La détection d'objets en mouvement représente une étape très importante pour de nombreuses applications telles que l'analyse du comportement humain pour la surveillance visuelle, la reconnaissance d'action par modèle, le suivi du trafic routier, etc. La soustraction d'arrière-plan est une approche populaire, mais difficile étant donnée qu'elle doit surmonter de nombreux obstacles, comme l'évolution dynamique du fond, les variations de luminosité, les occlusions, etc. Dans les travaux présentés, nous nous sommes intéressés à ce problème de segmentation objets/fond, avec une modélisation floue de type-2 pour gérer l'imprécision du modèle et des données. La méthode proposée modélise l'état de chaque pixel à l'aide d'un modèle de mélange de gaussiennes imprécis et évolutif, qui est exploité par plusieurs classifieurs flous pour finalement estimer la classe du pixel à chaque image. Plus précisément, cette décision prend en compte l'historique de son évolution, mais aussi son voisinage spatial et ses éventuels déplacements dans les images précédentes. Puis nous avons comparé la méthode proposée avec d'autres méthodes proches, notamment des méthodes basées sur un modèle de mélanges gaussiens, des méthodes basées floues, ou de type ACP. Cette comparaison nous a permis de situer notre méthode par rapport à l'existant et de proposer quelques perspectives à ce travail. / Moving objects detection is a very important step for many applications such as human behavior analysis surveillance, model-based action recognition, road traffic monitoring, etc. Background subtraction is a popular approach, but difficult given that it must overcome many obstacles, such as dynamic background changes, brightness variations, occlusions, and so on. In the presented works, we focused on this problem of objects/background segmentation, using a type-2 fuzzy modeling to manage the inaccuracy of the model and the data. The proposed method models the state of each pixel using an imprecise and scalable Gaussian mixture model, which is exploited by several fuzzy classifiers to ultimately estimate the pixel class at each image. More precisely, this decision takes into account the history of its evolution, but also its spatial neighborhood and its possible displacements in the preceding images. Then we compared the proposed method with other close methods, including methods based on a gaussian mixture model, fuzzy based methods, or ACP type methods. This comparison allowed us to assess its good performances, and to propose some perspectives to this work.

Les mers Indonésiennes sont le siège de très fort courants de marée qui interagissent avec la topographie pour créer des ondes internes à la fréquence de la marée que l'on appelle marée interne. Certaines d'entres elles, vont se propager et se dissiper dans l'océan intérieur. Le mélange associé provoque la remontée d'eau plus froide et plus riche en nutriments en surface qui influence le climat tropical et toute la chaine des écosystèmes marins. Surveiller les ressources marines est l'objectif du projet INDESO, dont cette thèse fait partie. Prendre en compte le mélange induit par la marée interne n'est pas facile. En effet, le résoudre entièrement n'est pas possible car les échelles concernées par les différents processus des ondes internes varient de plusieurs milliers de kilomètres (propagation) à quelques centimètres/millimètres (dissipation). De plus en plus de scientifiques introduisent le forçage de la marée dans leur modèle mais sans savoir où va l'énergie et comment les ondes sont dissipées. Dans cette thèse nous cherchons à proposer des outils et des débuts de réponses pour participer à cette meilleure compréhension de la dissipation des ondes internes dans le modèle numérique d'océan NEMO. Nous proposons certaines quantifications que nous comparons aux anciennes paramétrisations. J'ai, tout d'abord, contribué à une étude d'INDESO sur la validation de NEMO grâce à de nombreux jeu de données. Ensuite, j'ai cherché à quantifier et à qualifier le mélange induit par l'introduction de la marée explicite dans le modèle, ainsi que son impact sur les masses d'eau. (c'est redit plus loin)Il produit un refroidissement de surface de 0.3°C avec des maxima atteignant 0.8°C au niveau des sites de génération des ondes internes. Le modèle reproduit 75% de l'énergie attendue de génération des ondes internes, en bon accord avec des études précédentes. L'essentiel de la dissipation a lieu horizontalement (19GW) est proche de celle induite par la paramétrisation couramment utilisée (16GW), alors que, dans la réalité, on s'attend principalement à une dissipation réalisée grâce à des processus verticaux. Le modèle, au dessus des zones de génération, est de façon surprenante en très bon accord avec les mesures in situ de dissipation obtenues lors de la campagne INDOMIX. Par contre, dans les régions distantes des sources de génération, le modèle surestime le mélange par rapport aux observations d'INDOMIX. Dans la dernière partie de cette thèse j'ai commencé à apporter des éléments de réponse à la quantification des puits d'énergie dans NEMO. J'ai pour cela travaillé