Cette thèse bénéficie de la mise à disposition publique récente des grands relevés infrarouges et visibles et s'inscrit dans le cadre de l'Observatoire Virtuel émergent. Nous avons réalisé un "Master Catalogue of stars towards the Magellanic Clouds" (MC2) basé sur l'identification croisée multi-longueur d'onde des catalogues de sources ponctuelles DENIS, 2MASS, GSC-II et UCAC. D'importants résultats sur la précision et la calibration astro-photométriques de ces catalogues ont été établis. Le MC2 est accessible en ligne au travers d'une interface web spécialement conçue pour gérer sa nature composite. Nous avons produit des vues multi-spectrales du GNM, où ses populations stellaires variées se distinguent de façon remarquable dans les diagrammes couleur-couleur et couleur-magnitude construits à partir de magnitudes à la fois visibles et infrarouges. Nous avons calibré les magnitudes absolues des étoiles de type B dans le proche-infrarouge, en fonction de leur type spectral. Nous avons combiné des mesures de distance de grande qualité basées sur les données Hipparcos avec la photométrie homogène des sources ponctuelles proche-infrarouges 2MASS. Les données ont été corrigées de l'extinction et nous avons évalué par le biais de simulations la contribution de divers erreurs de mesure et effets physiques (binarité, rotation) à la dispersion observée sur la calibration. C'est une étape nécessaire à la détermination de la structure du disque jeune Galactique et des distances et propriétés de jeunes amas ouverts découverts par les grands relevés infrarouges tels 2MASS. Nous avons commencé une analyse morphologique et multi-longueur d'onde de régions ionisées et de leurs étoiles dans le GNM, imagées en bande étroite. L'interaction réciproque des étoiles massives avec le milieu interstellaire environnant permet d'approfondir l'histoire de formation stellaire locale et le contenu stellaire de ces régions ainsi que d'obtenir un schéma de leur évolution dynamique.

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Dans cette thèse, j'étudie des jeux de données concernant des liens sociaux entre personnes (appels et SMS), leur mobilité ainsi que des informations économiques sur ces personnes, comme leur revenu et leurs dépenses. Les sept travaux couvrent un spectre assez large et apportent des contributions en informatique des réseaux mais aussi en sociologie, économie et géographie. Les questions posées sont très diverses. Comment quantifier la perte d'information causée par une agrégation de flot de liens en série de graphe ? Comment inférer les mouvements des utilisateurs quand on ne connaît que les localisations des utilisateurs aux moments des appels, et que l'on ne détecte donc que les mouvements qui ont eu lieu entre deux appels consécutifs, sans connaître leur nombre ni les instants auxquels ils ont lieu ? Est-il possible de transmettre des SMS dans une région dense en utilisant la densité des téléphones, la mobilité des utilisateurs ainsi que la localité des messages échangés ? Est-il possible de comprendre les inégalités sociales avec une approche Big Data ? Cette dernière question fait l'objet d'une première étude socio-économique approfondie au prisme du Big Data. Il a été possible d'étudier à grande échelle la stratification de la société, l'existence de clubs de riches, la ségrégation spatiale et la structure des dépenses par classe sociale.Au delà de la variété de ces études et de ces nombreuses applications, cette thèse montre que l'analyse de données individuelles riches à l'échelle d'une population permettent de répondre à de nouvelles questions et à d'anciennes hypothèses avec une approche Big Data. Cette thèse tient à mettre l'accent sur la potentialité d'une approche Big Data mais aussi de sa complémentarité avec les approches classiques (modélisation, sociologie avec enquêtes, …). Un effort particulier a été mis dans l'explication des étapes qui amènent aux résultats et dans la prise en compte des biais ce qui est trop souvent négligé. / In this thesis, I have carried out data-driven studies based on rich, large-scale combined data sets including social links between users (calls and SMS), their demographic parameters (age and gender), their mobility and their economic information such as income and spendings. These seven studies bring insights in network science but also in sociology, economy and geography. The questions asked are very diversified. How can one quantify the loss of temporal information caused by the aggregation of link streams into series of graphs? How can one infer mobility of a user from his or her localisations of calls? Is it possible to transmit SMS in a dense region by using the density of phones, the mobility of users and the locality of the messages? How can one quantify and prove empirically the social stratification of the society at a large population scale? I present, for this last question, a first socio-economic study with a data-driven approach. It has been possible to study, at a very large scale, the stratification of the society, the existence of "rich-clubs", the spatial segregation and purchase patterns for each social class. Beyond the variety of studies and their numerous applications, this thesis shows that the analysis of individual rich combined datasets at a large population scale gives the opportunity to answer long-standing hypotheses and to address novel questions. This work not only points out the potentiality of Big Data approach but also its complementarity to classical approaches (modelization, surveys, …). Particular attention was given in order to explain each steps that lead to results and to take into account biases which is too often neglected.

