La thermographie à phase pulsée (TPP) a été présentée comme une nouvelle technique robuste de thermographie infrarouge (TIR) pour les essais non destructifs (END). Elle utilise la transformée de Fourier discrète (TFD) sur les images thermiques obtenues après un chauffage flash de la surface avant d'un spécimen pour extraire les informations de délai de phase (ou phase). Les gammes de phase calcules (ou cartes de phase) sont utilises pour la visualisation des défauts dans de nombreux matériaux. Le contraste de température permet de détecter les défauts à partir des données thermographiques. Cependant, les images thermiques comportent généralement un niveau de bruit important et des arrière-plans non uniformes causés par un chauffage inégal et des réflexions environnementales. Par conséquent, il n'est pas facile de reconnaître efficacement les régions défectueuses. Dans ce travail, nous avons appliqué la technique LSTM (Long Short Term Memory) et des réseaux de neurones convolutifs (RNC) basés sur des modèles d'apprentissage profond (AP) à la détection des défauts et à la classification de la profondeur des défauts à partir de données d'images thermographiques. Nos résultats expérimentaux ont montré que l'architecture proposée basée sur l'AP a obtenu des scores de précision de 0.95 et 0.77 pour la classification des pixels sains et défectueux. En outre, les résultats expérimentaux ont montré que les techniques LSTM et RNC ont obtenu des précisions de 0.91 et 0.82 pour la classification de la profondeur des défauts, respectivement. Par conséquent, la technique LSTM a surpassé la technique RNC pour les cas de détection des défauts et de classification de la profondeur des défauts. / Pulse Phase Thermography (PPT) has been introduced as a novel robust Non-Destructive Testing (NDT) Infrared Thermography (IRT) technique. It employs Discrete Fourier Transform (DFT) to thermal images obtained following flash heating of the front surface of a specimen to extract the phase delay (or phase) information. The computed phase grams (or phase maps) are used for defect visualization in many materials. The temperature contrast enables defect detection based on thermographic data. However, thermal images usually involve significant measurement noise and non-uniform backgrounds caused by uneven heating and environmental reflections. As a result, it is not easy to recognize the defective regions efficiently. In this work, we applied Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutions Neural Networks works (CNNs) based on deep learning (DL) models to defect detection and defect depth classification from thermographic image data. Our experimental results showed that the proposed DL-based architecture achieved 0.95 and 0.77 accuracy scores for sound and defected pixels classification. Furthermore, the experimental results illustrated that LSTM and CNN techniques achieved 0.91 and 0.82 accuracies for defect-depth classification, respectively. Consequently, the LSTM technique overcame the CNNs technique for defect detection and defect-depth classification cases.

L'évaluation non destructive (END) est un domaine permettant d'identifier tous les types de dommages structurels dans un objet d'intérêt sans appliquer de dommages et de modifications permanents. Ce domaine fait l'objet de recherches intensives depuis de nombreuses années. La thermographie infrarouge (IR) est l'une des technologies d'évaluation non destructive qui permet d'inspecter, de caractériser et d'analyser les défauts sur la base d'images infrarouges (séquences) provenant de l'enregistrement de l'émission et de la réflexion de la lumière infrarouge afin d'évaluer les objets non autochauffants pour le contrôle de la qualité et l'assurance de la sécurité. Ces dernières années, le domaine de l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle a fait des progrès remarquables dans les applications de traitement d'images. Ce domaine a montré sa capacité à surmonter la plupart des inconvénients des autres approches existantes auparavant dans un grand nombre d'applications. Cependant, en raison de l'insuffisance des données d'entraînement, les algorithmes d'apprentissage profond restent encore inexplorés, et seules quelques publications font état de leur application à l'évaluation non destructive de la thermographie (TNDE). Les algorithmes d'apprentissage profond intelligents et hautement automatisés pourraient être couplés à la thermographie infrarouge pour identifier les défauts (dommages) dans les composites, l'acier, etc. avec une confiance et une précision élevée. Parmi les sujets du domaine de recherche TNDE, les techniques d'apprentissage automatique supervisées et non supervisées sont les tâches les plus innovantes et les plus difficiles pour l'analyse de la détection des défauts. Dans ce projet, nous construisons des cadres intégrés pour le traitement des données brutes de la thermographie infrarouge à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond et les points forts des méthodologies proposées sont les suivants: 1. Identification et segmentation automatique des défauts par des algorithmes d'apprentissage profond en thermographie infrarouge. