Il est rarement possible de connaitre avec précision la mortalité à long terme associée à une condition médicale. Cependant, l’estimation de cette mortalité est primordiale dans certains domaines tels l’assurance-vie et l’expertise médicale. La méthode du Relative Risk (RR) constant, qui est la plus utilisée, comporte plusieurs failles, permettant seulement de faire des estimations grossières et conservatrices de cette mortalité. Nous avons donc comparé deux autres méthodes d’estimation de la mortalité, soit Excess Death Rate (EDR) constant et Proportional Life Expectancy (PLE). Nous avons analysé la mortalité à long terme de plusieurs maladies chroniques, entre autres le cancer et les maladies cardiovasculaires, et avons comparé ces résultats avec ceux que nous donnaient les différentes méthodes d’estimation. Nous avons ainsi pu déterminer la meilleure méthode. Nos résultats indiquent que les méthodes EDR constant et PLE sont supérieures au RR constant dans l’estimation de la mortalité. Aussi, plus l’estimation de la survie se fait à long terme, plus l’EDR constant et la PLE donnent de meilleurs résultats. Finalement, l’âge ou le type de conditions médicales analysées ne semblent pas avoir un impact déterminant lorsque l’on choisit d’utiliser l’une des trois méthodes. Les méthodes de l’EDR constant et la PLE devraient être préconisées dans l’analyse de la mortalité lors de la sélection des risques en médecine d’assurance ou lors d’évaluation de l’espérance de vie pour une expertise médicale. / Long term mortality associated to medical conditions is rarely known with accuracy. Despite this, mortality assessment is essential in certain field of activity, such as life insurance and medical expertise. Constant Relative Risk (RR) methodology is the most used method although often leading to superficial and conservative estimations. We then decided to compare two mortality estimation methods, the constant Excess Death Rate (EDR) and the Proportional Life Expectancy (PLE). We analyzed long term mortality of several chronic medical conditions, such as cancers and coronary artery diseases, and we compared those results with those from the three distinct estimation methods. Thus, we were able to determine which methodology is the most accurate. Our results show that constant EDR and PLE are superior to constant RR to better estimate the mortality. The longer the follow-up is, the better those methods are. Finally, factors like age and the kind of the medical condition seem not to have an important impact when it comes to identify the most suitable method. Constant EDR and PLE should be recommended for mortality assessment in medical insurance underwriting and for life expectancy evaluation in medical expertise.

Ce travail doctoral étudie l’effet « retour » de l’information financière liée aux prix des actions sur les décisions des dirigeants d’entreprise. Plus précisément, j'étudie si et comment les gestionnaires apprennent effectivement les nouvelles informations contenues dans les prix des actions pour guider leurs décisions d'entreprise. Ma thèse de doctorat est composée de trois essais, chacun abordant un aspect différent de ce même sujet. Le premier essai étudie le lien entre l'efficacité informationnelle du marché d'actions et le niveau d’efficacité économique réelle de l'entreprise. Dans le premier essai, je constate que lorsque les prix de l'action agrègent une plus quantité d'informations utile plus grande, les décisions des entreprises prises par les gestionnaires devraient être encore plus optimales efficaces. Le deuxième essai étudie si les gestionnaires cherchent à apprendre les informations utilisées par les vendeurs à découvert. L’étude des prix des actions en présence de vendeurs à découvert est-il utile pour les décisions de l'entreprise ? Dans le deuxième essai, j'ai surmonté les difficultés empiriques en exploitant une caractéristique institutionnelle unique sur le marché des actions de Hong Kong. Je constate que les gestionnaires des entreprises « non-shortable » peuvent tirer profit des informations des vendeurs à découvert sur les conditions économiques sectorielles par l'intermédiaire des prix des actions d'autres entreprises « shortable » dans la même industrie et les utilisent dans leurs décisions d'entreprise. Le troisième essai étudie les effets réels de la négociation d'options à long terme. Dans le troisième essai, je constate que l’introduction d’une catégorie spécifique d'options à long terme stimule la production d'informations privées à long terme et donc entraîne une augmentation de l'informativité des prix sur les fondamentaux à long terme des entreprises. Par conséquent, les dirigeants peuvent extraire davantage d'informations du prix de l’action pour guider leurs décisions d'investissement à long terme. / In my doctoral thesis, I investigate the information feedback from stock prices to managers’ decisions. More specifically, I study whether and how managers learn new information from stock prices to guide their corporate decisions. My doctoral thesis includes three essays focusing on this topic. The first essay studies the relationship between stock market informational efficiency and real economy efficiency at firm-level. In the first essay, I find that when stock prices reflect greater amount of information that managers care about, corporate decisions made by managers become more efficient. The second essay studies whether managers seek to learn short sellers’ information from stock prices and use it in corporate decisions. In the second essay, I overcome the empirical difficulties by exploiting a unique institutional feature in Hong Kong stock market that only stocks included in an official list are allowed for short sales. I find that that non-shortable firms’ managers can learn short sellers’ information on external conditions from shortable peers’ stock prices and use it in their corporate decisions. The third essay studies the real effects of long-term option trading. I find that long-term option trading stimulates the production of long-term information, which managers can use to guide their long-term investment decisions.

