Le but de cette thèse est d'étudier la méthode de Newton pour résoudre numériquement les inclusions variationnelles, appelées aussi dans la littérature les équations généralisées. Ces problèmes engendrent en général des opérateurs multivoques. La première partie est dédiée à l'extension des approches de Kantorovich et la théorie (alpha, gamma) de Smale (connues pour les équations non-linéaires classiques) au cas des inclusions variationnelles dans les espaces de Banach. Ceci a été rendu possible grâce aux développements récents des outils de l'analyse variationnelle et non-lisse tels que la régularité métrique. La seconde partie est consacrée à l'étude de méthodes numériques de type-Newton pour les inclusions variationnelles en utilisant la différentiabilité généralisée d'applications multivoques où nous proposons de linéariser à la fois les parties univoques (lisses) et multivoques (non-lisses). Nous avons montré que, sous des hypothèses sur les données du problème ainsi que le choix du point de départ, la suite générée par la méthode de Newton converge au moins linéairement vers une solution du problème de départ. La convergence superlinéaire peut-être obtenue en imposant plus de conditions sur l'approximation multivaluée. La dernière partie de cette thèse est consacrée à l'étude des équations généralisées dans les variétés Riemaniennes à valeurs dans des espaces euclidiens. Grâce à la relation entre la structure géométrique des variétés et les applications de rétractions, nous montrons que le schéma de Newton converge localement superlinéairement vers une solution du problème. La convergence quadratique (locale et semi-locale) peut-être obtenue avec des hypothèses de régularités sur les données du problème. / This thesis is devoted to present some results in the scope of Newton-type methods applied for inclusion involving set-valued mappings. In the first part, we follow the Kantorovich's and/or Smale's approaches to study the convergence of Josephy-Newton method for generalized equation (GE) in Banach spaces. Such results can be viewed as an extension of the classical Kantorovich's theorem as well as Smale's (alpha, gamma)-theory which were stated for nonlinear equations. The second part develops an algorithm using set-valued differentiation in order to solve GE. We proved that, under some suitable conditions imposed on the input data and the choice of the starting point, the algorithm produces a sequence converging at least linearly to a solution of considering GE. Moreover, by imposing some stronger assumptions related to the approximation of set-valued part, the proposed method converges locally superlinearly. The last part deals with inclusions involving maps defined on Riemannian manifolds whose values belong to an Euclidean space. Using the relationship between the geometric structure of manifolds and the retraction maps, we show that, our scheme converges locally superlinearly to a solution of the initial problem. With some more regularity assumptions on the data involved in the problem, the quadratic convergence (local and semi-local) can be ensured.

Les systèmes dynamiques qui évoluent sur un grand intervalle de temps (dynamique moléculaire, prédiction astronomique, turbulence...) occupent une place importante dans le domaine de la science de l'ingénieur. Leur résolution numérique constitue, jusqu'à l'heure actuelle, un défi. En effet, la simulation de la solution nécessite un solveur non seulement rapide mais aussi qui respecte les propriétés physiques du problème, pour garantir la stabilité. Dans cette thèse, on se propose d'étudier, vis-à-vis de cette problématique, un schéma d'intégration temporelle basée sur la décomposition de la solution en série temporelle, suivie de la technique de resommation de Borel des séries divergentes. On analyse alors la rapidité du schéma sur des problèmes modèles. Ensuite, on montre sa capacité à préserver la structure des équations (symplecticité, iso-spectralité, conservation de l'énergie...) à un ordre arbitrairement élevé. Par la suite, on applique le schéma à la résolution d'équations aux dérivées partielles issues de la mécanique, dont les équations de la chaleur, de Burgers et de Navier-Stokes bidimensionnelles. Pour cela, on associe le schéma à une méthode de discrétisation par éléments finis en espace. Enfin, dans le but de rendre l'algorithme plus robuste, on s'intéresse à la représentation de la somme de Borel par une série de factorielle généralisée. / Dynamical systems which evolve in a large time interval (molecular dynamic, astronomical prediction, turbulence…) take an important place in engineering science. Their numerical resolution has so far constituted a challenge. Indeed, the simulation of the solution requires a solver which is not only fast but also respects the physical properties of the problem, to ensure the stability. In this thesis, we propose to study, regarding this issue, a time integration scheme based on the decomposition of the solution into time series, followed by Borel's resummation technique of divergent series. We analyse the speed of scheme on model problems. Next, we show its capability to preserve the structure of the equation (symplecticity, iso-spectrality, conservation of energy…) up to an arbitrary high order. Thereafter, we use the scheme to resolve partial differential equations coming from mechanics, including the two-dimensional heat equation, Burger’s equation and the Navier-Stokes equation. To this aim, we choose a finite element method for space discretisation. Finally, and in order to make the algorithm more robust, we are interested in the representation of the Borel sum by a generalized factorials series.