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pré-entraînés sont introduits pour capturer les caractéristiques des défauts dans les images thermiques infrarouges afin de mettre en œuvre des modèles basés sur les CNN pour la détection des défauts structurels dans les échantillons composés de matériaux composites (diagnostic des défauts). Plusieurs alternatives de CNNs profonds pour la détection de défauts dans la thermographie infrarouge. Les comparaisons de performance de la détection et de la segmentation automatique des défauts dans la thermographie infrarouge en utilisant différentes méthodes de détection par apprentissage profond : (i) segmentation d'instance (Center-mask ; Mask-RCNN) ; (ii) détection d’objet (Yolo-v3 ; Faster-RCNN) ; (iii) segmentation sémantique (Unet ; Res-unet); 2. Technique d'augmentation des données par la génération de données synthétiques pour réduire le coût des dépenses élevées associées à la collecte de données infrarouges originales dans les composites (composants d'aéronefs.) afin d'enrichir les données de formation pour l'apprentissage des caractéristiques dans TNDE; 3. Le réseau antagoniste génératif (GAN convolutif profond et GAN de Wasserstein) est introduit dans la thermographie infrarouge associée à la thermographie partielle des moindres carrés (PLST) (réseau PLS-GANs) pour l'extraction des caractéristiques visibles des défauts et l'amélioration de la visibilité des défauts pour éliminer le bruit dans la thermographie pulsée; 4. Estimation automatique de la profondeur des défauts (question de la caractérisation) à partir de données infrarouges simulées en utilisant un réseau neuronal récurrent simplifié : Gate Recurrent Unit (GRU) à travers l'apprentissage supervisé par régression. / Non-destructive evaluation (NDE) is a field to identify all types of structural damage in an object of interest without applying any permanent damage and modification. This field has been intensively investigated for many years. The infrared thermography (IR) is one of NDE technology through inspecting, characterize and analyzing defects based on the infrared images (sequences) from the recordation of infrared light emission and reflection to evaluate non-self-heating objects for quality control and safety assurance. In recent years, the deep learning field of artificial intelligence has made remarkable progress in image processing applications. This field has shown its ability to overcome most of the disadvantages in other approaches existing previously in a great number of applications. Whereas due to the insufficient training data, deep learning algorithms still remain unexplored, and only few publications involving the application of it for thermography nondestructive evaluation (TNDE). The intelligent and highly automated deep learning algorithms could be coupled with infrared thermography to identify the defect (damages) in composites, steel, etc. with high confidence and accuracy. Among the topics in the TNDE research field, the supervised and unsupervised machine learning techniques both are the most innovative and challenging tasks for defect detection analysis. In this project, we construct integrated frameworks for processing raw data from infrared thermography using deep learning algorithms and highlight of the methodologies proposed include the following: 1. Automatic defect identification and segmentation by deep learning algorithms in infrared thermography. The pre-trained convolutional neural networks (CNNs) are introduced to capture defect feature in infrared thermal images to implement CNNs based models for the detection of structural defects in samples made of composite materials (fault diagnosis). Several alternatives of deep CNNs for the detection of defects in the Infrared thermography. The comparisons of performance of the automatic defect detection and segmentation in infrared thermography using different deep learning detection methods: (i) instance segmentation (Center-mask; Mask-RCNN); (ii) objective location (Yolo-v3; Faster-RCNN); (iii) semantic segmentation (Unet; Res-unet); 2. Data augmentation technique through synthetic data generation to reduce the cost of high expense associated with the collection of original infrared data in the composites (aircraft components.) to enrich training data for feature learning in TNDE; 3. The generative adversarial network (Deep convolutional GAN and Wasserstein GAN) is introduced to the infrared thermography associated with partial least square thermography (PLST) (PLS-GANs network) for visible feature extraction of defects and enhancement of the visibility of defects to remove noise in Pulsed thermography; 4. Automatic defect depth estimation (Characterization issue) from simulated infrared data using a simplified recurrent neural network: Gate Recurrent Unit (GRU) through the regression supervised learning.

