Nous présentons un ensemble de résultats concernant deux types de problèmes biologiques: (1) la comparaison de structures de molécules d'ARN et (2) le calcul de distances intergénomiques en présence de gènes dupliqués. Dans ce manuscrit, nous déterminons la complexité algorithmique de certains problèmes liés soit à la comparaison de structures de molécules d'ARN (distance d'édition, problème APS, recherche de motifs de 2-intervalles, design d'ARN), soit aux réarrangements génomiques (distances de breakpoints et d'intervalles conservés). \\ L'approche adoptée pour l'ensemble de ces problèmes a été de déterminer, si possible, des algorithmes exacts et rapides répondants aux problèmes posés. Pour tout problème pour lequel cela ne semblait pas possible, nous avons essayé de prouver qu'il ne peut être résolu de fa\ccon rapide. Pour ce faire, nous démontrons que le problème en question est algorithmiquement difficile. Enfin, le cas échéant, nous poursuivons l'étude de ce problème en proposant, essentiellement, trois types de résultats: (1) Approximation, (2) Complexité paramétrée, (3) Heuristique. Nous utilisons, dans ce manuscrit, des notions d'optimisation combinatoire, de mathématique, de théorie des graphes et d'algorithmique.

Dans cette thèse nous proposons une nouvelle formulation de la procédure de détection et d'isolation de défauts provenant des actionneurs pour les systèmes dynamiques. Habituellement, un système de commande se compose de trois parties : les capteurs, le procédé et les actionneurs. L'actionneur est un dispositif interne avec sa propre structure et ses caractéristiques dynamiques. Dans la majorité des études, il est considéré tout simplement et d'une manière approximative comme des coefficients constants, mais ce type de formulation d'actionneur n'est pas efficace pour l'identification exacte des défauts issus des organes de commande pour les systèmes réels. Dans le but de s'approcher de la réalité et aussi pour améliorer l'efficacité du diagnostic, nous allons considérer l'actionneur comme un sous-système connecté en cascade avec le procédé. En utilisant cette nouvelle formulation, les défauts actionneurs peuvent être modélisés en les considérant comme étant un changement au niveau des paramètres internes de ce sous-système actionneur. Nous supposons que la sortie de l'actionneur qui représente aussi l'entrée du système dynamique est non mesurable, donc nous allons obtenir l'information sur les défauts actionneurs seulement à partir de la variable de sortie du procédé. Une question intéressante peut se poser lors de l'implantation de la procédure de diagnostic des défauts actionneurs: est ce que l'information sur les défauts actionneurs peut être complètement vue à la sortie du système dynamique ? Cet apport informationnel constitue le problème primordial pour concevoir la procédure de diagnostic désirée. Pour décrire cette nouvelle reformulation, nous avons introduit quelques notions sur les systèmes inverses et nous avons donné également une condition de rang pour l'inversibilté à gauche des systèmes linéaires. Le but de l'étude de ces notions est de trouver les conditions satisfaisantes qui vont permettre la détection de défauts provenant de l'actionneur. Pour l'isolation des défauts, nous avons utilisé une approche basée sur les observateurs par intervalles. En effet, cette méthode nous a permis d'isoler les défauts d'une manière très rapide. L'ensemble des résultats présentés ont été illustrés par un exemple de simulation sur un réacteur nucléaire montrant l'efficacité de la méthode pour l'isolation de défaut.

