Les événements de pluies extrêmes et les inondations qui en résultent constituent une préoccupation majeure en France comme dans le monde. Dans le domaine de l'ingénierie, les méthodes d'analyse probabiliste sont pratiquement utilisées pour prédire les risques, dimensionner des ouvrages hydrauliques et préparer l'atténuation. Ces méthodes sont classiquement basées sur l'hypothèse que les observations sont identiquement distribuées. Il y a aujourd'hui de plus en plus d'éléments montrant que des variabilités climatiques à grande échelle (par exemple les oscillations El Niño - La Niña, cf. indice ENSO) ont une influence significative sur les précipitations dans le monde. Par ailleurs, les effets attendus du changement climatique sur le cycle de l'eau remettent en question l'hypothèse de variables aléatoires "identiquement distribuées" dans le temps. Il est ainsi important de comprendre et de prédire l'impact de la variabilité et du changement climatique sur l'intensité et la fréquence des événements hydrologiques, surtout les extrêmes. Cette thèse propose une étape importante vers cet objectif, en développant un cadre spatio-temporel d'analyse probabiliste régionale qui prend en compte les effets de la variabilité climatique sur les événements hydrologiques. Les données sont supposées suivre une distribution, dont les paramètres sont liés à des variables temporelles et/ou spatiales à l'aide de modèles de régression. Les paramètres sont estimés avec une méthode de Monte-Carlo par Chaînes de Markov dans un cadre Bayésien. La dépendance spatiale des données est modélisée par des copules. Les outils de comparaison de modèles sont aussi intégrés. L'élaboration de ce cadre général de modélisation est complétée par des simulations Monte-Carlo pour évaluer sa fiabilité. Deux études de cas sont effectuées pour confirmer la généralité, la flexibilité et l'utilité du cadre de modélisation pour comprendre et prédire l'impact de la variabilité climatique sur les événements hydrologiques. Ces cas d'études sont réalisés à deux échelles spatiales distinctes: * Echelle régionale: les pluies d'été dans le sud-est du Queensland (Australie). Ce cas d'étude analyse l'impact de l'oscillation ENSO sur la pluie totale et la pluie maximale d'été. En utilisant un modèle régional, l'impact asymétrique de l'ENSO est souligné: une phase La Niña induit une augmentation significative sur la pluie totale et maximale, alors qu'une phase El Niño n'a pas d'influence significative. * Echelle mondiale: une nouvelle base de données mondiale des précipitations extrêmes composée de 11588 stations pluviométriques est utilisée pour analyser l'impact des oscillations ENSO sur les précipitations extrêmes mondiales. Cette analyse permet d'apprécier les secteurs où ENSO a un impact sur les précipitations à l'échelle mondiale et de quantifier son impact sur les estimations de quantiles extrêmes. Par ailleurs, l'asymétrie de l'impact ENSO et son caractère saisonnier sont également évalués.

Dans le cadre du dimensionnement des systèmes de conversion statique d’énergie implantés dans des réseaux électriques, il est important de respecter certaines normes harmoniques. Pour caractériser celles-ci, on doit utiliser des approches des modélisations fréquentielles : soit numérique, soit semi-analytique. La deuxième est préférable pour à une procédure de dimensionnement par optimisation de système, qui requiert un modèle rapide et peut accepter beaucoup de contraintes. Cependant, la difficulté principale apparaît lors de la modélisation analytique des structures d’électronique de puissance, notamment celles ayant de la commutation naturelle.Cette thèse propose une approche de modélisation semi-analytique où la résolution des équations implicites est faite par Newton-Raphson ou SQP. Cependant, cette approche pose des difficultés de convergence de la méthode utilisée du point de vue numérique et du point de vue du mode de fonctionnement du convertisseur statique. Ainsi, cette thèse propose différentes alternatives pour les résoudre.En terme d’illustrations, cette thèse s’appuie particulièrement sur des applications avec des redresseurs à diodes qui sont largement utilisés dans les sous-stations de réseaux ferroviaires ou dans les réseaux d’avion,Notamment, un canal de puissance typique d’un Airbus de « nouvelle génération » sert d’application du point de vue de dimensionnement par optimisation. / For the design of static energy conversion systems from power grids, harmonic standards have to berespected. To characterize them, frequency modeling approaches, either numerical or semi-analytical. Thesecond one is more advisable for the sizing by optimization of systems, where a fast model is required and manyconstraints have to be carried out. However, the main difficulties happen in the analytical modeling of powerelectronics structures, especially those with soft commutations.This thesis proposes a semi-analytical modeling approach where the solving of implicit equations iscarried out by Newton-Raphson or SQP. The convergence difficulties are analyzed in two viewpoints:numerically and according the operating mode of the static converters. Then, alternatives are proposed to solvethem.To illustrate the problematic, applications with diode rectifiers (widely used in railway electrical gridsubstations or airline electrical grid) are used. Especially, the sizing of power channel of « new generation» of anAirbus, is made by optimization, using the proposed modelling approach.