avec le cas test COMODO, qui est une section d'un fluide stratifié constituée d'une plaine abyssale, d'un talus et d'un plateau, forcée par la marée et sans friction de fond. Le modèle T-UGOm, un modèle hydrodynamique de marée, est comparé au modèle NEMO. Dans ce cadre, nous avons développé une méthode originale pour séparer la marée barotrope de la marée barocline. Elle repose sur la projection en modes normaux. Cette méthode donne, à première vue, des résultats similaires à ceux obtenus grâce à la méthode plus classique de soustraction par la moyenne verticale. Cependant, lorsque l'on regarde plus en détail les diagnostiques d'énergie on trouve que la méthode de projection en modes normaux offre une plus grande précision et un plus grand réalisme pour séparer la marée barotrope de la marée barocline. Plus on monte dans des modes élevés plus les longueurs ondes se raccourcissent dans NEMO par rapport à T-UGOm. Par ailleurs, NEMO dissipe la marée barotrope dans la plaine abyssale, alors qu'il n'y a explicitement pas de friction. Ce ne peut pas être la diffusion verticael ou horizontale qui est à l'œuvre ici, car il n'y a pas de raison physique pour une diffusion sur un fond plat. Le meilleur candidat pour expliquer cette diffusion serait le couplage 2D/3D du time splitting de NEMO. Un travail est en cours pour appliquer cette méthode sur l'ensemble de l'archipel Indonésien. / In the Indonesian seas, large tidal currents interact with the rough topography and create strong internal waves at the tidal frequency, called internal tides. Part of them will eventually propagate and dissipate far away from generation sites. Their associated mixing upwells cold and nutrient-rich water that prove to be critical for climate system and for marine resources. This thesis uses the physical ocean general circulation model, NEMO, as part of the INDESO project that aims at monitoring the Indonesian marine living resources. Models not taking into account tidal missing are unable to correctly reproduce the vertical structure of watermasses in Indonesian seas. However, taking into account this mixing is no simple task as the phenomena involved in tidal mixing cover a wide spectrum of spatial scales. Internal tides indeed propagate over thousands of kilometres while dissipation and mixing occurs at centimetric to millimetric scales. A model capable of resolving all these processes at the same time does not exist. Until now scientists either parameterised the tidal mixing or used models which only partly resolve internal tides. More and more scientists introduce explicit tidal forcing in their models but without knowing where the energy is going and how the internal tides are dissipated. This thesis intends to quantify energy dissipation in NEMO forced with explicit tidal forcing and compares it to the dissipation induced by the currently used parameterization. This thesis also provides new results about the quantification of the tidal energy budget in NEMO. I first contributed to an INDESO study that aimed at validating the model against several observation data sets. In a second and third study, I investigated the mixing produced in the model by explicit tidal forcing and its impact on water mass. Explicit tides forcing proves to produce a mixing comparable to the one produced by the parameterization. It also produces a significant cooling of 0.3 °C with maxima reaching 0.8°C in the areas of internal tide generation. The cooling is stronger on austral winter. The spring tides and neap tides modulate this impact by 0.1°C to 0.3°C. The model generates 75% of the expected internal tides energy, in good agreement with other previous studies. In the ocean interior, most of it is dissipated by horizontal momentum dissipation (19 GW), while in reality one would expect dissipation through vertical possesses. This value is close to the dissipation induced by the parameterization (16 GW). The mixing is strong over generation sites, and only 20% remains for far field dissipation mainly in the Banda and Sulawesi Seas. The model and the recent INDOMIX cruise [Koch-Larrouy et al. (2015)], which provided direct estimates of the mixing, are surprisingly in good agreement mainly above straits. However, in regions far away from the energy generation sites where INDOMIX found NO evidence of intensified mixing, the model produces too strong mixing. The bias comes from the lack of specific set up of internal tides in the model. More work is thus needed to improve the modeled dissipation, which is a theme of active research for the scientific community. I dedicated the last part of my thesis to the quantification of tidal energy sinks in NEMO. I first worked on a simple academic case: the COMODO internal tides test case, which analyses the behaviour of a vertically stratified fluid forced by a barotropic flow interacting over an idealized abyssal plain/slope/shelf topography without bottom friction. The results of the finite element T-UGOm hydrodynamic model are compared with those of NEMO. The central issue in calculating tidal energy budget is the separation of barotropic and baroclinic precesses.