La détection de défaut est un champ de recherche très large. Les approches à base de modèle ont reçu une attention particulière. Parfois les incertitudes du modèle créent des déviations impactant la détection de défaut. Plusieurs méthodes sont apparues pour surmonter ce problème. L'approche active essaie de découpler les incertitudes afin de créer des résidus sensibles aux défauts alors que l'approche passive propage les incertitudes afin de créer des enveloppes contenant toutes les trajectoires. Dans ce mémoire, l'approche passive a été privilégiée et l'estimateur d'état par prédiction/correction appelé également " Set-Valued Observer " a été investigué. Cet observateur est particulièrement intéressant pour gérer l'effet d'enveloppement causé par les incertitudes du modèle. L'application étudiée dans ce mémoire est un papillon motorisé dont le modèle est non-linéaire. Pour éviter le conservatisme dû aux non-linéarités, l'approche multimodèle est utilisée pour modéliser - par plusieurs modèles linéaires qui commutent - le papillon motorisé. L'avantage de cette approche est de pouvoir utiliser directement l'analyse par intervalles sans dégrader la robustesse du diagnostic. Par ailleurs, certains capteurs du papillon motorisé ne sont pas disponibles ; la reconstruction de l'état, basée sur les redondances analytiques du modèle est nécessaire. Un Observateur de Luenberger Ensembliste est proposé, permettant d'allier la robustesse des méthodes ensemblistes et la puissance de l'exploitation des redondances analytiques du modèle à des fins de reconstruction de capteurs manquants. Cet observateur robuste allié à l'approche multimodèle nous a permis de concevoir une méthode de détection robuste des défauts dédiée au papillon motorisé et à de nombreux autres systèmes.

L'énergie éolienne connaît un développement considérable en Europe. Pourtant, le caractère intermittent de cette énergie renouvelable introduit des difficultés pour la gestion du réseau électrique. De plus, dans le cadre de la dérégulation des marchés de l'électricité, l'énergie éolienne est pénalisée par rapport aux moyens de production contrôlables. La prédiction de la production éolienne à des horizons de 2-3 jours aide l'intégration de cette énergie. Ces prédictions consistent en une seule valeur par horizon, qui correspond à la production la plus probable. Cette information n'est pas suffisante pour définir des stratégies de commerce ou de gestion optimales. C'est pour cela que notre travail se concentre sur l'incertitude des prédictions éoliennes. Les caractéristiques de cette incertitude sont décrites à travers une analyse des performances de certains modèles de l'état de l'art, et en soulignant l'influence de certaines variables sur les moments des distributions d'erreurs de prédiction. Ensuite, nous décrivons une méthode générique pour l'estimation d'intervalles de prédiction. Il s'agit d'une méthode statistique nonparamétrique qui utilise des concepts de logique floue pour intégrer l'expertise acquise concernant les caractéristiques de cette incertitude. En estimant plusieurs intervalles à la fois, on obtient alors des prédictions probabilistes sous forme de densité de probabilité de production éolienne pour chaque horizon. La méthode est évaluée en terme de fiabilité, finesse et résolution. En parallèle, nous explorons la possibilité d'utiliser des prédictions ensemblistes pour fournir des 'prévisions d'erreur'. Ces prédictions ensemblistes sont obtenues soit en convertissant des prévisions météorologiques ensemblistes (fournies par ECMWF ou NCEP), soit en appliquant une approche de décalage temporel. Nous proposons une définition d'indices de risque, qui reflètent la dispersion des ensembles pour un ou plusieurs horizons consécutifs. Une relation probabiliste entre ces indices de risque et le niveau d'erreur de prédiction est établie. Dans une dernière partie, nous considérons la participation de l'énergie éolienne dans les marchés de l'électricité afin de démontrer la valeur de l'information 'incertitude'. Nous expliquons comment définir des stratégies de participation à ces bourses de l'électricité avec des prédictions déterministes ou probabilistes. Les bénéfices résultant d'une estimation de l'incertitude des prédictions éoliennes sont clairement démontrés.

