La cristallisation en solution est un procédé largement utilisé dans l'industrie comme opération de séparation et de purification qui a pour but de produire des solides avec des propriétés spécifiques. Les propriétés concernant la taille et la forme ont un impact considérable sur la qualité finale des produits. Il est donc primordial de pouvoir déterminer la distribution granulométrique (DG) des cristaux en formation. En utilisant une caméra in situ, il est possible de visualiser en temps réel les projections 2D des particules 3D présentes dans la suspension. La projection d'un objet 3D sur un plan 2D entraîne nécessairement une perte d'informations : déterminer sa taille et sa forme à partir de ses projections 2D n’est donc pas aisé. C'est tout l'enjeu de ce travail: caractériser géométriquement et morphométriquement des objets 3D à partir de leurs projections 2D. Tout d'abord, une méthode basée sur le maximum de vraisemblance des fonctions de densité de probabilité de mesures géométriques projetées a été développée pour déterminer la taille d'objets 3D convexes. Ensuite, un descripteur de forme stéréologique basé sur les diagrammes de forme a été proposé. Il permet de caractériser la forme d'un objet 3D convexe indépendamment de sa taille et a notamment été utilisé pour déterminer les facteurs d'anisotropie des objets 3D convexes considérés. Enfin, une combinaison des deux études précédentes a permis d'estimer à la fois la taille et la forme des objets 3D convexes. Cette méthode a été validée grâce à des simulations, comparée à une méthode de la littérature et utilisée pour estimer des DGs d'oxalate d'ammonium qui ont été comparées à d’autres méthodes granulométriques. / Solution crystallization processes are widely used in the process industry as separation and purification operations and are expected to produce solids with desirable properties. The properties concerning the size and the shape are known to have a considerable impact on the final quality of products. Hence, it is of main importance to be able to determine the granulometry of the crystals (CSD) in formation. By using an in situ camera, it is possible to visualize in real time the 2D projections of the 3D particles in the suspension.The projection of a 3D object on a 2D plane necessarily involves a loss of information. Determining the size and the shape of a 3D object from its 2D projections is therefore not easy. This is the main goal of this work: to characterize geometrically and morphometrically 3D objects from their 2D projections. First of all, a method based on the maximum likelihood estimation of the probability density functions of projected geometrical measurements has been developed to estimate the size of 3D convex objects. Then, a stereological shape descriptor based on shape diagrams has been proposed. It enables to characterize the shape of a 3D convex object independently of its size and has notably been used to estimate the value of the anisotropy factors of the 3D convex objects. At last, a combination of the two previous studies has allowed to estimate both the size and the shape of the 3D convex objects. This method has been validated with simulated data, has been compared to a method from the literature and has been used to estimate size distributions of ammonium oxalate particles crystallizing in water that have been compared to other CSD methods.

Une courbe de fragilité sismique qui présente la probabilité de défaillance d’une structure en fonction d’une intensité sismique, est un outil performant pour l’évaluation de la vulnérabilité sismique des structures en génie nucléaire et génie civil. On se concentre dans cette thèse sur l’approche par simulations numériques pour la construction des courbes de fragilité sismique. Une étude comparative des méthodes paramétriques existantes avec l’hypothèse log-normale est d’abord réalisée. Elle permet ensuite de proposer des améliorations de la méthode du maximum de vraisemblance dans le but d’atténuer l’influence de l’excitation sismique lors de son processus de construction. Une autre amélioration est l’application de la méthode de simulations par subsets pour l’évaluation de la probabilité de défaillance faible. Enfin, en utilisant la méthode de calcul de l’évolution des fonctions de densité de probabilité qui permet d’évaluer la probabilité conjointe entre la réponse structurale et les variables aléatoires du système et de l’excitation, nous proposons également une nouvelle technique non-paramétrique de construction des courbes de fragilité sismique sans utiliser l’hypothèse de la loi log-normale. La validation des améliorations et de la nouvelle technique est réalisée sur des exemples numériques. / A seismic fragility curve that shows the failure probability of a structure in function of a seismic intensity is a powerful tool for the evaluation of the seismic vulnerability of structures in nuclear engineering and civil engineering.We focus in this thesis on the numerical simulations-based approach for the construction of seismic fragility curves. A comparative work between existent parametric methods with the lognormal assumption of the fragility curves is first performed. It then allows proposing improvements to the maximum likelihood method in order to mitigate the influence of seismic excitation during its construction process. Another improvement is the application of the subsets simulation method for the evaluation of the low probability of failure. Finally, using the Probability Density Evolution Method (PDEM) for evaluating the joint probability between a structural response and random variables of a system and/or excitations, a new technique for construction of seismic fragility curves was proposed. The seismic fragility curve can be derived without the assumption of lognormal law. The improvements and the new technique are all validated by numerical examples.