La valve aortique est une composante anatomique centrale du cœur, sujette à de hautes pressions. Les conséquences d’un dysfonctionnement sont graves, notamment l’insuffisance cardiaque qui elle-même peut causer plusieurs symptômes et un impact sur la qualité de vie. Pour prévenir cette complication, il est possible de remplacer la valve par une prothèse. Il en existe plusieurs types parmi lesquelles l’équipe chirurgicale et le patient peuvent choisir. Les dernières lignes directrices américaines n’ont pas de recommandations claires pour les patients entre 50 et 70 ans. Ces patients, âgés de 65 ans et moins et surnommés jeunes adultes dans notre étude, reçoivent de moins en moins de prothèses mécaniques, au profit de celles de type biologique. Ce mouvement semble fondé sur certaines études suggérant une survie comparable entre ces 2 alternatives. De plus, on déconseille souvent la valve mécanique car elle nécessite un traitement anticoagulant à vie. Or, peu d’études ont suivi à long terme ces patients plus jeunes en analysant l’impact sur la qualité de vie du traitement anticoagulant ainsi que le risque de saignement. Notre étude visait donc surtout à analyser l’incidence, la sévérité et l’impact de ces saignements majeurs et la qualité de vie suite à un remplacement de valve aortique chez ces patients. Après un suivi moyen de 11 ans, les résultats suggèrent un taux incident de saignement majeur de 0.8% par patient-année et la mortalité associée à ceux-ci est faible à 3.3%, soit 2 hémorragies intracrâniennes. En tout, 48 patients ont eu un saignement majeur (8.9%). D’un autre côté, l’impact sur la qualité de vie obtenu par un questionnaire spécifique aux valves est faible. En outre, seulement 10.5% des patients utilisaient l’automesure pour surveiller leur anticoagulation, suggérant beaucoup de place à l’amélioration à ce niveau. Cette étude permet donc de mieux orienter la prise de décision au moment de la chirurgie et mieux informer les patients. / The aortic valve is a central component of the heart, experiencing high strain. The consequences of any dysfunctions are usually important, notably heart failure, which in itself is associated with many symptoms and lower quality of life. To prevent this complication, it is possible to replace the valve with a prosthesis. There are many options for the surgeon’s team and the patient to choose from. The latest American guidelines do not have clear recommendations for patients aged between 50 and 70 years. These patients aged 65 years and less, categorized as non-elderly adults, are receiving less and less mechanical prosthesis in profit of the biological ones. This trend seems to be based in part on some studies suggesting comparable survival between these alternatives. Moreover, the mechanical valve is frequently not recommended because it necessitates a lifelong anticoagulant treatment. However, few studies have reported a long-term follow-up of these younger patients analyzing the impact on the quality of life and the risk of major bleeding. The goal of our study was to analyze the incidence, severity and impact of major bleedings and the quality of life after aortic valve replacement in these patients. After a mean follow-up of 11 years, results show a linearized rate of 0.8% per patient-year and the associated mortality is low at 3.3%, consisting of 2 intracranial hemorrhages. Overall, 48 patients experienced a major bleeding (8.9%). On the other hand, the impact on the quality of life measured with a valve-specific questionnaire is low. Also, only 10.5% of the patients were using self-management or self-medication to monitor their anticoagulation, suggesting a lot of room for improvement in this regard. This study helps better define long-term outcomes in this patient population in order to better inform patients about surgical options.

