Cette thèse propose une contribution originale au domaine de la classification de variables en régression linéaire. Cette contribution se base sur une modélisation hiérarchique des coefficients de régression. Cette modélisation permet de considérer ces derniers comme des variables aléatoires distribuées selon un mélange de lois Gaussiennes ayant des centres différents mais des variances égales. Nous montrons dans cette thèse que l'algorithme EM, communément utilisé pour estimer les paramètres d'un modèle hiérarchique ne peut s'appliquer. En effet, l'étape E de l'algorithme n'est pas explicite pour notre modèle.Nous avons donc proposé une approche plus efficace pour l'estimation des paramètres grâce à l'utilisation de l'algorithme SEM-Gibbs. En plus de cette amélioration computationnelle, nous avons introduit une contrainte dans le modèle pour permettre d'effectuer une sélection de variables simultanément. Notre modèle présente de très bonnes qualités prédictives relativement aux approches classiques pour la réduction de la dimension en régression linéaire. Cette thèse présente aussi une extension de notre méthodologie dans le cadre de la régression Probit pour données binaires. Notre modèle modèle a de plus été généralisé en relâchant l'hypothèse de l'égalité des variances pour les composantes du mélange Gaussien. Les performances de ce modèle généralisé ont été comparées à celles du modèle initial à travers différents scénarios de simulations. Ce travail de recherche a conduit au développement du package R clere. Ce dernier package met en œuvre tous les algorithmes décrits dans cette thèse. / We proposed in this thesis an original contribution to the field of variable clustering in linear regression through a model-based approach. This contribution was made via a hierarchical modeling of the regression coefficients as random variables drawn from a mixture of Gaussian distributions with equal variances. Parameter estimation in the proposed model was shown to be challenging since the classical EM algorithm could not apply. We then developped a more efficient algorithm for parameter estimation, through the use of the SEM-Gibbs algorithm. Along with this computational improvement, we also enhanced our model to allow variable selection. Given the good predictive performances of the CLERE method compared to standard techniques for dimension reduction, we considred an extension of the latter to binary response data. This extension was studied in the context of Probit regression. We generalized our model by relaxing the assumption of equal variance for the components in the mixture of Gaussians. The performances of this generalization were compared to those of the initial model under different scenarios on simulated data. This research led to the development of the R package clere which implements most of the algorithms described in this thesis.

La valorisation de certains déchets et sous produits industriels dans le domaine du génie civil, tels les laitiers d’aciérie, joue un rôle privilégié dans le contexte du développement durable. Elle permet de préserver les ressources naturelles, de diminuer la production de gaz à effet de serre, d’éviter des mises en décharge contrôlées et coûteuses, etc. Il existe sur le territoire français trois principaux centres producteurs d’acier qui sont Dunkerque (59), Fos-sur-Mer (13) et Florange (57). Ces sites génèrent annuellement 1,2 millions de tonnes de laitiers d’aciérie. Le nom commun de ces produits est « laitier d’aciérie de conversion » ou « LAC ». En anglais, ils sont connus sous le nom de « Basic Oxygen Furnace Slag » ou « BOF Slag ».Il est envisagé de valoriser ces laitiers dans la construction des corps de chaussées, quelle que soit leur teneur en chaux libre. La méthode consiste à mélanger les granulats de LAC expansifs avec des granulats inertes, en optimisant la répartition granulométrique de façon à absorber l’expansion des grains de laitier dans les vides intergranulaires. Le gonflement à la vapeur de ces mélanges a été simulé avec le logiciel René-LCPC, à partir notamment de la compacité des granulats mesurée avant et après expansion à la vapeur. Ces travaux montrent ainsi que ce logiciel peut aider à choisir les combinaisons