La préparation d'interventions de maintenance dans les installations industrielles a dorénavant recours à des outils d'étude, de modélisation et de simulation basés sur l'exploitation de modèles virtuels 3D des installations. L'acquisition de ces modèles tridimensionnels s'effectue à partir de nuages de points mesurés, depuis plusieurs points de vue, par balayage angulaire horizontal et vertical d'un faisceau laser par scanner laser terrestre. L'expression dans un repère commun de l'ensemble des données acquises est appelée consolidation, au cours de laquelle les paramètres de changement de repères entre les stations sont calculés. L'objectif de cette thèse est d'améliorer la méthode d'acquisition de données laser en environnements industriels. Celle-ci doit, au final, garantir la précision et l'exactitude nécessaires des données tout en optimisant le temps et les protocoles d'acquisition sur site, en libérant l'opérateur d'un certain nombre de contraintes inhérentes au relevé topographique classique. Nous examinons, dans un premier temps, l'état de l'art des moyens et méthodes mis en œuvre lors de l'acquisition de nuages de points denses de scènes d'intérieurs complexes (Partie I). Dans un deuxième temps, nous étudions et évaluons les données utilisables pour la consolidation: données laser terrestres, algorithmes de reconstruction de primitives et systèmes de géolocalisation d'intérieur (Partie II). Dans une troisième partie, nous formalisons et expérimentons ensuite un algorithme de recalage basé sur l'utilisation de primitives appariées, reconstruites dans les nuages de points (Partie~III). Nous proposons finalement une approche probabiliste de l'appariement de primitives permettant l'intégration des informations et incertitudes a priori dans le système de contraintes utilisé pour le calcul des poses (Partie IV). / Many pre-maintenance operations of industrial facilities currently resort on to three-dimensional CAD models. The acquisition of these models is performed from point clouds measured by Terrestrial Laser Scanning (TLS). When the scenes are complex, several viewpoints for scanning, also known as stations, are necessary to ensure the completeness and the density of the survey data. The generation of a global point cloud, i.e. the expression of all the acquired data in a common reference frame, is a crucial step called registration. During this process, the pose parameters are estimated. If the GNSS systems are now a solution for many outdoor scenes, the registration of indoor TLS data still remains a challenge. The objective of this thesis is to improve the acquisition process of TLS data in industrial environments. The aim is to guarantee the precision and accuracy of acquired data, while optimizing on-site acquisition time and protocols by, as often as possible, freeing the operator from the constraints inherent to conventional topographic surveys. In a first part, we consider the state of the art of the means and methods used during the acquisition of dense point clouds of complex interior scenes (Part I). In a second part, we study and evaluate the data available for the registration: terrestrial laser scanner data, primitive reconstruction algorithms in point clouds and indoor geolocation systems (Part II). In the third part, we then formalize and experiment a registration algorithm based on the use of matched primitives, reconstructed from per station point clouds (Part III). We finally propose a probabilistic approach for matching primitives, allowing the integration of a priori information and uncertainty in the constraints system used for calculating poses (Part IV).

