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Cette thèse porte sur l'utilisation de données de vols pour l'optimisation de trajectoires de montée vis-à-vis de la consommation de carburant.Dans un premier temps nous nous sommes intéressé au problème d'identification de modèles de la dynamique de l'avion dans le but de les utiliser pour poser le problème d'optimisation de trajectoire à résoudre. Nous commençont par proposer une formulation statique du problème d'identification de la dynamique. Nous l'interpretons comme un problème de régression multi-tâche à structure latente, pour lequel nous proposons un modèle paramétrique. L'estimation des paramètres est faite par l'application de quelques variations de la méthode du maximum de vraisemblance.Nous suggérons également dans ce contexte d'employer des méthodes de sélection de variable pour construire une structure de modèle de régression polynomiale dépendant des données. L'approche proposée est une extension à un contexte multi-tâche structuré du bootstrap Lasso. Elle nous permet en effet de sélectionner les variables du modèle dans un contexte à fortes corrélations, tout en conservant la structure du problème inhérente à nos connaissances métier.Dans un deuxième temps, nous traitons la caractérisation des solutions du problème d'optimisation de trajectoire relativement au domaine de validité des modèles identifiés. Dans cette optique, nous proposons un critère probabiliste pour quantifier la proximité entre une courbe arbitraire et un ensemble de trajectoires échantillonnées à partir d'un même processus stochastique. Nous proposons une classe d'estimateurs de cette quantitée et nous étudions de façon plus pratique une implémentation nonparamétrique basé sur des estimateurs à noyau, et une implémentation paramétrique faisant intervenir des mélanges Gaussiens. Ce dernier est introduit comme pénalité dans le critère d'optimisation de trajectoire dans l'objectif l'intention d'obtenir directement des trajectoires consommant peu sans trop s'éloigner des régions de validité. / This thesis deals with the use of flight data for the optimization of climb trajectories with relation to fuel consumption.We first focus on methods for identifying the aircraft dynamics, in order to plug it in the trajectory optimization problem. We suggest a static formulation of the identification problem, which we interpret as a structured multi-task regression problem. In this framework, we propose parametric models and use different maximum likelihood approaches to learn the unknown parameters.Furthermore, polynomial models are considered and an extension to the structured multi-task setting of the bootstrap Lasso is used to make a consistent selection of the monomials despite the high correlations among them.Next, we consider the problem of assessing the optimized trajectories relatively to the validity region of the identified models. For this, we propose a probabilistic criterion for quantifying the closeness between an arbitrary curve and a set of trajectories sampled from the same stochastic process. We propose a class of estimators of this quantity and prove their consistency in some sense. A nonparemetric implementation based on kernel density estimators, as well as a parametric implementation based on Gaussian mixtures are presented. We introduce the later as a penalty term in the trajectory optimization problem, which allows us to control the trade-off between trajectory acceptability and consumption reduction.

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.