Cette thèse est dédiée à l'étude mathématique de quelques modèles de trafic routier congestionné. La notion essentielle est l'équilibre de Wardrop. Elle poursuit des travaux de Carlier et Santambrogio avec des coauteurs. Baillon et Carlier ont étudié le cas de grilles cartésiennes dans $\RR^2$ de plus en plus denses, dans le cadre de la théorie de $\Gamma$-convergence. Trouver l'équilibre de Wardrop revient à résoudre des problèmes de minimisation convexe. Dans le chapitre 2, nous regardons ce qui se passe dans le cas de réseaux généraux, de plus en plus denses, dans $\RR^d$. Des difficultés nouvelles surgissent par rapport au cas initial de réseaux cartésiens et pour les contourner, nous introduisons la notion de courbes généralisées. Des hypothèses structurelles sur ces suites de réseaux discrets sont nécessaires pour s'assurer de la convergence. Cela fait alors apparaître des fonctions qui sont des sortes de distances de Finsler et qui rendent compte de l'anisotropie du réseau. Nous obtenons ainsi des résultats similaires à ceux du cas cartésien. Dans le chapitre 3, nous étudions le modèle continu et en particulier, les problèmes limites. Nous trouvons alors des conditions d'optimalité à travers une formulation duale qui peut être interprétée en termes d'équilibres continus de Wardrop. Cependant, nous travaillons avec des courbes généralisées et nous ne pouvons pas appliquer directement le théorème de Prokhorov, comme cela a été le cas dans \cite{baillon2012discrete, carlier2008optimal}. Pour pouvoir néanmoins l'utiliser, nous considérons une version relaxée du problème limite, avec des mesures d'Young. Dans le chapitre 4, nous nous concentrons sur le cas de long terme, c'est-à-dire, nous fixons uniquement les distributions d'offre et de demande. Comme montré dans \cite{brasco2013congested}, le problème de l'équilibre de Wardrop est équivalent à un problème à la Beckmann et il se réduit à résoudre une EDP elliptique, anisotropique et dégénérée. Nous utilisons la méthode de résolution numérique de Lagrangien augmenté présentée dans \cite{benamou2013augmented} pour proposer des exemples de simulation. Enfin, le chapitre 5 a pour objet l'étude de problèmes de Monge avec comme coût une distance de Finsler. Cela se reformule en des problèmes de flux minimal et une discrétisation de ces problèmes mène à un problème de point-selle. Nous le résolvons alors numériquement, encore grâce à un algorithme de Lagrangien augmenté. / This thesis is devoted to the mathematical analysis of some models of congested road traffic. The essential notion is the Wardrop equilibrium. It continues Carlier and Santambrogio's works with coauthors. With Baillon they studied the case of two-dimensional cartesian networks that become very dense in the framework of $\Gamma$-convergence theory. Finding Wardrop equilibria is equivalent to solve convex minimisation problems.In Chapter 2 we look at what happens in the case of general networks, increasingly dense. New difficulties appear with respect to the original case of cartesian networks. To deal with these difficulties we introduce the concept of generalized curves. Structural assumptions on these sequences of discrete networks are necessary to obtain convergence. Sorts of Finsler distance are used and keep track of anisotropy of the network. We then have similar results to those in the cartesian case.In Chapter 3 we study the continuous model and in particular the limit problems. Then we find optimality conditions through a duale formulation that can be interpreted in terms of continuous Wardrop equilibria. However we work with generalized curves and we cannot directly apply Prokhorov's theorem, as in \cite{baillon2012discrete, carlier2008optimal}. To use it we consider a relaxed version of the limit problem with Young's measures. In Chapter 4 we focus on the long-term case, that is, we fix only the distributions of supply and demand. As shown in \cite{brasco2013congested} the problem of Wardrop equilibria can be reformulated in a problem à la Beckmann and reduced to solve an elliptic anisotropic and degenerated PDE. We use the augmented Lagrangian scheme presented in \cite{benamou2013augmented} to show a few numerical simulation examples. Finally Chapter 5 is devoted to studying Monge problems with as cost a Finsler distance. It leads to minimal flow problems. Discretization of these problems is equivalent to a saddle-point problem. We then solve it numerically again by an augmented Lagrangian algorithm.