Suivant le domaine où on les sollicite, les solutions d’un système de contraintes géométriques (SCG) peuvent être : – formelles et exactes : elles prennent par exemple la forme d’un plan de construction produisant toutes les solutions, obtenu en appliquant des règles dérivées de lemmes de géométrie. Beaucoup de SCG, surtout en 3D, résistent à cette approche ; – numériques et approchées : elles sont les solutions d’un système d’équations construit à partir des contraintes et trouvées grâce à des méthodes numériques efficaces quand elles ne recherchent qu’une solution. De par la nature des problèmes traités, chercher toutes les solutions conduit à une complexité exponentielle. Les méthodes par continuation, ou homotopie, permettent d’obtenir toutes les solutions d’un système d’équations polynomiales. Leur application à des SCG est coûteuse et difficilement sujette aux raisonnements permis par l’origine géométrique du problème car elles opèrent hors de l’espace des figures géométriques. Notre travail a pour objet la spécialisation d’une méthode par continuation à des SCG. La géométrie simplifie et justifie sa mise en œuvre dans l’espace des figures, ou des raisonnements géométriques sont possibles. On aborde également les cas ou l’ensemble de solutions d’un problème contient des éléments isolés et des continuums. Des solutions proches d’une esquisse fournie par un utilisateur sont d’abord trouvées. La recherche d’autres solutions, malgré sa complexité exponentielle, est rendue envisageable par une approche itérative. Une nouvelle méthode de décomposition est proposée pour maîtriser le coût de la résolution. / Depending on the required application field, the solutions of a geometric constraints system (GCS) are either : – symbolic and exact such as construction plans, providing all the solutions, obtained by applying geometric rules. Many problems, mostly in a 3D context, resist to this approach ; – or numerical and approximated : they are the solutions of a system of equations built from the constraints, provided by generical numerical methods that are efficient when only one solution is sought. However, searching all the solutions leads to an exponential computation cost, due to the nature of problems. Continuation methods, also called homotopic methods, find all the solutions of a polynomial system. Using them to solve systems of equations associated to systems of constraints is nevertheless costly. Moreover, combining them with geometric reasoning is a challenge, because they act in a projective complex space and not in the realizations space. The aim of this work is to specialize a continuation method to GCS. Geometry is exploited to simplify and justify its adaptation in the space of realizations, so allowing geometric reasoning. Cases where the connected components of the solution space of a problem have heterogeneous dimensions are addressed. The method discussed here provides in a first step solutions that are similar to a sketch drawn by the user. Then a procedure is proposed to search new solutions. Its iterative nature seems to make the exponential complexity of this task bearable. A new decomposition method is proposed, that restrains the resolution cost.

Cette thèse présente des modèles mathématiques pour la perception visuelle et s'occupe des phénomènes où on reconnait une brèche entre ce qui est représenté et ce qui est perçu. La complétion amodale consiste en percevoir un complètement d'un object qui est partiellement occlus, en opposition avec la complétion modale, dans laquelle on perçoit un object même si ses contours ne sont pas présents dans l'image [Gestalt, 99]. Ces contours, appelés illusoires, sont reconstruits par notre système visuelle et ils sont traités par les cortex visuels primaires (V1/V2) [93]. Des modèles géométriques de l'architecture fonctionnelle de V1 on le retrouve dans le travail de Hoffman [86]. Dans [139] Petitot propose un modèle pour le complètement de contours, équivalent neurale du modèle proposé par Mumford [125]. Dans cet environnement Citti et Sarti introduisent un modèle basé sur l'architecture fonctionnelle de la cortex visuel [28], qui justifie les illusions à un niveau neurale et envisage un modèle neuro-géometrique pour V1. Une autre classe sont les illusions d'optique géométriques (GOI), découvertes dans le XIX siècle [83, 190], qui apparaissent en présence d'une incompatibilité entre ce qui est présent dans l'espace object et le percept. L'idée fondamentale développée ici est que les GOIs se produisent suite à une polarisation de la connectivité de V1/V2, responsable de l'illusion. A partir de [28], où la connectivité qui construit les contours en V1 est modelée avec une métrique sub-Riemannian, on étend cela en disant que pour le GOIs la réponse corticale du stimule initial module la connectivité, en devenant un coefficient pour la métrique. GOIs seront testés avec ce modèle. / This thesis presents mathematical models for visual perception and deals with such phenomena in which there is a visible gap between what is represented and what we perceive. A phenomenon which drew the interest most is amodal completion, consisting in perceiving a completion of a partially occluded object, in contrast with the modal completion, where we perceive an object even though its boundaries are not present [Gestalt theory, 99]. Such boundaries reconstructed by our visual system are called illusory contours, and their neural processing is performed by the primary visual cortices (V1/V2), [93]. Geometric models of the functional architecture of primary visual areas date back to Hoffman [86]. In [139] Petitot proposed a model of single boundaries completion through constraint minimization, neural counterpart of the model of Mumford [125]. In this setting Citti and Sarti introduced a cortical based model [28], which justifies the illusions at a neural level and provides a neurogeometrical model for V1. Another class of phenomena are Geometric optical illusions (GOIs), discovered in the XIX century [83, 190], arising in presence of a mismatch of geometrical properties between an item in object space and its associated percept. The fundamental idea developed here is these phenomena arise due to a polarization of the connectivity of V1/V2, responsible for the misperception. Starting from [28] in which the connectivity building contours in V1 is modeled as a sub-Riemannian metric, we extend it claiming that in GOIs the cortical response to the stimulus modulates the connectivity of the cortex, becoming a coefficient for the metric. GOIs will be tested through this model.