Dans cette thèse, nous étudions les propriétés asymptotiques de paramètres fonctionnels conditionnels en statistique non paramétrique, quand la variable explicative prend ses valeurs dans un espace de dimension infinie. Dans ce cadre non paramétrique, on considère les estimateurs des paramètres fonctionnels usuels, tels la loi conditionnelle, la densité de probabilité conditionnelle, ainsi que le quantile conditionnel. Le premier travail consiste à proposer un estimateur du quantile conditionnel et de prouver sa convergence uniforme sur un sous-ensemble compact. Afin de suivre la convention dans les études biomédicales, nous considérons une suite de v.a {Ti, i ≥ 1} identiquement distribuées, de densité f, censurée à droite par une suite aléatoire {Ci, i ≥ 1} supposée aussi indépendante, identiquement distribuée et indépendante de {Ti, i ≥ 1}. Notre étude porte sur des données fortement mélangeantes et X la covariable prend des valeurs dans un espace à dimension infinie.Le second travail consiste à établir la normalité asymptotique de l’estimateur à noyau du quantile conditionnel convenablement normalisé, pour des données fortement mélangeantes, et repose sur la probabilité de petites boules. Plusieurs applications à des cas particuliers ont été traitées. Enfin, nos résultats sont appliqués à des données simulées et montrent la qualité de notre estimateur. / In this thesis, we study some asymptotic properties of conditional functional parameters in nonparametric statistics setting, when the explanatory variable takes its values in infinite dimension space. In this nonparametric setting, we consider the estimators of the usual functional parameters, as the conditional law, the conditional probability density, the conditional quantile. We are essentially interested in the problem of forecasting in the nonparametric conditional models, when the data are functional random variables. Firstly, we propose an estimator of the conditional quantile and we establish its uniform strong convergence with rates over a compact subset. To follow the convention in biomedical studies, we consider an identically distributed sequence {Ti, i ≥ 1}, here density f, right censored by a random {Ci, i ≥ 1} also assumed independent identically distributed and independent of {Ti, i ≥ 1}. Our study focuses on dependent data and the covariate X takes values in an infinite space dimension. In a second step we establish the asymptotic normality of the kernel estimator of the conditional quantile, under α-mixing assumption and on the concentration properties on small balls of the probability measure of the functional regressors. Many applications in some particular cases have been also given.

Introduction. La thérapie axée sur la répétition de tâches fonctionnelles est préconisée pour la réadaptation du membre supérieur à la suite d’un accident vasculaire cérébral (AVC). Toutefois, aucun programme d’intervention n’opérationnalise l’ensemble des composantes clés du TOT en une démarche clinique valide de rééducation du membre supérieur post AVC en ergothérapie. Objectifs. 1) Établir la validité de contenu d’un programme de rééducation du membre supérieur post AVC en ergothérapie et 2) proposer un modèle logique de l’intervention qui fait consensus auprès d’experts et d’usagers. Méthodes. Un modèle logique d’un programme de rééducation du membre supérieur post AVC en ergothérapie a été développé, puis soumis à deux méthodes de recherche pour valider le contenu et obtenir un consensus d’experts et d’usagers : 1) Méthode Delphi : 14 experts ont examiné des capsules audiovisuelles illustrant le programme d’intervention et ont répondu à deux questionnaires pour valider les objectifs, la nature de l’intervention, les ressources, les activités et les extrants; 2) Technique de groupe nominal : six usagers ayant un vécu expérientiel de l’intervention ont généré les effets ciblés. L’indice de validité de contenu, deux indices d’accord interjuges et l’analyse de contenu ont été utilisés pour analyser les données. Résultats. Près de 93 % du contenu du programme de rééducation du membre supérieur post AVC en ergothérapie obtient un indice de validité satisfaisant, dont 82 % qui font consensus auprès d’experts et d’usagers dans un modèle logique révisé. Conclusion. Le modèle logique révisé propose une vision commune, quoiqu’incomplète, d’un programme de rééducation du membre supérieur post AVC en ergothérapie basé sur le TOT. Les activités et les extrants de l’évaluation devront faire l’objet de validation lors d’une phase subséquente d’implantation. Un transfert de connaissances sur les moyens pour favoriser le sentiment d’efficacité personnelle est aussi à prévoir pour réévaluer son rôle dans le programme d’intervention. / Background. Task-Oriented Training (TOT) is the recommended approach for upper extremity rehabilitation after a stroke. To date, no program have operationalized all the key components of TOT into a valid upper extremity clinical rehabilitation process post stroke in occupational therapy. Objectives. 1) To determine the content validity of an upper extremity rehabilitation program post stroke in occupational therapy and 2) to propose a logic model reaching consensus among experts and patients. Methods. A logic model of an upper extremity rehabilitation program post stroke in occupational therapy was developed and validated. Two research methods were used to validate the content and to achieve a consensus of experts and patients : 1) Delphi method : 14 experts examined audiovisual capsules of the intervention and completed two questionnaires to validate the objectives, the nature of the intervention, the resources, the activities and the outputs; 2) Nominal group technique : six patients with experience of the intervention generated the outcomes. The content validity index, two interrater agreement statistics and a content analysis were used for data analysis. Results. Almost 93 % of the content of the upper extremity rehabilitation program post stroke in occupational therapy obtained a satisfactory validity index, including 82 % reaching consensus among experts and patients in a revised logic model. Conclusion. The revised logic model now offers a common, albeit incomplete, vision of an upper extremity rehabilitation program post stroke based on the TOT in occupational therapy. Activities and outputs of the evaluation should be validated during a subsequent implementation phase. Knowledge translation on the modalities to promote self-efficacy is also to be planned to reassess its role in the intervention program.