Plus de quarante ans après la découverte de constituants ponctuels dans le nucléon, sa structure en quarks et gluons (partons) fait toujours l'objet d'études intenses. Certains processus exclusifs (où tous les produits de l'état final sont connus) de leptoproduction ou de photoproduction exclusive de photon ou de méson sur le nucléon permettent d'accéder aux Distributions de Parton Généralisées (GPDs). Ces fonctions paramétrisent la structure complexe du nucléon et contiennent des informations sur l'impulsion longitudinale et la position transverse des partons dans le nucléon. De tels processus exclusifs sont la Diffusion Compton Profondément Virtuelle "genre espace" et "genre temps" (DVCS et TCS respectivement) qui correspondent à la diffusion d'un photon de haute énergie sur un quark du nucléon et sont mesurés respectivement à partir des réactions lN⇾l'N'γ (N = proton ou neutron, l = lepton) et γN⇾N'l+l-. La première partie de cette thèse est une étude expérimentale du DVCS avec les données 2009 de l'expérience COMPASS au CERN. Dans un premier temps, la section efficace de diffusion profondément inélastique est mesurée, de façon à valider la mesure du flux de muons et à déterminer certains effets systématiques dans la recontruction des traces. Ensuite, la section efficace de production exclusive d'un photon est mesurée. Elle contient le processus DVCS (photon émis par un quark du nucléon) et le processus Bethe-Heitler (photon émis par le lepton diffusé) qui ont le même état final. L'étude des bruits de fond a aussi conduit à estimer une limite à la section efficace de production exclusive d'un pion neutre. La seconde partie de la thèse est dédiée à une étude phénoménologique du TCS aux énergies typiques de JLab 12 GeV. Les amplitudes du TCS et du Bethe-Heitler associé sont d'abord calculées. Puis, toutes les asymétries de simple et de double polarisation de la cible et/ou du faisceau linéairement ou circulairement polarisé sont calculées en fonction de diverses contributions de GPDs. Enfin, une méthode d'ajustement est présentée pour extraire les Facteurs de Forme Compton (qui sont des fonctions des GPDs) avec des données et/ou des simulations de DVCS et/ou de TCS. / More than forty years after the discovery of pointlike constituents inside the nucleon, its quarks and gluons structure is still intensively studied. Some exclusive processes (where all the final state products are known) of leptoproduction or of photoproduction of photon or meson off the nucleon provide access to the Generalized Parton Distributions (GPDs). These functions parameterize the complex structure of the nucleon and contain informations about the longitudinal momentum and the spatial transverse distribution of partons inside the nucleon. Such exclusive processes are the "Spacelike" and the "Timelike" Deeply Virtual Compton Scattering processes (DVCS and TCS respectively) which correspond to the scattering of a high-energy photon off a quark in the nucleon and are respectively measured in the reactions lN⇾l'N'γ (N = proton or neutron, l' = lepton) and γN⇾N'l+l- The first part of this thesis is devoted to the experimental study of DVCS, using the 2009 data from the COMPASS experiment at CERN. In a first step, the Deep Inelastic Scattering cross section is measured in order to check the muon flux measurement and to evaluate some systematic effects. Then, the cross section for the exclusive production of a photon is measured. It is made up of the DVCS process (the photon is emitted by a quark) and of the Bethe-Heitler process (the photon is emitted by the scattered lepton) which has the same final state. The study of the background has allowed to estimate in parallel an upper limit for the cross section of the exclusive production of a π° meson. The second part of the thesis is devoted to a phenomenological study of TCS at typical energies for the JLab 12 GeV upgrade. Firstly, the amplitudes for the TCS and for the associated Bethe-Heitler process are derived. Then, all single and double polarization (beam and/or target) observables are calculated as a function of different GPD contributions. Finally, a method is presented to extract the Compton Form Factors (functions of GPDs) from fits on DVCS and/or TCS data and/or simulations.