Dans cette thèse on s'intéresse au problème de la localisation d'un robot sous-marin et de la cartographie en simultané d'un jeu de balises acoustiques installées sur le fond marin, en utilisant un distance-mètre acoustique et une centrale inertielle. Nous nous focalisons sur les deux approches principales utilisées pour résoudre ce type de problème: le filtrage de Kalman et le filtrage ensembliste basé sur l'analyse par intervalles. Le filtre de Kalman est optimal quand les équations d'état du robot sont linéaires et les bruits sont additifs, Gaussiens. Le filtrage par intervalles ne modélise pas les incertitudes dans un cadre probabiliste, et ne fait qu'une seule hypothèse sur leur nature: elles sont bornées. De plus, l'approche utilisant les intervalles permet la propagation rigoureuse des incertitudes, même quand les équations sont non linéaires. Cela résulte en une estimation hautement fiable, au prix d'une précision réduite. Nous montrons que dans un contexte sous-marin, quand le robot est équipé avec une centrale inertielle de haute précision, une partie des équations du SLAM peut raisonnablement être considérée comme linéaire avec un bruit Gaussien additif, en faisant le terrain de jeu idéal d'un filtre de Kalman. De l'autre côté, les équations liées aux observations du distance-mètre acoustique sont bien plus problématiques: le système n'est pas observable, les équations sont non linéaires, et les outliers sont fréquents. Ces conditions sont idéales pour une approche à erreur bornées basée sur l'analyse par intervalles. En prenant avantage des propriétés des bruits Gaussiens, cette thèse réconcilie le traitement probabiliste et ensembliste des incertitudes pour les systèmes aussi bien linéaires que non linéaires sujets à des bruits Gaussiens additifs. En raisonnant de manière géométrique, nous sommes capables d'exprimer la partie des équations du filtre de Kalman modélisant la dynamique du véhicule dans un cadre ensembliste. De la même manière, un traitement plus rigoureux et précis des incertitudes est décrit pour la partie des équations du filtre de Kalman liée aux mesures de distances. Ces outils peuvent ensuite être combinés pour obtenir un algorithme de SLAM qui est fiable, précis et robuste. Certaines des méthodes développées dans cette thèse sont illustrées sur des données réelles. / In this thesis, we work on the problem of simultaneously localizing an underwater robot while mapping a set of acoustic beacons lying on the seafloor, using an acoustic range-meter and an inertial navigation system. We focus on the two main approaches classically used to solve this type of problem: Kalman filtering and set-membership filtering using interval analysis. The Kalman filter is optimal when the state equations of the robot are linear, and the noises are additive, white and Gaussian. The interval-based filter do not model uncertainties in a probabilistic framework, and makes only one assumption about their nature: they are bounded. Moreover, the interval-based approach allows to rigorously propagate the uncertainties, even when the equations are non-linear. This results in a high reliability in the set estimate, at the cost of a reduced precision.We show that in a subsea context, when the robot is equipped with a high precision inertial navigation system, a part of the SLAM equations can reasonably be seen as linear with additive Gaussian noise, making it the ideal playground of a Kalman filter. On the other hand, the equations related to the acoustic range-meter are much more problematic: the system is not observable, the equations are non-linear, and the outliers are frequent. These conditions are ideal for a set-based approach using interval analysis.By taking advantage of the properties of Gaussian noises, this thesis reconciles the probabilistic and set-membership processing of uncertainties for both linear and non-linear systems with additive Gaussian noises. By reasoning geometrically, we are able to express the part of the Kalman filter equations linked to the dynamics of the vehicle in a set-membership context. In the same way, a more rigorous and precise treatment of uncertainties is described for the part of the Kalman filter linked to the range-measurements. These two tools can then be combined to obtain a SLAM algorithm that is reliable, precise and robust. Some of the methods developed during this thesis are demonstrated on real data.

