La première source laser solide à base de polymère dopé par des colorants organiques a été obtenue dans les années 1970, mais jusqu'à la fin du vingtième siècle, peu d'avancées ont été faites. La recherche de sources laser à colorants solides intégrées s'est beaucoup développée ces dernières années grâce à l'avènement de matériaux polymères organiques 'classiques' et hybrides organo-minéraux 'sol-gels' de meilleure qualité.Dans ces travaux, la caractérisation des matériaux est effectuée en termes de propriétés spectrales et de photostabilité des matériaux polymères dopés par des colorants organiques. L'influence sur les propriétés du matériau de l'environnement de la molécule de colorant et du viellissement est discutée.L'application de ces matériaux à la réalisation de sources laser intégrées est faite. Les performances des couples colorant-matrice en terme d'efficacité, de durée de vie en régime de train d'impulsions laser et d'accordabilité en longueur d'onde à l'aide de l'effet de rétroaction distribuée, sont mesurées.Enfin, la comparaison des mesures de caractérisation des matériaux en couches minces et des performances système en régime laser intégré, permet l'identification des paramètres agissant sur ces dernières. Notamment, la présence d'une forte absorption résiduelle dans la bande de fluorescence diminue l'efficacité laser des échantillons, et une bonne conduction thermique dans le matériau permet d'augmenter sa durée de vie en régime laser en limitant la thermodégradation des molécules de colorant. Des compromis sont, de plus, à faire pour la rigidité de la matrice, qui augmente le gain, mais aussi les pertes de propagation dans les matériaux.

L'estimation du maximum de vraisemblance est une méthode répandue pour l'identification d'un modèle paramétré de série temporelle à partir d'un échantillon d'observations. Dans le cadre de modèles bien spécifiés, il est primordial d'obtenir la consistance de l'estimateur, à savoir sa convergence vers le vrai paramètre lorsque la taille de l'échantillon d'observations tend vers l'infini. Pour beaucoup de modèles de séries temporelles, par exemple les modèles de Markov cachés ou « hidden Markov models »(HMM), la propriété de consistance « forte » peut cependant être dfficile à établir. On peut alors s'intéresser à la consistance de l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) dans un sens faible, c'est-à-dire que lorsque la taille de l'échantillon tend vers l'infini, l'EMV converge vers un ensemble de paramètres qui s'associent tous à la même distribution de probabilité des observations que celle du vrai paramètre. La consistance dans ce sens, qui reste une propriété privilégiée dans beaucoup d'applications de séries temporelles, est dénommée consistance de classe d'équivalence. L'obtention de la consistance de classe d'équivalence exige en général deux étapes importantes : 1) montrer que l'EMV converge vers l'ensemble qui maximise la log-vraisemblance normalisée asymptotique ; et 2) montrer que chaque paramètre dans cet ensemble produit la même distribution du processus d'observation que celle du vrai paramètre. Cette thèse a pour objet principal d'établir la consistance de classe d'équivalence des modèles de Markov partiellement observés, ou « partially observed Markov models » (PMM), comme les HMM et les modèles « observation-driven » (ODM). / Maximum likelihood estimation is a widespread method for identifying a parametrized model of a time series from a sample of observations. Under the framework of well-specified models, it is of prime interest to obtain consistency of the estimator, that is, its convergence to the true parameter as the sample size of the observations goes to infinity. For many time series models, for instance hidden Markov models (HMMs), such a “strong” consistency property can however be difficult to establish. Alternatively, one can show that the maximum likelihood estimator (MLE) is consistent in a weakened sense, that is, as the sample size goes to infinity, the MLE eventually converges to a set of parameters, all of which associate to the same probability distribution of the observations as for the true one. The consistency in this sense, which remains a preferred property in many time series applications, is referred to as equivalence-class consistency. The task of deriving such a property generally involves two important steps: 1) show that the MLE converges to the maximizing set of the asymptotic normalized loglikelihood; and 2) show that any parameter in this maximizing set yields the same distribution of the observation process as for the true parameter. In this thesis, our primary attention is to establish the equivalence-class consistency for time series models that belong to the class of partially observed Markov models (PMMs) such as HMMs and observation-driven models (ODMs).

Dans un monde de plus en plus pollué par l'activité industrielle, la détection des espèces gazeuses nocives dans l'atmosphère est d'une importance essentielle. Le marché des capteurs de gaz est déjà bien développé, avec la présence de diverses technologies et principes de détection, chacune présentant des avantages et des inconvénients intrinsèques. Dans le cadre de cette thèse, un alliage entre deux ou plusieurs technologies de détection typiquement utilisées de façon autonome a été visée, afin d'améliorer les performances globales des systèmes capteurs ainsi formées. A ce fin, nous avons conçu et étudié des dispositifs capteurs basées sur la transduction optique, couplée à un matériau sensible au gaz cible à détecter. Plus précisément, nous avons intégré pour la première fois un matériau catalyseur pouvant accélérer le taux d'oxydation des espèces chimiques (tel le monoxyde de carbone ou l'hydrogène) avec une architecture optique capable d'absorber la chaleur cédée lors de cette oxydation. L'augmentation de température occasionnée est traduite en une variation d'intensité lumineuse constituante le signal de sortie du capteur. Les travaux effectués sur les mesures de la dispersion thermique et chromatique de l'indice de réfraction des matériaux constituant le transducteur optique par des techniques d'optique guidé, ellipsométrie et des techniques photométriques sont présentés. Le sondage par moyen optique des propriétés électriques des matériaux semiconducteurs a également été étudié, y compris les variations de ces propriétés en présence des gaz oxydants, réducteurs et combustibles. / In a world suffering from increasing air pollution due to spiraling industrial activity, the detection of toxic gasses in the atmosphere is of paramount importance. The gas detector market is already well developed, and features a wide variety of detection technologies and techniques, each presenting its own set of intrinsic advantages and drawbacks. In this thesis, a combination of two or more technologies typically used independently has been studied in order to improve the global performances of gas detection systems. To this length, we have conceived and studied detector architectures based upon optical transduction systems, coupled with a material presenting a specific sensitivity to the target gas. More precisely, we have for the first time integrated a catalyst designed to accelerate the oxidation rate of chemical species (such as carbon monoxide or hydrogen) with an optical component capable of absorbing the heat generated by the oxidation reaction. The associated increase in temperature is translated to a variation of the optical intensity comprising the exit signal of the detector. The work carried out measuring the chromatic and temperature dispersion of the refractive index of the materials comprising the optical transduction component by guided mode techniques, ellipsometry and photometric techniques is presented. The optical probing of the electrical properties of semiconductor materials has also been studied, including the variations of these properties following interactions with oxidizing, reducing, or combustible gasses.

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