L'objet principal de cette thèse est de développer des estimateurs adaptatifs en statistique pour données fonctionnelles. Dans une première partie, nous nous intéressons au modèle linéaire fonctionnel et nous définissons un critère de sélection de la dimension pour des estimateurs par projection définis sur des bases fixe ou aléatoire. Les estimateurs obtenus vérifient une inégalité de type oracle et atteignent la vitesse de convergence minimax pour le risque lié à l'erreur de prédiction. Pour les estimateurs définis sur une collection de modèles aléatoires, des outils de théorie de la perturbation ont été utilisés pour contrôler les projecteurs aléatoires de manière non-asymptotique. D'un point de vue numérique, cette méthode de sélection de la dimension est plus rapide et plus stable que les méthodes usuelles de validation croisée. Dans une seconde partie, nous proposons un critère de sélection de fenêtre inspiré des travaux de Goldenshluger et Lepski, pour des estimateurs à noyau de la fonction de répartition conditionnelle lorsque la covariable est fonctionnelle. Le risque de l'estimateur obtenu est majoré de manière non-asymptotique. Des bornes inférieures sont prouvées ce qui nous permet d'établir que notre estimateur atteint la vitesse de convergence minimax, à une perte logarithmique près. Dans une dernière partie, nous proposons une extension au cadre fonctionnel de la méthodologie des surfaces de réponse, très utilisée dans l'industrie. Ce travail est motivé par une application à la sûreté nucléaire.

Lorsque des bases de données fonctionnelles sont trop grandes pour être observées de manière exhaustive, les techniques d'échantillonnage fournissent une solution efficace pour estimer des quantités globales simples, telles que la courbe moyenne, sans être obligé de stocker toutes les données. Dans cette thèse, nous proposons un estimateur d'Horvitz-Thompson de la courbe moyenne, et grâce à des hypothèses asymptotiques sur le plan de sondage nous avons établi un Théorème Central Limite Fonctionnel dans le cadre des fonctions continues afin d'obtenir des bandes de confiance asymptotiques. Pour un plan d'échantillonnage à taille fixe, nous montrons que le sondage stratifié peut grandement améliorer l'estimation comparativement au sondage aléatoire simple. De plus, nous étendons la règle d'allocation optimale de Neyman dans le contexte fonctionnel. La prise en compte d'information auxiliaire a été développée grâce à des estimateurs par modèle assisté, mais aussi en utilisant directement cette information dans les poids d'échantillonnage avec le sondage à probabilités inégales proportionnelles à la taille. Le cas des courbes bruitées est également étudié avec la mise en place d'un lissage par polynômes locaux. Pour sélectionner la largeur de la fenêtre de lissage, nous proposons une méthode de validation croisée qui tient compte des poids de sondage. Les propriétés de consistance de nos estimateurs sont établies, ainsi que la normalité asymptotique des estimateurs de la courbe moyenne. Deux méthodes de constructions des bandes de confiance sont proposées. La première utilise la normalité asymptotique de nos estimateurs en simulant un processus Gaussien conditionnellement à sa fonction de covariance afin d'en estimer la loi du sup. La seconde utilise des techniques de bootstrap en population finie qui ne nécessitent pas l'estimation de la fonction de covariance.