La modélisation géométrique d'objets fabriqués par l'homme à partir de données 3D est l'un des plus grands défis de la vision par ordinateur et de l'infographie. L'objectif à long terme est de générer des modèles de type CAO de la manière la plus automatique possible. Pour atteindre cet objectif, des problèmes difficiles doivent être résolus, notamment (i) le passage à l'échelle du processus de modélisation sur des données d'entrée massives, (ii) la robustesse de la méthodologie contre des mesures d'entrées erronés, et (iii) la qualité géométrique des modèles de sortie. Les méthodes existantes fonctionnent efficacement pour reconstruire la surface des objets de forme libre. Cependant, dans le cas d'objets fabriqués par l'homme, il est difficile d'obtenir des résultats dont la qualité approche celle des représentations hautement structurées, comme les modèles CAO. Dans cette thèse, nous présentons une série de contributions dans ce domaine. Tout d'abord, nous proposons une méthode de classification basée sur l'apprentissage en profondeur pour distinguer des objets dans des environnements complexes à partir de nuages de points 3D. Deuxièmement, nous proposons un algorithme pour détecter des primitives planaires dans des données 3D à différents niveaux d'abstraction. Enfin, nous proposons un mécanisme pour assembler des primitives planaires en maillages polygonaux compacts. Ces contributions sont complémentaires et peuvent être utilisées de manière séquentielle pour reconstruire des modèles de ville à différents niveaux de détail à partir de données 3D aéroportées. Nous illustrons la robustesse, le passage à l'échelle et l'efficacité de nos méthodes sur des données laser et multi-vues stéréo sur des scènes composées d'objets fabriqués par l'homme. / Geometric modeling of man-made objects from 3D data is one of the biggest challenges in Computer Vision and Computer Graphics. The long term goal is to generate a CAD-style model in an as-automatic-as-possible way. To achieve this goal, difficult issues have to be addressed including (i) the scalability of the modeling process with respect to massive input data, (ii) the robustness of the methodology to various defect-laden input measurements, and (iii) the geometric quality of output models. Existing methods work well to recover the surface of free-form objects. However, in case of manmade objects, it is difficult to produce results that approach the quality of high-structured representations as CAD models.In this thesis, we present a series of contributions to the field. First, we propose a classification method based on deep learning to distinguish objects from raw 3D point cloud. Second, we propose an algorithm to detect planar primitives in 3D data at different level of abstraction. Finally, we propose a mechanism to assemble planar primitives into compact polygonal meshes. These contributions are complementary and can be used sequentially to reconstruct city models at various level-of-details from airborne 3D data. We illustrate the robustness, scalability and efficiency of our methods on both laser and multi-view stereo data composed of man-made objects.