La vitesse critique de flottement est un facteur essentiel à la conception aéronautique car elle caractérise le régime de vol au-delà duquel l’aéronef risque de subir un mécanisme de ruine. L’objectif de cette thèse est d’étudier l’impact des incertitudes d’origines aléatoires et épistémiques sur la limite de stabilité linéaire pour des configurations aéroélastiques idéalisées. Dans un premier temps, un problème de propagation directe d’incertitudes aléatoires relatives à des paramètres de fabrication d’une aile en forme de plaque en matériau composite stratifié a été considéré. La représentation du matériau par la méthode polaire lève la contrainte de grande dimensionnalité du problème stochastique initial et permet l’utilisation du Chaos Polynômial. Cependant, la corrélation introduite par cette paramétrisation nécessite une adaptation de la base polynômiale. Enfin, un algorithme d’apprentissage automatique a été employé pour traiter des discontinuités dans le comportement modal des instabilités aéroélastiques. Le second volet de la thèse concerne la quantification d’incertitudes de modélisation de caractère épistémique qui sont introduites au niveau de l’opérateur aérodynamique. Ces travaux, menés à partir d’un formalisme Bayésien, permettent non seulement d’établir des probabilités de modèle, mais aussi de calibrer les coefficients des modèles dans un contexte stochastique afin d’obtenir des prédictions robustes pour la vitesse critique. Enfin, une étude combinée des deux types d’incertitude permet d’améliorer le processus de calibration. / The critical flutter velocity is an essential factor in aeronautic design because it caracterises the flight envelope outside which the aircraft risks to be destroyed. The goal of this thesis is the study of the impact of uncertainties of aleatory and epistemic origin on the linear stability limit of idealised aeroelastic configurations. First, a direct propagation problem of aleatory uncertainties related to manufacturing parameters of a rectangular plate wing made of a laminated composite material was considered. The representation of the material through the polar method alleviates the constraint of the high number of dimensions of the initial stochastic problem, which allows the use of polynomial chaos. However, the correlation which is introduced by this parametrisation requires an adaption of the polynomial basis. Finally, a machine learning algorithm is employed for the treatment of discontinuities in the modal behaviour of the aeroelastic instabilities. The second part of the thesis is about the quantification of modelling uncertainties of epistemic nature which are introduced in the aerodynamic operator. This work, which is conducted based on a Bayesian formalism, allows not only to establish model probabilities, but also to calibrate the model coefficients in a stochastic context in order to obtain robust predictions for the critical velocity. Finally, a combined study of the two types of uncertainty allows to improve the calibration process.