Le contenu de cette thèse explore la question de l’attribution de crédits à long terme dans l’apprentissage par renforcement du point de vue d’un biais inductif de parcimonie. Dans ce contexte, un agent parcimonieux cherche à comprendre son environnement en utilisant le moins de variables possible. Autrement dit, si l’agent est crédité ou blâmé pour un certain comportement, la parcimonie l’oblige à attribuer ce crédit (ou blâme) à seulement quelques variables latentes sélectionnées. Avant de proposer de nouvelles méthodes d’attribution parci- monieuse de crédits, nous présentons les travaux antérieurs relatifs à l’attribution de crédits à long terme en relation avec l’idée de sparsité. Ensuite, nous développons deux nouvelles idées pour l’attribution de crédits dans l’apprentissage par renforcement qui sont motivées par un raisonnement parcimonieux : une dans le cadre sans modèle et une pour l’apprentissage basé sur un modèle. Pour ce faire, nous nous appuyons sur divers concepts liés à la parcimonie issus de la causalité, de l’apprentissage supervisé et de la simulation, et nous les appliquons dans un cadre pour la prise de décision séquentielle. La première, appelée évaluation contrefactuelle de la politique, prend en compte les dévi- ations mineures de ce qui aurait pu être compte tenu de ce qui a été. En restreignant l’espace dans lequel l’agent peut raisonner sur les alternatives, l’évaluation contrefactuelle de la politique présente des propriétés de variance favorables à l’évaluation des politiques. L’évaluation contrefactuelle de la politique offre également une nouvelle perspective sur la rétrospection, généralisant les travaux antérieurs sur l’attribution de crédits a posteriori. La deuxième contribution de cette thèse est un algorithme augmenté d’attention latente pour l’apprentissage par renforcement basé sur un modèle : Latent Sparse Attentive Value Gra- dients (LSAVG). En intégrant pleinement l’attention dans la structure d’optimisation de la politique, nous montrons que LSAVG est capable de résoudre des tâches de mémoire active que son homologue sans modèle a été conçu pour traiter, sans recourir à des heuristiques ou à un biais de l’estimateur original. / The content of this thesis explores the question of long-term credit assignment in reinforce- ment learning from the perspective of a parsimony inductive bias. In this context, a parsi- monious agent looks to understand its environment through the least amount of variables possible. Alternatively, given some credit or blame for some behavior, parsimony forces the agent to assign this credit (or blame) to only a select few latent variables. Before propos- ing novel methods for parsimonious credit assignment, previous work relating to long-term credit assignment is introduced in relation to the idea of sparsity. Then, we develop two new ideas for credit assignment in reinforcement learning that are motivated by parsimo- nious reasoning: one in the model-free setting, and one for model-based learning. To do so, we build upon various parsimony-related concepts from causality, supervised learning, and simulation, and apply them to the Markov Decision Process framework. The first of which, called counterfactual policy evaluation, considers minor deviations of what could have been given what has been. By restricting the space in which the agent can reason about alternatives, counterfactual policy evaluation is shown to have favorable variance properties for policy evaluation. Counterfactual policy evaluation also offers a new perspective to hindsight, generalizing previous work in hindsight credit assignment. The second contribution of this thesis is a latent attention augmented algorithm for model-based reinforcement learning: Latent Sparse Attentive Value Gradients (LSAVG). By fully inte- grating attention into the structure for policy optimization, we show that LSAVG is able to solve active memory tasks that its model-free counterpart was designed to tackle, without resorting to heuristics or biasing the original estimator.