Cette thèse étudie certaines propriétés fractales et trajectorielles de processus de branchement en temps et espace continus. De façon informelle, ce type de processus est obtenu en considérant l'évolution d'une population où les individus se reproduisent et meurent au cours du temps, et ce de manière aléatoire. Le premier chapitre concerne la classe des processus de branchement avec immigration. On donne une formule semi-explicite pour la transformée de Laplace des temps d'atteinte ainsi qu'une condition nécessaire et suffisante de récurrence-transience. Ces deux résultats illustrent la compétition branchement/immigration. Le second chapitre considère l'arbre Brownien et ses mesures de temps local, dites mesures de niveau. On montre que celles-ci s'obtiennent comme restriction, à une constante près explicitée, d'une certaine mesure de Hausdorff sur l'arbre. Le résultat est montré simultanément pour tous niveaux. Le troisième chapitre étudie le Super-mouvement Brownien associé à un mécanisme de branchement général. Sa mesure d'occupation totale est obtenue comme restriction d'une certaine mesure de packing dans l'espace euclidien. Le résultat est valable en grande dimension. La condition sur la dimension de l'espace ambiant est discutée à travers le calcul, sous des hypothèse de régularité faibles pour le mécanisme de branchement, de la dimension de packing du range total du processus. / This thesis investigates some fractal and pathwise properties of branching processes with continuous time and state-space. Informally, this kind of process can be described by considering the evolution of a population where individuals reproduce and die over time, randomly. The first chapter deals with the class of continuous branching processes with immigration. We provide a semi-explicit formula for the hitting times and a necessary and sufficient condition for the process to be recurrent or transient. Those two results illustrate the competition between branching and immigration. The second chapter deals with the Brownian tree and its local time measures : the level-sets measures. We show that they can be obtained as the restriction, with an explicit multiplicative constant, of a Hausdorff measure on the tree. The result holds uniformly for all levels. The third chapter study the Super-Brownian motion associated with a general branching mechanism. Its total occupation measure is obtained as the restriction to the total range, of a given packing measure on the euclidean space. The result is valid for large dimensions. The condition on the dimension is discussed by computing the packing dimension of the total range. This is done under a weak assumption on the regularity of the branching mechanism.

Dans cette thèse, on s'intéresse à des algorithmes d'analyse de données utilisant des marches aléatoires sur des graphes de voisinage, ou graphes géométriques aléatoires, construits à partir des données. On sait que les marches aléatoires sur ces graphes sont des approximations d'objets continus appelés processus de diffusion. Dans un premier temps, nous utilisons ce résultat pour proposer un nouvel algorithme de partitionnement de données flou de type recherche de modes. Dans cet algorithme, on définit les paquets en utilisant les propriétés d'un certain processus de diffusion que l'on approche par une marche aléatoire sur un graphe de voisinage. Après avoir prouvé la convergence de notre algorithme, nous étudions ses performances empiriques sur plusieurs jeux de données. Nous nous intéressons ensuite à la convergence des mesures stationnaires des marches aléatoires sur des graphes géométriques aléatoires vers la mesure stationnaire du processus de diffusion limite. En utilisant une approche basée sur la méthode de Stein, nous arrivons à quantifier cette convergence. Notre résultat s'applique en fait dans un cadre plus général que les marches aléatoires sur les graphes de voisinage et nous l'utilisons pour prouver d'autres résultats : par exemple, nous arrivons à obtenir des vitesses de convergence pour le théorème central limite. Dans la dernière partie de cette thèse, nous utilisons un concept de topologie algébrique appelé homologie persistante afin d'améliorer l'étape de "pooling" dans l'approche "sac-de-mots" pour la reconnaissance de formes 3D. / In this thesis, we study data analysis algorithms using random walks on neighborhood graphs, or random geometric graphs. It is known random walks on such graphs approximate continuous objects called diffusion processes. In the first part of this thesis, we use this approximation result to propose a new soft clustering algorithm based on the mode seeking framework. For our algorithm, we want to define clusters using the properties of a diffusion process. Since we do not have access to this continuous process, our algorithm uses a random walk on a random geometric graph instead. After proving the consistency of our algorithm, we evaluate its efficiency on both real and synthetic data. We then deal tackle the issue of the convergence of invariant measures of random walks on random geometric graphs. As these random walks converge to a diffusion process, we can expect their invariant measures to converge to the invariant measure of this diffusion process. Using an approach based on Stein's method, we manage to obtain quantitfy this convergence. Moreover, the method we use is more general and can be used to obtain other results such as convergence rates for the Central Limit Theorem. In the last part of this thesis, we use the concept of persistent homology, a concept of algebraic topology, to improve the pooling step of the bag-of-words approach for 3D shapes.

