de simulations numériques contrôlées. Nous apportons de la sorte des contributions théoriques à l'EMD 1D et 2D, initialement définie par un algorithme et dont la principale limite est le manque de cadre théorique. Enfin, nous proposons de nouveaux algorithmes EMD 1D et 2D, et résolvons numériquement les EDP proposées en 1D et 2D. Nous illustrons nos approches par EDP sur de nombreux signaux et images. Dans la seconde partie, nous étudions les modèles AM-FM pour l'analyse d'images. Ces modèles se basent sur une décomposition des images en composantes regroupant les niveaux de gris des parties texturées (AM), d'une part, et une partie contenant la géométrie de l'image (FM), d'autre part. Nous proposons d'abord une amélioration de la démodulation d'images large bande. Dans un deuxième temps, nous explorons la démodulation d'images avec les opérateurs de Teager-Kaiser d'ordres supérieurs (HODEO 2D), en proposant de meilleurs algorithmes de démodulation, basés sur les HODEO 2D. Nous proposons ensuite une application à la segmentation d'images sonar et illustrons nos approches sur de nombreuses images. Les résultats sont comparés à ceux obtenus avec l'algorithme DESA (Discrete Energy Separation Algorithm) et l'approche par image analytique.

Les premiers quatre chapitres traitent de l'interaction fluide-structure stationnaire. On étudie l'interaction évolutive en temps dans les chapitres cinq et six. Les deux derniers chapitres sont consacrés aux écoulements à frontière libre avec tension de surface qui ont certaines similitudes avec les problèmes d'interaction fluide-structure.<br /><br />Le fil directeur de mes travaux est de prendre comme ``contrôle'' une partie des conditions aux limites à l'interface et ``d'observer'' si les conditions de couplage sont vérifiées. En traitant l'observation par la méthode de moindres carrés, on obtient des problèmes de type contrôle optimal. Dans le chapitre 1, on prouve que la fonction coût est semi-continue inférieurement et en conséquence, on peut démontrer l'existence d'un contrôle optimal. On prouve la différentiabilité de la fonction coût, et on donne la forme analytique du gradient dans le chapitre 2. On présente également des résultats numériques. Dans le chapitre 3 on étudie la sensibilité du problème et on donne la forme analytique du gradient sans faire appel à l'état adjoint. Des résultats numériques sont obtenus. Dans le chapitre 4, pour résoudre le problème du fluide, on prescrit la composante normale de la vitesse du fluide et la composante normale des forces de surface. C'est une formulation rarement utilisée pour résoudre les équations de Stokes. On cherche à minimiser la composante tangentielle de la vitesse du fluide à l'interface. On prouve que le problème fluide est bien défini et on présente des résultats numériques. Dans le chapitre 5, on introduit un algorithm où on doit résoudre à chaque pas de temps un problème de minimisation. C'est un algorithme bien adapté notamment quand le fluid est pulsatif. On présente des résultats numériques pour des pas de temps relativement grand.<br /><br />Un résultat de convergence concernant un algorithme pour des maillages dynamiques est présenté dans le chapitre 6. Dans les chapitres 7 et 8, on veut déterminer numériquement l'évolution d'un domaine bidimensionnel avec application au développement cellulaire. L'écoulement du fluide dans le domaine en mouvement dépend de la tension de surface à la frontière libre. Cette tension est proportionnelle à la courbure de la frontière. Les algorithmes employés sont de type ``front-tracking''. Des résultats numériques sont présentés.