À la charnière des XIIIe et XIVe siècles un long cycle épique s’est constitué autour de Huon de Bordeaux. Ce que la critique appelle la Chanson d’Yde et Olive, pour indiquer la troisième continuation, regroupe en réalité trois unités narratives distinctes, Yde et Olive I, Croissant et Yde et Olive II, consacrées aux aventures de la petite fille et de l’arrière-petit-fils du héros bordelais. Dans ma thèse je propose une nouvelle édition critique, un commentaire et une étude de la réception en Italie de ces textes qui, quoique méconnus, constituent un échantillon représentatif de la plasticité de l’épopée, notamment tardive, puisant dans le même réservoir narratif que les contes, les légendes hagiographiques, les romans et les pièces dramatiques. De plus, Yde et Olive I a sans doute contribué à transmettre la fabuleuse histoire d’Yde au-delà des Alpes, comme en témoignent les cantari d’Antonio Pucci et de Piero de Sienne qui reprennent le même schéma narratif. Ainsi, à la lisière entre oralité et écriture, la Chanson d’Yde et Olive dialogue avec d’autres textes appartenant à des genres et à des langues différents, tout en nourrissant un imaginaire littéraire partagé et en suscitant un questionnement sur l’ordre établi de la société qui entre en résonance avec notre époque qui se dit moderne. / A long epic cycle written at the turn of the 13th and 14th centuries built up the chanson of Huon de Bordeaux. What scholars call the Chanson d’Yde et Olive, to intend the third sequel, unites three different episodes, Yde et Olive I, Croissant and Yde et Olive II, which relate the adventures of the granddaughter and the great-grandson of the hero of Bordeaux. In my thesis, I propose a new critical edition, a commentary and a study of the transmission in Italy of these heretofore unrecognized texts which represent a typical sample of the late chansons de geste. In the 13th and 14th centuries, epic draws from the same narrative patterns as the tales, the hagiographic legends, the novels and the dramas. Furthermore, Yde et Olive I has undoubtedly contributed to transmit Yde’s fabulous history beyond the Alps, as the plot of the Italian cantari of Antonio Pucci and Piero da Siena seems to prove.So at the boundary between orality and writing, the Chanson d’Yde et Olive interacts with several texts belonging to different literary genres, enriches an imaginary which does not know any border, interrogates the established order and finally confronts us with the boundary of male/female divides.

Cette thèse porte sur l’apprentissage statistique et l’analyse de données multi-dimensionnelles. Elle se focalise particulièrement sur l’apprentissage non supervisé de modèles génératifs pour la classification automatique. Nous étudions les modèles de mélanges Gaussians, aussi bien dans le contexte d’estimation par maximum de vraisemblance via l’algorithme EM, que dans le contexte Bayésien d’estimation par Maximum A Posteriori via des techniques d’échantillonnage par Monte Carlo. Nous considérons principalement les modèles de mélange parcimonieux qui reposent sur une décomposition spectrale de la matrice de covariance et qui offre un cadre flexible notamment pour les problèmes de classification en grande dimension. Ensuite, nous investiguons les mélanges Bayésiens non-paramétriques qui se basent sur des processus généraux flexibles comme le processus de Dirichlet et le Processus du Restaurant Chinois. Cette formulation non-paramétrique des modèles est pertinente aussi bien pour l’apprentissage du modèle, que pour la question difficile du choix de modèle. Nous proposons de nouveaux modèles de mélanges Bayésiens non-paramétriques parcimonieux et dérivons une technique d’échantillonnage par Monte Carlo dans laquelle le modèle de mélange et son nombre de composantes sont appris simultanément à partir des données. La sélection de la structure du modèle est effectuée en utilisant le facteur de Bayes. Ces modèles, par leur formulation non-paramétrique et parcimonieuse, sont utiles pour les problèmes d’analyse de masses de données lorsque le nombre de classe est indéterminé et augmente avec les données, et lorsque la dimension est grande. Les modèles proposés validés sur des données simulées et des jeux de données réelles standard. Ensuite, ils sont appliqués sur un problème réel difficile de structuration automatique de données bioacoustiques complexes issues de signaux de chant de baleine. Enfin, nous ouvrons des perspectives Markoviennes via les processus de Dirichlet hiérarchiques pour les modèles Markov cachés. / This thesis focuses on statistical learning and multi-dimensional data analysis. It particularly focuses on unsupervised learning of generative models for model-based clustering. We study the Gaussians mixture models, in the context of maximum likelihood estimation via the EM algorithm, as well as in the Bayesian estimation context by maximum a posteriori via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling techniques. We mainly consider the parsimonious mixture models which are based on a spectral decomposition of the covariance matrix and provide a flexible framework particularly for the analysis of high-dimensional data. Then, we investigate non-parametric Bayesian mixtures which are based on general flexible processes such as the Dirichlet process and the Chinese Restaurant Process. This non-parametric model formulation is relevant for both learning the model, as well for dealing with the issue of model selection. We propose new Bayesian non-parametric parsimonious mixtures and derive a MCMC sampling technique where the mixture model and the number of mixture components are simultaneously learned from the data. The selection of the model structure is performed by using Bayes Factors. These models, by their non-parametric and sparse formulation, are useful for the analysis of large data sets when the number of classes is undetermined and increases with the data, and when the dimension is high. The models are validated on simulated data and standard real data sets. Then, they are applied to a real difficult problem of automatic structuring of complex bioacoustic data issued from whale song signals. Finally, we open Markovian perspectives via hierarchical Dirichlet processes hidden Markov models.