Le principe de la métrologie en cours d’usinage est d'obtenir des données de mesure directement dans le flot de production. Ce principe fait suite au besoin croissant des industriels de réaliser des mesures en ligne durant une opération ou entre deux opérations d'usinage en employant le moyen de production pour mesurer la pièce usinée. La maîtrise des sources d’erreur de mesure telles que les erreurs géométriques est une condition sine qua non pour garantir la métrologie dimensionnelle traçable directement sur les machines-outils. Ces travaux portent sur la modélisation géométrique de machine-outil 5 axes, basée sur une paramétrisation normalisée des erreurs géométriques. Ce modèle est simulé et simplifié par l’utilisation d’une machine virtuelle développée comme un outil d’aide à la compréhension et à la visualisation des effets des erreurs géométriques sur l’erreur volumétrique. Un nouvel étalon matériel thermo-invariant a été développé : la Multi-Feature Bar. Raccordé à la définition internationale du mètre par un étalonnage et une intercomparaison européenne, il permet d’envisager des mesures traçables sur machine-outil dans un environnement hostile. L’identification de trois paramètres intrinsèques à cet étalon, couplée à une procédure de mesure, assure une identification complète et traçable des erreurs de mouvement d’axes linéaires. Suite à cela, l’identification des erreurs entre axes est quant à elle basée sur une analyse de combinaisons de paramètres suffisants pour caractériser au mieux l’erreur volumétrique. Une procédure d’identification des paramètres du modèle est proposée en minimisant la dérive temporelle de la structure ainsi que les effets des erreurs de mouvement précédemment identifiées. Une analyse de sensibilité des paramètres de réglages de la procédure de mesure ainsi que des effets de bruits permet de garantir la qualité de l’identification proposée. / In-process metrology consists in obtaining measurement data directly into the manufacturing process. This method results from an increasing need of manufacturers to carry out on-line measurements during one manufacturing task or between two manufacturing tasks by using the mean of production to measure the machined part. Monitoring the sources of errors like geometric errors is one of the prerequisites to ensure the traceable dimensional metrology directly on the machine tool.This thesis deals with the geometric modeling of 5-axis machine tool based on a standardized parameterization of geometric errors. This model is simulated and simplified by the use of a virtual machine developed in order to help understand and visualize the effects of geometric errors on the volumetric error.A new standard thermo-invariant material namely Multi-Feature Bar has been developed.After its calibration and after a European intercomparison, it provides a direct metrological traceability to the SI meter for dimensional measurement on machine tool in a hostile environment. The identification of three intrinsic parameters of this standard, coupled with a measurement procedure ensures complete and traceable identification of motion errors of linear axes. The identification of position and orientation errors of axis is based on an analysis of combinations of necessary parameters to characterize volumetric error and at best. A model parameter identification procedure is proposed by minimizing the time drift of the structural loop and the effects of previously identified motion errors. Asensitivity analysis of the measurement procedure settings and of the noise effects ensures the quality of this proposed identification.