les mieux adaptées à un usage donné, et connaissant leur expansion potentielle Notre étude s’intéresse plus particulièrement à cette voie de valorisation des LAC dans les mélanges granulaires. Elle a pour but tout d’abord d’apporter une meilleure connaissance du comportement des laitiers d’aciérie de conversion (LWS) et de leur évolution volumique au cours du temps, en milieu humide. Un modèle de la dégradation des grains est ainsi proposé. Parallèlement, des essais de gonflement à la vapeur dans le moule CBR, sur une série d’empilements de LAC purs ou de mélanges a permis de paramétrer la courbe d’expansion en fonction de la compacité et de la teneur en chaux libre. Ces deux modèles ont ensuite été reliés puis associés aux algorithmes de René-LCPC. Cet ensemble permet alors de prédire le gonflement dans le temps de toutes les combinaisons granulaires contenant les LAC de granularité ou d’âge quelconque, et placées dans un environnement déterminé. / Enhanced value of the slags (LWS) in the granular mixture

Plusieurs méthodes de séparation aveugle de source (SAS), fondées sur des transformées temps-fréquence (TF), ont été proposées au cours de cette thèse. En sortie des systèmes utilisés, une contribution de chaque source est estimée, uniquement à l'aide des signaux mélangés. Toutes les méthodes étudiées dans ce manuscrit trouvent des petites zones du plan TF où une seule source est présente et estiment dans ces zones les paramètres de mélange. Ces approches sont particulièrement adaptées aux sources non-stationnaires.<br />Nous avons tout d'abord étudié et amélioré des méthodes proposées précédemment par l'équipe, basées sur des critères de variance ou de corrélation, pour des mélanges linéaires instantanés. Elles apportent d'excellentes performances pour des signaux de parole et peuvent aussi séparer des spectres issus de données astrophysiques. Cependant, la nature des mélanges qu'elles peuvent traiter limite leur champ d'application.<br />Nous avons donc étendu ces approches à des mélanges plus réalistes. Les premières extensions considèrent des mélanges de sources atténuées et décalées temporellement, ce qui correspond physiquement aux mélanges en chambre anéchoïque. Elles nécessitent des hypothèses de parcimonie beaucoup moins fortes que certaines approches de la littérature, tout en traitant le même type de mélanges. Nous avons étudié l'apport de méthodes de classification non-supervisée sur nos approches et avons obtenu de bonnes performances pour des mélanges de signaux de parole.<br />Enfin, une extension théorique aux mélanges convolutifs généraux est décrite mais nécessite de fortes hypothèses de parcimonie et le réglage d'indéterminations propres aux méthodes fréquentielles.

La première partie de cette thèse est consacrée aux mélanges convolutifs (sur-)déterminés. Nous cherchons à étendre l'algorithme FastICA aux mélanges convolutifs en proposant un algorithme à point fixe opérant dans le domaine temporel. Nous introduisons un processus de blanchiment spatio-temporel non-causal, qui, en initialisant les paramètres d'extraction d'une façon particulière, permet d'utiliser des itérations d'optimisation de type point fixe. L'estimation des contributions dans les observations est réalisée grâce à un critère quadratique optimisé par un filtre de Wiener non-causal.<br /> Dans la deuxième partie, consacrée aux mélanges sous-déterminés instantanés et convolutifs, nous cherchons aussi à étendre l'algorithme FastICA en nous basant sur le concept de séparation différentielle. Nous proposons des procédures de blanchiment différentiel des observations qui permettent l'emploi d'itérations à point fixe pour séparer entre elles des sources dites utiles. En convolutif, les contributions sont estimées au moyen d'un filtre de Wiener différentiel non-causal. <br /> La troisième partie, consacrée aux mélanges instantanés de sources contenant un grand nombre d'échantillons, met d'abord en évidence une limitation de l'algorithme FastICA, qui, à chaque itération d'optimisation, calcule des statistiques sur l'ensemble des échantillons disponibles. Le critère du kurtosis étant polynômial relativement aux coefficients d'extraction, nous proposons une procédure d'identification de ce polynôme qui permet d'effectuer l'optimisation dans un espace de calcul moins gourmand. Ce principe est ensuite appliqué aux mélanges instantanés sous-déterminés.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