Les progrès de la microélectronique, axés en premier lieu sur l’amélioration des performances et la réduction des coûts des processeurs et des mémoires, ont aussi bénéficié depuis de nombreuses années aux capteurs, à l’éclairage, aux actionneurs et autres technologies dites More than Moore. La détection infrarouge à l’aide de détecteurs thermiques fait partie de ces bénéficiaires. Les détecteurs thermiques actuels utilisent principalement une fine couche résistive (typiquement du dioxyde de vanadium ou du silicium amorphe) déposée sur une membrane suspendue comme thermomètre : ce sont les microbolomètres. Cette technique a permis de produire des caméras thermiques dont le coût de fabrication a drastiquement chuté avec des performances qui se rapprochent des détecteurs photoniques onéreux, fonctionnant à des températures cryogéniques. Néanmoins, le coût de ces imageurs reste encore excessif pour des applications grand public (conduite nocturne, smartphones, domotique) tandis que les applications militaires (surveillance, lunettes portatives) demandent des performances accrues dans un budget maîtrisé. Un des objectifs des industriels du domaine est donc de réduire la surface des détecteurs, le pas pixel, afin d’augmenter le nombre de rétines fabriquées sur une plaque de silicium. Néanmoins, la réduction de cette surface diminue de facto le flux infrarouge incident sur le pixel, et donc le signal. Il faut donc améliorer la sensibilité des détecteurs à chaque nouveau pas pixel. La technologie résistive, largement employée par l’industrie jusqu’à maintenant, se prêtait volontiers à cet exercice jusqu’au pas de 17 µm, permettant de densifier d’un facteur 4 le nombre de détecteurs tous les 5 ans. L’auto-échauffement lié à la lecture résistive et le bruit en 1/f sont les principales causes du ralentissement observé dans cette réduction des échelles ces dernières années. Nos travaux se sont focalisés sur un nouveau principe de détection au pas de 12 µm, fonctionnant avec un auto-échauffement minime. Dans cette approche, une planche suspendue est mise en résonance mécanique autour de deux bras ancrés subissant une torsion. L’actionnement et la détection électrostatique du mouvement de la membrane sont réalisés avec deux électrodes situés 2 µm sous la planche. La modification du module d’Young avec la température et les contraintes thermiques vont modifier la fréquence de résonance. Les résonateurs mécaniques étant peu bruités, le suivi cette fréquence de résonance doit permettre de réaliser des détecteurs thermiques performants. Le travail de thèse a consisté à concevoir, fabriquer et caractériser de tels pixels et à comparer cette technique aux détecteurs résistifs. Différents modèles (linéaire et nonlinéaire) du mouvement de la structure sont présentés et comparés aux caractérisations expérimentales de résonateurs fabriqués en réseaux denses, selon différentes variantes. Nous avons mesuré le bruit fréquentiel de nos détecteurs puis leur sensibilité à un flux infrarouge. Les meilleurs dispositifs montrent une limite de sensibilité de 30 pW/√Hz. Une résolution sur la scène (NETD) de 2 K est obtenu pour un temps d’intégration adapté au temps image. Ces performances sont inégalées pour un résonateur non refroidi à ces dimensions. Nous montrons qu’un NETD de 20 mK est atteignable au pas de 12 µm (pour un temps de réponse de 10 ms) en se focalisant sur 3 axes de recherche : une cointégration des résonateurs avec leur électronique de lecture, une acquisition plus précise du signal par un temps d’intégration adapté au temps image et l’amélioration de la sensibilité thermique (TCF) du résonateur d’un facteur 10. Pour ce dernier point, nous présentons des méthodes afin d’améliorer le TCF. Finalement, nous étudions des architectures de pixels au pas de 5 µm présentant des performances théoriques proches de celles requises