Nous abordons divers problèmes concernant les séries temporelles fonctionnelles. Il s'agit de processus stochastiques discrets à valeurs dans un espace fonctionnel. La principale motivation provient de l’interprétation séquentielle d'un phénomène continu. Si par exemple on observe des données météorologiques au cours du temps de manière continue, il est naturel de segmenter ce processus en une série temporelle fonctionnelle indexée par les jours. Chaque terme de la série représente la courbe journalière. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à l'analyse spectrale. Plus précisément nous avons montré que sous des hypothèses très générales, la transformée de Fourier discrète d’une telle série est asymptotiquement normale et a pour variance l’opérateur de densité spectrale. Une application possible de ce résultat est de tester la présence de composantes périodiques dans une série fonctionnelle. Nous avons développé un test valable pour une fréquence arbitraire. Pour ce faire, nous avons étudié le comportement asymptotique du maximum de la norme de la transformée de Fourier. Enfin, nous avons travaillé sur la généralisation fonctionnelle du modèle GARCH. Ce modèle permet de décrire la dynamique de la volatilité, c’est-à-dire de la variance conditionnelle, dans les données financières. Nous avons proposé une méthode d’estimation des paramètres du modèle, inspirée de l’estimateur de quasi-maximum de vraisemblance. Nous avons montré que cet estimateur est convergent et asymptotiquement normal, puis nous l’avons évalué sur des simulations et appliqué à des données réelles. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans cette thèse, nous nous intéressons à développer des outils mathématiques, afin de traiter une gamme des signaux biologiques et économiques. En premier lieu, nous proposons la transformée Dynalet, considérée comme une alternative, pour des signaux de relaxation sans symétrie interne, à la transformée de Fourier et à la transformée ondelette. L'applicabilité de cette nouvelle approximation est illustrée sur des données réelles. Ensuite, nous corrigeons la ligne de base des signaux biologiques spectrométriques, à l'aide d'une régression expectile pénalisée, qui, sur les applications proposées, est plus performante qu'une régression quantile. Puis, afin d'éliminer le bruit blanc, nous adaptons aux signaux spectrométriques une nouvelle approche combinant ondelette, seuillage doux et composants PLS. Pour terminer, comme les signaux peuvent être considérés comme des données fonctionnelles, d'une part, nous développons une vraisemblance locale fonctionnelle dont le but est d'effectuer une classification supervisée des courbes, et, d'autre part, nous estimons l'opérateur de régression pour une réponse scalaire positive non nulle, par minimisation de l'erreur quadratique moyenne relative. De plus, les lois asymptotiques de notre estimateur sont établies et son efficacité est illustrée sur des données simulées et sur des données spectroscopiques et économiques. / In this thesis, we focus on developing mathematical tools to treat a range of biological and economic signals. First, we propose the Dynalet transform for non-symmetrical biological relaxation signals. This transform is considered as an alternative to the Fourier transform and the wavelet transform. The applicability of the new approximation approach is illustrated on real data. Then, for spectrometric biological signals, we correct the baseline using a penalized expectile regression. Thus, the proposed applications show that our proposed regression is more efficient than the quantile regression. Then to remove random noise, we adapt to spectrometric data a new denoising method that combine wavelets, soft thresholding rule and PLS components. Finally, note that the biological signals may be often regarded as functional data. On one hand, we develop a functional local likelihood aiming to perform a supervised classification of curves. On the other hand, we estimate the regression operator with positive responses, by minimizing the mean squared relative error. Moreover, The asymptotic distributions of our estimator are established and their efficiency is illustrated on a simulation study and on a spectroscopic and economic data set.