Ce mémoire porte sur un laser modulable temporellement et accordable en longueur d'onde dans l'infrarouge moyen pour répondre à une application de contre-mesure pour la protection des plateformes aériennes. Il est constitué d'une source délivrant des impulsions femtosecondes (fs) à une longueur d'onde d'environ 2.8 micromètres (µm) et d'un système d'autodécalage en longueur d'onde par effet Raman. Ce dernier est l'objet à concevoir dans le cadre du présent projet de maîtrise. Le chapitre 1 décrit ainsi le fonctionnement de quatre générations d'auto-directeur (AD) infrarouge, dont trois étaient assujettis à des simulations des effets lasers en laboratoire, tel que présenté au chapitre 4. Le chapitre 2 couvre la théorie essentielle et certaines astuces qui ont permis de concevoir le laser présenté au chapitre 3. La physionomie du système d'autodécalage conçu permet l'amplification des impulsions fs de la source laser, grâce à une fibre optique de verre fluoré dopée à l'erbium, en plus de l'autodécalage en longueur d'onde jusqu'à 4.8 µm à l'aide d'une fibre optique de fluoroindate. De plus, le système d'autodécalage est entièrement fibré pour des raisons de robustesse, il est opérable à des taux de répétition de plus de 100 hertz et il permet une émission jusqu'à 1.1 watts de puissance laser sur toute la plage de longueurs d'onde. Ces performances étaient nécessaires pour contrecarrer efficacement trois émulateurs d'AD : un à balayage conique, un à double-bande spectrale et un imageant. / This dissertation focuses on a mid-infrared modulated and wavelength-tunable laser for countermeasure applications. This laser source is based on a seed laser, which emits femtoseconds (fs) pulses at a central wavelength of 2.8 microns (µm), and a soliton self-frequency shift (SSFS) system. The conception of the latter is the goal of the project. Chapter 1 then introduces four generations of infrared seekers, three of which were emulated and tested in laboratories, as presented in chapter 4. Chapter 2 develops fundamental concepts as well as conception tips that helped build the laser presented in chapter 3. The SSFS system amplifies fs pulses from the seed laser, with the help of an erbium doped fluoride optical fibre, and shifts their wavelengths up to 4.8 µm using a fluoroindate fiber. The SSFS system is all-fibre for better robustness, it can be operated beyond 100 hertz and it allows for delivering a laser power up to 1.1 watts for the whole emission spectrum. These performances were mandatories for sufficiently neutralizing the three following IR seeker emulators: a conical scanner, a dual band scanner and an imaging system.

Le présent document fait la présentation du travail réalisé au cours d'un projet de maitrise avec l'intention d'obtenir un diplôme à la maitrise en génie électrique.Le projet consistait à développer un système capable d'identifier le type de véhicule qui se retrouve dans une image infrarouge. Les deux types de véhicules visés par cette identification étaient les véhicules électriques ainsi que les véhicules à essence. Pour pouvoir être en mesure de l'identifier, il a d'abord fallu développer un système de prise d'images qui permette d'obtenir un échantillon de données comprenant des images infrarouges de différentes voitures. Deux systèmes ont été développés pour atteindre cet objectif : le premier est un système de caméra fixe et le second implique un système de mouvement des caméras. Une fois ces deux systèmes mis en place, la collecte des images fut réalisée avec chacun d'eux. Il fut remarqué que les images obtenues avec le second système étaient de meilleure qualité. Différents contextes de prise d'images ont été explorés. Lorsqu'une quantité suffisante d'images fut obtenue, l'exploration pour la sélection du réseau de neurones permettant l'identification du type de voiture a débuté. Plusieurs solutions ont été envisagées et l'évaluation de celles-ci a été réalisée. Le présent document débute par la présentation d'un article scientifique qui décrit en détails le système de mouvement des caméras / The present document elaborates on the work done for a master project with the intent to obtain a master's in electrical engineering. The project was todevelop a system that identifies the vehicle’s type within an infrared image. The two types of vehicles targeted for identification are electrical vehicles and internal combustion engine vehicles. To identify their type, the development of an acquisition system was necessary for us to collect data and build our dataset, which containsimages of each type of vehicle. Two systems were developed to achieve this goal: the first one is a fixed camera system and the second one is a motion camera system. Once each system was in place, we collected images with each system. Different situations for collecting the images were explored. It was noticed that the second system improved the images 'quality. Once we collected enough images, the exploration of the neural network for classifying the vehicle type started. Many solutions for the neural network have been presented and evaluated to choose the one that meets our needs. The present document begins with a scientific paper that has been donefor the master project which presents in details the motion camera system.