par l’imagerie infrarouge (NETD=70 mK et τth=8 ms). Des perspectives de transductions tout optiques sont finalement évoquées. / Progress in microelectronics has been mainly driven by informatics needs for addressing both increased performances and lower costs for processors and memories, according to the well-known Moore’s Law. For many years, these tremendous progresses in silicon fabrication and integration have also contributed to the emergence of new type of devices, such as sensors, actuators, filters, clocks or imagers, forming a new class of devices called More than Moore. Uncooled infrared imaging, which uses thermal sensors belongs to this new class of devices. Today thermal sensors principally use a thin resistive layer (mainly vanadium dioxide or amorphous silicon) on a suspended membrane as a thermometer and are called microbolometers. The fabrication cost of thermal cameras has dramatically dropped over the last 20 years, while attaining performances close to the expensive cooled cameras. Nevertheless, the cost of these imagers still remains too high for consumer market (night driving, smartphones, home automation) whereas military applications (surveillance, personal googles) need improved resolutions – in an affordable camera. Therefore, one objective of the microbolometers industry roadmap is to scale down the sensor surface – the pixel pitch – in order to increase the number of imagers fabricated on a silicon wafer. Yet, the pixel pitch reduction goes necessarily with a reduction of the captured infrared power leading to a reduction of the sensor signal. As a consequence, the sensor sensitivity needs to be improved as the pixel pitch scales down. The resistive technology has managed this scaling so far, down to 17µm pixel pitch, allowing a densification of the sensors by a factor 4 every 5 years. Despite this success, the scaling has been recently slowed down, mostly because of microbolometers self-heating issue and 1/f noise which are inherent to the resistive transduction. Our work has focused on a new type of sensor at 12µm pixel pitch, which theoretically gets rid of self-heating and 1/f noise. In our approach, an absorbing plate is excited at its mechanical resonance through two tiny torsion arms using an actuation electrode placed 2µm underneath. Pixel motion is also transduced electrostatically. Since micromechanical resonators feature very low frequency noise, we believe that an uncooled infrared sensor based on the monitoring of its resonance frequency (which changes with temperature through the TCF) should be extremely sensitive. In our work, we present different models (linear and nonlinear) for the pixel mechanical behavior and compare them to experimental characterization of resonators which were fabricated in dense arrays, according to several designs. We measure the frequency stability of our sensors along with their sensitivity to infrared flux. The best devices show a resolution of 30pW/sqrt(Hz), with a response time lower than one millisecond. The scene resolution (NETD) is 2K for an integration time compatible with imaging frame rate. These performances overtake results previously published on this topic with such reduced pixel pitch. We show that a NETD of 20mK (with a response time of 10ms) is reachable at 12µm pixel pitch if we can address the following 3 challenges: a cointegration of the resonators with their electronics, a shared readout of several pixels in the imaging frame rate and an improved TCF by a factor 10. Therefore, we provide different methods in order to improve the TCF. Finally, we present different pixel designs at 5µm pixel pitch which show theoretical performances close to uncooled infrared imaging requirements (NETD=70mK and tau_th=8ms). An optical transduction may also be a new route toward even better signal to noise ratio at low pitch.