Dans cette thèse, nous avons étudié les mécanismes de diffusion Raman induite par les collisions dans le cas du CO2 comprimé et en mélange avec de 'argon, ceci pour les bandes v2 et v3. Nous avons analysé des mélanges de concentrations relatives différentes, dans l'intervalle de pressions 10-100 atm, et déterminé les sections efficaces, qui caractérisent les interactions CO2-CO2 et CO2-Ar, en unités absolues. Nous avons optimisé le seuil de détection du signal, ce qui nous a permis, pour la première fois, d'acquérir les deux moments principaux qui caractérisent les diffusions isotrope et anisotrope. Nous avons découvert un nouvel effet : une diffusion Raman qui change la parité de la molécule libre et qui est liée à l'émission dipolaire magnétique. Pour interpréter quantitativement les moments mesurés, nous avons élaboré une technique diagrammatique pour calculer les caractéristiques électro-optiques des couples déterminés par les interactions à longues distances. L'analyse diagrammatique de la polarisabilité induite a permis de révéler le nouveau mécanisme d'induction qui est lié à la polarisation non linéaire du partenaire de collision par le champ extérieur et par le champ du moment dipolaire transitoire de la molécule qui effectue la transition ( mécanisme NLD). Nous avons défini les formules des moments des bandes Raman induites par les interactions anisotropes des couples de molécules linéaires. Notre calcul a montré le rôle substantiel du mécanisme NLD dont la prise en compte permet d'obtenir un bon accord avec les résultats expérimentaux.

Les études présentées dans la littérature montrent que les Polymères Hydrosolubles Associatifs (PAH) monogreffés présentent en milieu aqueux des propriétés rhéologiques originales. Afin d'améliorer les propriétés rhéologiques de ces systèmes, nous avons joué sur la nature du greffage en considérant tout particulièrement un polymère hydrosoluble bigreffé par un mélange de courtes (C4) et de longues chaînes alkyle (C12). Afin de mieux cerner l'effet respectif de chaque greffon sur leurs propriétés associatives, nous avons décidé de travailler sur un système modèle où le degré de polymérisation et la distribution de la chaine principale est identique quelque soit le mode de greffage, i.e. mono et bigreffé. Notre choix s'est porté sur la modification chimique de poly(acide acrylique) ; un travail important de synthèse et de caractérisation a été effectué : modification chimique classique et assistée par irradiation micro-ondes, nouvelle élucidation de la microstructure par RMN 1H, Analyse en Continue de Mélange pour les dimensions macromoléculaires.... Les résultats rhéologiques montrent une amélioration inattendue de l'effet viscosifiant en fonction de la concentration en polymère, de la composition, du cisaillement, de la salinité et de la température. En perspective, un aperçu des potentialités des PAH (structures non divulguées) en Récupération Assistée des Hydrocarbures est présenté.

Ce travail est consacré à l'étude des modèles linéaires généralisés à effets aléatoires (GL2M). Dans ces modèles, sous une hypothèse de distribution normale des effets aléatoires, la vraisemblance basée sur la distribution marginale du vecteur à expliquer n'est pas, en général, calculable de façon formelle. Dans la première partie de notre travail, nous revisitons différentes méthodes d'estimation non exactes par le biais d'approximations réalisées à différents niveaux selon les raisonnements. La deuxième partie est consacrée à la mise en place de critères de sélection de modèles au sein des GL2M. Nous revenons sur deux méthodes d'estimation nécessitant la construction de modèles linéarisés et nous proposons des critères basés sur la vraisemblance marginale calculée dans le modèle linéarisé obtenu à la convergence de la procédure d'estimation. La troisième et dernière partie s'inscrit dans le cadre des modèles de mélanges de GL2M. Les composants du mélange sont définis par des GL2M et traduisent différents états possibles des individus. Dans le cadre de la loi exponentielle, nous proposons une méthode d'estimation des paramètres du mélange basée sur une linéarisation spécifique à cette loi. Nous proposons ensuite une méthode plus générale puisque s'appliquant à un mélange de GL2M quelconques. Cette méthode s'appuie sur une étape de Metropolis-Hastings pour construire un algorithme de type MCEM. Les différentes méthodes développées sont testées par simulations.