Les cellules souches hématopoïétiques (CSH) sont des cellules souches adultes, responsables du maintien du système sanguin tout au long de la vie des vertébrés. Les CSH sont des cellules multipotentes spécialisées qui possèdent deux propriétés principales : leur capacité à se différencier en de multiples lignées et leur capacité à créer d'autres cellules souches (c'est-à-dire l'autorenouvellement). Grâce à ces caractéristiques, les CSH ont un énorme potentiel thérapeutique. En effet, la transplantation de CSH constitue à ce jour une option de choix pour le traitement de plusieurs maladies et troubles hématologiques. Les CSH ne se retrouvent que dans certains échantillons biologiques comme la moelle osseuse, les cellules mobilisées de la moelle osseuse dans le sang périphérique ou les cellules de sang de cordon ombilical. Les applications cliniques des CSH sont souvent limitées en raison de leur faible fréquence dans les échantillons biologiques, c’est pourquoi leur expansion ex vivo est un domaine de recherche en plein essor. Des approches basées sur des petites molécules pour amplifier le nombre les cellules couches ex vivo ont été testées avec succès pour permettre la prolifération des cellules et freiner leur différentiation. Notre groupe a contribué à ce domaine en identifiant la petite molécule UM171 qui peut amplifier les CSH ex vivo par reprogrammation épigénétique. Dans le cadre des efforts d’expansion ex vivo des CSH, un obstacle majeur est la caractérisation des cellules qui ont proliféré ex vivo afin d’évaluer de façon exhaustive le potentiel des greffons pour des applications ultérieures. La caractérisation phénotypique des CSH amplifiées ex vivo est une approche prometteuse pour aider à isoler et à purifier les cellules souches. Les travaux de cette thèse explorent l'association de l'immunophénotype à la fonctionnalité des cellules souches pour nous aider à définir l'hétérogénéité des cellules amplifiées. Au chapitre 2, en utilisant un profilage de cellules amplifiées basée sur le transcriptome, nous avons pu identifier CEACAM1 comme un nouveau marqueur fonctionnel des CSH. Concomitamment, au chapitre 3, nous appliquons une approche alternative basée sur le protéome de la surface cellulaire pour aider à caractériser le phénotype des cellules souches et progénitrices hématopoïétiques (CSPH) amplifiées ex vivo afin d'identifier GPA33 en comme marqueur probable de CSH. Les marqueurs de surface compatibles avec la culture constituent un excellent outil pour un isolement prospectif rapide et des manipulations in vitro et in vivo supplémentaires pour permettre une meilleure compréhension de la biologie des cellules souches. La caractérisation des HSPC expansées ex vivo est donc une tentative de combler le fossé et de permettre des stratégies thérapeutiques améliorées. / Hematopoietic stem cells (HSCs) are responsible for maintaining the blood system throughout the lifespan of vertebrates. HSCs are specialized multipotent cells that have two main properties – their ability to differentiate into multiple lineages and their ability to create more stem cells (i.e. self-renewal). Due to these special abilities, HSCs have tremendous therapeutic potential. HSCs thus to date are the best curative measure against most hematological malignancies and disorders. HSCs occur in limited frequency and can be found only from certain conserved sources like the bone marrow or mobilized cells from the bone marrow in the peripheral blood or umbilical cord blood cells. Clinical applications of HSCs are often restricted due to their low occurring frequencies, therefore ex vivo expansion is a growing research field. Small molecule-based approaches to expand stem cells ex vivo have been successfully tested to allow for proliferation of cells by curbing their differentiation. Our group has contributed to this field by the identification of the small molecule UM171 which can expand hematopoietic stem and progenitor cells (HSPCs) ex vivo via epigenetic reprogramming. To expand HSPCs ex vivo a major hurdle is the proper characterization of the ex vivo expanded cells to evaluate the