L'originalité de cette étude consiste à confronter les caractéristiques structurales, morphologiques et rhéologiques de deux systèmes ternaires à morphologie nodulaire : l'un à matrice polyéthylène (PE) et l'autre à matrice polyamide (PA). La nanocharge utilisée est une montmorillonite modifiée (C30B) présentant une bonne affinité pour le PA.<br />L'un des principaux résultats est que l'ajout de faibles fractions d'argile réduit considérablement la taille des nodules. Les mécanismes responsables de cette réduction de taille dépendent de la localisation de l'argile. L'argile localisée à l'interface favorise la formation d'une interphase. Dans ce cas, la réduction de la taille des nodules est attribuée à la suppression de la coalescence (effet stérique inter-nodulaire) combinée à une réduction de la tension interfaciale apparente. L'argile présente dans la matrice engendre une augmentation de la viscosité de cette dernière, favorisant la rupture des nodules. Elle génère aussi un effet barrière à la coalescence, amplifiant la réduction de la taille des nodules. <br />Les propriétés viscoélastiques linéaires sont discutées en relation avec la structure et la morphologie. Le comportement rhéologique des systèmes ternaires à matrice PE est proche de celui du mélange PE/PA tandis que les systèmes à matrice PA suffisamment chargés ont un comportement comparable à celui d'un nanocomposite PA/C30B.<br />Pour de faibles taux de charge, nous avons aussi montré que l'utilisation d'un mélange maître lors de l'élaboration améliore le niveau d'intercalation et le degré d'exfoliation de l'argile, et modifie les différents mécanismes responsables de la réduction en taille des nodules.

Nous nous intéressons à la sélection de variables en classification non supervisée par mélanges gaussiens. Ces travaux sont en particulier motivés par la classification de gènes à partir de données transcriptomes. Dans les deux parties de cette thèse, le problème est ramené à celui de la sélection de modèles.<br />Dans la première partie, le modèle proposé, généralisant celui de Raftery et Dean (2006) permet de spécifier le rôle des variables vis-à-vis du processus de classification. Ainsi les variables non significatives peuvent être dépendantes d'une partie des variables retenues pour la classification. Ces modèles sont comparés grâce à un critère de type BIC. Leur identifiabilité est établie et la consistance du critère est démontrée sous des conditions de régularité. En pratique, le statut des variables est obtenu grâce à un algorithme imbriquant deux algorithmes descendants de sélection de variables pour la classification et pour la régression linéaire. L'intérêt de cette procédure est en particulier illustré sur des données transcriptomes. Une amélioration de la modélisation du rôle des variables, consistant à répartir les variables déclarées non significatives entre celles dépendantes et celles indépendantes des variables significatives pour la classification, est ensuite proposée pour pallier une surpénalisation de certains modèles. Enfin, la technologie des puces à ADN engendrant de nombreuses données manquantes, une extension de notre procédure tenant compte de l'existence de ces valeurs manquantes est suggérée, évitant leur<br />estimation préalable.<br />Dans la seconde partie, des mélanges gaussiens de formes spécifiques sont considérés et un critère pénalisé non asymptotique est proposé pour sélectionner simultanément le nombre de composantes du mélange et l'ensemble des variables pertinentes pour la classification. Un théorème général de sélection de modèles pour l'estimation de densités par maximum de vraisemblance, proposé par Massart (2007), est utilisé pour déterminer la forme de la pénalité. Ce théorème nécessite le contrôle de l'entropie à crochets des familles de mélanges gaussiens multidimensionnels étudiées. Ce critère dépendant de constantes multiplicatives inconnues, l'heuristique dite "de la pente" est mise en oeuvre pour permettre une utilisation effective de ce critère.