Parmi tous les leviers à disposition des entreprises, la prise en compte de la perception par les clients est aujourd'hui centrale, dès la conception des produits. En effet, le consommateur est aujourd'hui mieux informé et attentif à ce qu'il perçoit de la qualité d'un produit et cette perception lui permet d'établir une valeur d'estime de la qualité esthétique des produits, mais aussi de ses fonctionnalités techniques. La méthodologie de l'analyse de la qualité d'aspect des surfaces est donc un enjeu essentiel pour l'industrie. Deux approches de la fonctionnalité des surfaces sont proposées afin de formaliser la méthodologie de détection, et d'apporter aux experts des critères objectifs d'évaluation des anomalies. La première approche proposée est basée sur la métrologie des surfaces. Elle consiste à analyser les topographies mesurées pour lier la fonction aspect aux caractéristiques géométriques extraites. Une approche multi-échelle basée sur la Décomposition Modale Discrète est mise en oeuvre afin de séparer efficacement les différents ordres de variations géométriques d'une surface, et ainsi d'isoler les anomalies d'aspect. D'autre part, cette méthode permet la mise en oeuvre du calcul des courbures sur une surface de façon simplifiée et robuste. On montre que cet attribut géométrique apporte une information supplémentaire et pertinente en lien avec la fonction aspect. Enfin, ces travaux ont mis en évidence l'importance de la qualité des données sources pour analyser l'aspect, et particulièrement deux difficultés d'ordre métrologiques, liées à la présence de points aberrants (hautes fréquences) et de variations géométriques non intrinsèques aux surfaces, générées par le moyen de mesure (basses fréquences). Une méthode innovante d'identification des points aberrants dédiée à la métrologie des surfaces et basée sur une approche statistique multi-échelle est proposée. La problématique des variations géométriques liées aux tables de positionnement du moyen de mesure est traitée au moyen de la Décomposition Modale, et un protocole pour corriger ces variations est présenté. La seconde approche, plus globale, est basée sur l'interaction entre les surfaces et l'environnement lumineux. L'objet de cette approche de l'analyse de l'aspect est d'apporter une aide aux experts pour mieux détecter les anomalies. Les travaux présentés sont basés sur la technique Polynomial Texture Mappings et consistent à modéliser la réflectance en chaque point des surfaces afin de simuler le rendu visuel sous un éclairage quelconque, à la manière de ce que font les opérateurs en analyse sensorielle pour faciliter la détection. Un dispositif d'aide à l'inspection des surfaces basé sur ce principe est présenté. Enfin, une approche industrielle est proposée afin de montrer comment ces 2 axes de recherche peuvent être complémentaires dans le cadre d'une méthodologie globale, industrielle, de l'analyse de la qualité d'aspect de surfaces. / Accounting for customers' perception of manufactured goods has become a major challenge for the industry. This process is to be established from early design to retail. Customers are nowadays more aware and detail oriented about perceived quality of products. This allows one to set not only an estimated price but also the expected quality of the product. Surface appearance analysis has therefore become a key industrial issue. Two approaches are proposed here to formalize the detection methodology and provide objective criteria for experts to evaluate surface anomalies. The first proposed approach is based on surface metrology. It consists in analyzing the measured topologies in order to bind aspect to geometric characteristics. A multi-scale procedure based on Discrete Modal Decomposition is implemented and allows an effective separation of geometric variations. Accordingly, appearance anomalies can be isolated from other geometrical features. This method enables the calculation of surface curvatures in a simplified and robust manner. It is shown that such geometric information is relevant and bound to visual aspect. The presented work also emphasizes the influence of raw data in aspect analysis. Two main metrological difficulties are investigated: the presence of outliers (High frequencies) and the presence of non surface-related geometric defects, generated by the measuring device (Low frequencies). An innovative method for identifying outliers in surface metrology is presented. It is based on a multi-scale statistical approach. Finally, the issue of geometrical variation due to positioning tables is also addressed. A calibration protocol based on DMD that intends to correct this phenomenon is proposed. The second proposed approach, more global, is based on the interaction of a surface with its light environment. It aims at providing experts with assistance, specifically during the anomaly detection phase. The presented work uses Polynomial Texture Mapping. This technique consists of calculating the reflectance at each point of the surface and simulating its appearance while the lighting angles vary. A surface Inspection Support Device based on this principle is presented and detailed. Finally, an industrial study is proposed that shows how these two academic approaches can be combined within a global industrial methodology dedicated to surface appearance quality.