full potential of grafts for further downstream applications. Phenotypic dissociation of ex vivo expanded HSPCs is a prospective tool to help isolate and purify stem cells. Identification of culture-compatible surface markers is therefore the first step to help characterize the ex vivo expanded cells. The work in this thesis explores the association of immunophenotype to the functionality of stem cells to help us delineate the heterogeneity of expanded cells. In Chapter 2, using transcriptome-based interrogation of expanded cells, we were able to identify CEACAM1 as a novel functional marker of HSCs. Whereas, in Chapter 3 we apply an alternative cell surface proteome-based approach to help characterize the phenotype of ex vivo expanded HSPCs to identify GPA33 as a probable HSC marker. Culture-compatible surface markers make for an excellent tool for rapid prospective isolation and additional in vitro and in vivo manipulations to allow a better understanding of stem cell biology. Characterization of ex vivo expanded HSPCs is thus an attempt to help bridge the gap and allow for enhanced therapeutic strategies.

La vaccination est l’un des moyens les plus efficaces de la médecine moderne dans le combat contre les maladies infectieuses. L’amélioration de l’efficacité des vaccins requiert la mise au point d’adjuvants permettant d’accroître la qualité de la réponse immunitaire. À titre d’exemple, les nanoparticules (NP) de poly(acide lactique) (PLA) constituent un système efficace pour la délivrance d’antigènes. Afin de renforcer leur potentiel vaccinal, ce travail de recherche a eu pour objectif d’élaborer des NP de PLA décorées en surface par des molécules immunostimulantes, le D-mannose ou un peptide dérivé de l’interleukine-Beta, et au cœur, par l’imiquimod. Notre stratégie repose sur l’utilisation d’un tensioactif macromoléculaire composé d’un bloc de PLA et d’un bloc de poly(N-acryloxysuccinimide-co-N-vinylpyrrolidone) (P(NAS-co-NVP)), dont les fonctions ester de N-succinimidyle (NS) permettent le couplage de biomolécules. Ce copolymère a été synthétisé par combinaison de la polymérisation par ouverture de cycle et de la polymérisation radicalaire contrôlée par les nitroxydes (NMP). Après l’étude de la copolymérisation du NAS et de la NVP par NMP à partir d’une alcoxyamine modèle (MAMA-SG1), leur copolymérisation a été réalisée à partir de la macro-alcoxyamine PLA-SG1, conduisant au copolymère PLA-b-P(NAS-co-NVP) désiré. Des NP de PLA ont alors été préparées par nanoprécipitation et diafiltration en présence du copolymère, conduisant à des tailles respectives de 150 et 500 nm. Des études de potentiel zêta et de spectrométrie UV ont démontré la présence des esters de NS à la surface des NP (2.4 fonctions.nm-2), disponibles pour le couplage des biomolécules. Des micelles de copolymère ont été également préparées, après substitution des esters de NS par des sucres, et permettent une encapsulation efficace de l’imiquimod, contrairement aux NP de PLA. Ces systèmes constituent une plateforme flexible d’adjuvants potentiels comme alternative aux adjuvants non biodégradables actuellement utilisés. / Vaccination represents one of the most powerful tools of medicine for the fight against infectious diseases. The improvement of vaccine efficiency needs the development of adjuvants able to increase the quality of the immune response. Poly(lactic acid) (PLA) nanoparticles (NPs) represent an efficient system for antigen delivery. In order to improve their vaccine potential, the goal of this research work was to elaborate PLA NPs decorated at the surface with immunostimulatory molecules, D-mannose or peptide derived from interleukine-Beta, and into the core with imiquimod. Our strategy relies on the use of a macromolecular surfactant composed of a PLA block and a poly(N- acryloxysuccinimide-co-N-vinylpyrrolidone) (P(NAS-co-NVP)) block, whose N-succinimidyl (NS) activated esters allow the coupling of biomolecules. This diblock copolymer was synthesized by the combination of ring opening polymerization and nitroxide mediated polymerization (NMP). After the study of the copolymerization