La biométrie du visage a suscité, ces derniers temps, l'intérêt grandissant de la communauté scientifique et des industriels de la biométrie vue son caractère naturel, sans contact et non-intrusif. Néanmoins, les performances des systèmes basés sur les images 2D sont affectées par différents types de variabilités comme la pose, les conditions d'éclairage, les occultations et les expressions faciales. Avec la disponibilité de caméras 3D capables d'acquérir la forme tridimensionnelle, moins sensibles aux changements d'illumination et de pose, plusieurs travaux de recherche se sont tournés vers l'étude de cette nouvelle modalité. En revanche, d'autres défis apparaissent comme les déformations de la forme faciales causées par les expressions et le temps de calcul que requièrent les approches développées. Cette thèse s'inscrit dans ce paradigme en proposant de coupler la géométrie Riemannienne avec les techniques d'apprentissage pour une biométrie faciale 3D efficace et robuste aux changements d'expressions. Après une étape de pré-traitement, nous proposons de représenter les surfaces faciales par des collections de courbes 3D qui captent localement leurs formes. Nous utilisons un cadre géométrique existant pour obtenir les déformations " optimales " entre les courbes ainsi que les distances les séparant sur une variété Riemannienne (espace des formes des courbes). Nous appliquons, par la suite, des techniques d'apprentissage afin de déterminer les courbes les plus pertinentes pour deux applications de la biométrie du visage : la reconnaissance d'identité et la classification du genre. Les résultats obtenus sur le benchmark de référence FRGC v2 et leurs comparaison avec les travaux de l'état de l'art confirment tout l'intérêt de coupler l'analyse locale de la forme par une approche géométrique (possibilité de calculer des moyennes, etc.) avec des techniques d'apprentissage (Basting, etc.) pour gagner en temps de calcul et en performances.

Les plus brefs flashs de lumière qui puissent être produits en laboratoire actuellement ont des durées de quelques dizaines d’attosecondes (1 as = 10-18 s), et ne peuvent être créés que dans le domaine extrême-ultraviolet (XUV). Le développement de composants optiques capables de contrôler et de mettre en forme ce rayonnement attoseconde est crucial pour permettre à ces impulsions de se généraliser. Cette thèse porte donc sur l’étude et la réalisation de tels composants.Les impulsions attosecondes ont la particularité de comporter une dérivée de fréquence intrinsèque au processus utilisé pour leur génération. Cela a pour effet d’augmenter leur durée. Nous avons donc développé des miroirs multicouches capables d’induire une dérive de fréquence opposée sur les impulsions s’y réfléchissant, permettant ainsi de les compresser. En caractérisant les impulsions attosecondes réfléchies par ces miroirs, nous avons pour la première fois observé une telle compression des impulsions attosecondes. Nous avons également développé des miroirs multicouches théoriquement capables de compresser des impulsions sous la barre symbolique des 50 as, soit en dessous du record actuel de durée d’une impulsion lumineuse.La mesure de ces impulsions requiert leur focalisation dans un spectromètre. Or les miroirs focalisants généralement utilisés peuvent très rapidement introduire des aberrations géométriques. A l’aide de simulations numériques et d’une étude analytique, nous avons montré que ces aberrations pouvaient très fortement déformer la structure spatio-temporelle des impulsions attosecondes, provoquant une augmentation de leur durée. Enfin, nous avons montré que ces effets n’étaient pas pris en compte par les techniques actuelles de caractérisation d’impulsions attosecondes, cela pouvant amener à mesurer une impulsion attoseconde plus courte qu’elle ne l’est en réalité. / The shortest flashes of light ever produced so far have durations of a few tens of attoseconds (1 as = 10-18 s), and can only be generated in the extreme ultraviolet spectral range (XUV). Developing optical components able to control and shape such attosecond radiation is crucial to generalize the use of these light pulses. This is the topic of this work.Attosecond pulses happen to be chirped due to the physical process used to generate them. This phenomenon leads to an increase in their duration. Consequently, we developed inversely chirped multilayer mirrors, allowing one to compress the pulses during their reflection off the mirrors. By measuring these reflected pulses, we observed for the first time such a compression of attosecond pulses. Moreover, we developed another set of multilayer mirrors theoretically able to compress pulses below 50 as. That is below the current pulse duration record.Furthermore, the measurement of these pulses requires that they be focussed into a spectrometer. However, typically used focusing mirrors can add geometric aberrations. By the use of numerical simulations and thanks to an analytic study, we showed that these aberrations could strongly distort the spatio-temporal structure of the pulses, and increase their duration. Moreover, we showed that this phenomenon was not taken into account by current attosecond pulse characterization techniques. This could lead to determining the pulse duration to be shorter than it actually is.