Dans cette thèse, il est question d'une étude sur les méthodes d'analyse temps fréquence, temps échelle et plus particulièrement sur la décomposition modale empirique en faisant d'abord un parcours sur les méthodes traditionnelles, de l'analyse de Fourier à la transformée en ondelettes, notamment la représentation multi-résolution. Le besoin d'une précision sur les mesures aussi bien dans l'espace temporel que dans l'espace fréquentiel a toujours été une préoccupation majeure. En fait, la transformation de Fourier ne permet pas de concilier la description fréquentielle et la localisation dans le temps. La transformée de Fourier à court terme (TFCT) et ses dérivées - notamment le spectrogramme - ont depuis longtemps été les méthodes temps-fréquence les plus utilisées dans les applications pratiques. Il faut cependant reconnaître que malgré ses nombreux aspects séduisants, ces techniques sont naturellement limitées par le fait qu'elles se sont montrées inefficaces pour l'analyse de signaux non-stationnaires. La transformée en ondelettes a connu un grand succès ces dernières décennies avec le nombre important de ses applications en traitement du signal et de l'image. Malgré son efficacité dans la représentation et la manipulation des signaux, même non-stationnaires, une connaissance a priori sur le signal à décomposer est nécessaire pour un choix d'ondelette adéquat à chaque type de signal. La décomposition modale empirique - EMD pour Empirical Mode Decomposition - est une méthode de décomposition de signaux non-stationnaires ou issus de systèmes non linéaires, en une somme de modes, chaque mode étant localisé en fréquence. Cette décomposition est associée à une transformation de Hilbert-Huang (HHT) dans le but d'extraire localement une fréquence instantanée et une amplitude instantanée. Elle s'apparente à la décomposition en ondelettes avec l'avantage supplémentaire que constitue son auto-adaptabilité. Dans la suite de ces travaux, nous avons introduit une nouvelle méthode de décomposition basée sur une décomposition spectrale d'un opérateur d'interpolation basé sur les équations aux dérivées partielles. La nouvelle méthode appelée Décomposition Spectrale Intrinsèque, - SID, pour Spectrale Intrinsic Decomposition - est auto-adaptative et est plus générale que le principe de base de la Décomposition Modale Empirique. La méthode SID permet de produire un dictionnaire de Fonction Mode Spectrale Propre, en - anglais Spectral Proper Mode Function (SPMF) - qui sont semblables à des atomes dans les représentations parcimonieuses / In this thesis, it is about a study on the time-frequency, time-scale analysis methods and more particularly on Empirical Mode Decomposition (EMD), by first a course on traditional methods from Fourier analysis to wavelets, including the multiresolution representation. The need for precision measurements both in time space and in frequency space has always been a major preoccupation. In fact, the Fourier transformation does not reconcile the frequency description and location in time. The Short-Term Fourier Transform (STFT) and its derivatives - including the spectrogram - have long been the most used in practical applications. It must be recognized that despite its many attractive aspects, these technics are naturally limited by the fact that they were ineffective for non-stationary signals analysis. The wavelet transform has been very successful in recent decades with the large number of its applications in signal and image processing. Despite its effectiveness in the representation and manipulation of signals, even non-stationary, a priori knowledge about the signal to be decomposed is necessary for an appropriate wavelet choice for each type of signal. The empirical mode decomposition (EMD) is a decomposition method of non-stationary or from non-linear systems signals, in an amount of modes, each mode being localized in frequency. This decomposition is associated with a Hilbert-Huang transformation (HHT) to locally extract instantaneous amplitude and instantaneous frequency. It is similar to the wavelet decomposition with the added benefit that constitutes its auto-adaptability. In the remainder of this work, we introduced a new decomposition method based on a spectral decomposition of an interpolation intrinsic operator. The new method called Spectral Decomposition Intrinsic (SID) is auto-adaptive and is more general than the basic principle of Empirical Mode Decomposition. The SID method can produce a dictionary of Spectral Proper Mode Functions (SPMF) that are similar to atoms in sparse representations

Les superpositions d'ondes modulées en amplitude et en fréquence (modes AM--FM) sont couramment utilisées pour modéliser de nombreux signaux du monde réel : cela inclut des signaux audio (musique, parole), médicaux (ECG), ou diverses séries temporelles (températures, consommation électrique). L'objectif de ce travail est l'analyse et la compréhension fine de tels signaux, dits "multicomposantes" car ils contiennent plusieurs modes. Les méthodes mises en oeuvre vont permettre de les représenter efficacement, d'identifier les différents modes puis de les démoduler (c'est-à-dire déterminer leur amplitude et fréquence instantanée), et enfin de les reconstruire. On se place pour cela dans le cadre bien établi de l'analyse temps-fréquence (avec la transformée de Fourier à court terme) ou temps-échelle (transformée en ondelettes continue). On s'intéressera également à une méthode plus algorithmique et moins fondée mathématiquement, basée sur la notion de symétrie des enveloppes des modes : la décomposition modale empirique. La première contribution de la thèse propose une alternative au processus dit ''de tamisage'' dans la décomposition modale empirique, dont la convergence et la stabilité ne sont pas garanties. Á la place, une étape d'optimisation sous contraintes ainsi qu'une meilleure détection des extrema locaux du mode haute fréquence garantissent l'existence mathématique du mode, tout en donnant de bons résultats empiriques. La deuxième contribution concerne l'analyse des signaux multicomposantes par la transformée de Fourier à court terme et à la transformée en ondelettes continues, en exploitant leur structure particulière ''en ridge'' dans le plan temps-fréquence. Plus précisément, nous proposons une nouvelle méthode de reconstruction des modes par intégration locale, adaptée à la modulation fréquentielle, avec des garanties théoriques. Cette technique donne lieu à une nouvelle méthode de débruitage des signaux multicomposantes. La troisième contribution concerne l'amélioration de la qualité de la représentation au moyen de la ''réallocation'' et du ''synchrosqueezing''. Nous prolongeons le synchrosqueezing à la transformée de Fourier à court terme, et en proposons deux extensions inversibles et adaptées à des modulations fréquentielles importantes, que nous comparons aux méthodes originelles. Une généralisation du synchrosqueezing à la dimension 2 est enfin proposée, qui utilise le cadre de la transformée en ondelettes monogène.