Le travail de thèse présenté dans ce mémoire a permis le développement d’une nouvelle méthode de détection de boucles dans la trajectoire d’un robot mobile. Celle-ci se base, contrairement à celles existantes, sur l’utilisation de données proprioceptives et est ainsi totalement découplée des problématiques de localisation et cartographie auxquelles elle est généralement associée. L’utilisation de l’analyse par intervalles a permis, dans notre contexte de mesures à erreurs bornées, de calculer deux temps pour lesquels la position du robot est identique alors qu’un mouvement significatif a pu être observé entre ces deux instants. La méthode est automatique et ne nécessite que la connaissance des équations d’état du robot ainsi que les mesures de vitesse effectuées au cours de sa mission. Les résultats de l’algorithme sur données réelles, issues d’une expérience effectuée en milieu sous-marin, sont très satisfaisants et ont permis de prouver l’existence et l’unicité de plus de la moitié des boucles observées dans la trajectoire du robot. / The work presented in this thesis deals with a new method for loop detection in the trajectory of a mobile robot. It is based on the use of proprioceptive measures, whereas other methods use exteroceptive measures. This makes this method totally independent from the simultaneous localisation and mapping problems that they are generally coupled with. The use of interval analysis allowed us, in this bounded error context, to compute two instants for which the position of the robot is identical although a significant movement has been observed between these moments. The method is automatic and only requires the knowledge of the state equations of the robot as well as the velocity measures carried out during its mission. The results of the true data algorithm, derived from an experiment carried out underwater, are very satisfactory and made it possible to prove the existence and uniqueness of more than half of the loops observed in the trajectory of the robot.

Nous proposons de modéliser les données issues des technologies de séquençage du transcriptome (RNA-Seq) à l'aide de la loi binomiale négative, et nous construisons des modèles de segmentation adaptés à leur étude à différentes échelles biologiques, dans le contexte où ces technologies sont devenues un outil précieux pour l'annotation de génome, l'analyse de l'expression des gènes, et la détection de nouveaux transcrits. Nous développons un algorithme de segmentation rapide pour analyser des séries à l'échelle du chromosome, et nous proposons deux méthodes pour l'estimation du nombre de segments, directement lié au nombre de gènes exprimés dans la cellule, qu'ils soient précédemment annotés ou détectés à cette même occasion. L'objectif d'annotation précise des gènes, et plus particulièrement de comparaison des sites de début et fin de transcription entre individus, nous amène naturellement à nous intéresser à la comparaison des localisations de ruptures dans des séries indépendantes. Nous construisons ainsi dans un cadre de segmentation bayésienne des outils de réponse à nos questions pour lesquels nous sommes capable de fournir des mesures d'incertitude. Nous illustrons nos modèles, tous implémentés dans des packages R, sur des données RNA-Seq provenant d'expériences sur la levure, et montrons par exemple que les frontières des introns sont conservées entre conditions tandis que les débuts et fin de transcriptions sont soumis à l'épissage différentiel. / We propose to model the output of transcriptome sequencing technologies (RNA-Seq) using the negative binomial distribution, as well as build segmentation models suited to their study at different biological scales, in the context of these technologies becoming a valuable tool for genome annotation, gene expression analysis, and new-transcript discovery. We develop a fast segmentation algorithm to analyze whole chromosomes series, and we propose two methods for estimating the number of segments, a key feature related to the number of genes expressed in the cell, should they be identified from previous experiments or discovered at this occasion. Research on precise gene annotation, and in particular comparison of transcription boundaries for individuals, naturally leads us to the statistical comparison of change-points in independent series. To address our questions, we build tools, in a Bayesian segmentation framework, for which we are able to provide uncertainty measures. We illustrate our models, all implemented in R packages, on an RNA-Seq dataset from a study on yeast, and show for instance that the intron boundaries are conserved across conditions while the beginning and end of transcripts are subject to differential splicing.