Le but principal de ce manuscrit est celui de présenter une nouvelle méthode d'interpolation entre des probabilités inspirée du problème de Schrödinger, problème de minimisation entropique ayant des liens très forts avec le transport optimal. À l'aide de solutions au problème de Schrödinger, nous obtenons un schéma d'approximation robuste jusqu'au deuxième ordre et différent de Brenier-McCann qui permet d'établir la formule de dérivation du deuxième ordre le long des géodésiques Wasserstein dans le cadre de espaces RCD* de dimension finie. Cette formule était inconnue même dans le cadre des espaces d'Alexandrov et nous en donnerons quelques applications. La démonstration utilise un ensemble remarquable de nouvelles propriétés pour les solutions au problème de Schrödinger dynamique :- une borne uniforme des densités le long des interpolations entropiques ;- la lipschitzianité uniforme des potentiels de Schrödinger ;- un contrôle L2 uniforme des accélérations. Ces outils sont indispensables pour explorer les informations géométriques encodées par les interpolations entropiques. Les techniques utilisées peuvent aussi être employées pour montrer que la solution visqueuse de l'équation d'Hamilton-Jacobi peut être récupérée à travers une méthode de « vanishing viscosity », comme dans le cas lisse.Dans tout le manuscrit, plusieurs remarques sur l'interprétation physique du problème de Schrödinger seront mises en lumière. Cela pourra aider le lecteur à mieux comprendre les motivations probabilistes et physiques du problème, ainsi qu'à les connecter avec la nature analytique et géométrique de la dissertation. / Main aim of this manuscript is to present a new interpolation technique for probability measures, which is strongly inspired by the Schrödinger problem, an entropy minimization problem deeply related to optimal transport. By means of the solutions to the Schrödinger problem, we build an efficient approximation scheme, robust up to the second order and different from Brenier-McCann's classical one. Such scheme allows us to prove the second order differentiation formula along geodesics in finite-dimensional RCD* spaces. This formula is new even in the context of Alexandrov spaces and we provide some applications.The proof relies on new, even in the smooth setting, estimates concerning entropic interpolations which we believe are interesting on their own. In particular we obtain:- equiboundedness of the densities along the entropic interpolations,- equi-Lipschitz continuity of the Schrödinger potentials,- a uniform weighted L2 control of the Hessian of such potentials. These tools are very useful in the investigation of the geometric information encoded in entropic interpolations. The techniques used in this work can be also used to show that the viscous solution of the Hamilton-Jacobi equation can be obtained via a vanishing viscosity method, in accordance with the smooth case. Throughout the whole manuscript, several remarks on the physical interpretation of the Schrödinger problem are pointed out. Hopefully, this will allow the reader to better understand the physical and probabilistic motivations of the problem as well as to connect them with the analytical and geometric nature of the dissertation.

Pour V un processus aléatoire càd-làg, on appelle diffusion dans le milieu aléatoire V la solution formelle de l’équation différentielle stochastique \[ dX_t = - \frac1{2} V'(X_t) dt + dB_t, \] où B est un mouvement brownien indépendant de V . Le temps local au temps t et à la position x dela diffusion, noté LX(t, x), donne une mesure de la quantité de temps passé par la diffusion au point x, avant l’instant t. Dans cette thèse nous considérons le cas où le milieu V est un processus de Lévyspectralement négatif convergeant presque sûrement vers −∞, et nous nous intéressons au comportementasymptotique lorsque t tend vers l’infini de $\mathcal{L}_X^*(t) := \sup_{\mathbb{R}} \mathcal{L}_X(t, .)$ le supremum du temps local de ladiffusion, ainsi qu’à la localisation du point le plus visité par la diffusion. Nous déterminons notammentla convergence en loi et le comportement presque sûr du supremum du temps local. Cette étude révèleque le comportement asymptotique du supremum du temps local est fortement lié aux propriétés desfonctionnelles exponentielles des processus de Lévy conditionnés à rester positifs et cela nous amène àétudier ces dernières. Si V est un processus de Lévy, V ↑ désigne le processus V conditionné à rester positif.La fonctionnelle exponentielle de V ↑ est la variable aléatoire $\int_0^{+ \infty} e^{- V^{\uparrow} (t)}dt$ . Nous étudions en particulier sa finitude, son auto-décomposabilité, l’existence de moments exponentiels, sa queue en 0, l’existence et larégularité de sa densité. / For V a random càd-làg process, we call diffusion in the random medium V the formal solution of thestochastic differential equation \[ dX_t = - \frac1{2} V'(X_t) dt + dB_t, \] where B is a brownian motion independent of V . The local time at time t and at the position x of thediffusion, denoted by LX(t, x), gives a measure of the amount of time spent by the diffusion at point x,before instant t. In this thesis we consider the case where the medium V is a spectrally negative Lévyprocess converging almost surely toward −∞, and we are interested in the asymptotic behavior, whent goes to infinity, of $\mathcal{L}_X^*(t) := \sup_{\mathbb{R}} \mathcal{L}_X(t, .)