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Cette thèse, divisée en trois chapitres, contribue à la vaste et récente littérature sur l'évaluation des actifs et la finance climatique. Le premier chapitre contribue à la littérature sur la finance climatique tandis que les deux derniers contribuent à la littérature sur l'évalutaion des actifs. Le premier chapitre analyse comment les politiques environnementales visant à réduire les émissions de carbone affectent les prix des actifs et la consommation des ménages. En utilisant de nouvelles données, je propose une mesure des émissions de carbone du point de vue du consommateur et une mesure du risque de croissance de la consommation de carbone. Les mesures sont basées sur des informations sur la consommation totale et l'empreinte carbone de chaque bien et service. Pour analyser les effets des politiques environnementales, un modèle de risques de long terme est développé dans lequel la croissance de la consommation comprend deux composantes: le taux de croissance de la consommation de carbone et le taux de croissance de la part de la consommation de carbone dans la consommation totale. Ce chapitre soutient que le risque de long terme de la croissance de la consommation provient principalement de la croissance de la consommation de carbone découlant des politiques et des actions visant à réduire les émissions, telles que l'Accord de Paris et la Conférence des Nations Unies sur le changement climatique (COP26). Mon modèle aide à détecter le risque de long terme dans la consommation des politiques climatiques tout en résolvant simultanément les énigmes de la prime de risque et de la volatilité, et en expliquant la coupe transversale des actifs. La décomposition de la consommation pourrait conduire à identifier les postes de consommation les plus polluants et à construire une stratégie d'investissement minimisant ou maximisant un critère environnemental de long terme. Le deuxième chapitre (co-écrit avec René Garcia et Caio Almeida) étudie le rôle des facteurs non linéaires indépendants dans la valorisation des actifs. Alors que la majorité des facteurs d'actualisation stochastique (SDF) les plus utilisés qui expliquent la coupe transversale des rendements boursiers sont obtenus à partir des composantes principales linéaires, nous montrons dans ce deuxième chapitre que le fait de permettre la substitution de certaines composantes principales linéaires par des facteurs non linéaires indépendants améliore systématiquement la capacité des facteurs d'actualisation stochastique de valoriser la coupe transversale des actifs. Nous utilisons les 25 portefeuilles de Fama-French, cinquante portefeuilles d'anomalies et cinquante anomalies plus les termes d'interaction basés sur les caractéristiques pour tester l'efficacité des facteurs dynamiques non linéaires. Le SDF estimé à l'aide d'un mélange de facteurs non linéaires et linéaires surpasse ceux qui utilisent uniquement des facteurs linéaires ou des rendements caractéristiques bruts en termes de performance mesurée par le R-carré hors échantillon. De plus, le modèle hybride - utilisant à la fois des composantes principales non linéaires et linéaires - nécessite moins de facteurs de risque pour atteindre les performances hors échantillon les plus élevées par rapport à un modèle utilisant uniquement des facteurs linéaires. Le dernier chapitre étudie la prévisibilité du rendement des anomalies à travers les déciles à l'aide d'un ensemble de quarante-huit variables d'anomalie construites à partir des caractéristiques de titres individuels. Après avoir construit les portefeuilles déciles, cet article étudie leur prévisibilité en utilisant leurs propres informations passées et d'autres prédicteurs bien connus. Les analyses révèlent que les rendements des portefeuilles déciles sont persistants et prévisibles par le ratio de la valeur comptable sur la valeur de marché de l'entreprise, la variance des actions, le rendement des dividendes, le ratio des prix sur les dividendes, le taux de rendement à long terme, le rendement des obligations d'entreprise, le TED Spread et l'indice VIX. De plus, une stratégie consistant à prendre une position longue sur le décile avec le rendement attendu le plus élevé et à prendre une position courte sur le décile avec le rendement attendu le plus bas chaque mois donne des rendements moyens et un rendement par risque bien meilleurs que la stratégie traditionnelle fondée sur les déciles extrêmes pour quarante-cinq des quarante-huit anomalies. / This thesis, divided into three chapters, contributes to the vast and recent literature on asset pricing, and climate finance. The first chapter contributes to the climate finance literature while the last two contribute to the asset pricing literature. The first chapter analyzes how environmental policies that aim to reduce carbon emissions affect asset prices and household consumption. Using novel data, I propose a measure of carbon emissions from a consumer point of view and a carbon consumption growth risk measure. The measures are based on information on aggregate consumption and the carbon footprint for each good and service. To analyze the effects of environmental policies, a long-run risks model is developed where consumption growth is decomposed into two components: the growth rate of carbon consumption and the growth rate of the share of carbon consumption out of total consumption. This paper argues that the long-run risk in consumption growth comes mainly from the carbon consumption growth arising from policies and actions to curb emissions, such as the Paris Agreement and the U.N. Climate Change Conference (COP26). My model helps to detect long-run risk in consumption from climate policies while simultaneously solving the equity