Cette thèse explore l’utilisation des réseaux Bayésiens (RB) afin de répondre à des problématiques de dégradation en grandes dimensions concernant des infrastructures du génie civil. Alors que les approches traditionnelles basées l’évolution physique déterministe de détérioration sont déficientes pour des problèmes à grande échelle, les gestionnaires d’ouvrages ont développé une connaissance de modèles nécessitant la gestion de l’incertain. L’utilisation de la dépendance probabiliste se révèle être une approche adéquate dans ce contexte tandis que la possibilité de modéliser l’incertain est une composante attrayante. Le concept de dépendance au sein des RB s’exprime principalement de deux façons. D’une part, les probabilités conditionnelles classiques s’appuyant le théorème de Bayes et d’autre part, une classe de RB faisant l’usage de copules et corrélation de rang comme mesures de dépendance. Nous présentons à la fois des contributions théoriques et pratiques dans le cadre de ces deux classes de RB ; les RB dynamiques discrets et les RB non paramétriques, respectivement. Des problématiques concernant la paramétrisation de chacune des classes sont également abordées. Dans un contexte théorique, nous montrons que les RBNP permet de caractériser n’importe quel processus de Markov. / This thesis explores high-dimensional deterioration-related problems using Bayesian networks (BN). Asset managers become more and more familiar on how to reason with uncertainty as traditional physics-based models fail to fully encompass the dynamics of large-scale degradation issues. Probabilistic dependence is able to achieve this while the ability to incorporate randomness is enticing.In fact, dependence in BN is mainly expressed in two ways. On the one hand, classic conditional probabilities that lean on thewell-known Bayes rule and, on the other hand, a more recent classof BN featuring copulae and rank correlation as dependence metrics. Both theoretical and practical contributions are presented for the two classes of BN referred to as discrete dynamic andnon-parametric BN, respectively. Issues related to the parametrization for each class of BN are addressed. For the discrete dynamic class, we extend the current framework by incorporating an additional dimension. We observed that this dimension allows to have more control on the deterioration mechanism through the main endogenous governing variables impacting it. For the non-parametric class, we demonstrate its remarkable capacity to handle a high-dimension crack growth issue for a steel bridge. We further show that this type of BN can characterize any Markov process.

Cette thèse porte sur la problématique du pronostic des systèmes. Plus précisément, elle est dédiée aux systèmes stochastiques et deux contributions principales sont proposées. La première concerne la problématique du pronostic à base de connaissances d’expert. Le système considéré est supposé être exploité en vue de réaliser une mission. Durant cette dernière, on suppose disposer d’information, à travers les connaissances d’expert, sur l’environnement ; Cependant, à cause des phénomènes aléatoires, ces connaissances peuvent être que partielles. Par conséquent, une méthodologie de pronostic, basée sur des techniques fondée sur le principe de Maximum d’Entropie Relative (MER), est proposée. Ensuite, pour modéliser l’impact de cet environnement aléatoire sur le système les trajectoires de dégradation sont construites à travers un cumul stochastique basé sur la méthode Monte Carlo chaine de Markov. La deuxième contribution est dédiée au pronostic à base de modèle d’état non-linéaire et stochastique. Dans ce travail, on suppose que seule la structure de la fonction de dégradation est connue. Cette structure est supposée dépendre de la dynamique d’un paramètre inconnu. L’objectif ici, est d’estimer ce paramètre en vue de déterminer la dynamique de la dégradation. Dans ce cadre, une stratégie, du pronostic basée sur la technique de filtre bayésien, est proposée. La technique consiste à combiner deux filtres de Kalman. Le premier filtre est utilisé afin de déterminer le paramètre inconnu. Puis, en utilisant la valeur du paramètre estimée, le deuxième filtre assure la convergence de la dégradation. Une serie d’exemples est traitée afin d’illustrer notre contribution. / This thesis focuses on the problem of the systems prognostic. More precisely, it is dedicated to stochastic systems and two main contributions are proposed. The first one is about the prognostic of stochastic systems based on the expert knowledge and the proposed approach consists in assessing the system availability during a mission. This mission is supposed to model the user profile that express the environment in which the system will evolve. We suppose also that this profile is given through a partial knowledge provided by the expert. In fact, since the complexity of systems under consideration the expert can provide only incomplete information. The aim of the contribution is to estimate the system’s damage trajectory and analyse the mission success. In this case, a three steps methodology is proposed. The first step consists on estimating the environment probability distribution. Indeed, a probabilistic method based on maximum relative entropy (MRE) is used. The second step is dedicated to the damage trajectory construction. This step is performed by using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) simulation. Finally, the prediction of the mission success is performed. Note that, the models describing the damage behaviour, and in order to be more realistic, is supposed to be stochastic. The second contribution, concerns the model-based prognosis approach. More precisely, it about the use of the Bayesian filtering on the prognosis problem. The aim of the proposed approach is identify the damage parameter by using an Ensemble Kalman Filtre (EnKF). Then, estimate the RUL based on the damage propagation. To illustrate our contributions, a series of examples is treated.