Depuis l'identification par Brown \& Roshko, en 1974, de structures jouant un rôle majeur dans le mélange d'un écoulement turbulent, la recherche de structures cohérentes a été un des principaux axes d'étude en mécanique des fluides.Les travaux présentés dans ce manuscrit s'inscrivent dans cette voie.La première partie du manuscrit traite ainsi de l'identification de structures cohérentes. Elle se compose de trois chapitres abordant deux techniques d'identification. La Décomposition en mode dynamique (DMD), ainsi que des variantes généralisant son champ applicatif est présenté dans le premier chapitre. Cette méthode propose une représentation par modes spatiaux et temporels d'un ensemble de données. Une méthode pour la sélection de composantes particulièrement représentatives de la dynamique, i.e. présentant de bonnes qualités d'observabilité, se basant sur cette décomposition est également décrite dans ce chapitre.Le deuxième chapitre traite de la détection de structures cohérentes lagrangienne, par suivi de particules. Ces structures permettent d'identifier les frontières matérielles et apportent des éclaircissements sur les mécanismes du mélange au sein de l'écoulement considéré.Ces méthodes sont appliquées, dans le chapitre trois, au cas d'un écoulement incompressible affleurant une cavité ouverte.La seconde partie du manuscrit traite des questions de représentation et discrimination de données scientifiques.Une réponse à la question de la représentation de structures cohérentes a été la mise en place d'outils permettant la visualisation interactive de jeux de données scientifiques, qui dont la présentation fait l'objet du chapitre quatre. En particulier, l'utilisation d'objets tangibles, représentant les données dans le monde réel, permet une exploration plus efficace des ensembles de volumétriques de données scientifiques. La question d'une perception et discrimination efficace de données représentées, e.g. la différentiation entre deux valeurs proches, est abordée dans le cinquième chapitre.

Depuis l'identification par Brown \& Roshko, en 1974, de structures jouant un rôle majeur dans le mélange d'un écoulement turbulent, la recherche de structures cohérentes a été un des principaux axes d'étude en mécanique des fluides.Les travaux présentés dans ce manuscrit s'inscrivent dans cette voie.La première partie du manuscrit traite ainsi de l'identification de structures cohérentes. Elle se compose de trois chapitres abordant deux techniques d’identification. La Décomposition en mode dynamique (DMD), ainsi que des variantes généralisant son champ applicatif est présenté dans le premier chapitre. Cette méthode propose une représentation par modes spatiaux et temporels d'un ensemble de données. Une méthode pour la sélection de composantes particulièrement représentatives de la dynamique, i.e. présentant de bonnes qualités d'observabilité, se basant sur cette décomposition est également décrite dans ce chapitre.Le deuxième chapitre traite de la détection de structures cohérentes lagrangienne, par suivi de particules. Ces structures permettent d'identifier les frontières matérielles et apportent des éclaircissements sur les mécanismes du mélange au sein de l'écoulement considéré.Ces méthodes sont appliquées, dans le chapitre trois, au cas d’un écoulement incompressible affleurant une cavité ouverte.La seconde partie du manuscrit traite des questions de représentation et discrimination de données scientifiques.Une réponse à la question de la représentation de structures cohérentes a été la mise en place d'outils permettant la visualisation interactive de jeux de données scientifiques, qui dont la présentation fait l'objet du chapitre quatre. En particulier, l'utilisation d'objets tangibles, représentant les données dans le monde réel, permet une exploration plus efficace des ensembles de volumétriques de données scientifiques. La question d'une perception et discrimination efficace de données représentées, e.g. la différentiation entre deux valeurs proches, est abordée dans le cinquième chapitre. / Brown \& Roshko identify the key role, as soon as 1974, of coherent structures in the mixing of a turbulenet jet. Since, the seek for coherent structures has been a major field in fluid mechanics. This manuscript follows this path, and aims at describing algorithm to compute and explore coherent structures from fluid mechanics dataset.The first part of this manuscript is dedicated to present algorithms for the computations of coherent structures from dataset. The first chapter exposes the Dynamical Modes Decomposition, and presents improvements of the method. A criterion to estimate the observability properties of components of the state vector is also presented.The second chapter aims at describing an efficient algorithm to compute Lagrangian Coherent Structures, which are somewhat equivalent to material frontiers in fluid flows, and highlight mixing dynamics.This methods are applied, in a third chapter, to caracterize the dynamics of an open cavity flow.The second parti of this manuscript is dedicated to the representation and discrimination of scientific dataset.The fourth chapter presents metaphors for the interactive exploration of scientific and volumetric dataset. The use of tangible interfaces is investigated. The last chapter deals with the differenciation between represented data, by proposing an algorithm for the differenciation between close but different signals.