La section efficace d'électroproduction de photons sur le nucléon est proportionnelle aux amplitudes au carré de diffusion Compton profondément virtuelle (DVCS) et du Bethe-Heitler ainsi qu'un terme d'interférence de ces deux processus. Sa mesure sur le neutron fut réalisée dans le cadre de l'expérience E08-025 qui s'est déroulée en 2010 dans le Hall A à Jefferson Lab (USA). Par une forte sensibilité au terme d'interférence, elle aura permis l'extraction de trois observables dépendantes des Distributions Généralisées de Partons (GPDs), ainsi que la perspective de séparer par une méthode Rosenbluth le terme |DVCS|².Les GPDs sont des fonctions de structure qui nous permettent de comprendre la structure interne des nucléons en terme de corrélation entre les distributions en position transverse et en impulsion longitudinale des quarks au sein du nucléon. Plus qu'un moyen d'accéder à une image tri-dimensionnelle de la composition élémentaire du nucléon, la détermination des GPDs du neutron permettrait par la règle de somme de Ji l'accès au moment angulaire des quarks dans le nucléon, la pièce manquante à la compréhension du mystère lié au spin du nucléon.Cette thèse aborde le contexte théorique de la mesure de la section efficace d'électroproduction de photons sur le neutron, puis une description de la configuration expérimentale utilisée pour sa réalisation. Elle expose la sélection des données d'intérêt pour cette mesure et présente les résultats obtenus par une méthode d'ajustement des données à une simulation Monte Carlo dont la démarche est expliquée en détails. Pour finir, une étude systématique des résultats achève ce manuscrit. / The photon electroproduction cross section off the nucleon is proportional to the deeply virtual Compton scattering (DVCS) and Bethe-Heitler amplitudes squared together with an interference term between these two processes. Its measurement on the neutron has been performed in the framework of the E08-025 experiment which took place in 2010 in Hall A at Jefferson Lab (USA). Thanks to a high sensibility to the interference term, it made possible the extraction of three Generalized Parton Distributions (GPDs) dependent observables, as well as the prospect to extract the |DVCS|² term through a Rosenbluth separation.The GPDs are structure functions which allow to understand the internal structure of nucleons in term of the correlation between transverse spatial and longitudinal momentum distributions of quarks inside the nucleon. More than a way to access a three-dimensional picture of the elementary arrangement of the nucleon, the measurement of GPDs on the neutron would give access by the Ji's sum rule to the angular momentum of quarks in the nucleon, the missing piece for the understanding of the nucleon spin puzzle.This thesis outlines the theoretical context of the measurement of the photon electroproduction cross section off the neutron, and the experimental setup used for its achievement. It describes the selection of the experimental data of interest for this measurement and presents the results obtained from a fitting method of data to a Monte Carlo simulation, which is explained in detail. Finally, a systematic study of the results completes this manuscript.

Ce mémoire s’intéresse aux modèles de Markov à variables latentes, une famille de modèles dans laquelle une chaîne de Markov latente régit le comportement d’un processus stochastique observable à travers duquel transparaît une version bruitée de la chaîne cachée. Pouvant être vus comme une généralisation naturelle des modèles de mélange, ces processus stochastiques bivariés ont entre autres démontré leur faculté à capter les dynamiques variables de maintes séries chronologiques et, plus spécifiquement en finance, à reproduire la plupart des faits stylisés des rendements financiers. Nous nous intéressons en particulier aux chaînes de Markov à temps discret et à espace d’états fini, avec l’objectif d’étudier l’apport de leurs reformulations hiérarchiques et de la relaxation de l’hypothèse d’homogénéité de la matrice de transition à la qualité de l’ajustement aux données et des prévisions, ainsi qu’à la reproduction des faits stylisés. Nous présentons à cet effet deux structures hiérarchiques, la première permettant une nouvelle interprétation des relations entre les états de la chaîne, et la seconde permettant de surcroît une plus grande parcimonie dans la paramétrisation de la matrice de transition. Nous nous intéressons de plus à trois extensions non-homogènes, dont deux dépendent de variables observables et une dépend d’une autre variable latente. Nous analysons pour ces modèles la qualité de l’ajustement aux données et des prévisions sur la série des log-rendements du S&P 500 et du taux de change Canada-États-Unis (CADUSD). Nous illustrons de plus la capacité des modèles à reproduire les faits stylisés, et présentons une interprétation des paramètres estimés pour les modèles hiérarchiques et non-homogènes. Les résultats obtenus semblent en général confirmer l’apport potentiel de structures hiérarchiques et des modèles non-homogènes. Ces résultats semblent en particulier suggérer que l’incorporation de dynamiques non-homogènes aux modèles hiérarchiques permette de reproduire plus fidèlement les faits stylisés—même la lente décroissance de l’autocorrélation des rendements centrés en valeur absolue et au carré—et d’améliorer la qualité des prévisions obtenues, tout en conservant la possibilité d’interpréter les paramètres estimés. / This master’s thesis is centered on the Hidden Markov Models, a family of models in which an unobserved Markov chain dictactes the behaviour of an observable stochastic process through which a noisy version of the latent chain is observed. These bivariate stochastic processes that can be seen as a natural generalization of mixture models have shown their ability to capture the varying dynamics of many time series and, more specifically in finance, to reproduce the stylized facts of financial returns. In particular, we are interested in discrete-time Markov chains with finite state spaces, with the objective of studying the contribution of their hierarchical formulations and the relaxation of the homogeneity hypothesis for the transition matrix to the quality of the fit and predictions, as well as the