Les événements de pluies extrêmes et les inondations qui en résultent constituent une préoccupation majeure en France comme dans le monde. Dans le domaine de l'ingénierie, les méthodes d'analyse probabiliste sont pratiquement utilisées pour prédire les risques, dimensionner des ouvrages hydrauliques et préparer l'atténuation. Ces méthodes sont classiquement basées sur l'hypothèse que les observations sont identiquement distribuées. Il y a aujourd'hui de plus en plus d'éléments montrant que des variabilités climatiques à grande échelle (par exemple les oscillations El Niño – La Niña, cf. indice ENSO) ont une influence significative sur les précipitations dans le monde. Par ailleurs, les effets attendus du changement climatique sur le cycle de l'eau remettent en question l'hypothèse de variables aléatoires "identiquement distribuées" dans le temps. Il est ainsi important de comprendre et de prédire l'impact de la variabilité et du changement climatique sur l'intensité et la fréquence des événements hydrologiques, surtout les extrêmes. Cette thèse propose une étape importante vers cet objectif, en développant un cadre spatio-temporel d'analyse probabiliste régionale qui prend en compte les effets de la variabilité climatique sur les événements hydrologiques. Les données sont supposées suivre une distribution, dont les paramètres sont liés à des variables temporelles et/ou spatiales à l'aide de modèles de régression. Les paramètres sont estimés avec une méthode de Monte-Carlo par Chaînes de Markov dans un cadre Bayésien. La dépendance spatiale des données est modélisée par des copules. Les outils de comparaison de modèles sont aussi intégrés. L'élaboration de ce cadre général de modélisation est complétée par des simulations Monte-Carlo pour évaluer sa fiabilité. Deux études de cas sont effectuées pour confirmer la généralité, la flexibilité et l'utilité du cadre de modélisation pour comprendre et prédire l'impact de la variabilité climatique sur les événements hydrologiques. Ces cas d'études sont réalisés à deux échelles spatiales distinctes: • Echelle régionale: les pluies d'été dans le sud-est du Queensland (Australie). Ce cas d'étude analyse l'impact de l'oscillation ENSO sur la pluie totale et la pluie maximale d'été. En utilisant un modèle régional, l'impact asymétrique de l'ENSO est souligné: une phase La Niña induit une augmentation significative sur la pluie totale et maximale, alors qu'une phase El Niño n'a pas d'influence significative. • Echelle mondiale: une nouvelle base de données mondiale des précipitations extrêmes composée de 11588 stations pluviométriques est utilisée pour analyser l'impact des oscillations ENSO sur les précipitations extrêmes mondiales. Cette analyse permet d'apprécier les secteurs où ENSO a un impact sur les précipitations à l'échelle mondiale et de quantifier son impact sur les estimations de quantiles extrêmes. Par ailleurs, l'asymétrie de l'impact ENSO et son caractère saisonnier sont également évalués. / Extreme precipitations and their consequences (floods) are one of the most threatening natural disasters for human beings. In engineering design, Frequency Analysis (FA) techniques are an integral part of risk assessment and mitigation. FA uses statistical models to estimate the probability of extreme hydrological events which provides information for designing hydraulic structures. However, standard FA methods commonly rely on the assumption that the distribution of observations is identically distributed. However, there is now a substantial body of evidence that large-scale modes of climate variability (e.g. El-Niño Southern Oscillation, ENSO; Indian Ocean Dipole, IOD; etc.) exert a significant influence on precipitation in various regions worldwide. Furthermore, climate change is likely to have an influence on hydrology, thus further challenging the “identically distributed” assumption. Therefore, FA techniques need to move beyond this assumption. In order to provide a more accurate risk assessment, it is important to understand and predict the impact of climate variability/change on the severity and frequency of hydrological events (especially extremes). This thesis provides an important step towards this goal, by developing a rigorous general climate-informed spatio-temporal regional frequency analysis (RFA) framework for incorporating the effects of climate variability on hydrological events. This framework brings together several components (in particular spatio-temporal regression models, copula-based modeling of spatial dependence, Bayesian inference, model comparison tools) to derive a general and flexible modeling platform. In this framework, data are assumed to follow a distribution, whose parameters are linked to temporal or/and spatial covariates using regression models. Parameters are estimated with a Monte