L’utilisation d’adhésifs polyépoxy et plus particulièrement de pâte de calage dans l’aéronautique est chose très courante. L’augmentation des cadences de production des aéronefs poussent les fournisseurs à adapter les temps technologiques de ces produits (temps d’application et de complète polymérisation) : ainsi, la cinétique de réticulation des adhésifs de demain devra être lente à température ambiante et pouvant être accélérée à tout moment. Pour cela, la piste envisagée pour ces tra-vaux est la polymérisation sous rayonnement infrarouge. La cinétique de ré-action a été évaluée par analyse thermique (DSC) ou par analyse spectrosco-pique (MIR ou PIR). Les résultats obtenus ont mis en évidence un effet thermique et non thermique du rayonnement infrarouge. Grâce à plusieurs expérimentations, les résultats montrent que le rayonnement infrarouge interagit avec les groupe-ments époxydes dont l’énergie d’activation de la réaction avec les amines primaires diminue. Par ailleurs, l’utilisation d’un plan d’expérience a permis de montrer que l’adhérence et les propriétés mécaniques de ces adhésifs augmentaient suite à l’utilisation du rayonnement infrarouge.

La détection de présence humaine est devenu un enjeu important dans de nombreux domaines comme la domotique ou l'automobile, par exemple. Les détecteurs infrarouges grand public, actuellement disponibles sur le marché ne sont pas aptes à faire la distinction entre une personne ou un animal domestique de façon absolument fiable. Pour répondre à ce problème, les matrices imageantes infrarouges classiques sont beaucoup trop onéreuses et trop performantes. C'est pourquoi nous avons choisi de développer des réseaux de microcapteurs de rayonnement infrarouge de quelques pixels avec le souci permanent de minimiser au maximum le coût de fabrication. Ces microcapteurs de type thermoélectrique, sont basés sur une structure originale permettant de les utiliser à l'air libre, sans encapsulation. Un modèle mathématique, prenant en compte les caractéristiques technologiques du microcapteur ainsi que son environnement thermique, a été mis au point et permet de définir la structure optimale à partir d'un cahier des charges. Une étude approfondie a été menée pour chaque étape technologique nécessaire à la réalisation de ces microcapteurs, depuis la membrane compensée en contrainte, jusqu'au dépôt de la couche de polyimide constituant l'absorbant infrarouge. Les résultats obtenus ont montré une bonne corrélation entre le modèle mathématique et les valeurs expérimentales. Des microcapteurs destinés à optimiser la sensibilité à l'éclairement puis la détectivité spécifique ont été étudiés et fabriqués. L'objectif initial de réaliser une matrice imageante infrarouge basse résolution et faible coût a été atteint.