Les travaux de cette thèse porte sur le calcul d’un espace d’état navigable d’un véhicule routier, ainsi que sur l’observation et l’estimation de son état, à l’aide des méthodes ensemblistes par intervalles. Dans la première partie de la thèse, nous nous intéressons aux problèmes d’estimation d’état relevant de la dynamique du véhicule. Classiquement, l’estimation se fait en utilisant le filtrage de Kalman pour des problèmes d’estimation linéaires ou le filtrage de Kalman étendu pour les cas non-linéaires. Ces filtres supposent que les erreurs sur le modèle et sur les mesures sont blanches et gaussiennes. D’autre part, les filtres particulaires (PF), aussi connus comme Méthodes de Monte-Carlo séquentielles, constituent souvent une alternative aux filtres de Kalman étendus. Par contre, les performances des filtres PF dépendent surtout du nombre de particules utilisées pour l’estimation, et sont souvent affectées par les bruits de mesures aberrants. Ainsi, l’objectif principal de cette partie de travail est d’utiliser une des méthodes à erreurs bornées, qui est le filtrage par boites particulaires (Box Particle Filter (BPF)), pour répondre à ces problèmes. Cette méthode généralise le filtrage particulaire à l’aide des boites remplaçant les particules. A l’aide de l’analyse par intervalles, l’estimation de certains variables fortement reliées à la dynamique du véhicule comme le transfert de charge latérale, le roulis et la vitesse de roulis est donnée, à chaque instant, sous forme d’un intervalle contenant la vraie valeur simulée. Dans la deuxième partie de la thèse, une nouvelle formalisation du problème de calcul de l’espace navigable de l’état d’un véhicule routier est présentée. Un algorithme de résolution est construit, basé sur le principe de l’inversion ensembliste par intervalles et sur la satisfaction des contraintes. Nous cherchons à caractériser l’ensemble des valeurs de la vitesse longitudinale et la dérive au centre de gravité qui correspondent à un comportement stable du véhicule : pas de renversement ni dérapage. Pour décrire le risque de renversement, nous avons utilisé l’indicateur de transfert de charge latéral (LTR). Pour décrire le risque de dérapage, nous avons utilisé les dérives des roues. Toutes les variables sont liées géométriquement avec le vecteur d’état choisi. En utilisant ces relations, l’inversion ensembliste par intervalles est appliquée afin de trouver l’espace navigable de l’état tel que ces deux risques sont évités. L’algorithme Sivia est implémenté, approximant ainsi cet espace. Une vitesse maximale autorisée au véhicule est déduite. Elle est associée à un angle de braquage donné sur une trajectoire connue. / In this thesis, we aim to characterize a vehicle stable state domain, as well as vehicle state estimation, using interval methods.In the first part of this thesis, we are interested in the intelligent vehicle state estimation.The Bayesian approach is one of the most popular and used approaches of estimation. It is based on the calculated probability of the density function which is neither evident nor simple all the time, conditioned on the available measurements.Among the Bayesian approaches, we know the Kalman filter (KF) in its three forms(linear, non linear and unscented). All the Kalman filters assume unimodal Gaussian state and measurement distributions. As an alternative, the Particle Filter(PF) is a sequential Monte Carlo Bayesian estimator. Contrary to Kalman filter,PF is supposed to give more information about the posterior even when it has a multimodal shape or when the noise follows non-Gaussian distribution. However,the PF is very sensitive to the imprecision due by bias or noise, and its efficiency and accuracy depend mainly on the number of propagated particles which can easily and significantly increase as a result of this imprecision. In this part, we introduce the interval framework to deal with the problems of the non-white biased measurements and bounded errors. We use the Box Particle Filter (BPF), an estimator based simultaneously on the interval analysis and on the particle approach. We aim to estimate some immeasurable state from the vehicle dynamics using the bounded error Box Particle algorithm, like the roll angle and the lateral load transfer, which are two dynamic states of the vehicle. BPF gives a guaranteed estimation of the state vector. The box encountering the estimation is guaranteed to encounter thereal value of the estimated variable as well.In the second part of this thesis, we aim to compute a vehicle stable state domain.An algorithm, based on the set inversion principle and the constraints satisfaction,is used. Considering the longitudinal velocity and the side slip angle at the vehicle centre of gravity, we characterize the set of these two state variables that corresponds to a stable behaviour : neither roll-over nor sliding. Concerning the roll-over risk,we use the lateral transfer ratio LTR as a risk indicator. Concerning the sliding risk, we use the wheels side slip angles. All these variables are related geometrically to the longitudinal velocity and the side slip angle at the centre of gravity. Using these constraints, the set inversion principle is applied in order to define the set ofthe state variables where the two mentioned risks are avoided. The algorithm of Sivia is implemented. Knowing the vehicle trajectory, a maximal allowed velocityon every part of this trajectory is deduced.