Dans cette HDR, notre objectif premier est de présenter nos travaux sur la statistique non paramétrique des processus stochastiques et sur l'estimation fonctionnelle. Plutôt que de vouloir insister sur les détails mathématiques de nos résultats, que l'on pourra toujours retrouver dans les articles correspondants, nous avons choisi de les présenter d'une façon synthétique. Sans prétendre à l'exhaustivité, nous nous sommes attachés à indiquer les articles historiques et à faire un choix de certains articles nous paraîssant les plus intéressants. Les techniques non paramétriques ont pris une importance de plus en plus grande depuis une trentaine d'années dans la recherche en statistique mathématique. Le nombre toujours croissant d'articles sur ce thème en témoigne. Il faut également signaler que le développement des moyens informatiques et la puissance actuelle de calcul des ordinateurs permettent d'élargir toujours plus le champs d'application de ces méthodes. Ce document est organisé en respectant des thématiques. En fait, nous avons classifié l'ensemble de nos travaux en six chapitres. Dans chacun de ces chapitres, nous indiquons les travaux concernés avant un bref historique, ensuite nous résumons les principaux résultats, les idées sous-jacentes, et ce qui a motivé ce travail. Nous scindons nos recherches en deux grandes parties : d'abord, l'estimation fonctionnelle et la statistique des processus en dimension finie (chapitres 1, 2, 3 et 4), et puis, l'analyse statistique des données fonctionnelles (chapitre 5). Le dernier chapitre de ce mémoire est le fruit de nos investigations avec l'équipe de Telecom Lille 1 sur la modélisation statistique du canal de transmission à 60 GHz dans les milieux confinés.

Cette thèse aborde le problème de la reconnaissance d'activités. Elle est fortement motivée par la recherche dans le domaine de la reconnaissance des activités vidéo appliquée au domaine de la surveillance de personnes âgées. Dans ce travail, nous proposons deux contributions principales. La première contribution consiste en une approche pour la reconnaissance d'activité vidéo avec gestion de l'incertitude pour une détection précise d'événements. La deuxième contribution consiste à définir une ontologie et une base de connaissances pour la surveillance dans le domaine de la santé et en particulier la surveillance à l'hôpital de patients atteints de la maladie d'Alzheimer. L'approche de reconnaissance d'activité proposée combine une modélisation sémantique avec un raisonnement probabiliste pour faire face aux erreurs des détecteurs de bas niveau et pour gérer l'incertitude de la reconnaissance d'activité. La reconnaissance probabiliste des activités est basée sur la théorie des probabilités bayésienne qui fournit un cadre cohérent pour traiter les connaissances incertaines. L'approche proposée pour la vérification probabiliste des contraintes spatiale et temporelle des activités est basée sur le modèle de probabilité gaussienne. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec les cliniciens pour définir une ontologie et une base de connaissances pour la surveillance à l'hôpital de patients atteints de la maladie d'Alzheimer. L'ontologie définie contient plusieurs concepts utiles dans le domaine de la santé. Nous avons également défini un certain nombre de critères qui peuvent être observés par les caméras pour permettre la détection des premiers symptômes de la maladie d'Alzheimer. Nous avons validé l'algorithme proposé sur des vidéos réelles. Les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme de reconnaissance d'activité proposé a réussi à reconnaitre les activités avec un taux élevé de reconnaissance. Les résultats obtenus pour la surveillance de patients atteints de la maladie d'Alzheimer mettent en évidence les avantages de l'utilisation de l'approche proposée comme une plate-forme de soutien pour les cliniciens pour mesurer objectivement les performances des patients et obtenir une évaluation quantifiable des activités de la vie quotidienne.