$ the supremum of the local time of the diffusion. We arealso interested in the localization of the point most visited by the diffusion. We notably establish theconvergence in distribution and the almost sure behavior of the supremum of the local time. This studyreveals that the asymptotic behavior of the supremum of the local time is deeply linked to the propertiesof the exponential functionals of Lévy processes conditioned to stay positive and this brings us to studythem. If V is a Lévy process, V ↑ denotes the process V conditioned to stay positive. The exponentialfunctional of V ↑ is the random variable $\int_0^{+ \infty} e^{- V^{\uparrow} (t)}dt$ . For this object, we study in particular finiteness,

Cette thèse traite principalement des théorèmes limites pour les processus empiriques de fonctionnelles de clusters d'extrêmes de séquences et champs aléatoires faiblement dépendants. Des théorèmes limites pour les processus empiriques de fonctionnelles de clusters d'extrême de séries temporelles stationnaires sont donnés par Drees & Rootzén [2010] sous des conditions de régularité absolue (ou "ß-mélange"). Cependant, ces conditions de dépendance de type mélange sont très restrictives : elles sont particulièrement adaptées aux modèles dans la finance et dans l'histoire, et elles sont de plus compliquées à vérifier. Généralement, pour d'autres modèles fréquemment rencontré dans les domaines applicatifs, les conditions de mélange ne sont pas satisfaites. En revanche, les conditions de dépendance faible, selon Doukhan and Louhichi [1999] et Dedecker & Prieur [2004a], sont des conditions qui généralisent les notions de mélange et d'association. Elles sont plus simple à vérifier et peuvent être satisfaites pour de nombreux modèles. Plus précisément, sous des conditions faibles, tous les processus causals ou non causals sont faiblement dépendants: les processus Gaussien, associés, linéaires, ARCH(∞), bilinéaires et notamment Volterra entrent dans cette liste. À partir de ces conditions favorables, nous étendons certains des théorèmes limites de Drees & Rootzén [2010] à processus faiblement dépendants. En outre, comme application des théorèmes précédents, nous montrons la convergence en loi de l'estimateur de l'extremogramme de Davis & Mikosch [2009] et l'estimateur fonctionnel de l'indice extrémal de Drees [2011] sous dépendance faible. Nous démontrons un théorème de la valeur extrême pour les champs aléatoires stationnaires faiblement dépendants et nous proposons, sous les mêmes conditions, un critère du domaine d'attraction d'une loi d'extrêmes. Le document se conclue sur des théorèmes limites pour les processus empiriques de fonctionnelles de clusters d’extrêmes de champs aléatoires stationnaires faiblement dépendants, et met en évidence la convergence en loi de l'estimateur d'un extremogramme de processus spatio-temporels stationnaires faiblement dépendants en tant qu'application. / This thesis deals mainly with limit theorems for empirical processes of extreme cluster functionals of weakly dependent random fields and sequences. Limit theorems for empirical processes of extreme cluster functionals of stationnary time series are given by Drees & Rootzén [2010] under absolute regularity (or "ß-mixing") conditions. However, these dependence conditions of mixing type are very restrictive: on the one hand, they are best suited for models in finance and history, and on the other hand, they are difficult to verify. Generally, for other models common in applications, the mixing conditions are not satisfied. In contrast, weak dependence conditions, as defined by Doukhan & Louhichi [1999] and Dedecker & Prieur [2004a], are dependence conditions which generalises the notions of mixing and association. These are easier to verify and applicable to a wide list of models. More precisely, under weak conditions, all the causal or non-causal processes are weakly dependent: Gaussian, associated, linear, ARCH(∞), bilinear and Volterra processes are some included in this list. Under these conveniences, we expand some of the limit theorems of Drees & Rootzén [2010] to weakly dependent processes. These latter results are used in order to show the convergence in distribution of the extremogram estimator of Davis & Mikosch [2009] and the functional estimator of the extremal index introduced by Drees [2011] under weak dependence. We prove an extreme value theorem for weakly dependent stationary random fields and we propose, under the same conditions, a domain of attraction criteria of a law of extremes. The document ends with limit theorems for the empirical process of extreme cluster functionals of stationary weakly dependent random fields, deriving also the convergence in distribution of the estimator of an extremogram for stationary weakly dependent space-time processes.