L’Institut Clément Ader Albi (ICAA) et l’Institut von Karman (IVK) mènent depuis un certain nombre d’années des travaux sur la radiométrie IR dans le but de faire de la thermographie quantitative (mesure de température vraie sans contact). Ces travaux ont permis d’explorer les potentialités de plusieurs bandes spectrales : 8-12µm, 3-5µm et plus récemment la bande 0,75-1,7µm (proche IR) à l’aide de caméras CCD (Si) ou VisGaAs. Les travaux effectués dans ce domaine spectral ont permis de mettre en évidence un certains nombre de perturbations renforcées par les hautes températures(T>800°C). Cette thèse aborde de façon détaillée le traitement d’un certain nombre de grandeurs d’influence liées à la mesure de différents paramètres dans le domaine du proche IR mais également étendus aux domaines du visible et de l’IR. La première de ces grandeurs est l’émissivité dont le traitement a déjà été abordé par d’autres études. La seconde grandeur d’influence touche plus particulièrement à la localisation des points chauds sur l’objet et la distorsion du champ de température apportée par les effets convectifs présents autour d’un objet à haute température, elle est le coeur de cette thèse. En effet, lorsqu’une pièce chaude se trouve dans un milieu ambiant beaucoup plus froid, il se crée un gradient de température et donc d’indice de réfraction autour de la pièce. Or les caméras travaillant dans les différentes bandes spectrales vont être plus ou moins sensibles à ces variations d’indices de réfraction du fait de la dépendance de l’indice optique avec la longueur d’onde et de la résolution spatiale de la caméra utilisée. Ce phénomène, appelé effet mirage, entraîne inévitablement une déformation des informations spatiales reçues par la caméra. Le but de cette thèse a donc été d’estimer et de proposer une première approche pour corriger l’erreur faite sur la mesure de température et/ou de déformation faites par caméras sur des pièces chaudes. La démarche générale du travail a donc été dans un premier temps de calculer le champ de température autour de l’objet considéré en se ramenant d’abord à des cas simplifiés. On en a déduit alors le champ de réfraction entraînant une « déformation » de l’objet, en faisant le lien entre T et n. Cette étape correspond à l’approche numérique de notre étude. Cette étape numérique a été réalisé à l’aide d’un outil de lancer de rayons développée à l’ICA. L’approche expérimentale a consisté à l’utilisation de méthodes telle que la BOS (Background Oriented Schlieren), la PIV, la srtioscopie afin de déduire le champ de déplacements provoqué par le panache convectif. Ces résultats ont été comparés à la méthode numérique et ceci pour différentes longueurs d’ondes. Enfin, une stratégie de correction d’images perturbées a été abordé à l’aide de méthodes telles que la transformée d’Abel inverse afin de remonter au champ d’indice de réfraction 2D axisymétrique à partir d’une déformation plane. / The Clement Ader Institute of Albi and the von Karman Institute follow since numerous years works about IR radiometry with the aim to do quantitative thermography (true temperature measurement without contact). These works allowed to explore potentiality several spectral bands : 8-12µm, 3-5µm and recently the 0.75-1.7µm band (near IR) with the help of CCD camera (Si) or VisGaAs camera. Studies done in this specific domain have underlined some perturbations emphasized at high-temperature(T>800°C). This work has to deal in details with the treatment of parameters playing a role in camera measurements. The first of these parameters is the emissivity, this treatment is made in another thesis. The second parameter affects particularly the hot spot location and the spatial distortion. This perturbation comes from convective effect present around every hot objects.The purpose of this thesis is to analyze this effect and to correct it. Indeed, when a hot object is in a colder surrounding media, a temperature gradient is shaped around the object and thus a refractive index gradient too. This phenomena brings inevitably distortions of the spatial information received by the camera. The goal of this work will be to estimate and correct error made on temperature and/or distortion measurement by CCD or VisGaAs camera on hot object.We chose to focus our work on the convective plume created by a hot horizontal disk. This study will be done with an experimental and a numerical approach. For the numerical approach, a raytracing code has been developed in order to obtain numerically the displacement due to the light deviation occurring in the perturbation. The input data of the code is the refractive index of the hot air present around the object. This refractive index, depending on the wavelength, can be found directly from the temperature thanks to the Gladstone-Dale law. The temperature is given by a CFD software such as FLUENT. Experimentally, we will use the Background Oriented Schlieren (BOS) method in order to retrieve the displacement. We can see that the displacement can reach 4 pixels in the plume (corresponding to 1mm in this case). This perturbation has been studied for several spectral bands (visible, near infrared, infrared). Finally, some solutions of correction are given, like using the inverse Abel Transform in order to retrieve from the 2D displacement, a 3D (axisymmetric) refractive index field that we will implement in the ray-tracing code and consequently predict the displacement for any kind of wavelength or distance (distance between the camera and the object).