En Union Européenne les accidents frontaux font 28% des accidents routiers et sont responsables de 49% de mortalité, les fractures thoraciques étant la cause principale de décès. Les modèles en éléments finis du corps humain sont un outil important pour la simulation de chocs réels et la prédiction des risques d'endommagement. Cette thèse a permis de développer un modèle simple en éléments finis de la cage thoracique suffisamment souple d'utilisation et facilement paramétrable. Ce modèle est validé expérimentalement avant d'être utilisé pour une étude paramétrique. Cette étude a permis de caractériser l'influence de différents paramètres structurels et géométriques sur le comportement de la cage thoracique sous chargement dynamique. Le travail réalisé au cours de cette thèse est divisé en trois parties : Modélisation de la cage thoracique entière avec des éléments finis de type poutre dont les propriétés mécaniques sont déterminées à partir d'essais de flexion trois points sur des segments de côtes et complétées par des éléments de la littérature, Validation du modèle dont les résultats sont suffisamment proches des résultats des essais de chargement dynamique antéro-postérieur menés par Vezin et Berthet [Vez09], Etude paramétrique sur l'influence paramètres, géométrie des sections droites et géométrie globale de la cage thoracique (inclinaison des côtes, forme et taille globale de la cage thoracique). A partir de cette étude nous trouvons que le module d'Young et l'épaisseur du cortical ont une influence identique sur la raideur globale de la cage thoracique ainsi que sur la rotation et la déformation des côtes. Avec l'augmentation de ces deux paramètres la rigidité du thorax augmente et le taux de compression maximal diminue. D'autre part les côtes tournent plus et se déforment moins. La raideur des liaisons costo-verterbales a une influence directe sur la rotation latérale qui diminue avec l'augmentation de cette raideur alors que les déformations augmentent ; tandis que la raideur globale de la cage thoracique est légèrement modifiée. L'inclinaison des côtes est le facteur ayant la plus grande influence sur la déformation des côtes et donc sur le risque d'endommagement : plus les côtes sont proches de la direction de chargement la raideur de la cage thoracique augmente et la déformation des côtes augmente / In the European Union, 28% of road accidents are frontal impacts which provoke 49% of fatalities where the thoracic fractures are the main cause of death. The finite element models of the human body are an important tool for the simulation of real impacts and the prediction of damage. This thesis has led to develop a rib cage simplified finite element model sufficiently flexible and easily customizable. First, this model is experimentally validated and then used in a parametric study. This study allowed us to characterize the influence of different structural and geometric parameters on the behavior of the rib cage under dynamic loading. This work is divided into three parts : Modeling the rib cage using beam elements whose mechanical properties are determined by three-point bending tests on rib segments and supplemented from literature, Validating the model by simulating the anteroposterior dynamic loading tests led by Vezin and Berthet [Vez09], Performing a parametric study on the influence of the mechanical parameters (Young modulus, stiffness of costo-vertebral joints), the geometry of the rib sections and the overall geometry of the rib cage (ribs slope, shape and overall size of the rib cage). This study permitted to find that Young modulus and the thickness of the cortical have the same influence on the overall stiffness of the chest as well as on the rotation and deformation of the ribs. By increasing these parameters, the stiffness of the chest increases and the maximum compression ratio decreases. Besides, we'll find more rotation and less deformation of the ribs. The stiffness of the costoverterbal joints has a direct influence on the lateral rotation : it will decrease by increasing of the stiffness while deformation will increase. However, the overall stiffness of the chest is slightly modified by modifying the costovertebral joint stiffness. The initial inclination of the ribs accordingly to the load direction has the greatest influence on the deformation of the ribs and therefore on the damage risk. When the ribs are closer to the loading direction, the stiffness of the rib cage and the deformation of the ribs increases