L'ischémie myocardique est caractérisée par la survenue de désordres ioniques et métaboliques responsables de la perte de l'intégrité structurale et fonctionnelle cellulaire, notamment au niveau des mitochondries et, en conséquence, de l'altération de l'activité électromécanique cardiaque. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes intéressés : 1) à l'étude des lésions d'ischémie-reperfusion (I/R) et des moyens pharmacologiques de cardioprotection avec amlodipine (antagoniste calcique), perindorpilate (Inhibiteur de l'enzyme de conversion). Après avoir mis en évidence les différentes altérations électrophyiologiques, hémodynamiques, structurales et fonctionnelles mitochondriales induite par un épisode d'I/R, les molécules précédemment citées sont administrées seules ou en association, en bolus IV, avant l'induction de l'ischémie myocardique par ligature de l'artère interventriculaire antérieure dans sa partie distale et à une minute seulement après la reperfusion (Etude I, n=36 porcelets domestiques) ; 2) à la cardiotoxicité aigue d'un anesthésique local en l'occurrence la lévobubivacaine à la suite d'une injection intravasculaire (IV). Cette toxicité a été évaluée dans deux situations distinctes : circulation coronaire préservée ou ischémie myocardique. Ces deux situations permettent de « mimer » respectivement une intoxication à la levobupivacaïne chez un sujet sain ou coronarien ; 3) à l'effet bénéfique éventuel des émulsions lipidiques (Intralipid®) dans les mêmes conditions expérimentales. Les émulsions lipidiques ont été administrées quelques minutes après l'injection (IV) de la levobupivacaïne (Etude II, n=48 porcelets domestiques). Ces études ont été menées, in vivo, sur des porcs anesthésiés et ventilés. Les paramètres électrophysiologiques et hémodynamiques ont été déterminés tout au long de l'expérimentation à des intervalles réguliers. A la fin des expériences, les animaux ont été euthanasiés et des fragments de ventricule gauche ont été prélevés pour l'évaluation structurale cellulaire et fonctionnelle mitochondriale / Myocardial ischemia is characterized by the development of ionic and metabolic disorders that result in the loss of the structural and functional cellular integrity, especially within mitochondria and, consequently, in alterations of cardiac electromechanical activity. In the context of this thesis, the following aspects have been investigated: (1) ischemia-reperfusion (I/R) lesions and pharmacological measures of cardioprotection involving the calcium antagonist amlodipine, and the converting enzyme inhibitor perindorpilate. After describing the various electrophysiological, hemodynamic, and mitochondrial (both structural and functional) alterations induced by I/R, amlodipine and perindorpilate were administered either alone or combined, via a bolus IV injection, prior to a distal ligation of the anterior interventricular artery, and then one minute after reperfusion (Study II; n = 36 domestic piglets); (2) the acute cardiotoxicity of the local anesthetic levobupivacaine following an IV injection. Cardiotoxic effects were evaluated in two distinctive situations: preserved coronary circulation and experimental myocardial ischemia. Using both situations allows for mimicking levobupivacaine overdose in a healthy patient or a patient with coronary disease, respectively; (3) the possibly beneficial effect of lipid emulsions (Intralipid®) in both experimental conditions. Lipid emulsions were administered a few minutes following the IV injection of levobupivacaine (Study II, n=48 domestic piglets). These investigations were conducted in vivo on piglets anesthetized and ventilated. Electrophysiological and hemodynamic parameters were measured at given intervals throughout the study. At the end of the study, the animals were sacrificed and tissue samples of the left ventricles were withdrawn to measure the structure and function of mitochondria