capacity to reproduce the stylized facts. We therefore present two hierarchical structures, the first allowing for new interpretations of the relationships between states of the chain, and the second allowing for a more parsimonious parameterization of the transition matrix. We also present three non-homogeneous models, two of which have transition probabilities dependent on observed explanatory variables, and the third in which the probabilities depend on another latent variable. We first analyze the goodness of fit and the predictive power of our models on the series of log returns of the S&P 500 and the exchange rate between canadian and american currencies (CADUSD). We also illustrate their capacity to reproduce the stylized facts, and present interpretations of the estimated parameters for the hierarchical and non-homogeneous models. In general, our results seem to confirm the contribution of hierarchical and non-homogeneous models to these measures of performance. In particular, these results seem to suggest that the incorporation of non-homogeneous dynamics to a hierarchical structure may allow for a more faithful reproduction of the stylized facts—even the slow decay of the autocorrelation functions of squared and absolute returns—and better predictive power, while still allowing for the interpretation of the estimated parameters.

Cette étude est consacrée aux distributions de partons généralisées (GPDs, de l'anglais Generalised Parton Distributions). Dans un premier temps, les principales propriétés des GPDs sont rappelées. On insiste notamment sur les propriétés dites de support et sur la polynomialité. Cette dernière est automatiquement respectée lorsque l'on modélise les GPDs au travers des doubles distributions (DDs), les GPDs s'écrivant comme la transformée de Radon des DDs.Dans le cas scalaire, deux DDs, notées F et G, sont nécessaires pour décrire la GPD H. Du fait de la relation intégrale existant entre H d'un côté, et F et G de l'autre, F et G sont définies de manière ambiguë. Cette ambiguïté est exploitée dans le présent travail afin de développer une nouvelle paramétrisation phénoménologique. Utilisant l'Ansatz de Radyushkin, il est possible d'obtenir un modèle réaliste de GPD, et de le comparer aux données expérimentales disponibles. Dans le cas présent, deux types de modèles, l'un négligeant la GPD E, l'autre en tenant compte, sont comparés aux données de diffusion Compton profondément virtuelle (DVCS) de la collaboration Hall A au Jeffeson Laboratory (JLab). Dans le premier cas, on observe une plus grande flexibilité de la paramétrisation par rapport aux précédentes, ce qui permet une meilleure comparaison aux données sur les sections efficaces indépendantes de l'hélicité du faisceau. Dans le second cas, seule la GPD E est profondément modifiée. De ce fait la comparaison aux données change peu par rapport aux modèles précédents. Seules des données plus sensibles à E permettront de trancher entre les paramétrisations.Afin de dépasser les paramétrisations phénoménologiques, un premier pas a été fait vers la description dynamique des hadrons. En utilisant les équations de Dyson-Schwinger, il a été possible de calculer analytiquement la GPD de pion dans le cadre de l'approximation du diagramme triangle. La comparaison aux données expérimentales disponibles (facteur de forme et PDF) s'est révélée très bonne. Il est également possible de montrer que l'approximation du diagramme triangle permet de retrouver le théorème de pion mou. Néanmoins, ce premier modèle ne respecte pas l'ensemble des propriétés des GPDs. Elle viole la symétrie d'échange x, 1-x, et par conséquent des termes supplémentaires, précédemment négligés, sont pris en compte. On peut ainsi obtenir la densité de probabilité de trouver un quark portant une fraction d'impulsion x dans le plan transverse. Des perspectives de calculs sur le cône de lumière sont présentés dans le dernier chapitre. / This study is devoted to generalised parton distributions (GPDs). First, the main properties of GPDs are given to the reader. One can stress the so-called support properties and the polynomiality property. The latter is automatically fulfiled when modeling GPDs from double distributions (DDs), GPDs being considered as the Radon transform of DDs. In the scalar case, two DDs denoted by F and G are required to describe the GPD H. Due to the integral relation existing between H on one hand, and F and G on the other hand, F and G are not defnied unambiguously. This ambiguity is exploited in the present work in order to develop a new phenomenological parametrisation. Using the Radyushkin Ansatz, it is then possible get a realistic model of GPDs, and to compare it with available experimental data. In the present case, two types of models, one neglecting the GPD E, the other taking it into account are compared with the Jlab Hall A DVCS data. In the former cae, one can notice a better flexibility allowing to better reproduced the beam-helicity independent cross sections. In the latter one, only the GPD E is deeply modified, and thus the comparison with available data does not change significantly with respect to previous parametrisations. Only data more sensitive to E will allow one to selet the most relevant parametrisation.In order to go beyond phenomenological parametrisations, a first step has been done toward a dynamical description of hadron structure. Using the Dyson-Schwinger equations, it has been possible to compute analytically the pion GPD within the triangle diagram approximation. The comparison with available data (Form factor and PDF) appears to be very good. Nevertheless, this first model does not fulfil all the required properties. Especially the soft pion theorem, which corresponds to a specific kinematical limit. It has been shown in this work that this is due to the violation of the Axial-Vector Ward-Takahashi identity, and that the triangle approximation is sufficient to ensure the sof pion theorem. Still it violates the exchange symmetry x, 1-x, and thus additional terms, previously neglected, are taken into account. It is then possible to compute the probability density to find a quark at a given position in the transverse plan carrying a given momentum fraction. Finally, perspective on lightcone computations are given in the last chapter.