Avec le développement rapide et les applications étendues de la technologie de robot, la recherche sur le robot mobile intelligent a été programmée dans le plan de développement de haute technologie dans beaucoup de pays. La navigation autonome joue un rôle de plus en plus important dans le domaine de recherche du robot mobile intelligent. La localisation et la construction de cartes sont les principaux problèmes à résoudre par le robot pour réaliser une navigation autonome. Les techniques probabilistes (telles que le filtre étendu de Kalman et le filtre de particules) ont longtemps été utilisées pour résoudre le problème de localisation et de cartographie robotisées. Malgré leurs bonnes performances dans les applications pratiques, ils pourraient souffrir du problème d'incohérence dans les scénarios non linéaires, non gaussiens. Cette thèse se concentre sur l'étude des méthodes basées sur l'analyse par intervalles appliquées pour résoudre le problème de localisation et de cartographie robotisées. Au lieu de faire des hypothèses sur la distribution de probabilité, tous les bruits de capteurs sont supposés être bornés dans des limites connues. Sur la base d'une telle base, cette thèse formule le problème de localisation et de cartographie dans le cadre du problème de satisfaction de contraintes d'intervalle et applique des techniques d'intervalles cohérentes pour les résoudre de manière garantie. Pour traiter le problème du "lacet non corrigé" rencontré par les approches de localisation par ICP (Interval Constraint Propagation), cette thèse propose un nouvel algorithme ICP traitant de la localisation en temps réel du véhicule. L'algorithme proposé utilise un algorithme de cohérence de bas niveau et est capable de diriger la correction d'incertitude. Par la suite, la thèse présente un algorithme SLAM basé sur l'analyse d'intervalle (IA-SLAM) dédié à la caméra monoculaire. Une paramétrisation d'erreur liée et une initialisation non retardée pour un point de repère naturel sont proposées. Le problème SLAM est formé comme ICSP et résolu par des techniques de propagation par contrainte d'intervalle. Une méthode de rasage pour la contraction de l'incertitude historique et une méthode d'optimisation basée sur un graphique ICSP sont proposées pour améliorer le résultat obtenu. L'analyse théorique de la cohérence de la cartographie est également fournie pour illustrer la force de IA-SLAM. De plus, sur la base de l'algorithme IA-SLAM proposé, la thèse présente une approche cohérente et peu coûteuse pour la localisation de véhicules en extérieur. Il fonctionne dans un cadre en deux étapes (enseignement visuel et répétition) et est validé avec un véhicule de type voiture équipé de capteurs de navigation à l'estime et d'une caméra monoculaire. / With the rapid development and extensive applications of robot technology, the research on intelligent mobile robot has been scheduled in high technology development plan in many countries. Autonomous navigation plays a more and more important role in the research field of intelligent mobile robot. Localization and map building are the core problems to be solved by the robot to realize autonomous navigation. Probabilistic techniques (such as Extented Kalman Filter and Particle Filter) have long been used to solve the robotic localization and mapping problem. Despite their good performance in practical applications, they could suffer the inconsistency problem in the non linear, non Gaussian scenarios. This thesis focus on study the interval analysis based methods applied to solve the robotic localization and mapping problem. Instead of making hypothesis on the probability distribution, all the sensor noises are assumed to be bounded within known limits. Based on such foundation, this thesis formulates the localization and mapping problem in the framework of Interval Constraint Satisfaction Problem and applied consistent interval techniques to solve them in a guaranteed way. To deal with the “uncorrected yaw” problem encountered by Interval Constraint Propagation (ICP) based localization approaches, this thesis proposes a new ICP algorithm dealing with the real-time vehicle localization. The proposed algorithm employs a low-level consistency algorithm and is capable of heading uncertainty correction. Afterwards, the thesis presents an interval analysis based SLAM algorithm (IA-SLAM) dedicates for monocular camera. Bound-error parameterization and undelayed initialization for nature landmark are proposed. The SLAM problem is formed as ICSP and solved via interval constraint propagation techniques. A shaving method for landmark uncertainty contraction and an ICSP graph based optimization method are put forward to improve the obtaining result. Theoretical analysis of mapping consistency is also provided to illustrated the strength of IA-SLAM. Moreover, based on the proposed IA-SLAM algorithm, the thesis presents a low cost and consistent approach for outdoor vehicle localization. It works in a two-stage framework (visual teach and repeat) and is validated with a car-like vehicle equipped with dead reckoning sensors and monocular camera.