Certaines espèces de phytoplanctons produisent des métabolites secondaires hautement toxiques appelés phycotoxines. Ces phycotoxines peuvent contaminer les fruits et mer et poser un risque sanitaire pour l'homme. Elles sont responsables d'effets néfastes chez l'homme et peuvent provoquer des diarrhées, des nausées et des douleurs abdominales. Pour améliorer l'évaluation du risque sanitaire lié à la présence de phycotoxines dans les coquillages, une meilleure caractérisation du potentiel toxique est indispensable. Aussi, l'objectif de ce doctorat a été d'étudier les effets cytotoxiques des phycotoxines lipophiles seules et en mélange à l'aide de nouvelles approches in vitro en toxicologie. Nos études ont montrées que si les analogues de l'acide okadaïque (AO) induisaient tous l'apoptose, la génotoxicité, l'inflammation cellulaire et la perturbation du cycle cellulaire, sur les lignées intestinales Caco-2 et HT29-MTX, ces effets se produisaient à des concentrations différentes en fonction des toxines. Ensuite, nos recherches sur la lignée hépatique humaine HepaRG ont montrées l'implication des enzymes de phase I dans le processus de détoxication de l'AO et de ses analogues les dinophysistoxines (DTX), et de la pectenotoxin-2 (PTX-2). Pour finir, l'utilisation de la méthode des index de combinaison pour l'étude de la toxicité des mélanges binaires de toxines sur des lignées intestinales a mis en évidence des effets synergiques du mélange Azaspiracide-1/ Yessotoxine. / Some species of phytoplankton produce highly toxic secondary metabolites called phycotoxins. Phycotoxins can contaminate seafood and pose a health risk to humans. They can cause several adverse effects in humans, including diarrhea, nausea and abdominal pain. To improve risk assessment associated with the presence of lipophilic phycotoxins in shellfish, a better characterization of the toxic potential is essential. The aim of this PhD was to study the cytotoxic effects of single and mixed lipophilic shellfish toxins using new approaches in in vitro toxicology. Our studies have shown that, analogs of okadaic acid (OA) induced apoptosis, genotoxicity, cellular inflammation and disturbance of the cell cycle, on intestinal cell lines Caco-2 and HT29-MTX, and that this effects occurred at different concentrations depending on the toxin. Then, our researches on human hepatic lineage HepaRG have shown the involvement of phase I enzymes in the detoxification of the pectenotoxin-2 (PTX-2), and OA and its analogues the dinophysistoxins (DTX). Finally, the use of the combination index method for studying the toxicity of binary mixtures of phycotoxins on intestinal cell lines showed synergistic effects of azaspiracid-1 / yessotoxin mixture.

Les expositions environnementales aux pesticides chez la femme enceinte sont une préoccupation de santé publique. L’association d’analyses métabolomiques par RMN chez l’Homme et l’animal a permis de tester l’utilité de cet outil dans l’étude des mélanges complexes. Les empreintes métaboliques proviennent des urines et du sang de cordon de plus de 300 femmes de la cohorte PELAGIE (Bretagne) et des urines, sang, foie et cerveaux de rates et de leurs fœtus exposés par voie orale durant la gestation à 8 pesticides représentatifs des expositions humaines. Une discrimination des profils métaboliques a été observée chez l’Homme en fonction de l’exposition estimée par la part de cultures de céréales dans la commune. Les modifications métaboliques suggèrent un mécanisme osmo-protecteur lié à un stress oxydant. Les données animales ont confirmé ces observations avec des modifications évoquant un dysfonctionnement mitochondrial. Les conséquences sanitaires associées restent à étudier. / Environmental exposure to pesticides is of growing interest in public health, especially in pregnant women. The combination of metabolomics analyses both in human and animal allows testing the utility of this tool in the study of complex mixtures and low-dose exposures. 1H NMR metabolic profiling was carried out on urinary samples collected at the first trimester of pregnancy and cord blood samples at birth for more than 300 women included in the PELAGIE cohort (Britany, France) and on urine, blood, liver and brain from rats and their fetuses orally exposed during the gestation to 8 pesticides representative of human exposures. Based on PLS-DA analyses, a good separation of the metabolic profiles was observed in human according to the percentage of area devoted to cereal crops in the town of residence. The metabolic modifications suggest an osmo-protective mechanism associated with an oxidative stress. Animal data confirmed this hypothesis with plasmatic, liver and brain metabolic changes suggesting a mitochondrial dysfunction. The associated health impacts are yet to be studied.