Les objets d’étude de cette thèse sont les systèmes d’équations quasilinéaires du premier ordre. Dans une première partie, on fait une analyse du point de vue du groupe de Lie classique des symétries ponctuelles d’un modèle de la plasticité idéale. Les écoulements planaires dans les cas stationnaire et non-stationnaire sont étudiés. Deux nouveaux champs de vecteurs ont été obtenus, complétant ainsi l’algèbre de Lie du cas stationnaire dont les sous-algèbres sont classifiées en classes de conjugaison sous l’action du groupe. Dans le cas non-stationnaire, une classification des algèbres de Lie admissibles selon la force choisie est effectuée. Pour chaque type de force, les champs de vecteurs sont présentés. L’algèbre ayant la dimension la plus élevée possible a été obtenues en considérant les forces monogéniques et elle a été classifiée en classes de conjugaison. La méthode de réduction par symétrie est appliquée pour obtenir des solutions explicites et implicites de plusieurs types parmi lesquelles certaines s’expriment en termes d’une ou deux fonctions arbitraires d’une variable et d’autres en termes de fonctions elliptiques de Jacobi. Plusieurs solutions sont interprétées physiquement pour en déduire la forme de filières d’extrusion réalisables. Dans la seconde partie, on s’intéresse aux solutions s’exprimant en fonction d’invariants de Riemann pour les systèmes quasilinéaires du premier ordre. La méthode des caractéristiques généralisées ainsi qu’une méthode basée sur les symétries conditionnelles pour les invariants de Riemann sont étendues pour être applicables à des systèmes dans leurs régions elliptiques. Leur applicabilité est démontrée par des exemples de la plasticité idéale non-stationnaire pour un flot irrotationnel ainsi que les équations de la mécanique des fluides. Une nouvelle approche basée sur l’introduction de matrices de rotation satisfaisant certaines conditions algébriques est développée. Elle est applicable directement à des systèmes non-homogènes et non-autonomes sans avoir besoin de transformations préalables. Son efficacité est illustrée par des exemples comprenant un système qui régit l’interaction non-linéaire d’ondes et de particules. La solution générale est construite de façon explicite. / The objects under consideration in this thesis are systems of first-order quasilinear equations. In the first part of the thesis, a study is made of an ideal plasticity model from the point of view of the classical Lie point symmetry group. Planar flows are investigated in both the stationary and non-stationary cases. Two new vector fields are obtained. They complete the Lie algebra of the stationary case, and the subalgebras are classified into conjugacy classes under the action of the group. In the non-stationary case, a classification of the Lie algebras admissible under the chosen force is performed. For each type of force, the vector fields are presented. For monogenic forces, the algebra is of the highest possible dimension. Its classification into conjugacy classes is made. The symmetry reduction method is used to obtain explicit and implicit solutions of several types. Some of them can be expressed in terms of one or two arbitrary functions of one variable. Others can be expressed in terms of Jacobi elliptic functions. Many solutions are interpreted physically in order to determine the shape of realistic extrusion dies. In the second part of the thesis, we examine solutions expressed in terms of Riemann invariants for first-order quasilinear systems. The generalized method of characteristics, along with a method based on conditional symmetries for Riemann invariants are extended so as to be applicable to systems in their elliptic regions. The applicability of the methods is illustrated by examples such as non-stationary ideal plasticity for an irrotational flow as well as fluid mechanics equations. A new approach is developed, based on the introduction of rotation matrices which satisfy certain algebraic conditions. It is directly applicable to non-homogeneous and non-autonomous systems. Its efficiency is illustrated by examples which include a system governing the non-linear superposition of waves and particles. The general solution is constructed in explicit form.