of NAS and NVP by NMP from the MAMA-SG1 model alkoxyamine, their copolymerization was performed from the macro-alkoxyamine PLA-SG1, leading to the desired copolymer PLA-b-P(NAS-co-NVP). PLA NPs were then prepared by nanoprecipitation and diafiltration, in the presence of the copolymer, leading to 150 nm and 500 nm sized particles, respectively. Studies of zeta potential and UV spectrometry demonstrated the presence of NS-activated esters at the NP surface (2.4 functions.nm-2), available for the coupling of biomolecules. Micelles from copolymer were also prepared, after substitution of esters with carbohydrates, and allowed an efficient encapsulation of imiquimod, contrary to PLA NPs. These systems represent a flexible platform of potential adjuvants as an alternative to non-biodegradable adjuvants currently used.

En Europe, les prairies permanentes représentent l’une des principales formes d’utilisation des terres. La durabilité des services rendus par ces écosystèmes est étroitement liée à la structure et au fonctionnement des communautés végétales qui les composent. La stabilité des processus écosystémiques, sous l’impact des fluctuations environnementales, va alors dépendre des mécanismes de résistance et de récupération propres à ces communautés. Les risques d’apparition d’extrêmes climatiques liés à l’évolution du climat, rendent nécessaire une adaptation des agro-écosystèmes à cette fluctuation climatique accrue. Cela implique de mieux comprendre les mécanismes par lesquels la variabilité du climat influe sur le fonctionnement et la structure des communautés végétales, et comment les pratiques agricoles impactent ces réponses. Cette thèse à pour objectif d’évaluer la vulnérabilité des prairies permanentes à un extrême climatique combinant une canicule et une sécheresse, dans un contexte de changement climatique. Afin d’identifier et de caractériser les mécanismes intrinsèques de la résistance à la sécheresse des communautés végétales, une démarche expérimentale mobilisant les concepts de l’écologie fonctionnelle a été développée. Les effets de la variabilité climatique sur la structure (diversité, composition) et le fonctionnement des communautés végétales ont d’abord été analysés in situ pendant 3 ans, après simulation d’une canicule-sécheresse dans les conditions climatiques actuelles et sous climat modifié (réchauffement et réduction des précipitations). Pour évaluer l’influence de la gestion sur la réponse des communautés végétales aux perturbations climatiques, deux fréquences de fauches ont été appliquées. Ce travail présente l’originalité d’avoir étudié conjointement le fonctionnement aérien et souterrain de la végétation. Sont considérées la production de biomasse, la démographie et la durée de vie des racines, afin de déterminer le rôle du système racinaire dans la résistance et la récupération des communautés végétales après une canicule sécheresse. Nous montrons un effet direct de l’extrême climatique sur la sénescence aérienne et la croissance racinaire dans les deux régimes de fauches. En réponse à un déficit hydrique modéré, la stratégie d’évitement au stress par le maintien de la croissance racinaire a été favorisée par des fauches non fréquentes. A l’automne suivant, les précipitations ont permis un reverdissement rapide de la couverture végétale et la production de nouvelles racines. Une baisse significative de la production de biomasse aérienne annuelle sous climat modifié, et suite à l’application de l’extrême climatique, a été observée pendant les 3 années d’expérimentation. En revanche, la production racinaire n’a pas été significativement affectée. Néanmoins une acclimatation de la croissance racinaire a été mise en évidence un an après l’extrême, en particulier dans les communautés de fauches non fréquemment. Ces changements de fonctionnement aériens et souterrains peuvent s’expliquer en partie par des modifications de la composition botanique. De plus, en réponse aux perturbations climatiques, la mortalité racinaire a été interrompue. Ces résultats inattendus ont donc entrainé une augmentation de la durée de vie des racines et