Nous développons une méthode d'approximation elliptique de la source des séismes qui améliore l'efficacité des inversions cinématiques et dynamiques. Nous l'appliquons au séisme de Tottori (Japon 2000).<br />Une inversion cinématique non-linéaire est d'abord résolue par l'algorithme de voisinage (NA). Elle converge vers une distribution de glissement modélisée par deux ellipses et reproduit très bien les données de mouvement fort. La solution est non unique.<br />Nous étendons la méthode aux inversions dynamiques. La propagation dynamique de la rupture est modélisée en différences finies et la loi de frottement est du type affaiblissement de glissement.<br />Nous réalisons une inversion par essai-erreur pour les modèles d'aspérité et de barrière. Ce dernier permet une implémentation facile et un meilleur accord avec les données observées. Le moment sismique calculé est compatible avec la magnitude du séisme et l'énergie de rupture est proche de celle d'autres études.<br />Nous automatisons l'inversion dynamique pour le modèle de barrière par le NA. Les résultats d'inversion montrent un meilleur accord avec les données et illustrent la non-unicité de la solution dynamique.

Les travaux présentés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la robotique d'assistance aux personnes handicapées. L'objectif est l'exploitation de la redondance générée par l'association d'un bras manipulateur et d'une plate-forme mobile non holonome. Nous avons modélisé le système et choisi d'utiliser le concept de manipulabilité pour placer le système dans la meilleure configuration en termes de capacité de manipulation pour effectuer la tâche opérationnelle. Nous avons proposé une nouvelle mesure de manipulabilité directionnelle qui inclut des informations sur la direction de la tâche. Pour prendre en compte la mobilité de la plate-forme dans la mesure de la capacité de manipulation, nous avons introduit une normalisation pour résoudre le problème lié aux unités de mesures et pour inclure les contraintes sur les limites en vitesse des différents actionneurs. Afin de respecter les principes qui permettent de faciliter la coopération homme-machine, nous nous sommes inspirés du comportement humain pour établir une stratégie décomposée en phases et zones. L'ensemble de ces apports a été implanté sur un manipulateur mobile réel.

Les deux séismes que nous avons choisis d'étudier se sont tous les deux produits sur des failles cachées et ignorées. Nous avons utilisé toutes les données disponibles pour préciser la localisation et la géométrie des failles ayant joué lors des deux séismes. Le séisme de Tottori s'est produit sur une faille en décrochement, le glissement est superficiel mais aucune trace claire n'a été observée en surface. Tous les modèles inversés montrent un glissement au sommet de la faille contredisant ainsi les observations en surface. Nous avons testé plusieurs modèles enterrés (compatibles avec les observations en surface) à différentes profondeurs. Les résultats montrent que lorsque le glissement est autorisé à se produire près de la surface, l'accord aux données est sensiblement amélioré. Ces tests confirment que le glissement s'est produit proche de la surface. La projection des répliques sur le plan de faille montre que la distribution du glissement sur la faille est contrôlée par une variation des propriétés de le faille avec la profondeur. La rupture lors de ce séisme semble s'arrêter à l'intersection avec un segment de faille perpendiculaire. Le même phénomène est observé pendant le séisme de Boumerdes. La localisation précise de la faille lors de cet événement est possible grâce aux données GPS. La position de faille proposée explique bien les observations. La distribution du glissement sur la faille après inversion en deux étapes, montre que la rupture est bilatérale avec deux zones de large glissement. Le calcul de la variation de contraintes de Coulomb, montre un chargement de la partie NW de la faille de Thénia, supposée jouer un rôle dans l'arrêt de la rupture.