L’évolution et la démocratisation des technologies ont engendré une véritable explosion de l’information et notre capacité à générer des données et le besoin de les analyser n’a jamais été aussi important. Pourtant, les problématiques soulevées par l’accumulation de données (stockage, temps de traitement, hétérogénéité, vitesse de captation/génération, etc. ) sont d’autant plus fortes que les données sont massives, complexes et variées. La représentation de l’information, de part sa capacité à synthétiser et à condenser des données, se constitue naturellement comme une approche pour les analyser mais ne résout pas pour autant ces problèmes. En effet, les techniques classiques de visualisation sont rarement adaptées pour gérer et traiter cette masse d’informations. De plus,les problèmes que soulèvent le stockage et le temps de traitement se répercutent sur le système d’analyse avec par exemple, la distanciation de plus en plus forte entre la donnée et l’utilisateur : le lieu où elle sera stockée et traitée et l’interface utilisateur servant à l’analyse. Dans cette thèse nous nous intéressons à ces problématiques et plus particulièrement à l’adaptation des techniques de visualisation d’informations pour les données massives. Pour cela, nous nous intéressons tout d’abord à l’information de relation entre éléments, comment est-elle véhiculée et comment améliorer cette transmission dans le contexte de données hiérarchisées. Ensuite, nous nous intéressons à des données multivariées,dont la complexité à un impact sur les calculs possibles. Enfin, nous présentons les approches mises en oeuvre pour rendre nos méthodes compatibles avec les données massives. / The evolution and spread of technologies have led to a real explosion of information and our capacity to generate data and our need to analyze them have never been this strong. Still, the problems raised by such accumulation (storage, computation delays, diversity, speed of gathering/generation, etc. ) is as strong as the data are big, complex and varied. Information visualization,by its ability to summarize and abridge data was naturally established as appropriate approach. However, it does not solve the problem raised by Big Data. Actually, classical visualization techniques are rarely designed to handle such mass of information. Moreover, the problems raised by data storage and computation time have repercussions on the analysis system. For example,the increasing distance between the data and the analyst : the place where the data is stored and the place where the user will perform the analyses arerarely close. In this thesis, we focused on these issues and more particularly on adapting the information visualization techniques for Big Data. First of all focus on relational data : how does the existence of a relation between entity istransmitted and how to improve this transmission for hierarchical data. Then,we focus on multi-variate data and how to handle their complexity for the required computations. Finally, we present the methods we designed to make our techniques compatible with Big Data.

Cette thèse est consacrée à la cartographie de l’espace chimique ; son but est d’établir les bases d’un outil donnant une vision d’ensemble d’un jeu de données, comprenant prédiction d’activité, visualisation, et comparaison de grandes librairies. Dans cet ouvrage, nous introduisons des modèles prédictifs QSAR (relations quantitatives structure à activité) avec de nouvelles définitions de domaines d’applicabilité, basés sur la méthode GTM (generative topographic mapping), introduite par C. Bishop et al. Une partie de cette thèse concerne l’étude de grandes librairies de composés chimiques grâce à la méthode GTM incrémentale. Nous introduisons également une nouvelle méthode « Stargate GTM », ou S-GTM, permettant de passer de l’espace des descripteurs chimiques à celui des activités et vice versa, appliquée à la prédiction de profils d’activité ou aux QSAR inverses. / This thesis is dedicated to the cartography of chemical space; our goal is to establish the foundations of a tool offering a complete overview of a chemical dataset, including visualization, activity prediction, and comparison of very large datasets. In this work, we introduce new QSAR models (quantitative structure-activity relationship) based on the GTM method (generative topographic mapping), introduced by C. Bishop et al. A part of this thesis is dedicated to the visualization and analysis of large chemical libraries using the incremental version of GTM. We also introduce a new method coined “Stargate GTM” or S-GTM, which allows us to travel from the space of chemical descriptors to activity space and vice versa; this approach was applied to activity profile prediction and inverse QSAR.