Carlo Markov Chain method under the Bayesian framework. Spatial dependency of data is considered with copulas. Model comparison tools are integrated. The development of this general modeling framework is complemented with various Monte-Carlo experiments aimed at assessing its reliability, along with real data case studies. Two case studies are performed to confirm the generality, flexibility and usefulness of the framework for understanding and predicting the impact of climate variability on hydrological events. These case studies are carried out at two distinct spatial scales: • Regional scale: Summer rainfall in Southeast Queensland (Australia): this case study analyzes the impact of ENSO on the summer rainfall totals and summer rainfall maxima. A regional model allows highlighting the asymmetric impact of ENSO: while La Niña episodes induce a significant increase in both the summer rainfall totals and maxima, the impact of El Niño episodes is found to be not significant. • Global scale: a new global dataset of extreme precipitation including 11588 rainfall stations worldwide is used to describe the impact of ENSO on extreme precipitations in the world. This is achieved by applying the regional modeling framework to 5x5 degrees cells covering all continental areas. This analysis allows describing the pattern of ENSO impact at the global scale and quantifying its impact on extreme quantiles estimates. Moreover, the asymmetry of ENSO impact and its seasonal pattern are also evaluated.

Le travail de cette thèse s'inscrit dans le cadre du développement de la méthodologie CRONE (Commande Robuste d'Ordre Non Entier) multivariable. Il porte plus précisément sur la simplification de sa mise en oeuvre pour la synthèse de régulateurs multivariables robustes, avec une application au contrôle de bancs d'essais moteur haute dynamique, notamment ceux développés par l'entreprise D2T. Le premier chapitre présente les différents types de bancs d'essais, leur fonctionnement et leur problématique. Le deuxième chapitre présente tout d'abord une modélisation physique simple des bancs d'essais qui en permet ensuite leur simulation, puis est dédié à leur identification fréquentielle avec une application à un banc d'essais équipé d'un moteur Diesel. Le troisième chapitre présente la méthodologie CRONE multivariable et différents développements permettant d'en simplifier la mise en oeuvre notamment grâce à l'optimisation d'un nouveau paramètre. Illustrant ces développements, la boite à outils CRONE multivariable qui a été développée est alors utilisée pour la synthèse de la loi de commande d'une maquette de banc d'essais constituée de deux moteurs asynchrones. Finalement, le quatrième chapitre est dédié à la validation des développements présentés par leur application à un banc d'essais haute dynamique équipé d'un moteur Essence. Ce chapitre présente également les différents outils logiciel développés pour faciliter l'intégration de la méthodologie CRONE full MIMO aux produits D2T. / The work presented in this Thesis is part of the CRONE (robust control with fractional integration order) multivariable methodology development. It deals with the simplification of the robust multivariable control system implementation with application to the control of high dynamic engine test-benches, including those developed by the D2T company. The first chapter introduces different kind of test-benches and gives a general idea about how those systems work while explaining their problems. While the first part of chapter II presents a simple method for test-benches modeling which then allows their simulation, the second part is dedicated to their frequency-domain system identification. The defined identification procedure is applied to a test-bench equipped with a Diesel engine. The third chapter presents the CRONE multivariable methodology and different developments to simplify its use. Reflecting these developments, the developed CRONE multivariable toolbox is used to design a control system for a test-bench consists of two asynchronous motors. The fourth chapter is dedicated to validate the presented work by applying these developments to a high dynamic test-bench with a spark ignition engine. This chapter presents the various software tools developed to simplify the implementation to D2T products of the CRONE full MIMO methodology.