On s'intéresse dans cette thèse à quelques propriétés de répartition d'ensembles dans des variétés homogènes. Nous étudions principalement deux techniques : d'abord nous exploitons des résultats de mélange adélique dûs à Clozel-Oh-Ullmo et à Gorodnik-Maucourant-Oh, pour étudier certains ensembles de matrices rationnelles dans un groupe réel compact (par exemple un groupe orthogonal d'une forme quadratique entière définie positive). On donne des conditions d'existence de matrices dont le ppcm des dénominateurs des coefficients est égal à un entier n et on montre que l'ensemble de ces matrices de « dénominateur n » , dès qu'il est non-vide, s'équirépartit vers la probabilité de Haar dans le groupe réel quand n tend vers l'infini. ensuite, nous utilisons certaines propriétés des dynamiques polynomiales - par exemple le théorème de Ratner sur la rigidité des dynamiques unipotentes dans un espace homogène. Cela nous permet de montrer des résultats d'équirépartition d'orbites d'un réseau du groupe spécial linéaire d'un corps local de caractéristique nulle dans un certain espace homogène sous ce groupe. Ensuite, nous adaptons des techniques de Dani, Margulis et G.Tomanov pour montrer un analogue S-arithmétique d'un résultat d'équirépartition dû à Shah dans le cas réel. Dans un troisième temps, nous abordons un problème un peu différent : étant donné un corps local k de caractéristique nulle, et H un sous-groupe d'indice fini des inversibles de k, nous montrons que le groupe spécial linéaire sur k de dimension n admet un sous-groupe Zariski-dense dont toutes les matrices ont leur spectre inclus dans H si et seulement si -1 est dans H ou bien n n'est pas congru à 2 modulo 4.

Cette thèse est consacré à l'estimation non paramétrique des quantiles géométriques conditionnels ou non et à l'analyse des données fonctionnelles. Nous nous sommes intéressés, dans un premier temps, à l'étude des quantiles géométriques. Nous avons montré, avec plusieurs simulations, qu'une étape de Transformation-retransformation est nécessaire, pour estimer le quantile géométrique, lorsqu'on s'éloigne du cadre d'une distribution sphérique. Une étude sur des données réelles a confirmée que la modélisation des données est mieux adaptée lorsqu'on utilise les quantiles géométriques à la place des quantiles mariginaux, notamment lorsque les variables qui constituent le vecteur aléatoire sont corrélées. Ensuite nous avons étudié l'estimation des quantiles géométriques lorsque les observations sont issues d'un plan de sondage. Nous avons proposé un estimateur sans biais du quantile géométrique et à l'aide des techniques de linéarisation par les équations estimantes, nous avons déterminé la variance asymptotique de l'estimateur. Nous avons ensuite montré que l'estimateur de type Horvitz-Thompson de la variance converge en probabilité. Nous nous sommes placés par la suite dans le cadre de l'estimation des quantiles géométriques conditionnels lorsque les observations sont dépendantes. Nous avons démontré que l'estimateur du quantile géométrique conditionnel converge uniformement sur tout ensemble compact. La deuxième partie de ce mémoire est consacrée à l'étude des différents paramètres caractérisant l'ACP fonctionnelle lorsque les observations sont tirées selon un plan de sondage. Les techniques de linéarisation basées sur la fonction d'influence permettent de fournir des estimateurs de la variance dans le cadre asymptotique. Sous certaines hypothèses, nous avons démontré que ces estimateurs convergent en probabilité.