premium and volatility puzzles, and explaining the cross-section of assets. The decomposition of consumption could lead to identifying the most polluting consumption items and to constructing an investment strategy that minimizes or maximizes a long-term environmental criterion. The second chapter (co-authored with René Garcia, and Caio Almeida) studies the role of truly independent nonlinear factors in asset pricing. While the most successful stochastic discount factor (SDF) models that price well the cross-section of stock returns are obtained from regularized linear principal components of characteristic-based returns we show that allowing for substitution of some linear principal components by independent nonlinear factors consistently improves the SDF's ability to price this cross-section. We use the Fama-French 25 ME/BM-sorted portfolios, fifty anomaly portfolios, and fifty anomalies plus characteristic-based interaction terms to test the effectiveness of the nonlinear dynamic factors. The SDF estimated using a mixture of nonlinear and linear factors outperforms the ones using solely linear factors or raw characteristic returns in terms of out-of-sample R-squared pricing performance. Moreover, the hybrid model --using both nonlinear and linear principal components-- requires fewer risk factors to achieve the highest out-of-sample performance compared to a model using only linear factors. The last chapter studies anomaly return predictability across deciles using a set of forty-eight anomaly variables built using individual stock characteristics. After constructing the decile portfolios, this paper studies their predictability using their own past information, and other well-known predictors. The analyses reveal that decile portfolio returns are persistent and predictable by book-to-market, stock variance, dividend yield, dividend price ratio, long-term rate of return, corporate bond return, TED Spread, and VIX index. Moreover, a strategy consisting of going long on the decile with the highest expected return and going short on the decile with the lowest expected return each month gives better mean returns and Sharpe ratios than the traditional strategy based on extreme deciles for forty-five out of forty-eight anomalies.

Dans la deuxième moitié du XVIIe siècle, des engagés, jeunes Français célibataires venus travailler sous contrat pour un maître à la mise en valeur de la Nouvelle-France, tentent, au terme de leur engagement, de s'insérer dans la société rurale du Gouvernement de Québec. A l'aide des actes tirés des archives notariales et des registres paroissiaux, nous avons voulu vérifier si l'engagiste et sa famille avaient secondé leur ancien engagé au cours des moments clés jalonnant son insertion sociale, c'est-à-dire à l'établissement sur une terre, au mariage et aux baptêmes. Nous avons constaté, qu'en plus de l'engagiste et de sa famille, qui prennent part à un ou plusieurs événements, le contexte de l'engagement, la famille de l'engagé de même que l'épouse et ses relations sont autant d'autres facteurs qui ont aidé l'engagé à s'insérer dans le tissu social de la colonie pour y devenir un pionnier. / Québec Université Laval, Bibliothèque 2013

La première partie de cette thèse introduit une nouvelle méthodologie pour la réalisation d’exercices de stress-tests. Notre approche permet de considérer des scénarios de stress beaucoup plus riches qu’en pratique, qui évaluent l’impact d’une modification de la distribution statistique des facteurs influençant les prix d’actifs, pas uniquement les conséquences d’une réalisation particulière de ces facteurs, et prennent en compte la réaction du gestionnaire de portefeuille au choc. La deuxième partie de la thèse est consacrée à la valorisation des obligations à maturité très longues (supérieure à 10 ans). La modélisation de la volatilité des taux de très long terme est un défi, notamment du fait des contraintes posées par l’absence d’opportunités d’arbitrage, et la plupart des modèles de taux d’intérêt en absence d’opportunités d’arbitrage impliquent un taux limite (de maturité infinie) constant. Le deuxième chapitre étudie la compatibilité du facteur "niveau", dont les variations ont un impact uniforme sur l’ensemble des taux modélisés, a fortiori les plus longs, avec l’absence d’opportunités d’arbitrage. Nous introduisons dans le troisième chapitre une nouvelle classe de modèle de taux d’intérêt, sans opportunités d’arbitrage, où le taux limite est stochastique, dont nous présentons les propriétés empiriques sur une base de données de prix d’obligations du Trésor américain. / In the first part of this thesis, we introduce a new methodology for stress-test exercises. Our approach allows to consider richer stress-test exercises, which assess the impact of a modification of the whole distribution of asset prices’ factors, rather than focusing as the common practices on a single realization of these factors, and take into account the potential reaction to the shock of the portfolio manager.
 The second part of the thesis is devoted to the pricing of bonds with very long-term time-to-maturity (more than ten years). Modeling the volatility of very long-term rates is a challenge, due to the constraints put by no-arbitrage assumption. As a consequence, most of the no-arbitrage term structure models assume a constant limiting rate (of infinite maturity). The second chapter investigates the compatibility of the so-called "level" factor, whose variations have a uniform impact on the modeled yield curve, with the no-arbitrage assumptions. We introduce in the third chapter a new class of arbitrage-free term structure factor models, which allows the limiting rate to be stochastic, and present its empirical properties on a dataset of US T-Bonds.