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la caractérisation et la reconnaissance d'activités humaines dans des vidéos. L'intérêt grandissant en vision par ordinateur pour cette thématique est motivé par une grande variété d'applications telles que l'indexation automatique de vidéos, la vidéo-surveillance, ou encore l'assistance aux personnes âgées. Dans la première partie de nos travaux, nous développons une méthode de reconnaissance d'actions élémentaires basée sur l'estimation du mouvement dans des vidéos. Les points critiques du champ vectoriel obtenu, ainsi que leurs trajectoires, sont estimés à différentes échelles spatio-temporelles. La fusion tardive de caractéristiques d'orientation de mouvement et de variation de gradient, dans le voisinage des points critiques, ainsi que la description fréquentielle des trajectoires, nous permet d'obtenir des taux de reconnaissance parmi les meilleurs de la littérature. Dans la seconde partie, nous construisons une méthode de reconnaissance d'activités en considérant ces dernières comme un enchainement temporel d'actions élémentaires. Notre méthode de reconnaissance d'actions est utilisée pour calculer la probabilité d'actions élémentaires effectuées au cours du temps. Ces séquences de probabilité évoluent sur une variété statistique appelée simplexe sémantique. Une activité est finalement représentée comme une trajectoire dans cet espace. Nous introduisons un descripteur fréquentiel de trajectoire pour classifier les différentes activités humaines en fonction de la forme des trajectoires associées. Ce descripteur prend en compte la géométrie induite par le simplexe sémantique. / This thesis focuses on the characterization and recognition of human activities in videos. This research domain is motivated by a large set of applications such as automatic video indexing, video monitoring or elderly assistance. In the first part of our work, we develop an approach based on the optical flow estimation in video to recognize human elementary actions. From the obtained vector field, we extract critical points and trajectories estimated at different spatio-temporal scales. The late fusion of local characteristics such as motion orientation and shape around critical points, combined with the frequency description of trajectories allow us to obtain one of the best recognition rate among state of art methods. In a second part, we develop a method for recognizing complex human activities by considering them as temporal sequences of elementary actions. In a first step, elementary action probabilities over time is calculated in a video sequence with our first approach. Vectors of action probabilities lie in a statistical manifold called semantic simplex. Activities are then represented as trajectories on this manifold. Finally, a new descriptor is introduced to discriminate between activities from the shape of their associated trajectories. This descriptor takes into account the induced geometry of the simplex manifold.

La stéganographie est l’art de la dissimulation de l’information secrète dans un médium donné (cover) de sorte que le médium résultant (stégo) soit quasiment identique au médium cover. De nos jours, avec la mondialisation des échanges (Internet, messagerie et commerce électronique), s’appuyant sur des médiums divers (son, image, vidéo), la stéganographie moderne a pris de l’ampleur. Dans ce manuscrit, nous avons étudié les méthodes de stéganographie LSB adaptatives, dans les domaines spatial et fréquentiel (DCT, et DWT), permettant de cacher le maximum d’information utile dans une image cover, de sorte que l’existence du message secret dans l’image stégo soit imperceptible et pratiquement indétectable. La sécurité du contenu du message, dans le cas de sa détection par un adversaire, n’est pas vraiment assurée par les méthodes proposées dans la littérature. Afin de résoudre cette question, nous avons adapté et implémenté deux méthodes (connues) de stéganographie LSB adaptatives, en ajoutant un système chaotique robuste permettant une insertion quasi-chaotique des bits du message secret. Le système chaotique proposé consiste en un générateur de séquences chaotiques robustes fournissant les clés dynamiques d’une carte Cat 2-D chaotique modifiée. La stéganalyse universelle (classification) des méthodes de stéganographie développées est étudiée. A ce sujet, nous avons utilisé l’analyse discriminante linéaire de Fisher comme classifieur des vecteurs caractéristiques de Farid, Shi et Wang. Ce choix est basé sur la large variété de vecteurs caractéristiques testés qui fournissent une information sur les propriétés de l’image avant et après l’insertion du message. Une analyse des performances des trois méthodes de stéganalyse développées, appliquées sur des images stégo produites par les deux méthodes de stéganographie LSB adaptatives proposées, est réalisée. L’évaluation des résultats de la classification est réalisée par les paramètres: sensibilité, spécificité, précision et coefficient Kappa. / Steganography is the art of the dissimulation of a secret message in a cover medium such that the resultant medium (stego) is almost identical to the cover medium. Nowadays, with the globalization of the exchanges (Internet, messaging and e-commerce), using diverse mediums (sound, embellish