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images. / Intravascular ultrasound (IVUS) is a catheter based medical imaging technique that produces cross-sectional images of blood vessels. These images provide quantitative assessment of the vascular wall, information about the nature of atherosclerotic lesions as well as the plaque shape and size. Over the past few years, this medical imaging modality has become a useful tool in research and clinical applications, particularly in atherosclerotic disease studies. However, IVUS imaging is subject to catheter ring-down artifacts, missing vessel parts due to calcification shadowing or side-branches, heterogeneously looking plaques and ultrasonic speckle from blood. The automated analysis of large IVUS data sets thus represents an important challenge. A three-dimensional segmentation algorithm based on the multiple interface fast-marching method is presented. The segmentation is based on region and contour features of the IVUS images: a new speed fonction for the interface propagation that combines the probability density functions (PDFs) of the vessel wall components and the intensity gradients is proposed. The segmentation is highly automated with the detection of the lumen boundary that is fully automatic. Minimal interactions are necessary with a novel initialization procedure since initial contours of the external vessel wall border are also computed automatically on a limited number of longitudinal images and then proposed to the user for acceptance or correction. The segmentation method was validated with in-vivo IVUS data sets acquired from femoral arteries. This database contained 3 subgroups: pullbacks acquired before balloon angioplasty, after the intervention and at a 1 year follow-up examination. Results were compared with validation contours that were manually traced by different experts in IVUS image analysis. The lumen and external wall boundaries detected with the fast-marching method are in agreement with the experts' manually traced contours with similarly found area measurements and small point-to-point contour differences. In addition, the 3D fast-marching segmentation method dramatically reduced the analysis time compared to manual tracing. Such a valdiation study, with comparison between pre- and post-intervention data, has never been reported in the IVUS segmentation literature. In conclusion, the fast-marching method combining the information on the gray level distributions and intensity gradients of the images is precise and efficient to analyze large IVUS sequences. It is hoped that the fast-marching method will become a widely used tool for the fastidious and difficult task of IVUS image processing.

Une courbe de fragilité sismique qui présente la probabilité de défaillance d'une structure en fonction d'une intensité sismique, est un outil performant pour l'évaluation de la vulnérabilité sismique des structures en génie nucléaire et génie civil. On se concentre dans cette thèse sur l'approche par simulations numériques pour la construction des courbes de fragilité sismique. Une étude comparative des méthodes paramétriques existantes avec l'hypothèse log-normale est d'abord réalisée. Elle permet ensuite de proposer des améliorations de la méthode du maximum de vraisemblance dans le but d'atténuer l'influence de l'excitation sismique lors de son processus de construction. Une autre amélioration est l'application de la méthode de simulations par subsets pour l'évaluation de la probabilité de défaillance faible. Enfin, en utilisant la méthode de calcul de l'évolution des fonctions de densité de probabilité qui permet d'évaluer la probabilité conjointe entre la réponse structurale et les variables aléatoires du système et de l'excitation, nous proposons également une nouvelle technique non-paramétrique de construction des courbes de fragilité sismique sans utiliser l'hypothèse de la loi log-normale. La validation des améliorations et de la nouvelle technique est réalisée sur des exemples numériques.

Cette étude, menée principalement par des moyens expérimentaux, analyse la dynamique des fluctuations de concentration produites au sein d’un panache d’un scalaire passif émis par une source ponctuelle dans une couche limite turbulente. En étendant le travail de Fackrell and Robins (1982) sur les fluctuations de concentration, on décrit l’évolution des quatre premiers moments de la concentration et on étudie l’influence des conditions à la source (telles que la taille et la hauteur de la source et la vitesse de sortie) sur les moments mêmes. L’étude est complétée par une description détaillée des statistiques du champ de vitesse dans la couche limite, comprenant des informations sur la structure spatiale et temporelle de la turbulence. Cette base de données expérimentale a été utilisée pour valider deux différentes approches à la modélisation de la dispersion: un modèle analytique de meandering et un modèle Lagrangien stochastique avec un schéma de micro mélange. / This experimental study analyses the dynamics of concentration fluctuations in a passive plume emitted by a point source within the turbulent boundary layer. We aim to extend the popular study of Fackrell and Robins (1982) about concentration fluctuations and fluxes from point sources by including third and fourth moments of concentration. We also further inquire into the influence of source conditions, such as the source size, source elevation and emission velocity, on higher order concentration moments. The data set is completed by a detailed description of the velocity statistics within the TBL, with exhaustive information on both the temporal and spatial structure of the flow. The experimental data-set has been used to test two different modeling ap- proaches: an analytical meandering plume model (in one and in three dimen- sions) and a Lagrangian stochastic micro-mixing model.