Cette thèse nous a permis de présenter la bibliothèque spectrale x-shooter (xsl) et quelques aspects de la réduction de données. Nous avons concentré notre analyse sur un type spectral particulier, à savoir les étoiles carbonées. Jusqu'à présent, le faible nombre de bibliothèques stellaires contenant des étoiles carbonées ne permettait pas de reproduire leur diversité dans les modèles de populations stellaires. XSL nous permet de faire un pas en avant car cette collection accroit les précédentes et présente même une diversité. Une première comparaison avec des modèles hydrostatiques d’étoiles carbonées a été réalisée. La prochaine étape est de se tourner vers les modèles dynamiques qui prennent en compte les propriétés de pulsation. Pour le moment, il est mieux de moyenner nos spectres de carbonées plutôt que de les utiliser individuellement pour les applications liées a la synthèse de population. XSL regorge d’étoiles de type spectraux varies, et des analyses du même type que celle menée dans cette thèse devront être faites avant de cerner la formation et l'évolution des galaxies. / In this thesis, we have developed the x-shooter spectral library and some backstage process. We have focused our analysis on one spectral type, the carbon stars. Until now, the small number of carbon stars in stellar libraries prevented the reproduction of their diversity in stellar population synthesis. With XSL, we go a step further: this collection extends the previous ones and even shows diversity. A comparison with hydrostatic carbon-rich models was done as a first pass, and the next step is now to turn to dynamical models, which take into account the pulsation properties. For now, we advise users to average our c-star spectra instead of using individual ones for stellar population synthesis applications. The X-shooter spectral library is full of stars from various spectral types, and more analysis like that in this thesis need to be done, before reaching for the galaxies.

Face à l’émergence de l’imagerie multi et hyperspectrale, il existe une demande croissante de connaissance fine de la réponse spectrale des détecteurs infrarouge. Dans ce travail de thèse, nous proposons une démarche de modélisation optique des réponses spectrales des plans focaux infrarouge HgCdTe. L’objectif est de mieux maîtriser les origines physiques des oscillations observées sur les réponses spectrales des pixels d’une matrice de détection, ainsi que des disparités de longueurs d’onde de coupure. Ces phénomènes étaient peu étudiés dans la littérature; pourtant, ils sont responsables en partie du bruit spatial fixe qui limite les performances des détecteurs. Nous proposons une description qui conserve l’interprétation physique des phénomènes observés (absorption, interférences,…), tout en permettant d’extraire les paramètres technologiques (responsables de ces non-uniformités) de la façon la plus indépendante possible. Le principe repose sur la décomposition du comportement global du détecteur, qui peut sembler complexe, en une multitude de briques élémentaires, simples à modéliser. L’étude a été appliquée au cas particulier d’un micro-spectromètre infrarouge intégré au plan de détection. Une analyse de sensibilité sur le modèle proposé a alors permis d’évaluer la précision nécessaire sur les paramètres technologique afin d’obtenir une bonne qualité de restitution de spectres. Cette démarche est généralisable à d’autres architectures de détecteurs et d’autres technologies de fabrication, à condition de maîtriser les propriétés optiques des matériaux mis en jeu. / Due to the emergence of multi and hyperspectral imaging, there is an increasing demand for the control of the spectral response of infrared detectors. In this thesis, we propose an optical modelling approach of the spectral response of HgCdTe focal plane arrays. The aim is to better identify the physical origins of the oscillations observed on the spectral responses of the pixels belonging to the same detector array, as well as the cutoff wavelength disparities. These phenomena were not studied in the literature; though, they are partly responsible for the fixed pattern noise that limits the performance of the detectors. We propose a description that takes account of the physical interpretation of the observed phenomena (absorption, interference…), while allowing the extraction of the technological parameters (that are responsible for such non-uniformities) in the most independent way possible. The principle is based on the decomposition of the global behaviour of the detector, which may seem complex, as a multitude of elementary phenomena, which are easy to model. The study was applied to the particular case of a micro-spectrometer integrated to an infrared detection array. A sensitivity analysis of the proposed model was then performed to deduce the necessary precision on the technological parameters to obtain good quality spectra restitution. This approach can be generalized to other architectures detectors and other manufacturing technologies, provided that the optical properties of the materials involved are well known.