Le bruit de la circulation routière, et en particulier le bruit des deux-roues motorisés, constituent une importante source de gêne sonore. Afin d’estimer l’exposition sonore dans les villes de plus 100 000 habitants, la directive européenne 2002/49/CE impose la réalisation de cartes de bruit stratégiques, basées sur l’indice Lden. Cet indice est également utilisé dans des relations exposition-réponse, afin de prédire les pourcentages de personnes gênées, notamment par le bruit du trafic routier. En couplant les cartes de bruit stratégiques et ces relations exposition-réponse, des cartes de gêne pourraient être établies. Toutefois, la pertinence de cet indice pour prédire la gêne due au bruit en milieu urbain est souvent remise en cause, car de nombreux facteurs acoustiques influents (e.g. les caractéristiques spectrales et temporelles) ne sont pas pris en compte par cet indice. Cette thèse vise à améliorer la caractérisation de la gêne due au bruit de trafic routier urbain en considérant différentes compositions de trafic et la présence des deux-roues motorisés. Dans ce but, des expériences sont menées en conditions contrôlées. Une première étude a porté sur l’influence de plusieurs facteurs acoustiques relatifs aux périodes de calme et aux bruits de passage de véhicules sur la gêne due au bruit de trafic routier urbain. Cette étude a conclu à l’influence de la présence de périodes de calme et du nombre de véhicules au sein du trafic routier urbain et à l’absence d’influence de l’ordre des véhicules routiers, de la position et de la durée des périodes de calme. Ces résultats ont été utilisés afin de mener la caractérisation physique et perceptive de différentes compositions de trafic routier urbain. La régression multi-niveau a été utilisée pour calculer la gêne, en considérant 1) des facteurs acoustiques influents à l’aide de combinaisons pertinentes d’indices et 2) un facteur non acoustique : la sensibilité au bruit. Dans les villes, le bruit routier est souvent entendu en situation de multi-exposition avec d’autres bruits. Dans le cadre de ces travaux de thèse, les situations de multi-exposition aux bruits routier et d’avion ont été étudiées. Pour cela, un travail semblable à celui mené pour le bruit de trafic routier urbain a été mené pour le bruit d’avion conduisant également à des combinaisons pertinentes d’indices. En vue de caractériser les gênes dues aux bruits de trafic routier et d’avion pour des situations de multi-exposition sonore, les données des précédentes expériences ainsi que celles d’une expérience conduite en situation de multi-exposition à ces bruits combinés ont été utilisées au travers d’une régression multi-niveau adaptée, comme cela a pu être mené dans la littérature. La régression multi-niveau a ainsi permis la proposition de modèles de gêne pour chaque source de bruit. Puis, la gêne totale due à des situations de multi-exposition à ces bruits a été étudiée, afin de mettre en évidence les phénomènes perceptifs mis en jeu. Des modèles de gêne totale ont été proposés, en utilisant les modèles de gêne due à chaque source. Enfin, les modèles de gêne obtenus pour chaque source et les modèles de gêne totale ont été confrontés aux données d’une enquête socio-acoustique. A cet effet, une méthodologie a été proposée afin d’estimer les différents indices des modèles à partir des valeurs du Lden, issues de cartes de bruit et utilisées pour définir l’exposition au bruit des personnes enquêtées. Cette confrontation a montré que les modèles proposés à partir d’expériences menées en laboratoire et couplés à la méthodologie d’estimation des indices à partir des valeurs du Lden permettent une bonne prédiction de la gêne in situ. / Road traffic noise, and in particular powered two-wheeler noise, constitute an important source of noise annoyance. In order to estimate the noise exposure in cities of more than 100 000 inhabitants, the European directive 2002/49/EC requires the elaboration of strategic noise maps, based on the Lden index. This index is also used in exposureresponse relationships, to predict the percentages of annoyed people, by road traffic noise for example. By coupling strategic noise maps and these exposure-response relationships, noise annoyance maps could be established. The relevance of this index to predict noise annoyance in cities is however often questioned, since many influential acoustical factors (e.g. spectral and temporal features) are not considered by this index. The aim of this thesis is to enhance the characterization of noise annoyance due to different compositions of urban road traffic including powered two-wheelers. To achieve this goal, experiments were carried out under controlled conditions. A first study concerned the influence of several acoustical features related to quiet periods and vehicle pass-by noises on the annoyance due to urban road traffic noise. This study demonstrated the influence of the presence of quiet periods and of the number of vehicles within