Dans ce mémoire de thèse, nous nous intéressons à la modélisation non paramétrique de données spatiales et/ou fonctionnelles, plus particulièrement basée sur la méthode à noyau. En général, les échantillons que nous avons considérés pour établir les propriétés asymptotiques des estimateurs proposés sont constitués de variables dépendantes. La spécificité des méthodes étudiées réside dans le fait que les estimateurs prennent en compte la structure de dépendance des données considérées.Dans une première partie, nous appréhendons l’étude de variables réelles spatialement dépendantes. Nous proposons une nouvelle approche à noyau pour estimer les fonctions de densité de probabilité et de régression spatiales ainsi que le mode. La particularité de cette approche est qu’elle permet de tenir compte à la fois de la proximité entre les observations et de celle entre les sites. Nous étudions les comportements asymptotiques des estimateurs proposés ainsi que leurs applications à des données simulées et réelles.Dans une seconde partie, nous nous intéressons à la modélisation de données à valeurs dans un espace de dimension infinie ou dites "données fonctionnelles". Dans un premier temps, nous adaptons le modèle de régression non paramétrique introduit en première partie au cadre de données fonctionnelles spatialement dépendantes. Nous donnons des résultats asymptotiques ainsi que numériques. Puis, dans un second temps, nous étudions un modèle de régression de séries temporelles dont les variables explicatives sont fonctionnelles et le processus des innovations est autorégressif. Nous proposons une procédure permettant de tenir compte de l’information contenue dans le processus des erreurs. Après avoir étudié le comportement asymptotique de l’estimateur à noyau proposé, nous analysons ses performances sur des données simulées puis réelles.La troisième partie est consacrée aux applications. Tout d’abord, nous présentons des résultats de classification non supervisée de données spatiales (multivariées), simulées et réelles. La méthode de classification considérée est basée sur l’estimation du mode spatial, obtenu à partir de l’estimateur de la fonction de densité spatiale introduit dans le cadre de la première partie de cette thèse. Puis, nous appliquons cette méthode de classification basée sur le mode ainsi que d’autres méthodes de classification non supervisée de la littérature sur des données hydrologiques de nature fonctionnelle. Enfin, cette classification des données hydrologiques nous a amené à appliquer des outils de détection de rupture sur ces données fonctionnelles. / In this dissertation, we are interested in nonparametric modeling of spatial and/or functional data, more specifically based on kernel method. Generally, the samples we have considered for establishing asymptotic properties of the proposed estimators are constituted of dependent variables. The specificity of the studied methods lies in the fact that the estimators take into account the structure of the dependence of the considered data.In a first part, we study real variables spatially dependent. We propose a new kernel approach to estimating spatial probability density of the mode and regression functions. The distinctive feature of this approach is that it allows taking into account both the proximity between observations and that between sites. We study the asymptotic behaviors of the proposed estimates as well as their applications to simulated and real data. In a second part, we are interested in modeling data valued in a space of infinite dimension or so-called "functional data". As a first step, we adapt the nonparametric regression model, introduced in the first part, to spatially functional dependent data framework. We get convergence results as well as numerical results. Then, later, we study time series regression model in which explanatory variables are functional and the innovation process is autoregressive. We propose a procedure which allows us to take into account information contained in the error process. After showing asymptotic behavior of the proposed kernel estimate, we study its performance on simulated and real data.The third part is devoted to applications. First of all, we present unsupervised classificationresults of simulated and real spatial data (multivariate). The considered classification method is based on the estimation of spatial mode, obtained from the spatial density function introduced in the first part of this thesis. Then, we apply this classification method based on the mode as well as other unsupervised classification methods of the literature on hydrological data of functional nature. Lastly, this classification of hydrological data has led us to apply change point detection tools on these functional data.