Différents nanocristaux de composés semiconducteurs à base d’argent émettant dans le proche-infrarouge ont été synthétisés et caractérisés dans le cadre de ce projet. La synthèse de nanocristaux d’AgInSe2 de phase orthorhombique à partir d’un complexe Ag-In-thiolate sera d’abord présentée. L’évolution des ratios Ag:In:Se déterminés par spectroscopie dispersive en énergie des rayons-X montre que le mécanisme de formation de ce matériau implique l’incorporation progressive d’In3+ via échange cationique partiel sur des nanocristaux d’Ag2Se. Les nanocristaux obtenus ont aussi été étudiés par spectroscopie d’absorption UV-visible, spectrofluorimétrie, diffraction des rayons-X et microscopie électronique à transmission. Selon les conditions réactionnelles, les nanocristaux peuvent être de forme sphérique, pyramidale, ou prismatique et émettent entre 800 nm et 1300 nm avec un rendement quantique allant jusqu’à 21%. Ces nanocristaux ont ensuite été recouverts d’une coquille de ZnS. Deux méthodes ont été utilisées : une à haute température et une à la température de la pièce. En utilisant la méthode à haute température, une coquille équivalente à 2 monocouches de ZnS a pu être ajoutée. Un décalage hypsochrome, une diminution de la largeur à mi-hauteur ainsi qu’une augmentation du rendement quantique de photoluminescence ont été observés. Cela a été associé à la diffusion du zinc à l’intérieur des nanocristaux. Avec la méthode à la température de la pièce, jusqu’à 3 monocouches de ZnS ont été ajoutées. Dans ces conditions, seul un léger décalage bathochrome de la photoluminescence a été observé. L’ajout d’une coquille a pu être confirmé par spectroscopie dispersive en énergie des rayons-X. Les nanocristaux recouverts de ZnS ont ensuite été encapsulés dans un copolymère amphiphile et dispersés en milieu aqueux, tout en conservant une bonne photoluminescence. Afin d’étudier les effets de la composition des nanocristaux, des solutions solides de CuxAg1-xInSe2 ont été obtenues en adaptant le protocole de synthèse des nanocristaux d’AgInSe2. Les nanocristaux obtenus après 60 minutes de réaction à 200°C ont une longueur d’onde d’émission allant progressivement de 1112 nm à 1450 nm pour des compositions entre AgInSe2 et Cu0.6Ag0.4InSe2. Dans le cas des nanocristaux de Cu0.8Ag0.2InSe2 et de CuInSe2, un important déplacement de la photoluminescence aux environs de 700 nm a été observé, probablement en raison de la plus petite taille des nanocristaux obtenus. Selon la composition, leur rendement quantique de photoluminescence varie entre 6% et 20%. En diffraction des rayons-X, on remarque un décalage progressif des pics vers les plus grands angles avec l’augmentation du ratio Cu:Ag ainsi qu’une diminution de l’intensité des pics caractéristiques de la phase orthorhombique, suggérant la miscibilité des solutions solides. Afin de montrer la versatilité de la méthode de synthèse développée, des nanocristaux d’AgInTe2 ont été obtenus en remplaçant le séléniure de tributylphosphine, utilisé dans la synthèse d’AgInSe2, par le tellurure de trioctylphosphine. Des nanocristaux émettant entre 1095 nm et 1160 nm ont ainsi été obtenus. Toutefois, ces cristaux ont une forme sphérique allongée et ont, au mieux, un rendement quantique de photoluminescence de 0,06%. En ajoutant de l’acétate de zinc au début de la synthèse, un décalage de la photoluminescence vers le bleu a été observé et le rendement quantique a pu être augmenté jusqu’à 3,4%. Finalement, les propriétés optiques des nanocristaux d’Ag2Se seront présentées. L’ajout d’une coquille d’Ag2S afin d’en augmenter le rendement quantique de photoluminescence a d’abord été tenté. Une importante diminution ainsi qu’un décalage bathochrome de la photoluminescence ont plutôt été observés. Afin de mieux comprendre ces résultats, l’étude des propriétés des cœurs d’Ag2Se a été nécessaire. Des nanocristaux d’Ag2Se avec un rayon allant de 0,95 nm à 4,7 nm ont donc été synthétisés et analysés par spectroscopie d’absorption UV-visible. L’énergie de la première transition observée tend vers 1,1 eV avec l’augmentation de la taille des nanocristaux, ce qui est significativement plus