Les objets d’étude de cette thèse sont les systèmes d’équations quasilinéaires du premier ordre. Dans une première partie, on fait une analyse du point de vue du groupe de Lie classique des symétries ponctuelles d’un modèle de la plasticité idéale. Les écoulements planaires dans les cas stationnaire et non-stationnaire sont étudiés. Deux nouveaux champs de vecteurs ont été obtenus, complétant ainsi l’algèbre de Lie du cas stationnaire dont les sous-algèbres sont classifiées en classes de conjugaison sous l’action du groupe. Dans le cas non-stationnaire, une classification des algèbres de Lie admissibles selon la force choisie est effectuée. Pour chaque type de force, les champs de vecteurs sont présentés. L’algèbre ayant la dimension la plus élevée possible a été obtenues en considérant les forces monogéniques et elle a été classifiée en classes de conjugaison. La méthode de réduction par symétrie est appliquée pour obtenir des solutions explicites et implicites de plusieurs types parmi lesquelles certaines s’expriment en termes d’une ou deux fonctions arbitraires d’une variable et d’autres en termes de fonctions elliptiques de Jacobi. Plusieurs solutions sont interprétées physiquement pour en déduire la forme de filières d’extrusion réalisables. Dans la seconde partie, on s’intéresse aux solutions s’exprimant en fonction d’invariants de Riemann pour les systèmes quasilinéaires du premier ordre. La méthode des caractéristiques généralisées ainsi qu’une méthode basée sur les symétries conditionnelles pour les invariants de Riemann sont étendues pour être applicables à des systèmes dans leurs régions elliptiques. Leur applicabilité est démontrée par des exemples de la plasticité idéale non-stationnaire pour un flot irrotationnel ainsi que les équations de la mécanique des fluides. Une nouvelle approche basée sur l’introduction de matrices de rotation satisfaisant certaines conditions algébriques est développée. Elle est applicable directement à des systèmes non-homogènes et non-autonomes sans avoir besoin de transformations préalables. Son efficacité est illustrée par des exemples comprenant un système qui régit l’interaction non-linéaire d’ondes et de particules. La solution générale est construite de façon explicite. / The objects under consideration in this thesis are systems of first-order quasilinear equations. In the first part of the thesis, a study is made of an ideal plasticity model from the point of view of the classical Lie point symmetry group. Planar flows are investigated in both the stationary and non-stationary cases. Two new vector fields are obtained. They complete the Lie algebra of the stationary case, and the subalgebras are classified into conjugacy classes under the action of the group. In the non-stationary case, a classification of the Lie algebras admissible under the chosen force is performed. For each type of force, the vector fields are presented. For monogenic forces, the algebra is of the highest possible dimension. Its classification into conjugacy classes is made. The symmetry reduction method is used to obtain explicit and implicit solutions of several types. Some of them can be expressed in terms of one or two arbitrary functions of one variable. Others can be expressed in terms of Jacobi elliptic functions. Many solutions are interpreted physically in order to determine the shape of realistic extrusion dies. In the second part of the thesis, we examine solutions expressed in terms of Riemann invariants for first-order quasilinear systems. The generalized method of characteristics, along with a method based on conditional symmetries for Riemann invariants are extended so as to be applicable to systems in their elliptic regions. The applicability of the methods is illustrated by examples such as non-stationary ideal plasticity for an irrotational flow as well as fluid mechanics equations. A new approach is developed, based on the introduction of rotation matrices which satisfy certain algebraic conditions. It is directly applicable to non-homogeneous and non-autonomous systems. Its efficiency is illustrated by examples which include a system governing the non-linear superposition of waves and particles. The general solution is constructed in explicit form.