suggèrent un effet négatif sur le turnover racinaire et les cycles biogéochimiques. Une expérimentation complémentaire à l’étude in situ a été menée en conditions semicontrôlées pour déterminer les mécanismes intrinsèques de la résistance à la sécheresse de la prairie permanente. Des traits morphologiques et physiologiques, aériens et souterrains, ont été mesurés sur des monocultures de sept populations prairiales en conditions optimales, puis en conditions de sécheresse afin de caractériser leurs stratégies de survie. Les résultats ont mis en évidence le rôle du système racinaire dans la survie des plantes. (...) / In Europe, grassland is one of the dominant forms of land use. The sustainability of their environmental and ecological services is linked to plant community structure and functioning. Under climatic constraints, the stability of community functioning will depend on plant resistance and recovery mechanisms. Actually, increase in climate variability linked to climate change, is expected to lead to more frequent and more intense climate extremes.Therefore, it is necessary to adapt ecosystem management to climate variability increase. This imply to improve our knowledge on mechanisms by which climate drivers modify the structure and the functioning of plant community, and to determine how the agricultural practices affect these responses. Therefore, this study aimed to characterise vulnerability of perennial grassland to combined heat wave and severe drought and to determine mechanisms of plant community resistance to drought. For this, an experimental approach was developed based on the functional ecology concepts. The effect of climate variability on the structure (diversity and composition) and the functioning of plant community were first analyzed in situ during three years. Microclimate of the vegetation was manipulated to simulate warming, precipitation reduction, heat wave combined to severe drought. To analyse the role of grassland management in plant community responses to climate disturbances, two contrasted cutting frequencies were applied. This work has the originality to analyse both above- and below-ground processes of plant community. Thus, above- and below-ground biomass production, root demography and longevity were considered to determine the role of root system in resistance and recovery of plant community after a severe drought. In both cutting frequencies, our results showed direct effects of climate extreme on leaf senescence and root growth. However, in response to moderate water deficit, drought avoidance through maintenance of root growth was favoured by infrequent cutting frequency. After rehydration in the following autumn, canopy greenness and root growth rapidly recovered. Annual above-ground production was significantly decreased by climate change and climate extreme during the three years of the experiment. However no effect was observed on root production but acclimation of root growth was observed one year after the climate extreme, particularly under infrequent cuts. Plant community structure was significantly modified be climate disturbance and could explain change in community functioning. In addition, root mortality was surprisingly decreased in response to climate disturbance that consequently increases root longevity. These results suggest negative effects of climate disturbances on root turnover with lasting effects on nutrient cycles.To determine intrinsic mechanisms of plant community for drought resistance and recovery, an additional experiment was carried out in semi-controlled conditions. Therefore, morphological and physiological leaf and root traits were measured under full irrigation, moderate and severe drought on monocultures of seven perennial grassland populations to study plant functional strategies of drought survival. Roots were implicated in drought avoidance by maintaining water uptake and drought tolerance by accumulating sucrose and/or fructans. Morphological and physiological root traits were thus correlated to plant survivalafter drought. (...)

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