élevé que la valeur attendue de 0,15 eV. Leur concentration a été déterminée par analyse thermogravimétrique, permettant ainsi de calculer leur coefficient d’extinction molaire à différentes longueurs d’onde. Pour la première transition observée, cette valeur est proportionnelle à r02.7±0.2, alors qu’elle suit éventuellement la loi de puissance cubique classique prédite avec r0 à plus haute énergie. / Different near-infrared emitting silver-based semiconductor nanocrystals were synthesized for this project. First, orthorhombic AgInSe2 nanocrystals synthesized from an Ag-In-thiolate complex will be presented. Evolution of the Ag:In:Se ratio measured by energy-dispersive X-ray spectroscopy shows progressive incorporation of In3+ in Ag2Se seeds via progressive partial cation-exchange reaction. The resulting nanocrystals were studied by UV-visible absorption spectroscopy, photoluminescence spectroscopy, X-ray diffraction and transmission electron microscopy. Depending on the reaction conditions, the nanocrystals can be spherical, pyramidal or prismatic and emit between 800 nm and 1300 nm with a photoluminescence quantum yield up to 21%. The nanocrystals were then covered with a ZnS shell. Two different methods were used: one at high temperature and one at room temperature. Two ZnS monolayers were added with the high temperature method. A hypsochromic shift, a narrowing of the FWHM and an increase in the photoluminescence quantum yield were observed. It was associated with diffusion of Zn inside the nanocrystals. With the room temperature method, up to three ZnS monolayers were added, but only a small bathochromic shift was observed. The presence of a shell was confirmed by energy-dispersive X-ray spectroscopy. The ZnS-covered nanocrystals were then encapsulated in an amphiphilic copolymer and dispersed in water, while maintaining a good photoluminescence. In order to study the effects of the nanocrystals’ composition, CuxAg1-xInSe2 solid solutions were obtained by adapting the synthesis protocol of AgInSe2 nanocrystals. Nanocrystals with a composition between AgInSe2 and Cu0.6Ag0.4InSe2 have shown progressive bathochromic shift of their photoluminescence, from 1112 nm to 1450 nm. An important shift of the photoluminescence around 700 nm was observed for Cu0.8Ag0.2InSe2 and CuInSe2, most likely due to the smaller size of the resulting nanocrystals. Depending on their composition, the photoluminescence quantum yield can be between 6 and 20%. X-ray diffraction patterns have shown a progressive shift towards larger angles with increasing Cu:Ag ratios and decrease in the intensity of the peaks characteristic of the orthorhombic phase. In order to show the versatility of this method, AgInTe2 nanocrystals were also synthesized by replacing tributylphosphine selenide, used for the synthesis of AgInSe2 nanocrystals, with trioctylphosphine telluride. Nanocrystals emitting between 1095 nm and 1160 nm were obtained. However, they had an elongated spherical shape and their best measured photoluminescence quantum yield was only 0.06%. By adding zinc acetate at the beginning of the synthesis, a blueshift of the photoluminescence was observed and the quantum yield was increased up to 3.4%. Finally, the optical properties of Ag2Se nanocrystals will be presented. In order to increase their photoluminescence quantum yield, the synthesis of an Ag2S shell was attempted. However, a decrease in photoluminescence and an important bathochromic shift were observed instead. To understand the results, a study of the Ag2Se cores properties was necessary. Ag2Se nanocrystals with an average radius between 0.95 nm and 4.7 nm were synthesized and analyzed by UV-visible absorption spectroscopy. The energy of the first observed transition tends towards 1.1 eV, which is significantly higher than the expected value of 0.15 eV. Their concentration was determined by thermogravimetric analysis, allowing the determination of their molar extinction coefficient at different wavelengths. At the first transition, this value is proportional to r02.7±0.2 and eventually follows the classically predicted cubic power law with r0 at higher energies.