Dans un contexte de fort développement des biotechnologies, de plus en plus de composés sont extraits, généralement par l'utilisation d'un solvant, à partir de bio-ressources renouvelables. L'éthanol (parfois en mélange avec de l'eau) est un des solvants utilisés car il permet de solubiliser des molécules polaires moyennement hydrophobes et peut être, lui-même, produit par fermentation à partir de bio-ressources renouvelables. Après l'étape d'extraction, les procédés baro-membranaires, et en particulier l'ultrafiltration (UF), peuvent être des solutions pertinentes en vue d'un fractionnement plus fin des constituants de l'extrait. Cependant, à ce jour, si ce procédé est largement développé en milieu aqueux, peu d'études portent sur l'UF en milieu hydro-alcoolique à des teneurs supérieures à 15% en éthanol. Le but de ces travaux est d'étudier l'impact du changement de solvant sur les mécanismes de transfert en UF. Pour cela, une étude systématique de l'UF a été réalisée dans des mélanges eau/éthanol de composition variable allant jusqu'à 30% d'éthanol en volume. L'UF a été conduite en utilisant une protéine modèle, le lysozyme, choisie en raison simultanément de sa bonne stabilité dans les milieux filtrés et de la variation de sa charge en fonction de son environnement physico-chimique (pH, force ionique). L'ajout de sels (NaCl, KH2PO4) aux milieux hydro-alcooliques a permis de montrer l'impact de la modulation des interactions électrostatiques, connues pour jouer un rôle important sur les performances de rétention en UF en milieu aqueux. Les rétentions expérimentales, obtenues au moyen d'une membrane en oxyde de zirconium, ont été interprétés à l'aide du modèle CDE (convection – diffusion – migration électrophorétique) précédemment développé à l'ISCR pour les milieux aqueux et contribuent ainsi à l'extension du domaine d'application de ce modèle. / In the context of the rapid growth of the biotechnological sector, more and more molecules are extracted from renewable resources using solvent extraction. Ethanol (alone or in mixture with water) is one of the most used solvent as it allows solubilizing polar molecules exhibiting moderately hydrophobic nature. Furthermore, it can be itself produced by fermentation using renewable bioresources as a substrate. Following the extraction step, pressure-driven membrane processes, and ultrafiltration (UF) in particular, can be used for further fractionation of the alcoholic extract. However, to date, UF is widely studied in aqueous solution but only few studies deal with its application to the filtration of hydro-alcoholic medium for ethanol concentration above 15%. The objective of this work is thus to study the consequences of the solvent modification on UF transfer mechanisms. To this end, a systematic study of UF in water/ethanol mixture of variable composition up to 30 % (v/v) has been carried out. Lysozyme has been chosen as the model solute due to its high stability in the tested conditions and its surface charge modification according to the physicochemical environment (pH, ionic strength). Thereby, electrostatic interactions known to play a key role in aqueous UF, where modulated by salt addition (NaCl, KH2PO4) to the hydro-alcoholic mixtures. Experimental results obtained using a zirconium oxide membrane were analyzed using the CDE (convection, diffusion and electrophoretic migration) model previously developed in our group for aqueous filtration. The range of application of the CDE model is thus enlarged to the case of water/ethanol mixtures.