Le temps est une dimension essentielle de la vie. Il est nécessaire, entre autres, pour réaliser des mouvements coordonnés, pour communiquer, mais aussi dans la prise de décisions. L’objectif principal de cette thèse était de caractériser le rôle d’un réseau amygdalo-préfronto-dorsostriatal dans la mémorisation et l’encodage du temps chez le rat. Dans un premier temps, nous avons décrit le comportement temporel du rat lors d’une tâche de suppression conditionnée (i.e. la suppression d’une réponse instrumentale d’appui sur levier par la présentation d’un son associé à un stimulus aversif), démontrant ainsi un contrôle temporel fin du comportement dans une situation Pavlovienne aversive. Dans un deuxième temps, nous avons analysé les potentiels de champs locaux (analyse fréquentielle des activités oscillatoires) de notre réseau d’intérêt au début d’un apprentissage associatif et après surentraînement dans la tâche de suppression conditionnée. En effet, le comportement temporel moteur nécessite un grand nombre de séances d’apprentissage pour devenir optimal, alors que l’apprentissage temporel est, lui, très rapide. Cette étude nous a permis de caractériser des corrélats neuronaux temporels au sein de ce réseau, que ce soit au niveau des structures individuelles ou au niveau de l’interaction entre ces structures. De plus, ces corrélats neuronaux sont modifiés selon le niveau d’entraînement des animaux. Enfin, dans une troisième étude, nous avons démontré que des ratons juvéniles (pré-sevrage), qui présentent un cortex préfrontal ainsi qu’un striatum dorsal immatures, peuvent mémoriser et différencier des intervalles de temps, ouvrant donc la question sur le rôle de ce réseau dans l’apprentissage temporel au cours du développement. / Time is an essential dimension of life. It is necessary for coordinating movement, for communication, but also for decision-making. The principal goal of this work was to characterize the role of an amygdalo-prefronto-dorsostriatal network in the memorization and encoding of time in a rat model. Firstly, we described temporal behavior in a conditioned suppression task (i.e. the suppression of an instrumental lever-pressing response for food by the presentation of a cue associated with an aversive event), therefore showing a precise temporal control in Pavlovian aversive conditioning. Secondly, we measured local field potentials in our network of interest at the beginning of associative learning and after overtraining in the conditioned suppression task. In effect, motor temporal behavior requires a large number of training sessions to become optimum, but temporal learning happens very early in training. This study allowed us to characterize, using frequency analysis of oscillatory activities, neuronal correlates of time in this network both at the level of individual structures, but also in their interactions. Interestingly, these neural correlates were modified by the level of training. Finally, we demonstrated that juvenile rats (pre-weaning), with an immature prefrontal cortex and dorsal striatum, can memorize and discriminate temporal intervals, raising questions on the role of this amygdalo-prefronto-dorsostriatal network in temporal learning during development.