Les algorithmes MCMC sont difficiles à mettre à l'échelle, car ils doivent balayer l'ensemble des données à chaque itération, ce qui interdit leurs applications dans de grands paramètres de données. En gros, tous les algorithmes MCMC évolutifs peuvent être divisés en deux catégories: les méthodes de partage et de conquête et les méthodes de sous-échantillonnage. Le but de ce projet est de réduire le temps de calcul induit par des fonctions complexes ou à grande efficacité. / MCMC algorithms are difficult to scale, since they need to sweep over the whole data set at each iteration, which prohibits their applications in big data settings. Roughly speaking, all scalable MCMC algorithms can be divided into two categories: divide-and-conquer methods and subsampling methods. The aim of this project is to reduce the computing time induced by complex or largelikelihood functions.

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Les mégadonnées font partie de ces sujets dont on entend parler sans trop savoir ce qu’ils signifient précisément. Souvent associés au domaine de l’intelligence artificielle, ces volumineux ensembles de données sont à la base d’un nombre croissant de modèles d’affaires axés sur la valorisation des données numériques que nous générons au quotidien. Le présent mémoire cherche à démontrer que cette exploitation des mégadonnées par les entreprises ne s’effectue pas dans un vide juridique. Les mégadonnées ne peuvent être considérées comme un objet de droit en l’absence d’une définition formelle. Une revue de la littérature multidisciplinaire à leur sujet, invite à les concevoir comme un actif informationnel doté de cinq caractéristiques principales, soit leur volume, leur vélocité, leur variété, leur valeur et leur véracité. L’analyse de ces caractéristiques permet au juriste d’atteindre une compréhension suffisante de ce phénomène afin de l’aborder sous le prisme du droit positif. Suivant un exercice de qualification juridique, les mégadonnées émergent à la fois comme un bien meuble incorporel et comme un ensemble de documents technologiques portant divers renseignements dont certains peuvent être qualifiés de renseignements personnels. Le cadre juridique applicable à l’exploitation des mégadonnées s’articule donc autour de la protection législative de la vie privée informationnelle qui s’incarne à travers les lois en matière de protection des renseignements personnels. Cet encadrement est complété par certaines règles relatives à la gestion documentaire et au droit à l’égalité. Une manière efficace de présenter cet encadrement juridique est selon le cycle de vie des renseignements personnels au sein des mégadonnées. Ainsi, il appert que les principes issus de l’approche personnaliste et minimaliste du droit québécois à la protection des renseignements personnels s’appliquent tant bien que mal à la collecte des données numériques ainsi qu’à leur traitement par les entreprises. / Big data is one of those topics we keep hearing about without knowing exactly what it means. Often associated with the field of artificial intelligence, these large datasets are the backbone of a growing number of business models that focus on leveraging the digital data we generate on a daily basis. This Master’s thesis seeks to demonstrate that this exploitation of big data by businesses is not happening in a legal vacuum. Big data cannot be considered as an object of rights in the absence of a formal definition. A review of the multidisciplinary literature on the subject invites us to conceive them as an information asset with five main characteristics: volume, velocity, variety, value and veracity. The study of these characteristics allows the jurist to reach a sufficient understanding of the phenomenon in order to approach it through the lens of positive law. Following a legal qualification exercise, big data emerges both as intangible movable property and as a set of technological documents carrying various types of information, some of which can be qualified as personal information. The legal framework governing the exploitation of big data is therefore built around the legislative protection of informational privacy, which is embodied in privacy laws. This framework is complemented by certain rules relating to document management and the right to equality. An effective way to present this legal framework is according to the life cycle of personal information within big data. Thus, it appears that the principles stemming from the personalist and minimalist approach of Quebec's data protection law apply, albeit not without struggle, to the collection of digital data as well as their processing by businesses.