This dissertation examines different aspects involved in the formation of psychologists’ expert opinion in the Portuguese criminal justice system, more precisely, as this opinion is reflected in assessment reports. The present dissertation is comprised of three qualitative studies, the first sought to provide a general portrait of a sample of 106 forensic psychological reports as to their overall quality as measured in terms of relevance and coherence. Results show that the formal markers of quality are present in the sample analysed, a certain number of weaknesses have been observed, notably concerning the internal coherence of the reports as well as the relevance of the information reported on. The second study explored the opinions of 17 Portuguese judges and state prosecutors concerning the use they make of this type of forensic report. It appears that they consider these reports to be useful and very credible, specially so when they have been produced under the auspices of the National Institute of Legal Medicine and Forensic Sciences, which is the state forensic institution. Furthermore, it appears that judges and prosecutors were particularly interested in data that allowed for a personalised portrait of the assessee. The third study sought to better comprehend the conceptual bases on which psychologists construct their reports. To this end, an exploratory study was undertaken with a sample of key-actors; the analysis of their interviews shows that they define their judicial mandate as well as the basic concepts that are associated to this mandate in different ways. A theoretical framework provided by an implicit theories model was used to help understand these results. / Cette thèse présente trois études qualitatives qui concernent différents aspects de la formulation de l’opinion experte chez des psychologues forensiques, tel que cette opinion se révèle dans leurs rapports d’expertise psycho-légale. La première étude porte sur la qualité d’un vaste échantillon de rapports d’expertise en se concentrant sur des critères de pertinence et de cohérence comme mesures de leur qualité générale. Cette étape a permis de dresser le portrait de 106 rapports forensiques produits au Portugal et d’établir qu’ils rencontrent les critères de qualité formelle établis tout en présentant certaines faiblesses en ce qui concerne la pertinence des informations utilisées et la cohérence interne du rapport La deuxième étude explore les opinions de dix-sept juges et procureurs de la République portugaise et s’interroge plus particulièrement sur leurs perspectives concernant l’utilité ce type de rapports d’experts dans leur travail en cour criminelle. Il appert que ces derniers leur accordent une grande crédibilité en particulier lorsqu’ils ont été produits par les experts de l’Institut portugais de médicine légale et sciences forensiques, l’institution forensique nationale affiliée au Ministère de la Justice. De plus, il se dégage des entretiens que les juges et les procureurs sont particulièrement intéressés par les données qui permettent de dresser un portrait individualisé de la personne évaluée. La troisième étude vise à mieux saisir les bases conceptuelles sur lesquelles les psychologues experts construisent leurs rapports. Pour ce faire, une étude exploratoire auprès d’un échantillon d’acteurs-clés a été menée qui a permis de dégager un certain nombre de constats, notamment que ceux-ci définissent leurs mandats judiciaires ainsi que les concepts fondamentaux qui y sont associés de manière différente. Un cadre théorique basé sur le modèle des théories implicites a été utilisé pour mieux comprendre ces résultats.