with images, video), modern steganography is widely expanded. In this manuscript, we studied adaptive LSB methods of stéganography in spatial domain and frequency domain (DCT, and DWT), allowing of hiding the maximum of useful information in a cover image, such that the existence of the secret message in the stégo image is imperceptible and practically undetectable. Security of the message contents, in the case of its detection by an opponent, is not really insured by the methods proposed in the literature. To solve this question, we adapted and implemented two (known) methods of adaptive stéganographie LSB, by adding a strong chaotic system allowing a quasi-chaotic insertion of the bits of the secret message. The proposed chaotic system consists of a generator of strong chaotic sequences, supplying the dynamic keys of a modified chaotic 2D Cat map. Universal steganalysis (classification) of the developed methods of stéganography, is studied. On this question, we used the linear discriminating analysis of Fisher as classifier of the characteristic vectors of Farid, Shi and Wang. This choice is based on the wide variety of tested characteristic vectors that give an information about the properties of the image before and after message insertion. An analysis of the performances of three developed methods of steganalysis, applied to the produced stego images by the proposed adaptive methods of stéganography, is realized. Performance evaluation of the classification is realized by using the parameters: sensibility, specificity, precision and coefficient Kappa.

La prévision macroéconomique à court terme est un exercice aussi complexe qu’essentiel pour la définition de la politique économique et monétaire. Les crises financières récentes ainsi que les récessions qu’ont endurées et qu’endurent aujourd’hui encore, en ce début d’année 2014, nombre de pays parmi les plus riches, témoignent de la difficulté d’anticiper les fluctuations économiques, même à des horizons proches. Les recherches effectuées dans le cadre de la thèse de doctorat qui est présentée dans ce manuscrit se sont attachées à étudier, analyser et développer des modélisations pour la prévision de croissance économique. L’ensemble d’informations à partir duquel construire une méthodologie prédictive est vaste mais également hétérogène. Celle-ci doit en effet concilier le mélange des fréquences d’échantillonnage des données et la parcimonie nécessaire à son estimation. Nous évoquons à cet effet dans un premier chapitre les éléments économétriques fondamentaux de la modélisation multi-fréquentielle. Le deuxième chapitre illustre l’apport prédictif macroéconomique que constitue l’utilisation de la volatilité des variables financières en période de retournement conjoncturel. Le troisième chapitre s’étend ensuite sur l’inférence bayésienne et nous présentons par ce biais un travail empirique issu de l’adjonction d’une volatilité stochastique à notre modèle. Enfin, le quatrième chapitre propose une étude des techniques de sélection de variables à fréquence multiple dans l’optique d’améliorer la capacité prédictive de nos modélisations. Diverses méthodologies sont à cet égard développées, leurs aptitudes empiriques sont comparées, et certains faits stylisés sont esquissés. / Economic downturn and recession that many countries experienced in the wake of the global financial crisis demonstrate how important but difficult it is to forecast macroeconomic fluctuations, especially within a short time horizon. The doctoral dissertation studies, analyses and develops models for economic growth forecasting. The set of information coming from economic activity is vast and disparate. In fact, time series coming from real and financial economy do not have the same characteristics, both in terms of sampling frequency and predictive power. Therefore short-term forecasting models should both allow the use of mixed-frequency data and parsimony. The first chapter is dedicated to time series econometrics within a mixed-frequency framework. The second chapter contains two empirical works that sheds light on macro-financial linkages by assessing the leading role of the daily financial volatility in macroeconomic prediction during the Great Recession. The third chapter extends mixed-frequency model into a Bayesian framework and presents an empirical study using a stochastic volatility augmented mixed data sampling model. The fourth chapter focuses on variable selection techniques in mixed-frequency models for short-term forecasting. We address the selection issue by developing mixed-frequency-based dimension reduction techniques in a cross-validation procedure that allows automatic in-sample selection based on recent forecasting performances. Our model succeeds in constructing an objective variable selection with broad applicability.