Ce mémoire de thèse porte sur la statistique inférentielle des données spatiales et/ou fonctionnelles. En effet, nous nous sommes intéressés à l’estimation de paramètres inconnus de certains modèles à partir d’échantillons obtenus par un processus d’échantillonnage aléatoire ou non (stratifié), composés de variables indépendantes ou spatialement dépendantes.La spécificité des méthodes proposées réside dans le fait qu’elles tiennent compte de la nature de l’échantillon étudié (échantillon stratifié ou composé de données spatiales dépendantes).Tout d’abord, nous étudions des données à valeurs dans un espace de dimension infinie ou dites ”données fonctionnelles”. Dans un premier temps, nous étudions les modèles de choix binaires fonctionnels dans un contexte d’échantillonnage par stratification endogène (échantillonnage Cas-Témoin ou échantillonnage basé sur le choix). La spécificité de cette étude réside sur le fait que la méthode proposée prend en considération le schéma d’échantillonnage. Nous décrivons une fonction de vraisemblance conditionnelle sous l’échantillonnage considérée et une stratégie de réduction de dimension afin d’introduire une estimation du modèle par vraisemblance conditionnelle. Nous étudions les propriétés asymptotiques des estimateurs proposées ainsi que leurs applications à des données simulées et réelles. Nous nous sommes ensuite intéressés à un modèle linéaire fonctionnel spatial auto-régressif. La particularité du modèle réside dans la nature fonctionnelle de la variable explicative et la structure de la dépendance spatiale des variables de l’échantillon considéré. La procédure d’estimation que nous proposons consiste à réduire la dimension infinie de la variable explicative fonctionnelle et à maximiser une quasi-vraisemblance associée au modèle. Nous établissons la consistance, la normalité asymptotique et les performances numériques des estimateurs proposés.Dans la deuxième partie du mémoire, nous abordons des problèmes de régression et prédiction de variables dépendantes à valeurs réelles. Nous commençons par généraliser la méthode de k-plus proches voisins (k-nearest neighbors; k-NN) afin de prédire un processus spatial en des sites non-observés, en présence de co-variables spatiaux. La spécificité du prédicteur proposé est qu’il tient compte d’une hétérogénéité au niveau de la co-variable utilisée. Nous établissons la convergence presque complète avec vitesse du prédicteur et donnons des résultats numériques à l’aide de données simulées et environnementales.Nous généralisons ensuite le modèle probit partiellement linéaire pour données indépendantes à des données spatiales. Nous utilisons un processus spatial linéaire pour modéliser les perturbations du processus considéré, permettant ainsi plus de flexibilité et d’englober plusieurs types de dépendances spatiales. Nous proposons une approche d’estimation semi paramétrique basée sur une vraisemblance pondérée et la méthode des moments généralisées et en étudions les propriétés asymptotiques et performances numériques. Une étude sur la détection des facteurs de risque de cancer VADS (voies aéro-digestives supérieures)dans la région Nord de France à l’aide de modèles spatiaux à choix binaire termine notre contribution. / This thesis is about statistical inference for spatial and/or functional data. Indeed, weare interested in estimation of unknown parameters of some models from random or nonrandom(stratified) samples composed of independent or spatially dependent variables.The specificity of the proposed methods lies in the fact that they take into considerationthe considered sample nature (stratified or spatial sample).We begin by studying data valued in a space of infinite dimension or so-called ”functionaldata”. First, we study a functional binary choice model explored in a case-controlor choice-based sample design context. The specificity of this study is that the proposedmethod takes into account the sampling scheme. We describe a conditional likelihoodfunction under the sampling distribution and a reduction of dimension strategy to definea feasible conditional maximum likelihood estimator of the model. Asymptotic propertiesof the proposed estimates as well as their application to simulated and real data are given.Secondly, we explore a functional linear autoregressive spatial model whose particularityis on the functional nature of the explanatory variable and the structure of the spatialdependence. The estimation procedure consists of reducing the infinite dimension of thefunctional variable and maximizing a quasi-likelihood function. We establish the consistencyand asymptotic normality of the estimator. The usefulness of the methodology isillustrated via simulations and an application to some real data.In the second part of the thesis, we address some estimation and prediction problemsof real random spatial variables. We start by generalizing the k-nearest neighbors method,namely k-NN, to predict a spatial process at non-observed locations using some covariates.The specificity of the proposed k-NN predictor lies in the fact that it is flexible and allowsa number of heterogeneity in the covariate. We establish the almost complete convergencewith rates of the spatial predictor whose performance is ensured by an application oversimulated and environmental data. In addition, we generalize the partially linear probitmodel of independent data to the spatial case. We use a linear process for disturbancesallowing various spatial dependencies and propose a semiparametric estimation approachbased on weighted likelihood and generalized method of moments methods. We establishthe consistency and asymptotic distribution of the proposed estimators and investigate thefinite sample performance of the estimators on simulated data. We end by an applicationof spatial binary choice models to identify UADT (Upper aerodigestive tract) cancer riskfactors in the north region of France which displays the highest rates of such cancerincidence and mortality of the country.