the urban road traffic and to the absence of the influence of the order of the vehicle pass-by noises, the position and duration of quiet periods. These results were used to carry out the physical and perceptual characterization of different compositions of urban road traffic noise. Multilevel regression was used to calculate noise annoyance, by coupling combinations of indices relating to influential acoustical features and an individual factor: noise sensitivity. In cities, road traffic noise is often combined with other noises. In the framework of this thesis, noise exposure to road traffic noise combined with aircraft noise was studied. Therefore, the same work as the one performed for urban road traffic noise was carried out for aircraft noise, leading also to relevant combinations of noise indices. In order to characterize annoyances due to road traffic noise and to aircraft noise in a combined exposure situation, data from the previous experiments and from an experiment dealing with these combined noises were used through an appropriate multilevel regression, as done in literature. The regression allows annoyance models for each noise source to be proposed. Then, total annoyance due to combined noises was studied, in order to highlight the perceptual phenomena related to the combined exposure. Total noise annoyance models were proposed, using proposed annoyance model of each noise source. Finally, these single source annoyance models and total annoyance models were tested using data of a socio-acoustic survey. To do this, a methodology has been proposed to estimate the different indices involved in the annoyance models, from the Lden values obtained from the strategic noise maps and used to define the noise exposure of the respondents. This confrontation showed that the models proposed on the basis of experiments carried out under laboratory conditions and coupled with a methodology of estimation of the noise indices from Lden values, enabled a good prediction of in situ annoyance.

Les cervidés, animaux mobiles et herbivores, peuvent influencer les distributions, assemblages et dynamiques d'espèces végétales. L'objectif de cette thèse est d'évaluer le rôle joué par les cervidés sur la composition, stratification et dynamique de la végétation forestière. Le ré-échantillonnage de relevés couplant composition et abroutissement de la flore, implantés en 1976 en Forêt d'Arc-en-Barrois (52) a permis d'identifier (i) des espèces ligneuses préférées (Cornus sp., Rosa arvensis) ou au contraire évitées par les cervidés qui sélectionnent les espèces arbustives et à bois dense et (ii) le niveau trophique et la pression d'abroutissement comme gradients structurant la végétation et déterminant les dynamiques des espèces et des communautés. Nous analysons plus précisément le rôle des cervidés dans la progression spectaculaire de Cynoglossum germanicum, espèce rare, épizoochore et toxique.A partir d'un réseau national d'enclos/exclos suivis sur 10 ans, nous montrons que les cervidés limitent la croissance des arbustes et des espèces compétitrices, ce qui profite à la richesse spécifique de la strate herbacée. La valeur écologique et patrimoniale des espèces en progression est discutée. A l'aide de données de chasse, nous tentons d'isoler les rôles des différentes espèces d'ongulés dans ces dynamiques.Ces résultats exposent la complexité et la diversité des effets des cervidés sur la végétation forestière. Enfin, ce travail met l'accent sur la nécessité des suivis temporels intégrant toutes les composantes de l'écosystème forestier pour mieux appréhender les changements en cours. / This thesis aims at assessing the impacts of deer on forest vegetation composition, stratification and dynamics.We resampled a network of relevés coupling vegetation and browsing surveys, settled in 1976 in the national forest of Arc-en-Barrois. We identified (i) ligneous species that are either preferred (Cornus sp., Rosa arvensis) or avoided by deer, which tend to select shrubs species with dense wood and (ii) trophic level and browsing pressure as gradients that determine plant communities structures and dynamics. Then, we highlight the roles of deer in the spectacular expansion of Cynoglossum germanicum, a rare, epizoochorous and toxic species. According to a national network of exclosures, monitored for over 10 years, we show that deer limit shrubs and competing species growth, which in turn benefits to the herbaceous species richness probably through an increased light availability. Ecological and patrimonial value of the benefitting species is discussed. Using hunting statistics, we try to isolate the role of the various ungulate species in these dynamics.These results provide evidence for the diversity and complexity of deer impacts on forest vegetation. Finally, we demonstrate the need for long term monitoring programs, including all the forest ecosystem components so that we could better appreciate the forces driving the current changes