La caractérisation des tremblements de terre est un domaine de recherche primordial en sismologie, où l'objectif final est de fournir des estimations précises d'attributs de la source sismique. Dans ce domaine, certaines questions émergent, par exemple : quand un tremblement de terre s’est-il produit? quelle était sa taille? ou quelle était son évolution dans le temps et l'espace? On pourrait se poser d'autres questions plus complexes comme: pourquoi le tremblement s'est produit? quand sera le prochain dans une certaine région? Afin de répondre aux premières questions, une représentation physique du phénomène est nécessaire. La construction de ce modèle est l'objectif scientifique de ce travail doctoral qui est réalisé dans le cadre de la modélisation cinématique. Pour effectuer cette caractérisation, les modèles cinématiques de la source sismique sont un des outils utilisés par les sismologues. Il s’agit de comprendre la source sismique comme une dislocation en propagation sur la géométrie d’une faille active. Les modèles de sources cinématiques sont une représentation physique de l’histoire temporelle et spatiale d’une telle rupture en propagation. Cette modélisation est dite approche cinématique car les histoires de la rupture inférées par ce type de technique sont obtenues sans tenir compte des forces qui causent l'origine du séisme.Dans cette thèse, je présente une nouvelle méthode d'inversion cinématique capable d'assimiler, hiérarchiquement en temps, les traces de données à travers des fenêtres de temps évolutives. Cette formulation relie la fonction de taux de glissement et les sismogrammes observés, en préservant la positivité de cette fonction et la causalité quand on parcourt l'espace de modèles. Cette approche, profite de la structure creuse de l’histoire spatio-temporelle de la rupture sismique ainsi que de la causalité entre la rupture et chaque enregistrement différé par l'opérateur. Cet opérateur de propagation des ondes connu, est différent pour chaque station. Cette formulation progressive, à la fois sur l’espace de données et sur l’espace de modèle, requiert des hypothèses modérées sur les fonctions de taux de glissement attendues, ainsi que des stratégies de préconditionnement sur le gradient local estimé pour chaque paramètre du taux de glissement. Ces hypothèses sont basées sur de simples modèles physiques de rupture attendus. Les applications réussies de cette méthode aux cas synthétiques (Source Inversion Validation Exercise project) et aux données réelles du séisme de Kumamoto 2016 (Mw=7.0), ont permis d’illustrer les avantages de cette approche alternative d’une inversion cinématique linéaire de la source sismique.L’objectif sous-jacent de cette nouvelle formulation sera la quantification des incertitudes d’un tel modèle. Afin de mettre en évidence les propriétés clés prises en compte dans cette approche linéaire, dans ce travail, j'explore l'application de la stratégie bayésienne connue comme Hamiltonian Monte Carlo (HMC). Cette méthode semble être l’une des possibles stratégies qui peut être appliquée à ce problème linéaire sur-paramétré. Les résultats montrent qu’elle est compatible avec la stratégie linéaire dans le domaine temporel présentée ici. Grâce à une estimation efficace du gradient local de la fonction coût, on peut explorer rapidement l'espace de grande dimension des solutions possibles, tandis que la linéarité est préservée. Dans ce travail, j'explore la performance de la stratégie HMC traitant des cas synthétiques simples, afin de permettre une meilleure compréhension de tous les concepts et ajustements nécessaires pour une exploration correcte de l'espace de modèles probables. Les résultats de cette investigation préliminaire sont encourageants et ouvrent une nouvelle façon d'aborder le problème de la modélisation de la reconstruction cinématique de la source sismique, ainsi, que de l’évaluation des incertitudes associées. / The earthquake characterization is a fundamental research field in seismology, which final goal is to provide accurate estimations of earthquake attributes. In this study field, various questions may rise such as the following ones: when and where did an earthquake happen? How large was it? What is its evolution in space and time? In addition, more challenging questions can be addressed such as the following ones: why did it occur? What is the next one in a given area? In order to progress in the first list of questions, a physical description, or model, of the event is necessary. The investigation of such model (or image) is the scientific topic I investigate during my PhD in the framework of kinematic source models. Understanding the seismic source as a propagating dislocation that occurs across a given geometry of an active fault, the kinematic source models are the physical representations of the time and space history of such rupture propagation. Such physical representation is said to be a kinematic approach because the inferred rupture histories are obtained without taking into account the forces that might cause the origin of the dislocation.In this PhD dissertation, I present a new hierarchical time kinematic source inversion method able to assimilate data traces through evolutive time windows. A linear time-domain formulation relates the slip-rate function and seismograms, preserving the positivity of this function and the causality when spanning the model space: taking benefit of the time-space sparsity of the rupture model evolution is as essential as considering the causality between rupture and each record delayed by the known propagator operator different for each station. This progressive approach, both on the data space and on the model space, does require mild assumptions on prior slip-rate functions or preconditioning strategies on the slip-rate local gradient estimations. These assumptions are based on simple physical expected rupture models. Successful applications of this method to a well-known benchmark (Source Inversion Validation Exercise 1) and to the recorded data of the 2016 Kumamoto mainshock (Mw=7.0) illustrate the advantages of this alternative approach of a linear kinematic source inversion.The underlying target of this new formulation will be the future uncertainty quantification of such model reconstruction. In order to achieve this goal, as well as to highlight key properties considered in this linear time-domain approach, I explore the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) stochastic Bayesian framework, which appears to be one of the possible and very promising strategies that can be applied to this stabilized over-parametrized optimization of a linear forward problem to assess the uncertainties on kinematic source inversions. The HMC technique shows to be compatible with the linear time-domain strategy here presented. This technique, thanks to an efficient estimation of the local gradient of the misfit function, appears to be able to rapidly explore the high-dimensional space of probable solutions, while the linearity between unknowns and observables is preserved. In this work, I investigate the performance of the HMC strategy dealing with simple synthetic cases with almost perfect illumination, in order to provide a better understanding of all the concepts and required tunning to achieve a correct exploration of the model space. The results from this preliminary investigation are promising and open a new way of tackling the kinematic source reconstruction problem and the assessment of the associated uncertainties.