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Dans ce mémoire, je présente l'étude d'une étoile évoluée, massive et très brillante au cœur de l'amas ouvert vdBH 245, basée sur l'analyse spectrale quantitative de ses étoiles membres et l'utilisation de modèles d'évolution stellaire. L'analyse spectrale consiste en l'ajustement global de spectres synthétiques sur des spectres visibles observés par l'instrument GMOS (Gemini Multi-Object Spectrograph). Les modèles d'atmosphères sont tirées de la grille de modèle d'atmosphère d'étoile B précoce BSTAR2006, calculé avec le code d'atmosphère stellaire TLUSTY. À l'aide des résultats de cette analyse, de la photométrie infrarouge des relevés VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) et 2MASS (Two Micron All-Sky Survey) ainsi que de l'astrométrie du relevé Gaia et des catalogues PPMXL et VIRAC2 (VVV Infrared Astrometric Catalogue, version 2), j'arrive à confirmer l'appartenance des étoiles à l'amas et à en déduire leurs températures effectives et luminosités. Ces quantités permettent de tracer le diagramme Hertzsprung-Russel (HR) de la population, et d'estimer les propriétés fondamentales des étoiles de l'amas à l'aide de modèles évolutifs tenant compte d'une variété de mécanismes, telles la rotation stellaire et les interactions binaires. Les études précédentes qui se sont penchées sur l'amas sont en désaccord sur sa distance et son âge. En plus d'enquêter sur les propriétés d'une étoile surbrillante découverte dans le cœur de l'amas vdBH 245, les résultats de notre étude nous permettent de produire de nouveaux estimés de ces propriétés à l'aide de la plus récente photométrie infrarouge du relevé VVV et de nouvelles données astrométriques. En supposant une population d'étoiles nées simultanément, l'âge de l'amas peut aussi être contraint en identifiant le point dans le diagramme HR où les étoiles ont commencé à quitter la séquence principale. En estimant l'âge de l'amas, il est ensuite possible de mesurer sa masse totale, et de proposer des scénarios expliquant la présence de l'étoile surbrillante au cœur d'un amas qui semble, à première vue, beaucoup trop vieux pour l'accueillir. Les premiers chapitres de ce mémoire mettent l'accent sur le prétraitement des spectres visibles préalablement réduits, leur analyse spectrale quantitative et la méthode par laquelle le type spectral et la classe de luminosité sont évalués pour chaque étoile membre de l'amas vdBH 245 considérés dans cette étude. La dernière section est un article scientifique qui complète cette étude, où j'y présente l'interprétation des résultats en me basant sur des modèles évolutifs de l'équipe de Genève et ceux du code BPASS (Binary Population and Spectral Synthesis). Cette étude contribue à la caractérisation des rares amas ouverts jeunes observés et étudiés dans notre Galaxie, contenant une étoile aux apparences exotiques. L'étude de ce type d'objet dans leur milieu natal est crucial à notre compréhension de la formation stellaire, de son évolution pour les étoiles massives, ainsi qu'à la mise à l'épreuve des modèles évolutifs et leur perfectionnement. / In this thesis, I present the study of a bright and evolved massive star in the heart of the open cluster vdBH 245, based on a quantitative spectral analysis of its stellar content and the use of stellar evolution models. The spectral analysis involves the global fitting of synthetic spectra on optical spectra observed by the GMOS (Gemini Multi-Object Spectrograph) instrument. Atmosphere models and synthetic spectra are drawn from the model grid for early B-type stars BSTAR2006, calculated by the stellar atmosphere code TLUSTY. Using the results of the spectral analysis, the infrared photometry from the VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) and 2MASS (Two Micron All-Sky Survey) surveys and the astrometry of the Gaia survey and the PPMXL and VIRAC2 (VVV Infrared Astrometric Catalogue, version 2) catalogues, I confirm the cluster membership of $\sim$10 early B-type stars to vdBH 245, and measure their effective temperatures and luminosities. These quantities allow the construction of the Hertzsprung-Russel diagram (HRD) of the cluster population, and estimation of the fundamental properties of the stars using evolution models that account for various mechanisms, such as stellar rotation and binary interactions. The previous studies on the open cluster vdBH 245 disagree with its age and distance. In addition to investigating the overluminous star discovered in the heart of the cluster, this study allows new estimates of these properties using the more recent infrared photometry from the VVV survey and new astrometric data. By assuming a coeval population, the age of the cluster can also be constrained by identifying its main-sequence turn-off, i.e. the region in the HRD where stars are leaving the main-sequence. By estimating the age, we can then measure its total mass, and propose different scenarios that can explain the presence of an overluminous yellow supergiant in a cluster that appears too old to foster it. The first chapters of this thesis focus on the preprocessing and quantitative spectral analysis of the optical spectra, as well as the methods used to assign a spectral type and luminosity class of each star that were confirmed to be members of the open cluster vdBH 245. The last chapter presents the scientific paper that completes this study, in which I interpret the results using the stellar evolution models of the Geneva team and those of the BPASS (Binary Population and Spectral Synthesis) code. This last part contributes to the effort of characterizing these rare young open clusters observed and studied in our Galaxy, that contain stars with exotic appearances. The study of this type of object in its natal environment is crucial to our understanding of stellar formation, massive star evolution, and the testing of stellar evolution models and their improvements.