Cette thèse a pour objet la simulation d'une zone de mélange turbulente issue de l'instabilité de Richtmyer-Meshkov à l'aide d'un modèle à fonction de densité de probabilité (PDF). Nous analysons plus particulièrement la prise en charge par le modèle PDF du transport de l'énergie cinétique turbulente dans la zone de mélange.Dans cette optique, nous commençons par mettre en avant le lien existant entre les statistiques en un point de l'écoulement et ses conditions initiales aux grandes échelles. Ce lien s'exprime à travers le principe de permanence des grandes échelles, et permet d'établir des prédictions pour certaines grandeurs de la zone de mélange, telles que son taux de croissance ou son anisotropie.Nous dérivons ensuite un modèle PDF de Langevin capable de restituer cette dépendance aux conditions initiales. Ce modèle est ensuite validé en le comparant à des résultats issus de simulations aux grandes échelles (LES).Enfin, une analyse asymptotique du modèle proposé permet d'éclairer notre compréhension du transport turbulent. Un régime de diffusion est mis en évidence, et l'expression du coefficient de diffusion associé à ce régime atteste l'influence de la permanence des grandes échelles sur le transport turbulent.Tout au long de cette thèse, nous nous sommes appuyés sur des résultats issus de simulations de Monte Carlo du modèle de Langevin. A cet effet, nous avons développé une méthode spécifique eulérienne et à l'avons comparé à des alternatives lagrangiennes. / The aim of the thesis is to simulate a turbulent mixing zone resulting from the Richtmyer-Meshkov instability using a probability density function (PDF) model. An emphasis is put on the analysis of the turbulent kinetic energy transport.To this end, we first highlight the link existing between the one-point statistics of the flow and its initial conditions at large scales. This link is expressed through the principle of permanence of large eddies, and allows to establish predictions for quantities of the mixing zone, such as its growth rate or its anisotropy.We then derive a Langevin PDF model which is able to reproduce this dependency of the statistics on the initial conditions. This model is then validated by comparing it against large eddy simulations (LES).Finally, an asymptotic analysis of the derived model helps to improve our understanding of the turbulent transport. A diffusion regime is identified, and the expression of the diffusion coefficient associated with this regime confirms the influence of the permanence of large eddies on the turbulent transport.Throughout this thesis, our numerical results were based on Monte Carlo simulations for the Langevin model. In this regard, we proceeded to the development of a specific Eulerian method and its comparison with Lagrangian counterparts.

Le développement des moyens de communications par l'intermédiaire des ondes<br /> électromagnétiques connaît une croissance sans précédent depuis quelques années, grâce<br /> notamment au développement de la téléphonie mobile. La chambre réverbérante est un<br /> moyen d'essais qui permet d'étudier l'influence de ces ondes électromagnétiques sur un<br /> appareil électronique particulier. Cependant, le fonctionnement d'une chambre<br /> réverbérante étant complexe, il est primordial de procéder à des simulations afin de<br /> déterminer quels sont les paramètres cruciaux entrant en jeu.<br /> <br /> Le travail de cette thèse consiste à modéliser et à simuler le fonctionnement d'une<br /> chambre réverbérante à l'aide de la méthode des différences finies dans le domaine<br /> temporel. Après une brève étude portant sur quelques résultats de mesures de champ et<br /> de puissances effectuées dans une chambre réverbérante, le chapitre~2 aborde les<br /> différents problèmes liés à la modélisation de la chambre. La notion de pertes étant<br /> déterminante pour évaluer le fonctionnement d'une chambre réverbérante, deux méthodes<br /> implémentant ces pertes sont aussi exposées dans ce chapitre. L'étude menée dans le<br /> chapitre~3 consiste à analyser l'influence du brasseur sur les premiers modes propres<br /> de la chambre, ceux-ci pouvant être décalés de plusieurs MHz. Le chapitre~4 présente<br /> des résultats de simulations en hautes fréquences comparés à des résultats<br /> statistiques théoriques. Le cas de la présence d'un objet au sein de la chambre<br /> pouvant perturber le champ est aussi abordé. Enfin, le chapitre~5 montre une<br /> comparaison des résultats statistiques dans le cas où l'on considère plusieurs formes<br /> de brasseurs.