En imagerie hyperspectrale, chaque pixel est associé à un spectre provenant de la réflectance observée en d points de mesure (i.e., longueurs d'onde). On se retrouve souvent dans une situation où la taille d'échantillon n est relativement faible devant le nombre d de variables. Ce phénomène appelé "fléau de la dimension" est bien connu en statistique multivariée. Plus d augmente devant n, plus les performances des méthodologies statistiques standard se dégradent. Les spectres de réflectance intègrent dans leur dimension spectrale un continuum qui leur confère une nature fonctionnelle. Un hyperspectre peut être modélisé par une fonction univariée de la longueur d'onde, sa représentation produisant une courbe. L'utilisation de méthodes fonctionnelles sur de telles données permet de prendre en compte des aspects fonctionnels tels que la continuité, l'ordre des bandes spectrales, et de s'affranchir des fortes corrélations liées à la finesse de la grille de discrétisation. L'objectif principal de cette thèse est d'évaluer la pertinence de l'approche fonctionnelle dans le domaine de la télédétection hyperspectrale lors de l'analyse statistique. Nous nous sommes focalisés sur le modèle non-paramétrique de régression fonctionnelle, couvrant la classification supervisée. Dans un premier temps, l'approche fonctionnelle a été comparée avec des méthodes multivariées usuellement employées en télédétection. L'approche fonctionnelle surpasse les méthodes multivariées dans des situations délicates où l'on dispose d'une petite taille d'échantillon d'apprentissage combinée à des classes relativement homogènes (c'est-à-dire difficiles à discriminer). Dans un second temps, une alternative à l'approche fonctionnelle pour s'affranchir du fléau de la dimension a été développée à l'aide d'un modèle parcimonieux. Ce dernier permet, à travers la sélection d'un petit nombre de points de mesure, de réduire la dimensionnalité du problème tout en augmentant l'interprétabilité des résultats. Dans un troisième temps, nous nous sommes intéressés à la situation pratique quasi-systématique où l'on dispose de données fonctionnelles contaminées. Nous avons démontré que pour une taille d'échantillon fixée, plus la discrétisation est fine, meilleure sera la prédiction. Autrement dit, plus d est grand devant n, plus la méthode statistique fonctionnelle développée est performante. / In hyperspectral imaging, each pixel is associated with a spectrum derived from observed reflectance in d measurement points (i.e., wavelengths). We are often facing a situation where the sample size n is relatively low compared to the number d of variables. This phenomenon called "curse of dimensionality" is well known in multivariate statistics. The mored increases with respect to n, the more standard statistical methodologies performances are degraded. Reflectance spectra incorporate in their spectral dimension a continuum that gives them a functional nature. A hyperspectrum can be modelised by an univariate function of wavelength and his representation produces a curve. The use of functional methods allows to take into account functional aspects such as continuity, spectral bands order, and to overcome strong correlations coming from the discretization grid fineness. The main aim of this thesis is to assess the relevance of the functional approach in the field of hyperspectral remote sensing for statistical analysis. We focused on the nonparametric fonctional regression model, including supervised classification. Firstly, the functional approach has been compared with multivariate methods usually involved in remote sensing. The functional approach outperforms multivariate methods in critical situations where one has a small training sample size combined with relatively homogeneous classes (that is to say, hard to discriminate). Secondly, an alternative to the functional approach to overcome the curse of dimensionality has been proposed using parsimonious models. This latter allows, through the selection of few measurement points, to reduce problem dimensionality while increasing results interpretability. Finally, we were interested in the almost systematic situation where one has contaminated functional data. We proved that for a fixed sample size, the finer the discretization, the better the prediction. In other words, the larger dis compared to n, the more effective the functional statistical methodis.