Cette thèse porte sur la modélisation, la réduction et la commande des grands systèmes électriques.En terme de modélisation et de réduction, l’objectif principal est de développer une méthode de réduction des modèles dynamiques des systèmes électriques. Cette réduction a pour objet de répondre à une situation particulière dans laquelle toutes les données du système à réduire ne sont pas connues.En terme de commande, l’objectif est la conception de commandes robustes coordonnées pour répondre aux nouvelles contraintes des grands systèmes électriques. Ces approches doivent respecter trois niveaux de coordination et deux nouvelles contraintes. Les trois niveaux de coordination concernent la prise en compte simultanée des oscillations électromécaniques interzones et locaux, la coordination de la synthèse de régulateurs pour plusieurs alternateurs, et la coordination du réglage des paramètres (gains et constantes de temps) des régulateurs de tension (les boucles stabilisatrices PSS) avec le réglage des paramètres des régulateurs de turbine des alternateurs. Les contraintes sont liées à la stabilité et la robustesse des régulateurs proposés. / This thesis concerns modeling, reduction, and control of large-scale interconnected power systems. In modeling and reduction term, the main objective is to develop a new method to construct low-order model or dynamic equivalent of a large-scale power system. This method must be used to reduce a power system models even when information of the whole power system is not completely available. In control term, the objective is the synthesis of coordinated and robust controller for large scale power systems. These new approaches have to respect three coordinated levels and two new constraints. The Three coordinated levels concern: simultaneous damping of the electromechanical inter-area and local modes, coordinated synthesis of several alternator regulators and coordinated tuning of parameters of Standard Power Stabilizer (PSS) and speed regulators. The constraints are related to the stability and the robustness of the proposed regulators.

L'objet de cette thèse est d'étudier les systèmes de cointégration fractionnaire de forme triangulaire mais également d'analyser l'apport de ces systèmes dans la modélisation des co-mouvements au sein des marchés financiers internationaux. La thèse s'articule autour de six chapitres équitablement répartis entre contributions économétriques et économiques. Concernant l'approche économétrique, un intérêt particulier est donné à l'estimation de ces systèmes en absence d'information sur les paramètres d'intérêts. Dans cette optique, plusieurs techniques d'estimation sont analysées et développées, essentiellement dans le domaine des fréquences car celui-ci permet un traitement semi-paramétrique des paramètres de nuisances. Les performances de ses estimateurs sont étudiés à travers des simulations mais également à travers l'étude des propriétés asymptotiques. Concernant l'approche économique, une première contribution exploite la cointégration fractionnaire pour révéler l'existence d'un système de taux de change entre certains pays Asiatiques. Une deuxième contribution porte sur l'analyse des interdépendances entre le marché du pétrole et divers taux de change au niveau de la volatilité. Une troisième contribution introduit un processus d'apprentissage adaptatif dans un modèle monétaire à plusieurs pays afin d'étudier sous quelles conditions un système de taux de change peut émerger. / The aim of the thesis is to study a triangular form of fractional cointegration systems and to investigate whether these systems allow to model the comovements in international financial markets. The thesis is organized around six chapters. Three of them are theory-oriented and the three others are empirics-oriented. Concerning the econometric approach, a particular interest is devoted to the estimation of these systems when all parameters of interest are unknown. To this extent, several estimation techniques are investigated and introduced, essentially in frequency domain as it allows a semi-parametric treatment of the nuisance parameters. Most of times, the performance of these estimators are studied by means of simulations but the asymptotic theory is also developed. Concerning the economic approach, a first contribution applies the fractional cointegration theory to reveal the existence of an exchange rate system between several Asian countries. A second contribution deals with the risk interdependences between the crude oil market and several exchange rates. A third contribution considers an adaptive learning mechanism in a multi-country monetary model to investigate the conditions under which an exchange rate system is likely to emerge.