Le problème isopérimétrique consiste, dans un espace métrique mesuré, à trouver les ensembles qui, à volume fixé, ont la plus petite mesure de surface. Il peut être formulé dans de nombreux cadres (espaces métriques mesurés généraux, variétés riemanniennes à poids, parties de l'espace euclidien...). Deux questions se dégagent de ce problème : - Quels sont les ensembles solutions, c'est-à-dire ayant la plus petite mesure de surface ? (Il faut noter que ces ensembles n'existent pas toujours). - Que vaut la plus petite mesure de surface ? La solution à la deuxième question peut être formulée sous la forme d'une fonction, appelée profil isopérimétrique, qui, à une valeur de volume (pondéré) donnée, associe la plus petite mesure de surface correspondante. La notion de mesure de surface, quant à elle, peut être définie de plusieurs manières (contenu de Minkowski, périmètre géométrique...), toutes dépendant étroitement à la fois de la distance et de la mesure ambiantes. L'objet principal de cette thèse est l'étude du problème isopérimétrique dans des espaces produits, que ce soit pour transférer des inégalités isopérimétriques d'espaces facteurs vers ces produits, ou pour comparer le profil isopérimétrique de l'espace produit à ceux des facteurs. La thèse se découpe en quatre parties : - Étude de l'opération de symétrisation (pour les ensembles) et de réarrangement (pour les fonctions), notions analogues, du point de vue de la théorie de la mesure géométrique et des fonctions à variations bornée. Ces opérations agissent de sorte à ce que n'augmente pas la mesure de surface (pour les ensembles), ou la variation (pour les fonctions). Nous introduisons notamment une nouvelle classe d'espaces modèles, pour lesquels nous obtenons des résultats qualitativement similaires à ceux obtenus pour les espaces modèles classiques : inégalités isopérimétriques transférées aux produits, comparaison d'énergies (pour des fonctionnelles convexes). - Détail d'un argument de minoration du profil isopérimétrique d'un espace métrique produit XxY par une fonction dépendant des profils de X et Y, pour une large classe de distances produits sur XxY. L'étude de ce problème est faite via la minimisation d'une fonctionnelle sur la classe des mesures de Radon. - Étude du problème isopérimétrique dans un espace métrique mesuré produit (le produit d'ordre quelconque du même espace métrique mesuré), muni de la combinaison uniforme de sa distance (élargissement uniforme). Nous donnons un critère pour que tous les profils isopérimétriques (quel que soit l'ordre d'itération du produit) soient minorés par un multiple du minorant du profil isopérimétrique de l'espace originel. Ceci est fait en utilisant notamment des méthodes ayant trait aux inégalités fonctionnelles. Nous appliquons ensuite les résultats aux influences géométriques. - Étude d'inégalités fonctionnelles dites isopérimétriques, permettant d'appréhender le comportement isopérimétrique dans l'espace produit correspondant d'ordre quelconque. Nous résumons l'état des connaissances à propos des inégalités de ce type et proposons une autre méthode qui pourrait aboutir à prouver une telle inégalité dans le cas de mesures réelles particulières, pour lesquelles le problème est ouvert. / The isoperimetric problem in a metric measured space consists in finding the sets having minimal boundary measure, with prescribed volume. It can be formulated in various settings (general metric measured spaces, Riemannian manifolds, submanifolds of the Euclidean space, ...). At this point, two questions arise : - What are the optimal sets, namely the sets having smallest boundary measure (it has to be said that they do not always exist) ? - What is the smallest boundary measure ? The solution to the second answer can be expressed by a function called the isoperimetric profile. This function maps a value of (prescribed) measure onto the corresponding smallest boundary measure. As for the precise notion of boundary measure, it can be defined in different ways (Minkowski content, geometric perimeter, ...), all of them closely linked to the ambient distance and measure. The main object of this thesis is the study of the isoperimetric problem in product spaces, in order to transfer isoperimetric inequalities from factor spaces to the product spaces, or to compare their isoperimetric profiles. The thesis is divided into four parts : - Study of the symmetrization operation (for sets) and the rearrangement operation (for functions), analogous notions, from the point of view of Geometric Measure Theory and Bounded Variation functions. These operations cause the boundary measure to decrease (for sets), or the variation (for functions). We introduce a new class of model spaces, for which we obtain similar results to those concerning classic model spaces : transfer of isoperimetric inequalities to the product spaces, energy comparison (for convex functionals). - Detailed proof of an argument of minorization of the isoperimetric profile of a metric measured product space XxY by a function depending on the profiles of X and Y, for a wide class of product distances over XxY. The study of this problem uses the minimization of a functional defined on Radon measures class. - Study of the isoperimetric problem in a metric measured space (n times the same space) equipped with the uniform combination of its distance (uniform enlargement). We give a condition under which every isoperimetric profile (whatever the order of iteration might be) is bounded from below by a quantity which is proportional to the isoperimetric profile of the underlying space. We then apply the result to geometric influences. - Study of isoperimetric functional inequalities, which give information about the isoperimetric behavior of the product spaces. We give an overview of the results about this kind of inequalities, and suggest a method to prove such an inequality in a particular case of real measures for which the problem reamins open.